• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.765-773
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• 2009

최근의 텔레매틱스 교통정보제공서비스는 지능형 교통시스템의 구축을 통한 실시간 교통정보 수집이 가능해짐에 따라 다양해지고 있다. 본 논문에서는 고품질의 다양한 교통정보제공을 위해 필요한 미래시간에 대한 단기 교통정보 예측 모델을 제안하고 개발하였다. 단기 예측 모델은 현재로부터 가까운 미래의 교통 상황을 예측하기 위한 교통 모델로 본 연구에서 제안한 예측 모델은 각 도로에 대하여 5분 이후부터 1시간 이전까지의 미래시간에 대한 차량 평균 속도를 예측 결과로 준다. 본 연구에서 제안한 예측 모델은 베이지안 네트워크에 기반을 두고 있으며 각 도로의 미래시간 교통상황에 영향을 줄 수 있는 요인들을 분석하여 베이지안 네트워크의 원인노드로 설정하였다. 설계된 베이지안 네트워크에 대하여 실시간 교통정보데이터를 이용하여 가우시안 혼합 분포를 가정한 베이지안 네트워크의 결합 확률 밀도 함수를 EM(Expectation Maximization) 알고리즘으로 구하여 미래시간의 교통정보를 예측하였다. 예측 모델의 정확도 검증을 위해 실시간 교통데이터로 다양한 실험을 수행하였다. 실험결과 제안된 모델은 현재 시간으로부터 10분 이후, 30분 이후, 60분 이후 예측 오차로 각각 4.5, 4.8, 5.2의 RMSE(Root Mean Square Error) 값을 주었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.531-538
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• 2016

교통사고의 발생의 주요 원인의 대부분은 운전자의 법규 위반 행위이며, 특히 과속 및 불법유턴은 대형 사고로 이어질 잠재적 위험성을 내포한다. 사업용 차량의 경우 불법유턴 위험성에 대한 지각이 부족하고, 단속장비 및 감시 인력 또한 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 사업용 운전자의 불법유턴 위반행위를 예방하고, 안전운행 습관을 유도하고자, 맵 연동기반 운행행태 판단 기술을 개발에 대해 소개한다. 이를 위해 전국 총 26만개 링크자료 중 23,782 건의 유턴 허용 정보와 14만 6천 건의 제한속도 정보를 수집하였다. 또한 운행행태 분석을 위해 판단알고리즘을 구축하였으며, 최종적으로 안드로이드 기반 애플리케이션을 개발하였다. 개발된 애플리케이션의 맵 매칭, 운행행태 판단 및 기타 데이터 산출의 정확도를 평가하기 위해 테스트를 수행하였으며, 분석결과 맵 매칭은 86%, 운행행태 판단 정확도는 83%로 평가되었다. 또한 정보출력 표출에 대한 정확도는 모두 100%로 평가되었다. 향후 과제로서는 기술의 정확도 향상을 위해 모니터링 시스템 설계가 필요할 것으로 판단되며, 개발된 기술을 활용할 수 있는 서비스 시나리오의 검토가 필요하다고 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.131-140
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• 2012

네비게이션의 최단 경로 탐색 알고리즘은 일반적으로 Dijkstra 알고리즘에 기반을 두고 있으며, 가중치로 단지 길이 (거리) 만을 고려하고 있다. 거리 기반의 Dijkstra 알고리즘은 출발 노드부터 시작하여 그래프의 모든 노드에 대한 최단 경로를 결정하기 때문에 일반적으로 노드의 수 - 1회를 수행해야 하며, 알고리즘 수행에 많은 메모리가 요구된다. 또한, 거리에만 기반하기 때문에 전방에 차량사고로 인해 병목현상이 발생하였을 때 우회도로를 탐색하는 기능이 없어 항상 동일한 경로만을 탐색한다. 이러한 문제점을 해결하고자, 본 논문은 도로 등급 (고속도로, 국도, 지방도 등)을 고려하지 않고, 속도 기준 (원활, 지체 서행, 정체, 사고 통제 등)도 적용하지 않으며, 단지 도로별 주행시간 (주행속도 ${\times}$ 거리)을 고려한다. 이는 사고, 지체, 공사 등으로 인해 동일한 거리의 도로도 다른 시간이 소요되는 현실성을 반영하여 우회도로를 탐색할 수 있는 장점이 있다. 제안된 알고리즘은 특정 도로에서 사고가 발생하였다고 가정한 경우에도 도로의 통행속도를 실시간으로 반영함으로서 돌발지점을 우회하여 목적지 까지 최단시간 내에 도달 할 수 있음을 증명하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.149-155
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• 2020

