• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.223-230
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• 2021

현재 자율주행차량은 테스트 이후 상용화를 눈앞에 두고 있다. 그러나 아직 자율주행차량이 완벽히 상용화되지 않았음에도 81건의 사고가 발생했으며, 사고를 피하기 위한 차량의 주행 방식은 LiDAR에 많이 의존하고 있다. 현재 상용화된 3레벨 자율주행차량이 4레벨 자율주행차량으로 발전하기 위해서는 기존에 수집되는 정보보다 더 많은 정보를 수집해야만 한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 자율주행차량에서 수집하는 정보인 도로 정보, 기상정보를 포함하여 차량이 주행 중인 도로의 거칠기와 자기 자신 및 주변 차량의 탑승객 상태를 정확하게 인식하여 차량이 처한 위기 상황을 정확하게 계산하는 Driving Situation Judgment System (DSJS)을 제안한다. DSJS의 PDM에 대한 실험 결과, PDM은 기존 차량의 탑승객 인식 시스템보다 평균적으로 15.52% 더 정확하게 탑승객을 분류할 수 있었다. 본 연구는 기존 3단계 자율주행차량이 수집하는 데이터보다 더 다양한 종류를 수집하여 4단계 자율주행차량을 달성하는 기초연구가 될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.563-564
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• 2018

최근 차량 네트워크에서 포그 컴퓨팅 기능을 적용하는 새로운 연구가 진행 중이다. 특히, 최근 개발 중인 차량 포그 컴퓨팅 기술은 교통 정보를 실시간으로 수집하여 빠른 처리가 가능하며 이를 장법을 통해 안정된 차량 및 교통 서비스를 제공할 수 있다. 이런 차량 포그 컴퓨팅 기술은 교통 정보 수집, 운전 정보 제공, 스마트 교통 통제 및 도로 안전 메시지 등의 정보를 차량에 빠르게 전달할 수 있다. 본 논문에서는 차량 포그 컴퓨팅 기술을 리뷰하고 교차로 환경에서 차량 포그 컴퓨팅 기반 안전 메시지 전달을 위한 교통 시스템을 제안한다. 특히, 제안하는 기법은 대기 시간에 민감한 안전 메시지를 빠르게 전송할 수 있는 장점을 가지고 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1228-1233
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• 2006

적응순항제어시스템은 선행차량과의 거리와 속도를 자동적으로 안전하게 유지하여 운전의 안전성과 편의성을 향상시키는 시스템이다. 본 연구에서는 적응순항제어시스템의 안전성을 향상시키기 위한 연구를 수행하였다. 적응순항제어시스템의 작동 상태 및 주변 차량 정보를 운전자에게 제공해 주기 위한 시각 및 음성정보 전달장치를 설계 및 제작하였다. 시각정보 전달장치를 통해 선행차량과의 차간거리, 속도, 가감속 상태 등을 운전자에게 전달하였고, 음성정보 전달장치를 이용하여 선행차량과의 근접거리 경보 등의 메시지를 전달하도록 하였다. 이러한 조건에서 운전자가 적응순항제어시스템을 사용하여 운전하는 경우, 시각 및 음성정보 전달장치의 유무에 따른 차량 조작과 차량 운전 성향 및 특성의 변화를 살펴봄으로써 정보전달장치를 통한 안전성 향상에 관한 영향을 연구하였다. 연구 결과, 운전자에게 정보 전달장치를 통해 정보가 제공되었을 경우, 운전자는 차량의 운전 및 적응순항제어시스템 사용에 있어 편안함을 느낄 수 있었고, 선행차량과의 차간거리를 보다 넓게 설정하여 주행 안전성을 향상시키는 것을 확인할 수 있었다. 또한 정보전달장치를 통한 정보 수집이 차량 운행에 저해 요인으로 작용하지 않음을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 정보전달장치를 통한 정보전달은 운전자에게 적응순항제어시스템에 대한 편의성 및 효율성, 안전성을 더욱 향상 시킬 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (D)
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• pp.160-162
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• 2006

