• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.75-76
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• 2012

감시정찰 센서네트워크 시스템에서 사용하는 센서 신호 중 진동 신호는 무인정찰 시스템상에서 침입자의 발자국 신호와 차량의 움직임을 탐지하는데 유용하게 사용 된다. 특히 발자국 진동 신호는 특유의 impulsive 한 성질로 인해 다른 진동 신호와 구별이 용이하며 많은 훈련이 필요한 통계적 모델 링 대신 단순한 Pitch-Based 중점 탐지 기법을 도입하여 탐지 및 분류가 가능하고 이를 통해 보다 실시간 환경에 적합한 시스템을 구현할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.793-795
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• 2008

최근 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 활용하여 새로운 서비스들을 개발하려는 노력이 진행 중이며, 이에 관련된 기술의 중요성도 급증하고 있다. 특히 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 저가의 경량 센서노드에서 측정한 미가공 데이터(raw data)를 사용하여 침입 물체의 실시간 탐지, 식별, 추적 및 예측하기 위한 디지털 신호처리 기술은 주요 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 자기 센서노드에서 측정한 자기 미가공 데이터를 사용하여 사람과 차량을 탐지할 수 있는 자기 센서 디지털 신호처리 알고리즘을 설계한다. 알고리즘의 주 목표는 감시정찰용 센서노드의 탐지 신뢰성을 높이기 위한 높은 침입물체 탐지 성공률(success rate)과 낮은 허위신고(false alarm) 횟수를 가지는 것이다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.2 no.2
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• pp.28-38
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• 2001

Traffic information can be broadly categorized into point information and spatial information. Point information can be obtained by chocking only the presence of vehicles at prespecified points(small area), whereas spatial information can be obtained by monitoring large area of traffic scene. To obtain spatial information by image processing, we need to track vehicles in the whole area of traffic scene. Image detector system based on global tracking consists of video input, vehicle detection, vehicle tracking, and traffic information measurement. For video input, conventional approaches used auto iris which is very poor in adaptation for sudden brightness change. Conventional methods for background generation do not yield good results in intersections with heave traffic and most of the early studies measure only point information. In this paper, we propose user-controlled iris method to remedy the deficiency of auto iris and design flame difference-based background generation method which performs far better in complicated intersections. We also propose measurement method for spatial traffic information such as interval volume/lime/velocity, queue length, and turning/forward traffic flow. We obtain measurement accuracy of 95%∼100% when applying above mentioned new methods.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.26 no.5
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• pp.435-444
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• 2015

This paper specifies on a virtual array design of a 77 GHz vehicle radar for detecting a moving target at a time division transmit and a near range. The virtual array designed reduces a hardware complexity, weight and price. However, a synthesized beam of the virtual array has a high side lobe by a phase distortion of receive signals when the moving target is detected at the time division transmit. For this, a subarray receive signal with a same phase is used and the side lobe of the synthesized beam is suppressed above at least 10 dB. Also the virtual array has a beam distortion by a spherical wave when the vehicle radar operates at near range. So a boresight receive signal of each target range is compensated at each receive signal. Therefore the synthesized beam with compensation recovers a normal main lobe and improves the side lobe about 10~15 dB.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.27 no.2
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• pp.190-196
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• 2023

Recently, following the development of LIDAR technology which can detect distance from the object, the interest for LIDAR based 3D object detection network is getting higher. Previous networks generate inaccurate localization results due to spatial information loss during voxelization and downsampling. In this study, we propose an attention-based convergence method and a camera-LIDAR convergence system to acquire high-level features and high positional accuracy. First, by introducing the attention method into the Voxel-RCNN structure, which is a grid-based 3D object detection network, the multi-scale sparse 3D convolution feature is effectively fused to improve the performance of 3D object detection. Additionally, we propose the late-fusion mechanism for fusing outcomes in 3D object detection network and 2D object detection network to delete false positive. Comparative experiments with existing algorithms are performed using the KITTI data set, which is widely used in the field of autonomous driving. The proposed method showed performance improvement in both 2D object detection on BEV and 3D object detection. In particular, the precision was improved by about 0.54% for the car moderate class compared to Voxel-RCNN.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.133-136
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• 2019

