• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.296-299
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• 2010

본 논문은 템플릿 모델을 이용하여 차량의 외관에 따른 종류를 인식하는 방법을 제안한다. 우선, 영상에서 차량을 검출하기 위하여 누적 차영상 기법을 이용하여 배경 영상을 추출한 후 차량 영역을 획득한다. 획득한 차량 영상은 날씨와 조명 영향에 따라서 그림자가 존재할 수 있다. 따라서 외곽선을 추출하고 가로와 세로, 대각선 방향으로 사영한 결과를 이용하여 그림자를 제거한다. 그림자 영역이 제거된 최종 차량 영역은 템플릿 모델과의 매칭을 통하여 가장 적합한 차량 종류로 인식한다. 제안된 방법을 이용하여 차량 종류를 인식하였을 때 만족할 만한 성능을 나타내는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.350-353
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• 2009

본 논문에서는 국토모니터링 기술의 한 부분으로서 도로 지역에 대한 효율적인 실시간 교통모니터링을 위해 도로상의 차량 정보를 LiDAR 데이터로부터 취득하는 과정을 실험하였다. 도로영역의 데이터를 추출하기 위해서 좌표 변환된 수치지도와 LiDAR 데이터를 이용하였고, 국지적 임계치 필터링을 사용하여 추출된 도로영역의 데이터를 차량과 도로의 자료로 분리시키는 작업을 수행하였으며, 추출된 차량의 포인트들을 이용하여 차량을 표현할 수 있는 기본 속성값을 추출하였다. 마지막으로, 분리된 차량의 포인트에 대해서 MDC(Minimum Distance Classification) 클러스터링를 이용하여 차량의 종류를 분류하였다. 결과적으로 본 연구를 통하여 차량인식과 차량의 종류에 대한 분류를 수행할 수 있음을 확인하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.8
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• pp.637-644
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• 2020

VANET (Vehicular Ad Hoc Networks) is a network between vehicles and between vehicles and infrastructure. VANET-specific characteristics such as high mobility, movement limitation, and signal interference by obstacles make it difficult to provide stable VANET services. To solve this problem, this paper proposes a vehicle type-based priority clustering method that improves the existing bus-based clustering. The proposed algorithm constructs a cluster by evaluating the priority, link quality, and connectivity based on the vehicle type, expected communication lifetime, and link degree of neighbor nodes. It tries to simplify the process of selecting a cluster head and increase cluster coverage by utilizing a predetermined priority based on the type of vehicle. The proposed algorithm is expected to become the basis for activating various services by contributing to providing stable services in a connected car environment.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.6
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• pp.213-218
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• 2021

In this paper, we detect and track vehicles by type based on highway daytime driving videos taken with black boxes for vehicles. In addition, we design a real-time MR contents production method that can be newly created by placing substitute videos of each type of detected vehicles in the same location as the new background video. To detect and track vehicles by type, we use the YOLO algorithm. And we also use the mask technique based on RGB color for substitute videos of each type of vehicles detected. The size of the vehicle substitute videos to be used for MR content are substituted by the same size as the area size of the detected vehicles. In this paper, we confirm that real-time MR contents design is possible as a result of experiments and simulations and believe that It will be usefully utilized in the field of VR contents.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.7 no.2
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• pp.77-82
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• 2017

In this paper, a new security algorithm to recognize the type of the vehicle with the vehicle image as a input image is suggested. The vehicle recognition security algorithm is composed of five core parts, such as the input image, background removal, edge areas extraction, pre-processing(binarization), and the vehicle recognition. Therefore, the final recognition rate of the security algorithm for vehicle type recognition can be affected by the function and efficiency of each step. After inputting image into a gray scale image and removing backgrounds, the binarization is performed by extracting only the edge region. After the pre-treatment process for making outlines clear, the type of vehicles is categorized into large vehicles, passenger cars and motorcycles through the ratio of height and width of the vehicle.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.324-328
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• 2007

본 논문은 감시정찰 센서네트워크에서 센서노드의 주요 기능인 표적의 탐지 및 식별을 위한 알고리즘을 제안한다. 감시정찰 센서네트워크에서 각 센서노드는 노드의 크기 및 센서, 프로세서, 네트워크, 전원 등의 자원의 제약이 있기 때문에 침입하는 적의 탐지 및 종류 식별을 위해서는 효율적인 알고리즘의 선정과 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 음향, 진동, PIR, 자기 센서 등을 이용하여 사람, 차량 및 궤도 차량의 침입을 탐지하기 위한 적응 임계값 알고리즘과 그 종류를 식별하기 위한 최대우도추정 기법, k-최근접 이웃 추정 기법에 기반한 표적의 탐지 및 식별 알고리즘을 제안한다. 실험결과 음향 및 진동 센서에 의한 차량의 탐지, PIR 센서에 의한 사람의 탐지가 가능함을 확인할 수 있었으며 주파수 특징점을 이용하여 차량과 궤도차량의 종류식별이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.4
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• pp.177-185
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• 2002

