• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.532-535
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• 2011

최근 차량에 대한 관심이 높아지면서 차량 내부에 추가되는 장치나 시스템들이 많아지고 있다. 엔터테인먼트 장치와 더불어 네비게이션, GPS, 블랙박스 등의 다양한 기기의 장착이 요구되어지고 있다. 이러한 차량 시스템들은 높은 대역폭을 지원하는 차량용 네트워크 기술을 요구한다. MOST는 최근 차량 멀티미디어 네트워크로 높은 인지도를 얻고 있다. 차량용 장치들의 증가는 사용자의 편의를 제공하지만 장치간의 연결 문제 발생과 노후화의 문제가 발생 시 심각한 오류를 발생 할 수 있다. 이러한 문제점들을 사전에 예방하기 위해서는 네트워크에 연결되어 있는 장치들의 상태를 실시간으로 점검하고 진단하여야 한다. 본 논문에서는 MOST를 기반으로 한 기존의 유선 방식의 진단시스템을 무선 방식으로 사용하여 사용자가 MOST 네트워크를 진단하고 제어하는데 있어 움직임의 제한이나 불편함에서 벗어나 편리성에 크게 기여할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.430-431
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• 2022

자율주행 차량의 성능을 검증하기 위해서는 다양한 검증용 시나리오가 필요하기 때문에 최근에는 검증용 시나리오를 자동으로 생성하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 실세계에서 발생되는 다양한 현상을 반영한 시나리오를 생성하기 위해서는 자율주행 차량의 주변 상황에 대한 측정이 필요하지만, 공간적인 문제로 한계가 발생한다. 이와 같은 데이터 수집의 어려움을 자율주행 차량에 탑재된 블랙박스의 영상을 통해서 생성하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 DRQN을 이용하여 자율주행 차량 사고영역을 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 동영상에서 추출된 프레임을 분석해서 교통사고 원도우의 초기 위치를 설정한다. DRQN 학습 프레임워크로 차량의 특징을 도출한다. 마지막으로 특징을 기반으로 교통사고 원도우의 크기와 위치를 조정해서 교통사고 영역을 정확하게 찾는다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.9
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• pp.1903-1909
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• 2011

This paper presents the development of a core module for integrating data from vehicle by the convergence technology of mobile telematics and black-box. This emerging technology can be referred to as Black-box in Mobile (BIM). For the development of BIM, sensors and cameras were realized in a driving robot. Relevant hardware implementation was achieved to verify the functionality of BIM. The transmitted signal from the driving robot was confirmed in an Android-based portable device. Existing Black-boxes were mostly developed by major transportation companies and focused only on storing data. The proposed BIM offers not only data storage but also easy-to-use real-time monitoring while in motion. In addition, the vehicle can be monitored on parking through shock sensors. This development is considered commercially viable as it is achieved via software implementation.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.5
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• pp.747-753
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• 2018

In the license-plate recognition systems for automobile black Image, the license-plate image frequently has a shadow due to outdoor environments which are frequently changing. Such a shadow makes unpredictable errors in the segmentation process of individual characters and numbers of the license plate image, and reduces the overall recognition rate. In this paper, to improve the recognition rate in these circumstance, a license-plate image binarization algorithm is proposed removing the shadow effectively. The propose algorithm splits the license-plate image into the regions with the shadow and without. To find out the boundary of two regions, the algorithm estimates the curve for shadow boundary using the least-squares method. The simulation is performed for the license-plate image having its shadow, and the results show much higher recognition rate than the previous algorithm.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.39 no.1
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• pp.1-11
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• 2021

This paper presents a procedure to extract lane line models using a set of proposed methods. Firstly, an image warping method based on homography is proposed to transform a target image into an image which is efficient to find lane pixels within a certain region in the image. Secondly, a method to use the combination of the results of edge detection and HSL (Hue, Saturation, and Lightness) transform is proposed to detect lane candidate pixels with reliability. Thirdly, erroneous candidate lane pixels are eliminated using a selection area method. Fourthly, a method to fit lane pixels to quadratic polynomials is proposed. In order to test the validity of the proposed procedure, a set of black-box images captured under varying illumination and noise conditions were used. The experimental results show that the proposed procedure could overcome the problems of color-only and edge-only based methods and extract lane pixels and model the lane line geometry effectively within less than 0.6 seconds per frame under a low-cost computing environment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.538-540
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• 2015