한국도로교통공단은 교통사고분석시스템(TAAS)을 활용하여 2015년부터 발생한 교통사고 원인을 분석한 통계를 제공하고 있다. 교통사고 발생 주요 원인으로, 2018년 한해 전체 교통사고 발생원인 중 전방주시 부주의가 대부분의 원인임을 TAAS를 통해 발표했다. 교통사고 원인에 대한 통계자료의 세부항목으로 운전 중 스마트폰 사용, DMB 시청 등의 안전운전 불이행 51.2%와 안전거리 미확보 14%, 보행자 보호의무 위반 3.6% 등으로, 전체적으로 68.8%의 비율을 보여준다. 본 논문에서는 Deep Learning의 알고리듬 중 CNN(Convolutional Neural Network)를 활용하여 첨단 운전자 보조 시스템 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)을 개선한 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 영상처리에 주로 사용되는 Conv2D 기법을 사용하여 운전자의 얼굴과 눈동자의 조향을 분류하는 모델을 학습하고, 차량 전방에 부착된 카메라로 자동차의 주변 object를 인지 및 검출하여 주행환경을 인지한다. 그 후, 학습된 시선 조향모델과 주행환경 데이터를 사용하여 운전자의 시선과 주행환경에 따라, 위험요소를 3단계로 분류하고 검출하여 운전자의 전방 및 사각지대 보조한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.864-867
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• 2003

범지구 측위 시스템(GPS : Global Positioning System)은 미국 국방성에서 개발한 인공위성에 의한 측위 시스템으로 주로 군사용으로만 사용되던 GPS가 민간에게 개방된 것은 87년경이다. 이 시스템은 항공기와 선박의 항법, 미사일 유도 등 군사, 항법이 주목적이었으나, 그 이용 가능성은 무궁하여 측지 및 측량, 시가지 자동차 항법, GIS의 자료 구축 수단으로서 옹용 폭이 확대되고 있다. 최근 들어 국내에서도 GPS(Global Positioning System)를 이용한 임베디드 시스템 개발에 박차를 가하고 있으며, 연구 또한 활발하게 진행되고 있으며, 그 대표적인 적용 사례로는 Car Navigation과 96년 한강의 서강 대교 윌슨 아치 구간의 설치 시공에 DGPS(Differential GPS)를 이용하여 cm 정확도의 정밀 위치 유도를 한 것은 성공적인 사례로 평가된다. 또한 각급 지자단체, 정부 각 부처 기관에서의 사업수행에 GPS를 이용한 사례가 점진적으로 보고 되고 있으며, 그 예로 BIS(Bus Information System) 가 널리 확산되고 있는 현실이다. 또한 국립지리원의 전자지도(NGIS)의 DB를 바탕으로 GPS를 이용하여 추후에 물류 관리제 시스템의 연구가 활발해 질 것으로 전망된다. 본 논문에서는 GPS의 시스템을 이용하여 차량용이나, 토지 공사의 위치 측정에 사용하는 부피가 큰 임베디드 시스템이 아닌 도보나 등산객, 마라톤 선수들이 사용할 수 있는, 휴대하기 용이한 Hand Held의 Proto Type을 구현해 보았다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.133-140
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• 2012

