• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.14 no.3
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• pp.223-230
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• 2021

Currently, self-driving vehicles are on the verge of commercialization after testing. However, even though autonomous vehicles have not been fully commercialized, 81 accidents have occurred, and the driving method of vehicles to avoid accidents relies heavily on LiDAR. In order for the currently commercialized 3-level autonomous vehicle to develop into a 4-level autonomous vehicle, more information must be collected than previously collected information. Therefore, this paper proposes a Driving Situation Judgment System (DSJS) that accurately calculates the crisis situation the vehicle is in by useing the roughness of the road and the state of the passengers of surrounding vehicles including road information and weather information collected from existing autonomous vehicles. As a result of DSJS's PDM experiment, PDM was able to classify passengers 15.52% more accurately on average than the existing vehicle's passenger recognition system. This study can be a basic research to achieve the 4th level autonomous vehicle by collecting more various types than the data collected by the existing 3rd level autonomous vehicle.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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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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• 2006.02a
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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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.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.48 no.6
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• pp.41-50
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• 2011

This article is concerned with the technology to provide car driver the car's status which are composed of car trouble code in car engine and many sensors. In addition, it installs vehicle diagnostic programs on wireless communication's portable device, for example, Smart phone, PDA, PMP, UMPC. As a result, this is to provide car manager with many information of car sensors when we go to car maintenance. it can monitor relevant information on vehicle by portable device in real time, alert drivers with specific messages and also enable them to address abnormalities immediately. Moreover, the technology could help the drivers who perhaps don't know very well about their vehicles to drive safely and economically as well; the reason is because the whole system is composed of just Vehicle-information collecting device and personal wireless communication's portables and transfers the relating data to server computers through wireless network in order to handle information on vehicles. This technology make us monitor vehicle's running, failure and disorder by using wireless communication's portable device. Finally, this study system is composed of a lot of application to display us the car's status which get car's inner sensor information while driving a car.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.49 no.4
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• pp.53-58
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• 2012

The roadside unit (RSU) collects vehicle information from vehicles in the intelligent transportation system (ITS). The vehicle density on the road within the communication range of a RSU is a time varying parameter. The higher the vehicle density, the more vehicle information can be collected. Therefore, the probability of packet collision will be raised. In this paper, an adaptive transmission scheme is proposed to improve the probability of packet reception rate by changing the data rate and transmission period according to the vehicle density. The performance of IEEE 802.11p MAC protocol that is a standard for vehicular communications is evaulated in terms of the vehicle density with the ns-2,33 simulator.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.28 no.4
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• pp.107-118
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• 2010

Wireless communication technologies including vehicle-to-vehicle (V2V) and vehicle-to-infrastructure (V2I) enable the development of more sophisticated and effective traffic information systems. This study presents a method to estimate vehicular travel times in a vehicular ad hoc network (VANET) environment. A novel feature of the proposed method is estimating individual vehicle travel times through advanced on-board units in each vehicle, referred to as self-estimated travel time in this study. The method uses travel information including vehicle position and speed at each given time step transmitted through the V2V and V2I communications. Vehicle trajectory data obtained from the VISSIM simulator is used for evaluating the accuracy of estimated travel times. Relevant technical issues for successful field implementation are also discussed.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.27 no.4
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• pp.175-181
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• 2009

Intelligent Transportation Systems(ITS) enables road users to enhance efficiency of their trips in a variety of traffic conditions. As a significant part of ITS, information communication technology among vehicles and between vehicles and infrastructure has been being developed to upgrade current traffic data collection technology through location-based traffic surveillance systems. A wider and detailed range of traffic data can be acquired with ease by the technology. However, its performance level falls with environmental impediments such as large vehicles, buildings, harsh weather, which often bring about wireless communication failure. For imputation of vehicle trajectory data discontinued by the failure, several potential existing methods were reviewed and a new method to complement them was devised. AIMSUN API(Application Programming Interface) software was utilized to simulate vehicle trajectories data and missing vehicle trajectories data was randomly generated for the verification of the method. The method was proven to yield more accurate and reliable traffic data than the existing ones.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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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.