• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.550-553
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• 2009

도로 환경 모니터링을 위한 센서 노드의 전력원으로 유도풍을 이용한 압전에너지 하베스팅 기술은 기존 재생 에너지의 설치 및 작동 조건에 영향을 받지 않고, 도로상에 주오염원인 자동차에서 발생되는 폐에너지를 활용하는 친환경적 에너지 순환시스템을 구현하는 핵심 요소이다. 차량 유도풍에 의해 발생되는 풍압으로 도로 상의 구조물에 진동을 유발한다. 이 때 발생한 진동 에너지는 압전체를 통해 전기 에너지로 변환, 저장할 수 있다. 이렇게 저장된 에너지는 센서의 구동과 무선 데이터 송수신을 위한 센서 노드의 전력원으로 사용함으로써 별도의 전력원이 필요없게 된다. 본 연구에서는 60km/h로 주행하는 한 대의 차량에 의해 2.7m/s의 유도풍이 발생하여 0.6g로 도로 상의 구조물에 에너지를 전달하게 된다. 전달된 에너지가 압전체를 통해 15uJ 전기에너지로 저장된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.128-133
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• 2021

현재 자율주행차량 시장은 3레벨 자율주행차량을 상용화하고 있으나, 안정성의 문제로 완전 자율주행 중에도 사고가 발생할 가능성이 있다. 실제로 자율주행차량은 81건의 사고를 기록하고 있다. 3레벨과 다르게 4레벨 이후의 자율주행차량은 긴급상황을 스스로 판단하고 대처해야 하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 CNN을 통하여 차량 외부의 정보를 수집하여 저장하고, 저장된 정보와 차량 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 0~1 사이의 수치로 출력하는 차량 내·외부 데이터 및 딥러닝 기반 차량 위기 감지 시스템을 제안한다. 차량 위기 감지 시스템은 CNN기반 신경망 모델을 사용하여 주변 차량과 보행자 데이터를 수집하는 차량 외부 상황 수집 모듈과 차량 외부 상황 수집 모듈의 출력과 차량 내부 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 수치화하는 차량 위기 상황 판단 모듈로 구성된다. 실험 결과, VESCM의 평균 연산 시간은 55ms 였고, R-CNN은 74ms, CNN은 101ms였다. 특히, R-CNN은 보행자수가 적을 때 VESCM과 비슷한 연산 시간을 보이지만, 보행자 수가 많아 질수록 VESCM보다 많은 연산 시간을 소요했다. 평균적으로 VESCM는 R-CNN보다 25.68%, CNN보다 45.54% 더 빠른 연산 시간을 가졌고, 세 모델의 정확도는 모두 80% 이하로 감소하지 않으며 높은 정확도를 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1230-1235
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• 2019

본 논문은 2-핀 센서통합연료히터를 개발하고, IT기반의 저온유동성 신호분석 장치를 이용하여 성능을 평가한다. 2-핀 센서통합연료히터의 성능평가는 차량과 동일 환경으로 차량 오일의 유량(Oil flow quantity), 히터에 공급되는 전기적 특성을 측정 및 분석한다. 측정된 데이터는 신호분석 임베디드 회로로 전송하고, 원격에서 사용자들이 웹브라우저를 이용하여 연료 필터의 동작 상태 및 성능을 분석하고 평가한다. 실차에 장착한 후 센서통합연료히터를 검증하기 위하여 온도를 가변 할 수 있는 엔진시험 챔버에서 통합연료히터를 구동시킴으로써 주행 효과를 얻도록 하였고, 엔진의 연료필터 입출력 측에 실험 지그와 데이터 수집 장치를 설치하여 극저온 상황에서 연료필터 입출력 측 연료필터의 온도, 오일주입 능력, 유량 데이터 및 엔진시동의 발화점 등을 평가한다. 이처럼 2-핀 센서히터와 연료필터를 통합한 2-핀 센서통합연료히터 부품의 초기 발화시점, 전기적 특성 및 유량의 입출력 압력 등 차량과 유사한 환경에서 부품의 동작을 파악하고 분석함으로써 제품의 신뢰성을 높인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.2195-2202
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• 2011