본 논문은 실시간 GPS 항법시스템에서 최단경로 탐색에 일반적으로 적용되고 있는 Dijkstra 알고리즘의 수행 복잡도 $O(n^2)$을 선형인 O(n)으로 단축시킬 수 있는 알고리즘을 제안하였다. Dijkstra 알고리즘은 출발 노드부터 시작하여 모든 노드를 방문하여 최소 경로 길이를 계산한다. 따라서 "노드 수 -1"회를 수행하야 하기 때문에 복잡한 도로로 구성된 도시에서 실시간으로 최단경로 정보를 제공할 수 없는 경우도 발생한다. 제안된 알고리즘은 먼저, 그래프를 트리로, 출발 노드를 근 노드로 치환하여 트리의 각 레벨에 해당하는 외부근방 (Out-Neighbourhood) 노드 집합을 구성하고, 외부근방간과 외부근방 내부의 최소 경로 길이를 계산하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 양방향과 일방통행로로 구성된 복잡한 2개 그래프에 대해 알고리즘을 적용한 결과 Dijkstra 알고리즘과 동일하게 모든 노드의 최소 경로 길이를 얻는데 성공하였다. 또한, 알고리즘 수행속도를 "노드 수 -1"회에서 "레벨 수 -1"회로 약 4배 정도 단축시키는 효과를 얻었다. 제안된 알고리즘을 GPS 실시간 시스템에 적용하여 러시아워나 차량 사고로 인한 병목현상이 발생하였을 때, 최단 경로 우회 도로 정보를 실시간으로 제공할 수 있다면 운전자의 만족도를 크기 향상시킬 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.279-282
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• 2017

마이크로소프트에서 게임용 자연스러운 사용자 인터페이스를 위해 개발된 깊이 카메라인 키넥트 깊이 측정 센서는 컴퓨터 비전 분야에 있어 매우 유용한 도구이다. 키넥트의 깊이 측정 센서와 그 높은 프레임률로 인해, 본 논문에서는 키넥트 카메라를 사용해 거리 측정 시스템을 개발하였으며, 이를 이동 시 인간과 같이 사물을 감지하는데 주변 환경을 인지하기 위해 시각 시스템이 필요한 무인 차량에 시험하였다. 즉, 키넥트 깊이 측정 센서를 이용해 가시 범위 내 사물을 감지하고 사물에서 시각 센서의 거리 측정 시스템을 개선한다. 감지된 사물을 정밀하게 확인하여 실제 사물인지, 또는 픽셀 노즈(nose)인지 판단해 실제 사물이 아닌 픽셀을 무시함으로써 처리 시간을 줄인다. 이미지 처리를 위한 오픈 CV 라이브러리와 함께 깊이 분할 기법을 활용하여, 키넥트 카메라의 가시 범위 내 사물을 확인할 수 있으며, 해당 사물과 센서 사이의 거리를 측정할 수 있다. 시험 결과에 따르면 본 시스템은 저가 범위 센서인 키넥트 카메라가 장착된 자율주행차에 사용하여 감지된 사물로부터 측정 거리에 이르면 어플리케이션 방식에 따라 프로세스를 처리할 수 있는 것으로 나타났다.

• 문화기술의 융합
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• 제4권1호
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• pp.337-351
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• 2018

본 기술 해설 논문은 5G의 IoT, 증강현실, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 미래 자율주행주행차 기술을 다루면서 평창 동계 올림픽의 5G이용, 제주 스마트시티 모델을 제시했다. 그 이유는 5G는 4차 산업의 대동맥이기 때문이다. 5G가 4차 산업 대동맥인 이유는 5G가 4차 산업혁명의 핵심 인프라이기 때문이다. 인공지능(AI), 자율주행차, 가상 증강현실(VR AR), 사물인터넷(IoT) 시대가 본격화되려면 지금보다 데이터를 몇십배 이상 더 빠르고, 안전한 상태로 전송할 수 있어야 가능하다. 예컨대 원거리에 있는 자율주행차에 현재 통신 기술인 LTE로 정지 신호를 보낸다면 100분의 1초가량이 걸린다. 상당히 빨라 보이지만, 시속 100km로 달렸다면 차가 정지 때까지 30cm를 움직이기 때문에 안전을 장담하기 어렵다. 5G는 현재의 LTE보다 약 40배가량 빠른 '초당 20기가비트(Gbps) 이상'이다. 이론적으로 1cm 이내에서 차량을 세울 수 있다. 5G는 반경 1km 이내 사물인터넷(IoT) 기기 100만개를 동시에 연결할 뿐 아니라, 속도 지연이 0.001초 이하다. 세계 최대 스마트폰용 반도체업체 퀄컴의 스티브 몰렌코프 최고경영자(CEO)는 "5G는 미래를 연결할 핵심 요소이자 혁신 기술"이라며 "5G 상용화로 2035년쯤에는 12조달러의 경제 유발 효과와 2200만개의 새 일자리 창출 효과를 기대할 수 있을 것"이라고 말했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.1023-1026
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• 2006

