• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.421-424
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• 2014

현재, 차량용 블랙박스 및 CCTV와 같은 영상처리 제품들이 시중에 보급되어 사용자들에게 편리함을 주고 있다. 특히 블랙박스는 운전자들이 운전 중 차량사고가 발생 했을 시 사고의 원인을 파악하는데 도움을 얻고 있다. 하지만 블랙박스는 차량의 전방이나 후방만을 확인 가능하기에 운전자의 시야 또는 블랙박스의 화각 이외의 장면을 확인할 수가 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 블랙박스 시스템을 좀 더 진보시켜 AVM(Around-View Monitoring)시스템이 개발 되었다. AVM 시스템은 차량의 위에서 내려다보는 영상을 얻어 전후, 좌우의 영상 즉 차량의 $360^{\circ}$ 영상을 확보할 수가 있다. 이 시스템은 차량에 데스크탑이 설치 되어있어야 영상을 확보할 수 있다는 조건이 붙는다. 본 논문에서 제안하고자 하는 안드로이드 기반 AVM시스템은 PC를 차량에 설치해야 한다는 단점을 없앤다. 테블릿 장비들을 이용하여 차량의 전후, 좌우 영상을 확보할 수 있는 시스템을 설계하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.2352-2358
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• 2013

본 논문에서는 보다 효율적으로 블랙박스 영상을 활용하기 위하여 무선 통신 모듈을 포함하는 블랙박스 단말과 클라우드 서버를 설계하고 구현하였다. 제안하는 시스템은 통합 CCTV 관리 시스템과 같이 모든 자동차의 블랙박스 영상을 저장하고 관리하여 객체별, 시간별, 장소별 검색을 할 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.168-173
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• 2018

본 논문에서는 고정된 전후방의 영상 촬영으로 사각 지대의 위험에 노출된 기존의 블랙박스가 가지고 있는 한계를 극복하고자 측면의 물체를 감지하여 촬영할 수 있는 새로운 지능형 블랙박스를 제안한다. 차량의 측면 사각지대 촬영을 보완하기 위해서 적외선 거리 센서를 이용하여 차량에 접근하는 물체를 감지하고 블랙박스가 자동으로 해당 대상물을 향해 회전하는 지능형 블랙박스의 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.2859-2864
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• 2013

차량용 블랙박스는 음성과 영상 그리고 자동차의 다양한 정보를 저장하는 매체이며 이러한 정보를 바탕으로 사고의 재구성이 가능해 최근 자동차 시장에서 주목을 받고 있다. 또한 대중교통 중심으로 블랙박스의 장착이 확산되면서 수년 내에 시장은 더욱 커질 전망이다. 본 연구는 차량용 블랙박스 구매결정에 영향을 미치는 요인의 대한 선호도를 분석하였다. 블랙박스 구매결정 요인을 안전성, 기능성, 차별성, 경제성으로 구분하였다. 실증적 분석을 위해 블랙박스 관련회사 직원을 대상으로 설문조사를 실시하여 수집된 설문지를 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 블랙박스 구매결정과 관련된 실무적 의의를 논의하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.423-426
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• 2012

최근 자동차 급발진 문제가 사회적 이슈가 되고 있다. 기본 장착품으로 자리잡은 블랙박스에 찍힌 동영상이 유포되면서 급발진으로 의심되는 영상이 속속히 등장하고 있다. 지금까지 모든 급발진은 대부분 운전자의 실수로 판결났다. 미국에서도 자동차 결함을 인정하지 않으면서도 도의상 일부 보상해준 사례가 있으나 결론에는 차이가 없었다. 본 논문에서는 기존 블랙박스 영상만으로 차량 급발진 사고유무 분석이 어려웠던 부분을 OBD-II(Onboar Diagnostic-II)에 소형블랙박스를 장착하여 운전자가 패달을 밟았는지의 유무를 판단하고, 메모리카드가 장착이 됨으로써 OBD-II의 차량 정보 및 GPS를 이용한 현재 시간, 영상 정보를 저장하여 정확한 판단을 하기위해 OBD-II 내의 블랙박스를 적용한 시스템을 제안한다.

• 대한교통학회지
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• 제25권5호
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• pp.149-160
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• 2007

차량용 블랙박스는 사고 및 평시 주행 정보를 저장 제공한다. 이러한 주행 사고 정보들을 가지고 과학적인 교통사고 데이터베이스를 구축할 수 있으며, 여러 산업 분야에서 활용될 수 있다. 본 연구에서는 주행 데이터 특성 분석과 위험 운전 인지 체계 구축을 목적으로 한다. 위험 운전 유형을 차량의 거동(가속, 감속, 선회)과 교통사고 통계 자료들을 고려하여 4가지 유형으로 분류하였다. 위험 운전 데이터는 차량용 블랙박스를 활용한 실차 실험을 통해 수집하였으며, 위험 운전 분류를 위하여 주행 데이터의 특성을 분석하였다. 위험 운전 인지를 위하여, 기준 임계치를 선정하고 위험 운전 인지 알고리즘을 구성하였다. 개발한 알고리즘을 구현한 차량용 블랙박스 탑재 실차 실험을 통하여 검증하였다. 본 논문에서 제시하는 위험 운전 인지 방안은 온라인/오프라인 운전자 및 차량 관리 등 시스템에 활용할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.40-48
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• 2018