현재 차량의 현재 위치와 진행방향 이동거리를 알려주는 내비게이션이 사용되고 있다. 이러한 내비게이션의 센서 중 차량의 현재 위치를 측위 하기 위해 GPS 센서를 사용 하는데, 이 GPS 센서는 위성신호의 삼각측량에 의해 얻은 좌표 값으로 현재 위치를 측위하게 된다. 이러한 특성 때문에 GPS의 위성신호가 닫지 않는 터널이나 고층 건물이 둘러싸인 지역에서는 그 위치를 측위 하기 힘들다. 또한 GPS 수신율이 떨어지는 지역에 대해서는 위치 이탈 현상이 발생하기도 한다. 이에 GPS의 문제점에 대해 보완하고, 차량내부에 있는 CAN 센서와 스마트폰의 지자기 센서를 이용한 측위를 이용하였고 주변의 WiFi의 AP 정보를 이용한 위치 측위 방식을 이용하여 위성신호가 닫지 않는, GPS 음영지역에 대해서 위치를 측위하고 GPS 가 불안정한 지역에 있어서는 위치 보정이 되는 시스템을 설계 및 구현하였다. 그 결과 GPS신호를 보정 할 수 있었으며 GPS 음영지역에 대해서는 다른 데이터로 차량의 위치를 측위 할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권7호
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• pp.247-252
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• 2014

교통의 연동시스템은 이웃한 교차로의 교통상황을 입력받아 해당 교차로 신호처리시 고려하는 시스템이다. 이웃 교차로의 통과차량수, 대기차량수,녹색신호등 주기 등을 감안하여 해당 교차로의 녹색신호등의 주기를 결정하는 형태이다. 해당교차로의 녹색신호등을 고려할 때는 자기 자신의 센서 입력들만 고려해서는 안되고 이웃 교차로의 센서 입력들을 받아 들여야 한다. 이러한 센서 노드들의 데이터 수집을 위해서 위험과 한계가 있는 곳에 센서 노드를 배치하여 데이터 수집을 하는 경향을 감안하여 사람이 인접할수 없는 곳이나 환경이 척박한곳에 센서들을 배치하여 센서들을 통한 정보 획득, 무선 네트워크를 통한 통신, 초저전력 소모를 실현할 수 있다.

• TTA 저널
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• 통권173호
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• pp.6-11
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• 2017

자율주행차는 센서와 인공지능으로 차량의 위치와 주변 상황을 인지하고 주행 경로를 계획하여, 자동차 스스로 교통법규에 따라 주행하는 차량이다. 이는 4차 산업혁명의 주역으로 2020년 상용화 될 전망이다. 2020년 자율주행차 세계 시장규모는 189억 달러로 예측되고 이를 위해 각국의 자동차사, ICT 업체들이 시장 선점을 위해 치열하게 경쟁하고 있다. 자율주행 상용화를 위한 기술적 해결 이슈로는 센서, 인공지능, 빅데이터 분석, 기능안전, 정밀지도, 신뢰성 높은 차량통신, 차량 SW 플랫폼, 차량 사이버 보안 등이 있다. 이러한 기술적 이슈가 해결되어야 2020년 자율주행차 시대를 맞이하고 새로운 시장이 열리게 될 것이다. 자율주행차 상용화를 위해서 차량, ICT 기술, 도로 인프라 등 산업 융합 및 기업체 간 협업이 기술개발과 사업화를 성공시키는 중요한 열쇠가 될 수 있다는 것을 강조하며, 이번 특집호를 통해 자율주행 실현을 위한 핵심기술 및 표준화에 대한 전체적인 흐름과 방향을 파악하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.358-361
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• 2017

사물인터넷은 각종 사물에 센서와 통신 기능을 가능한 매개체를 부착하여 실시간으로 데이터를 인터넷으로 주고받는 환경이나 기술을 의미한다. 인터넷으로 연결된 사물들이 데이터를 주고받아 스스로 분석하고 학습한 정보를 사용자에게 제공하거나 사용자가 이를 원격 조정할 수 있는 기술융합의 한 패러다임이다. 오늘날의 자동차 업계에서도 이를 적용하기위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 네트워크 기술들이 융합 및 적용될 자동차를 커넥티드 카(Connected Car)라 하고, 커넥티드 카란 즉 인터넷과 모바일 기기, 그리고 나아가 운전자와 연결된 자동차를 의미 한다. 본 논문에서는 커넥티드 카의 개념과 주요 센서 기술 등을 설명하고 차후 발전 가능성이 높은 차량 네트워크 기술들에 대해 서술한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.382-385
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• 2005