차량에서 생성되는 데이터의 가치가 상승함에 따라 데이터 소스와 데이터 내용에 대한 보안 위협 또한 증가하고 있다. 데이터 소스인 차량의 경우에는 운행의 안정성을 보장하고자 블록체인을 결합하려는 시도가 있어왔지만, 무결한 차량 운행 데이터 관리 시스템에 대한 이해 부족으로 데이터 위·변조 등 차량 데이터에 대한 사이버 공격에 적절히 대응하지 못하고 있다. 이에 본 논문은 수집된 차량 데이터의 무결성을 보장하고 수집된 데이터에 대한 질의가 가능한 블록체인 기반 데이터 베이스 시스템을 제안한다. 본 시스템을 통하여 분산 합의 기반 데이터 무결성 검증, 블록을 구성하는 해시트리의 복제 저장 없이 위·변조된 차량 데이터 검출, 일정 수준의 장애를 허용한 상태 하에서의 질의문 처리 등이 가능해진다. 본 시스템은 높은 공간 효율성과 확장성을 가지며, 수소전기차 공유 업체의 차량 운행 정보를 바탕으로 한 성능 평가 결과 평균적으로 데이터 블록 저장에 4.0 초, 각 블록 검증에 2.4 초, 질의 처리를 위한 합의 과정에 1.3 초가 소요됨을 확인하였다.

• Review of KIISC
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• v.33 no.4
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• pp.31-40
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• 2023

차량 기술의 발전으로 커넥티드 및 자율주행 차량 환경과 같은 차량 기술의 발전은 운전자에게 편의와 안전을 위한 기능을 제공한다. 하지만 이러한 장점들에도 불구하고 사이버 공격의 다양한 취약점 노출되어 있다. 최근까지 자동차 내부 네트워크로써 가장 널리 사용되는 통신기술인 CAN(Controller Area Networks) 통신은 대부분 차량의 동력을 담당하는 역할을 하다보니, 보안 문제의 중심에 서게 될 수 있다. 다양한 이기종 네트워크에서 구성된 가상화 기반의 사이버 훈련 프레임워크에 대해 설명하고자 한다. 이러한 사례 연구는 차량에 대해 물리적인 실험 환경에서의 모의침투와 같은 테스트가 어렵고, 보안과 안전이 함께 고려되어야 하는 특수성을 가진 차량 내부 네트워크의 사이버 훈련 프레임워크 설계에 도움을 줄 것이다. 본 논문에서는 가상화 개발환경 구축 사례 조사, 가상화 개발환경 구현과 차량의 공격 시나리오 및 탐지 프레임워크의 동향을 설명한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.701-702
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• 2020

본 논문에서는 Jetson-Nano와 데스크탑에서 OpenCV와 YOLOv3 실시간 객체 인식 알고리즘을 이용하여 웹캠을 통해 주차장 등의 출입 차량 인식 통계 시스템을 개발하였다. 최근 에지컴퓨팅에 관심이 증가하고 있는 시점에서 Nvidia사에서 개발하여 보급하고 있는 Jetson-Nano에 YOLOv3 tiny와 OpenCV를 이용하여 차량인식을 수행하고, 구글에서 개발한 오픈 소스 Tesseract-OCR을 이용해 차량번호인식하여 입출차 혹은 주차시 차량정보를 확인할 수 있다. 딥러닝 학습 알고리즘에서 전기차 번호판의 특징점을 인식하여 전기차를 판별하여 일반차량이 전기차 주차구역에 불법주차하는 것을 모니터링할 수도 있다. 출입한 차량 데이터 베이스에서 입출차 시각, 차량번호, 전기차여부등이 확인 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.221-222
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• 2015

본 논문은 노약자가 차량들로부터 위험이 되는 구역에 진입하였을 경우, virtual BLE(Bluetooth Low Energy)를 이용해 주변 차량들로부터 안전운전 메시지를 전송함으로써 차량이 안전하게 운전 할 수 있도록 유도하는 모델에 대한 설계를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.733-734
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• 2016

무인 차량의 자율 주행을 위해 장애물 회피, 주행 가능 도로 판단 등의 기술이 연구되고 있다. 이러한 연구를 실제 환경에서의 자율 주행에 활용하기 위해서는 주변 환경에 동적으로 움직이는 장애물의 위치를 고려할 필요가 있다. 본 연구는 차량에 탑재된 LIDAR로부터 획득한 포인트의 분포 변화를 이용하여 차량 주변에 동적 장애물이 존재하는 지역을 검출하는 방법을 제안한다. 해당 방법은 포인트에 대한 통계치를 활용하여 동적 객체가 존재하는 영역을 추정함으로써 동적 객체 영역을 고속으로 탐색할 수 있다.