본 논문은 차량과 함께 카메라의 위치가 이동하는 블랙박스 영상을 위한 차량 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 카메라의 흔들림이나 빛의 변화가 많은 블랙박스 영상에서 다단계 신경 회로망을 사용하여 한글 문자의 인식률을 높여 전체적인 차량 번호판의 인식률을 높이고자 한다. 제안한 알고리즘은 차량 번호판의 한글 문자의 모음과 자음을 분리하여 인식한다. 먼저, 1차 신경 회로망으로 모음을 인식하고, 종모음('ㅏ','ㅓ')과 횡모음('ㅗ','ㅜ')로 구분한 뒤 각각의 모음군에 2차 신경 신경회로망을 이용하여 자음을 구분한다. 실제 블랙박스 영상을 획득하여 차량 번호판 인식 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과 제안한 인식 시스템이 기존의 신경 회로망 기법을 사용한 차량 번호판 인식 시스템보다 높은 인식률을 보임을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권9호
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• pp.173-178
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• 2018

에어백이 작동되는 중고속 추돌 사고의 경우 에어백 작동 전후의 차량 데이터가 차량의 EDM(Event Driven Memory)에 저장되어 그 추돌 속도를 쉽게 알 수 있다. 하지만 에어백이 작동하지 않는 저속영역에서 추돌하는 경우 그 속도를 산정하기가 어렵다. 또한 저속이라 하더라도 추돌속도에 따라 운전자의 부상 정도가 크게 영향을 받기 때문에 그 속도의 산정이 중요하다. 본 연구에서는 블랙박스에 저장된 영상 이미지를 분석하여 저속영역의 추돌속도를 연산하는 알고리즘을 제안하였다. 전기모터로 와이어로프를 이용하여 차량을 견인하는 방식으로 저속의 후방추돌 상황을 정확하게 재현하면서 다양한 차종과 속도에 대해 실험을 수행하였다. 이 때 블랙박스의 영상 이미지에서 두 차량의 거리가 좁아지는 비율과 전방 차량의 번호판 길이가 증가하는 비율이 동일함을 이용하여 추돌속도를 정밀하게 계산할 수 있다. 즉, 미리 측정된 초기거리와 블랙박스의 영상에서의 번호판의 길이를 초기조건으로 설정하여 본 연구의 계산 알고리즘을 적용하면 저속 추돌 속도를 정확하게 산정할 수 있다. 직선 추돌사고에는 본 연구의 결과가 그대로 적용되지만 각도를 두고 추돌하는 경우에는 별도의 고려가 필요하다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권11호
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• pp.982-991
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• 2014

차량용 블랙박스의 이용율이 급격히 증가하고 있으나, 교통사고 발생 시에 블랙박스에 기록된 사고 영상이 조작되거나 임의 삭제되지 않았음을 보장하는 무결성 검증 방안이 절실히 요구된다. 본 논문에서는 차량용 블랙박스의 영상 기록의 특성을 반영하여 블랙박스에 저장된 영상 데이터의 무결성을 보장하는 방안을 제시한다. 본 제시된 방안은 저장된 모든 영상 데이터 블록들을 각각 그 인접한 영상 데이터 블록들과 순환형 체인으로 연결시켜 무결성 정보를 생성한다. 제안된 방법은 데이터 블록의 삽입, 삭제, 변경 등의 공격을 탐지하고 부인 불가 기능을 지원할 수 있을 뿐 아니라, 더 나아가 파일 저장 공간이 가득차서 가장 오래된 블록을 삭제하고 새로운 블록을 삽입 할 때나 일부 영상 정보가 물리적으로 손상이 되더라도 일관성 있게 무결성 보장 시스템이 작동할 수 있는 구조를 가지는 있다. 실험 결과에 따르면, 본 방법은 full HD@30fps의 경우에도 임베디드 시스템에서 실시간성이 충분하다.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.49-61
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• 2009

차량용 블랙박스는 음성, 영상 및 자동차의 여러 운행정보를 저장하는 매체이며, 이를 근거로 사고의 재구성이 가능하기 때문에 최근 자동차 시장에서 주목을 받고 있다. 또한 상업용 차량을 중심으로 블랙박스의 장착이 확산되면서 수년 내에 시장은 더욱 커질 전망이다. 그러나 현재의 블랙박스는 저장된 데이터에 대한 변경을 확인할 수 있는 무결성을 제공하지 못하기 때문에 사고 원인에 대한 법적 증거로 채택되기에는 적합하지 않다. 즉, 블랙박스는 생성한 데이터를 단지 저장만 할 뿐이기 때문에 저장된 데이터는 외부공격자나 내부공격자에 의해 위, 변조될 수가 있다. 무결성을 보호받지 못한 데이터는 신뢰 받을 수 없기 때문에 이점은 자동차 보험회사나 법정에서 큰 이슈이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 차량용 블랙박스 시스템을 위한 실시간 데이터의 무결성을 보장하는 기법을 제안하고, 이 기법을 구현한 시뮬레이션 프로그램의 실험 결과를 제시한다.