현재 국내에서는 안전 운전 서비스 및 교통정보 수집체계 구축에 USN 기술을 적용하기 위한 다양한 연구와 시범사업이 추진되고 있다. 텔레매틱스 교통안전시스템[1][2]은 교차로 주변의 도로 위에 무선 센서 노드를 부착하여 무선 센서 노드 위를 지나는 차량들의 정보(속도, 위치, ID 등)를 수신하여 무선 센서 네트워크를 이용해 교차로 중앙에 위치한 베이스 스테이션으로 전송하고, 베이스 스테이션은 이렇게 실시간으로 수집한 정보를 분석하여 얻은 차량안전 운전정보를 교차로에 접근하는 차량들에게 브로드캐스팅하여 차량충돌을 회피하도록 하는 시스템이다. 본 논문에서 다루는 텔레매틱스 교통안전시스템은 Telematics Scheduling Protocol(TSP)[1]을 무선 센서 노드간 통신 프로토콜로 사용하는데 무선 센서 네트워크 특성상 온도, 날씨 등의 주변환경에 의해 노드간 통신에 있어서 높은 데이터 전송 에러율을 가지고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 프로토콜로 TSP를 사용하는 교통안전시스템에서 무선 데이터 전송 에러율, 교차로를 지나가는 차량의 숫자 그리고 도로 표면에 부착된 고정노드간 거리변화가 성능에 미치는 영향을 파악하기 위하여 네트워크 시뮬레이터 ns-2[3]를 이용해 시뮬레이션한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권6호
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• pp.41-50
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• 2011

본 논문은 차량의 엔진 및 내부 고장을 잘 알지 못하는 차량운전자들을 위해 휴대기기를 이용한 차량의 운행, 고장, 이상 정보를 모니터링하고 인터넷 환경에서 자료를 조회할 수 있는 서버시스템 운용에 관한 것이다. 운행 중 실시간으로 차량의 상태를 알려주기 위하여 기존의 네비게이션 및 GPS 위주의 텔레메틱스 기술에서 벗어나 차량 내부 망(In-Vehicle Network)에 연결된 엔진, 트랜스미션, 브레이크, 에어백 등의 제어장치인 ECU(Electronics Control Unit) 및 각종 센서들로부터의 데이터 획득을 위해 차량내의 OBD-II(On-Board Diagnostics) 커넥터에 직접연구 개발한 차량 정보 수집 장치를 연결한다. 또한, 무선 통신통신이 가능한 휴대기기(휴대폰, PDA, PMP, UMPC 등)에 차량 진단 프로그램을 탑재하여 차량 주행 중에 발생되는 운행, 고장, 이상 정보를 실시간으로 수집 및 분석한다. 이상 징후 발생 시 알림 메시지를 발생하여 차량의 이상에 대해 신속히 대처 할 수 있다. 이와 동시에, 휴대기기를 통해 수집된 차량 정보 데이터는 무선통신망을 통해 차량 관리 전문회사의 서버로 전송되고, 체계적인 차량 관리에 활용될 수 있도록 하기 위해 구축된 서비스 시스템에서 조회 및 활용되어지게 된다. 따라서 차량에 대한 지식이나 상식이 부족한 모든 운전자에게 차량 관리에 대한 편리함을 제공하여 안전운전 및 경제운전에 관련된 운전이력관리 등의 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 편리성을 제공하고자 본 연구에서는 차량에 탑재되는 차량 정보 수집 장치와 운전자가 사용 중인 개인의 무선통신 휴대기기와 인터넷망으로 연계되는 차량 진단 및 모니터링이 가능한 시스템을 구성하였고, 자료의 조회 관리 기술을 연구하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권4호
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• pp.53-58
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• 2012

지능형 교통시스템에서는 노변장치와 차량의 통신장치간 정보교환을 통해 차량의 정보를 수집한다. 그리고 한 노변장치의 통신범위 내의 차량밀도는 시간에 따라 바뀐다. 차량밀도가 높아지면 한 노변장치에서 수집되는 차량정보가 많아지고 패킷의 충돌 확률이 높아진다. 본 논문에서는 차량밀도에 따라 전송속도 및 전송주기를 변경하여 패킷 수신율을 높이는 IEEE 802.11p 기반 적응 전송 알고리듬을 제안한다. 차량 간 통신 프로토콜 표준인 IEEE 802.11p MAC프로토콜을 ns-2.33으로 구한하여 차량밀도의 변화에 따른 성능을 평가하였다.

• 대한교통학회지
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• 제28권4호
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• pp.107-118
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• 2010

본 연구에서는 VANET환경을 기반으로 하여 통행시간정보를 자율적으로 자가추정하는 기법을 제안하였다. 최근 무선통신기술은 주행 중인 차량들 간의 통신이 가능한 수준으로 발전되었다. 교통분야에서는 무선통신 기술을 기반으로 하여 자료를 수집하고 정보를 생성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 개별차량(Agent)을 기반으로 하여 자차(Subject Vehicle)에서 필요한 자료를 수집하고, 정보를 생성하는 시스템을 구상하였다. 개별차량 내에서 운전자에게 정보제공을 하기 위해 수행되는 과정을 자료수집, 정보생성, 정보제공 단계로 구분하였으며, 각 단계에서의 자료처리 과정을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 통행시간 산출 방법론은 자차에서 수집된 자료를 이용하는 방법과 선행차량에서 수집된 자료를 이용하는 방법으로 구분되며, 두 방법론을 이용하여 추정한 통행시간을 통합하여 현장에 적용시 보다 정확한 정보를 제공할 수 있는 방법론을 제시하였다. 개별차량(Agent)기반 정보생성 방법론은 운전자가 필요로 하는 정보의 생성 및 제공을 개별적으로 수행하기 때문에 보다 운전자 중심적인 접근이 가능하다. 또한, 교통관제센터, RSE를 이용한 방법론 보다 정보의 생성 및 갱신이 자유롭기 때문에 교통상황의 급격한 변화에 대응하기 수월할 것으로 판단된다. 본 연구에서 제시한 자율적 자가추정 통행시간 산출방법론은 도래하는 유비쿼터스 교통시스템에서 보다 정확하고 교통상황의 변화에 신속한 대처가 가능한 통행시간 추정기법으로 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제27권4호
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• pp.175-181
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• 2009