안전 거리 미확보는 교통 사고 원인 중 3위에 이르는 큰 위험 요소이다. 이러한 차간거리 미확보로 인한 사고는 조금만 빨리 대응하여도 사전에 방지할 수 있다. 따라서 주행 중 실시간으로 차간 거리를 추정하여 제공하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 안드로이드 기반의 실시간 촬영 영상에서 차량의 에지와 후미등을 이용하여 차량을 검출하고, 검출된 차량의 폭을 이용하여 차간 거리를 추정하여 제공하는 시스템을 제안하고, 구현 결과를 제시한다.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.11 no.3
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• pp.85-95
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• 2009

According to the accident statistics published by the National Police Agency in 2007, the number of commercial vehicle accidents explains 3.5 percent of the total number of traffic accidents of the year. Compared to other types of vehicles commercial vehicles may provide more serious damages to both driver himself and passengers. Thus, they generate more serious social and economic problems. There have been various forms of systems such as a digital speedometer or a black box to meet the social requirement for reducing traffic accidents and improving safe driving. However, since the current systems are based on the data often accidents happened, there are lots of limitations to control drivers in real-time. Also, the current speedometers provide drivers with only speeds of vehicles and RPM information regardless of actual dangerous drive behaviors. Therefor, they lack of the effectiveness in terms of safety. In this research, real-time information systems for improving driver safety based on automatic risky driving behaviors, and thresholds to determine risky driving patterns were studied.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.1016-1018
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• 2019

흑백 1채널 이미지를 3 채널 이미지로 색상화하고 Super-Resolution하여 의미 있는 정보 얻도록 한다. CCTV, 군사용 카메라, 차량용 블랙박스 등 많은 분야에서 주간에 촬영된 영상은 컬러 이미지로 많은 정보를 얻을 수 있다. 하지만 야간에 촬영된 영상은 빛이 없어서 영상에서 정보를 얻기가 원활하지 않다. 따라서 DCGAN을 통해 단일 채널의 흑백 이미지를 3채널의 색상화 이미지로 만들고, Super-Resolution 기술을 적용해서 해상도를 높여 가시광선이 없는 야간이나 어두운 공간에서도 의미있는 영상을 얻을 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.420-422
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• 2011

2009년 경찰청 통계자료에 따르면 교통사고 사망자 중 안전 운전 불이행, 중앙선 침범, 신호 위반, 안전거리 미확보 등 운전자의 부주의에 의해 이루어진 사고가 약 90%이상을 차지하고 있어 심각한 사회적 경제적 문제를 초래한다. 이러한 운전자의 운전습관 개선 및 안전운전에 대한 사회적 요구, 사고 기록 등의 요구에 부응하기 위하여, 디지털 주행기록계 차량용 블랙박스 등 다양한 형태의 시스템이 사용되고 있으나, 이러한 시스템은 사고 후 차량데이터를 기반으로 위험운전여부를 분석하여 운전자를 관리하기 때문에 실시간으로 운전자를 관리하기에는 큰 한계가 있다. 이에 본 연구는 3축 가속도 센서와 GPS를 사용하여 위험운전 여부를 판단하고, 그 결과를 계수화하여 운전자의 정숙 운전 지수를 계산하여 보여줌으로써, 안전 운전과 급정차 급출발에 따른 연비 악화를 개선할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.499-500
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• 2022

차량용 블랙박스의 대중화와 '스마트 국민 제보' 애플리케이션 도입에 따른 영향으로 교통법규 위반 공익신고 건수가 급증하면서 대응해야 할 담당 경찰 인력이 부족한 상황이다. 이러한 인력 부족 문제를 해결하기 위해서 인공지능(AI) 알고리즘을 활용하여 신고된 영상의 위법 여부를 자동으로 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 공익신고의 대부분을 차지하고 있는 진로변경 위반 영상 분석을 위한 객체 인식 방법에 대한 연구 내용을 기술한다. 이 연구에서는 딥러닝 알고리즘과 컴퓨터 비전 알고리즘을 통해 진로변경 위반 분석에 필요한 차량과 실선 객체를 인식하여 진로변경 위반 영상 분석에 활용할 수 있도록 한다.