본 논문의 목적은 링크통행시간 자료를 수집하는 시스템에서 소요 프로브차량대수에 영향을 주는 요소들을 규명하고. 최적의 소요 프로브차량대수를 결정하는 모형을 개발하는데 있다. 자가용승용차, 택시, 버스, 택배차량 등 여러 종류의 차량들이 프로브차량으로 사용될 수 있다. 그러나 일정한 정확도 이상의 교통정보를 수집하기 위해서 얼마나 많은 프로브차량이 필요한지에 대한 연구는 그다지 깊이 있게 이루어지지 않았다. 적정 소요 프로브차량대수는 링크통행시간 자료수집 기술 수집대상 링크의 공간적 범위, 프로브차량의 종류 및 운행 특성, 자료수집 시스템의 신뢰도, 수집되는 자료의 정확도 등에 영향을 받게 된다. 소요 프로브차량대수를 결정하는 링크당 평균 통행시간 자료수, 프로브차량 밀도의 최소 확률, 그리고 자료 미수집링크의 허용비율의 3가지 결정기준이 정의되었다. 또한 이러한 결정기준에 대해 소요 프로브차량대수를 산출하는 모형이 개발되었다. 일반적으로 주기당, 링크당 평균 필요 통행시간 자료수$(d_R)$, 단위길이당 프로브차량의 대수 또는 밀도$(n_{min} or {\alpha})$, 일정 프로브차량밀도 이상의 확률($\beta$), 그리고 자료 미수집링크의 비율($\gamma$)이 클수록 소요 프로브차량대수는 증가한다. 민간 교통정보회사의 통행시간 수집시스템에서 소요 프로브차량대수를 산정하는 사례연구가 수행되었으며, 여러가지 조건에서 소요 프로브차량대수가 산출되었다.

• KIPE Magazine
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• v.14 no.5
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• pp.31-35
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• 2009

철도차량에는 여러 형태의 전력 변환 장치들이 존재하고 운영되고 있다. 전기철도차량에서는 차량의 동력원을 제어하는 추진제어장치와 각종 콤프레서를 동작하는 인버터, 차량의 전원으로 사용되는 정지형 인버터 등이 주요 전력 변환장치라고 할 수 있으며 이중에서 챠량의 전원과 밧데리 충전을 위한 장치인 전기 철도차량의 보조전원용 전력변환장치의 종류들과 변화 과정들을 소개 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.63-64
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• 2009

자동차 내에는 여러 종류의 차량용 네트워크가 사용되고 있다. 자동차에서 요구되는 서비스의 종류가 다양해짐에 따라 차량용 네트워크의 특성 또한 다양해지고 있다. 최근 이들 네트워크 간의 협업이 중요하게 인식되어 차량용 네트워크 게이트웨이가 등장하게 되었으나 서로 다른 특성의 네트워크를 효율적으로 지원하기 위한 방안에 대해서는 아직 충분히 연구되지 않았다. 그 대표적인 예로서 서로 다른 네트워크의 통신 실시간성 요구를 만족하기 위한 효율적인 시스템 소프트웨어의 구조를 들 수 있다. 본 논문에서는 차량운전 및 안전성과 직결되는 전장용 네트워크 도메인과 인포테인먼트 시스템을 위한 네트워크 도메인을 구분하고 전장용 네트워크의 실시간성을 지원하기 위한 리눅스 기반의 차량용 네트워크 게이트웨이를 제안한다. 성능 측정 결과 제안된 게이트웨이는 인포테인먼트 네트워크 도메인의 통신에 영향을 받지 않고 전장용 네트워크 도메인의 실시간성을 보장해줄 수 있음을 보인다.

• Knowledge Management Research
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• v.23 no.1
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• pp.111-131
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• 2022

Mobility service is a service that connects consumers and suppliers of transportation using information and communication technology (ICT), and aims to reduce inconvenience to users in the current transportation system and increase environmental sustainability. Recently, the use of mobility services is gradually increasing, and interest in it from academia and industry is growing. This study derives key influencing factors related to the increase in intention to use vehicle mobility services, and comparatively analyzes the influences between groups by service type (car-hailing vs. car-sharing services) and by generation (generation MZ vs. generation X). As a result of the comparative study, there were differences in user benefits between service type groups, and differences in user benefits and attitudes toward mobility platforms between generation groups. Through this comparative study, the main factors affecting the increase in the intention to use the vehicle mobility service by generation and service type and their differences were identified. This study provides implications to consider in terms of knowledge management for activating vehicle mobility services according to the major target users and service types.