지능형교통체계(ITS : Intelligent Transportation Systems)는 도로이용자들로 하여금 다양한 교통환경에서 도로를 좀 더 효율적으로 이용하게 해 주었다. 기존의 지점검지체계 기반의 교통정보 수집 및 제공시스템에서 오는 한계점을 극복하기 위해 최근 들어서는 차량-차량간 및 차량-인프라간 통신기술을 바탕으로 하는 교통자료 수집 및 제공에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 그러나 차량간 및 차량과 인프라간 통신은 무선으로 이루어지기 때문에 주변 환경의 영향(건물, 날씨, 대형차량 등)으로 인해 통신 실패가 빈번히 발생하여 교통정보수집의 신뢰성을 저하시키고 있다. 본 연구에서는 무선통신기반 교통정보수집시 통신 실패로 인한 차량의 주행궤적정보가 결측되었을 경우 이를 보정할 수 있는 방법론을 개발하였다. 먼저 차량의 주행궤적자료 결측 보정을 위한 기존의방법들 및 무선통신기반 교통자료수집을 위한 요구조건들을 검토하였다. 다음으로 AIMSUN을 이용하여 차량의 주행궤적자료를 수집하였고, 이를 바탕으로 임의의 결측치를 생성하였다. 결측된 자료는 기존의 교통자료 결측치 보정 방법과 본 연구에서 수정된 방법을 적용하여 보정한 후 비교 분석해 보았다. 분석결과 무선통신기반 교통수집체계하에서 통신 단절로 인한 결측치는 기존의 방법보다는 차량의 주행궤적 특성을 고려해서 수정된 방법으로 보정했을 경우 좀 더 정확한 교통정보를 수집할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.15-18
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• 2013

본 논문에서는 교통상황을 실시간으로 반영하여 최적의 이동경로를 제공하는 적응형 내비게이션 시스템을 제안한다. 본 시스템은 세 가지 요소로 구성되어있다. 첫 번째로 도로교통망 중 한 구획의 도로상황정보를 수집하고 공유하는 Traffic Control Center (TCC). 두 번째로 개별적인 도로나 교차로에 설치되어 차량으로부터 도로상황정보를 수집하는 Road Side Unit(RSU). 마지막으로 차량들 간의 망 형성을 위해서 사용되는 Dedicated Short Range Communications(DSRC)를 기반으로 차량에 설치된 단말기가 있다. DSRC를 기반으로 RSU와의 통신하는 단말기는 실시간 도로교통정보를 기반으로 운전자에게 최적의 경로를 제공한다. 이동속도와 같은 교통정보는 단말기에서 측정되고, RSU로 전송된다. RSU는 이 정보를 처리하여 해당 도로의 도로상황지수를 생성하고, 주기적으로 TCC에 전송한다. TCC는 RSU로부터 도로상황지수를 통합하여 TCC의 관할 구획의 모든 차량에 대해 도로교통정보를 만든다. 마지막으로 단말기는 효율적인 경로안내를 위해 최적의 경로를 도출하여 운전자에게 제공한다. 따라서 단말기, RSU, TCC간의 상호작용을 통해 AINS는 동적인 교통상황(정체, 교통사고 등)을 기반으로 새로운 형태의 적응형 지능 내비게이션을 제공할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.47-49
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• 2007

교통정보수집 시스템이란 CCTV나 웹캠을 통해 얻어진 영상을 토대로 차선별, 혹은 주행방향별 교통량과 통과 차량들의 속도를 실시간으로 측정하는 시스템이다. 차선별로 각각 두 개의 라인을 설정하고 이를 이용하여 차선별 속도와 교통량을 측정한다. 이 때 차선별로 설정된 두 라인에 해당하는 영역에 대해서 배경 값을 지속적으로 갱신한다. CCTV와 웹캠을 이용하여 수집한 영상을 실험에 사용한 결과 평균 86.2%의 차선별 주행차량 검지율을 보였으며, 검지된 차량들을 차선별 방향별로 구분하여 평균 속도를 측정하였다.