본 논문에서는 자기저항 센서를 이용한 자계기반 자율주행 시스템의 자계특성을 분석한다. 자율주행 시스템에서 가장 중요한 핵심기술은 자기원으로 구성된 도로를 주행하는 차량의 현재위치 파악이다. 따라서 자계 도로위의 차량의 현재위치를 검출하기 위한 시스템의 선행조건으로 센서와 자기원 사이에 존재하는 자계의 특성을 분석하기 위한 실험 장치를 설계하고 구성하였다. 그리고 자기원의 설치간격 및 기울기에 따른 자계의 3축성분과 데이터를 획득한다. 획득한 데이터를 이용하여 3축 성분에 따른 거리정보와 방향에 따른 자계의 변화를 분석한다.

• 지능정보연구
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• 제16권1호
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• pp.57-69
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• 2010

uTSN(ubiquitous Transportation Sensor Network)의데이터수집환경은기존ITS(Intelligent Transportation System) 환경과 커다란 차이가 있다. 지점 혹은 구간 검지체계를 근간으로 불연속적인 데이터를 수집하는 ITS 환경과 달리, 유비쿼터스 교통환경에서는 연속적인 개별차량 데이터의 취득이 가능하다. 또한 대응전략 구사에 있어서도, 구간단위 제어나 정보제공만 가능했던 ITS와 달리, 유비쿼터스 환경에서는 개별차량단위의 미세제어가 가능하다. 이러한 환경변화에 맞추어 수집데이터의 가공방식도 새로이 개발되어야 한다. 연속류 uTSN 환경에서 수집된 개별차량 위치와 개별차량 속도 데이터를 대상으로, 가공의 1차적 목적인 교통상황 판단을 위한 가공 방안을 제시하였다. uTSN으로부터 수집된 개별차량 단위 데이터를 기존 ITS와 같은 방식으로 집락하여 가공한다고 하면 그 미세한 정보는 다 손실되고 평균적 추세만 남게 된다. 본 연구에서는 수집 데이터에 담겨있는 미세한 정보를 손실하지 않음과 동시에 교통상황판단에 효과적인 정보를 생성하는 가공방식으로서, 3차원 속도, 교통량, 밀도 프로파일, 차량군 프로파일, 충격파 프로파일 생성을 제안하였다. 특히 밀도, 차량군, 충격파 정보는 교통상황 판단에 효과적이나 기존 ITS환경에서는 생성이 불가능하였던 것들이다. 본 연구에서는 모든 차량에 센서가 부착되어 있을 경우를 가정한 가공방안을 제시하였고, 장착율이 100%가 아닐 경우, 장착율에따라수집데이터를전수화하여프로파일작성하는방안을향후과제로남겨둔다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2020년도 전력전자학술대회
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• pp.58-60
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• 2020

본 논문에서는 2개의 인-휠 브러쉬리스 모터로 구동하는 차량의 실시간 위치 추종 제어방법을 제안한다. 2개의 모터를 사용하여 구동되는 차량의 경우 방향 및 이동이 각 모터의 제어를 기반으로 결정된다. 하지만 컨트롤러에 의해 지령된 위치까지 모터의 제어가 정확하게 된다 하더라도 차량의 실제 위치는 바퀴와 바닥면사이의 슬립이나 외부 요인에 의해 오차가 발생하게 된다. 따라서 이렇게 발생하는 오차를 보상하기 위해 차량의 실시간 각도 추정이 가능한 IMU(Inertia Measrement Unit) 센서를 기반으로 진행 각도를 보정하며 주행 중 발생하는 위치오차를 보상하기 위해 모터의 홀센서로부터 계산되는 위치와 IMU 센서의 데이터를 조합하여 실시간 위치 추종 제어방법을 제안한다.