• Annual Conference of KIPS
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• 2013.05a
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• pp.735-738
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• 2013

CAN(Controller Area Network)은 차량내부의 제어하기 위하여 디바이스, 센서, 액츄에이터 등을 연결하는 비동기 직렬버스 네트워크이다. 이 CAN은 ECU들 사이에 통신을 위해 효율적으로 사용되고 있다. 또한 CAN은 엔진 진단, ABS, 에어백 등과 같은 메시지를 전송하며 창문 조작, 전조등 등의 제어 명령들을 전송한다. 본 논문에서는 차량 네트워크 환경으로부터 차량상태를 WiFi 통신을 이용하여 운전자에게 스마트폰으로 제공하는 시스템을 구현하였다. 또한 차량의 연비관리, 차량 관리하는 차계부, 블랙박스 기능이 포함된 안드로이드 애플리케이션을 구현하였다.

• 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.

• Annual Conference of KIPS
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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.

• Information and Communications Magazine
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• v.30 no.9
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• pp.33-39
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• 2013

자동차 IT 융합의 흐름에 따라 차량용 엔스크린 관련 기술이 본격적으로 상용화되고 있다. 정보 제공과 콘텐츠 공유를 주요 특성으로 하는 차량용 엔스크린 관련 기술들은 기기간 연동 이슈가 해결되면서 본격적인 서비스를 예고하고 있다. 차량용 엔스크린의 범위는 주요 이슈인 헤드유닛과 스마트폰의 연동 뿐만 아니라, 넓게 보면 블랙박스, 카메라, 뒷좌석 디스플레이, 클라우드 서버까지를 포함한다고 볼 수 있다. 산업적으로는, 헤드유닛을 중심으로 융합을 가져가려는 자동차 업체와 스마트폰을 중심으로 융합을 주도하려는 IT업계가 주도권을 잡기 위한 다양한 경쟁과 협력이 이루어지고 있다. 본 고에서는 차량용 엔스크린 서비스와 관련된 경쟁 동향을 정리하고 관련 기술 동향 및 발전 방향에 대해서 살펴 본다.

• 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.

• Annual Conference of KIPS
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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.

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.12 no.6
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• pp.182-190
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• 2004

This paper presents reconstruction analysis of vehicle trajectory using records of a developed black box, and results of validation tests. For reconstruction of vehicle trajectory, the black box records the longitudinal and lateral accelerations and yaw-rate of vehicle during a pre-defined time period before and after the accident. One 2-axis accelerometer is used for measuring accelerations, and one vibrating structure type gyroscope is used for measuring yaw-rate of vehicle. The vehicle's planar trajectory can be reconstructed by integrating twice accelerations along longitudinal and lateral directions with yaw-rate values. However, there may be many kinds of errors in sensor measurements. The causes of errors are as follows: mis-alignment, low frequency offset drift, high frequency noise, and projecting 3-dimensional motion into 2-dimensional motion. Therefore, some procedures are taken for error compensation. In order to evaluate the reliability and the accuracy of trajectory reconstruction results, the black box was mounted on a passenger car. The vehicle was driven and tested along various specified lanes. Through the tests, the accuracy and usefulness of the reconstruction analysis have been validated.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.511-514
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• 2011

Recently, devices such as smartphone and vehicle blackbox and EDR(Evern Data Recorder knowed automotive real-time control and driving data to use OBD-2(in-vehicle network). when devices receive vehicle driving data, communication way use each Wifi, Bluetooth. but if user and driver change device to use OBD-2 connect, the device differ communication network way. and driver buy and change OBD-2 connect. In this paper, to remedy one's shortcomings, there integrate Bluetooth and Wifi network module and design integrability hardware as any another device know vehicle real-time control and driving data with one integrability connect.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.24 no.1
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• pp.49-54
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• 2024

Data imbalance is a common issue encountered in classification problems, stemming from a significant disparity in the number of samples between classes within the dataset. Such data imbalance typically leads to problems in classification models, including overfitting, underfitting, and misinterpretation of performance metrics. Methods to address this issue include resampling, augmentation, regularization techniques, and adjustment of loss functions. In this paper, we focus on loss function adjustment, particularly comparing the performance of various configurations of loss functions (Cross Entropy, Balanced Cross Entropy, two settings of Focal Loss: 𝛼 = 1 and 𝛼 = Balanced, Asymmetric Loss) on Multi-Class black-box video data with imbalance issues. The comparison is conducted using the I3D, and R3D_18 models.