가정이나 병원 등 해상에서 위급한 환자를 모니터링 할 때 현재의 심전도 측정기의 전극센서가 불편할 경우가 많다. 구급차량 내에서나 선박에서 환자를 측정시 흔들림이 심하기 때문에 전극이 떨어져 측정이 쉽지가 않으며 또 환자의 몸에 지방분이나 습기가 많을 경우를 쉽게 붙어있지 않아 측정이 더욱 힘들어진다. 본 연구에서는 환자가 언제든지 전극을 붙이고 화장실이나 외출까지도 자유롭게 할 수가 있도록 하였으며 또 흉부에 쉽게 착용이 용이하도록 부드러운 벤드 형태로 설계되었다. 심전도의 전극소재로는 전기저항특성이 우수하고 피부 트러블이 거의 없는 금을 소재로 한 제품을 적용하였으며 광전용적맥파 및 말초체온 등을 추가로 설계하여 다중생체신호를 모니터링 할 수 있도록 구현하였다. 본 실험에서는 가승이나 늑골부위에서는 생체신호전달이 좋았으며, 환자의 복부부위에서는 생체신호가 아주 작게 검출되었다. 전극소재로 금 전극을 사용하여 일반적인 전극을 이용할 때 보다 신호 검출이 우수하다는 결과를 얻었으며. 일반적인 전극은 단순1회용으로 끝나지만 금 전극센서는 반영구적이면서도 환자가 이동시 접촉력이 우수하여 보다 정확한 데이터를 얻을 수가 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.465-468
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• 2014

시중에 운전자의 편의성을 높여주기 위해 Around-View라는 카메라를 이용한 영상처리 장치가 판매되고 있다. 이 시스템은 운전자들이 운전 중 이거나 차량 주차 시 운전자의 미숙한 조작 또는 운전자의 시야 확보가 불가능하여 발생하는 사고에 대해 사전에 미리 방지하고자 나온 시스템이다. 그런데, 편리한 운전을 위해 나온 시스템이 복잡한 설치 과정, 고가의 설치비용의 문제로 인하여 운전자들에게 널리 보급되지 못하고 있다. 첫째 고가의 장비, 둘째 어려운 개발 환경, 셋째 불편한 설치과정 등의 문제점으로 인하여 운전자들은 이 시스템을 접할 기회가 힘들고 개발자들은 이 시스템을 개발할 엄두를 못 내고 있는 상황이다. 이 중 한 가지 문제점이라도 해결이 된다면 사용자들은 조금 더 저렴한 비용으로 이 시스템을 접할 수 있을 거라고 생각된다. 본 논문에서 제안하고자 하는 AVM(Around-View Monitoring) 시스템은 앞서 말한 세 가지의 문제점 중 고가의 장비, 불편한 설치 과정 이 두 가지 문제를 최소화 시킨 시스템이다. 저렴한 USB 장치와 후방카메라를 이용하여 구매 비용이 많이 발생하는 문제를 해결 하였다. 그리고 불편한 설치과정을 고려하여 최대한 설치가 용이하도록 개발 하였다. 이 시스템으로 인하여 소비자들의 가격 부담을 줄여주려고 한다.