• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.8
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• pp.179-184
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• 2012

A car accident on a highway occurs a chain-reaction collision because of a vehicle's fast velocity. In order to prevent it, the accident vehicle should broadcast a safe message to its neighbors. If there are many neighbor nodes, a frame collision probability is high. To solve this, it was proposed for a system as a previous study to send a safe message without frame-collision using separating channels. However, the separation of multiple channels make feasibility low because of increasing hardware's development cost and complexity. In this paper, we proposes a TDMA-based MAC protocol using a single channel. As a result, we show the frame reception success rate of our protocol was almost the same as the previous protocol.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.11a
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• pp.490-493
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• 2008

최근 텔레매틱스 기술은 운전자와 차량, 차량과 외부의 정보들을 이용하여 다른 산업과의 융합이 급속히 진행되고 있으며, 다양한 서비스에 대한 요구 역시 점차 증가하는 추세이다. 최근에는 차량의 위치 및 궤적 데이터 정보 서비스뿐만 아니라 차량을 통한 차별화된 고객별 영업, 마케팅 및 서비스 제공에 대한 VRM이 대두되고 있다. VRM은 차량의 주행 정보, 과거 이동정보, 운전자의 정보 등과 같은 차량에 관련된 다양한 정보에서 특정 규칙과 추출된 패턴 정보를 기반으로 영업, 서비스 생산, 마케팅 전략을 수립 및 적용할 수 있도록 해주는 것으로 CRM과 유사하다고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 CRM의 성공 요인에 대한 선행 연구를 검토해 VRM의 전략적 관점에서 프로세스에 준거하여 고객자산가치관리와 VRM의 핵심기능인 고객자산가치 관리역량을 통해 차량의 주행정보, 차량 정검 정보, 운전자의 정보 등과 같은 차량에 관련된 모든 정보를 VRM 프레임워크가 갖추어야 할 요소를 도출하고 텔레매틱스 기반 VRM 프레임워크 모델을 제안해보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.511-513
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• 2001

지능형 교통 시스템(ITS)은 1) 도로의 상황 분석과 2) 위반 차량의 검지를 자동으로 수행하여 원활한 교통 제어를 제공하는 목적을 가지고 있다. 본 논문에서는 교차로에서 위반 차량을 검지하기 위하여 도로위의 차량 검지하고 차량의 진행 경로를 추적하는 기법으로 주간에는 배경 영상을 사용하지 않고 프레임간의 차를 이용하여 차량의 움직임 정보를 추출하고 야간에는 전조등을 검출하여 차량을 추적하는 기법으로 주간의 겨우 차량의 움직임만을 감지하므로 칼만 필터(Kalman Filter) 등에 의한 예측이 불가능하므로 현재 위치와 진행방향으로 움직임 정보를 추적하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주간 그림자의 영향과 야간의 난반사의 영향을 제거할 수 있고 입력 영상을 320x240으로 축소하여 초당 10프레임이상으로 처리하므로 정확한 차량의 움직임을 추적할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.87-87
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• 2004

최근 철도 차량은 안전성, 정시성, 대량 수송성이 우수하여 수송수요가 증가하고 있으며, 열차운행 횟수의 증가와 차량의 고속화로 운행조건이 가혹해짐에 따라 이에 대한 절대적인 안전성과 높은 신뢰성이 요구되고 있다. 철도차량과 같이 반복하중이 연속적으로 작용하는 구조물의 설계에 있어서는 구조물의 사용 환경이나 재료의 피로특성을 최우선의 고려사항으로 간주해야 한다. 실제로 철도차량의 대차 프레임은 맞대기 용접으로 제작되어 있으며, 용접부에서 파손이 발생하고 있다.(중략)

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2012.07a
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• pp.600-603
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• 2012

본 논문은 최근 친환경 차량인 EV & HEV의 전장품에 운전 효율 및 연비를 극대화하기 위해 브러시리스 직류 (Brushless DC) 전동기 및 Sensorless Drive를 적용시키는 사례가 증가하고 있다. 특히 전 세계적으로 환경오염의 주범이 되고 있는 차량의 이산화 탄소 배출량 규제, 계속된 유가상승 등에 따라 가장 밀접하게 연관되어 있는 자동차 전장품에 전동화를 통한 연비향상을 적극적으로 추진하고 있다. 본 논문에서는 차량의 전장 제품으로 다양하게 적용되고 있는 에어컨 압축기로 냉방용 컴프레서에 브러시리스 직류전동기 및 Sensorless 제어기를 적용 에어컨 컴프레서를 개발 하여 20CC 전동식 스크롤 컴프레서에 적용하여 실험하였다. 이러한 실험으로 제품의 운전 효율 증대시킴은 물론 우월한 압축 성능을 가져 옴으로써 차량용 에어컨 컴프레서의 고효율 전동화를 유도 시킬 수 있음을 확인 할 수 있었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.12
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• pp.758-764
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• 2019

The chassis of the Korean light tactical vehicle adopts a frame-on-body structure that uses lightweight design technology in terms of equipment operating characteristics. Military vehicles are operated in much harsher conditions compared to civilian vehicles, including mountainous terrain, especially steep slopes. Due to this characteristic, frame-welded cracks were found on some military vehicles. Therefore, in this paper, road damage analysis was conducted by identifying various roads including the military unit's road. The result confirmed that the operating environment of some military units' tactical road was much harsher than the endurance road test condition. A solution was derived through defect analysis, design review, and actual vehicle driving test. This study can be used as a reference by suggesting the development direction for the durability test of a new vehicle.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.11
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• pp.991-1000
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• 2007

A new robust approach to detect vehicles in a single frame of traffic scenes is presented. The method is based on the multi-level shadow classification, which has been shown to have the capability of extracting correct shadow shapes regardless of the operating conditions. The rationale of this classification is supported by the fact that shadow regions underneath vehicles usually exhibit darker gray level regardless of the vehicle brightness and illuminating conditions. Classified shadows provide string clues on the presence of vehicles. Unlike other schemes, neither background nor temporal information is utilized; thereby the performance is robust to the abrupt change of weather and the traffic congestion. By a simple evidential reasoning, the shadow evidences are combined with bright evidences to locate correct position of vehicles. Experimental results show the missing rate ranges form 0.9% to 7.2%, while the false alarm rate is below 4% for six traffic scenes sets under different operating conditions. The processing speed for more than 70 frames per second could be obtained for nominal image size, which makes the real-time implementation of measuring the traffic parameters possible.

• Journal of IKEEE
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• v.23 no.1
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• pp.235-241
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• 2019

In this paper, we propose a new algorithm to detect rear-approaching vehicle using the frame similarity of ROI(Region of Interest) based on deep learning algorithm for use in agricultural machinery systems. Since the vehicle detection system for agricultural machinery needs to detect only a vehicle approaching from the rear. we use Faster R-CNN model that shows excellent accuracy rate in deep learning for vehicle detection. And we proposed an algorithm that uses the frame similarity for ROI using constrained conditions. Experimental results show that the proposed method has a detection rate of 99.9% and reduced the false positive values.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.219-222
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• 2009

Recently, as the techniques of vehicle and communication have improve, the techniques of in- vehicle network that is a essential part of ITS have been focused. In-vehicle networks, however, are not unified to single network. The networks are composed of several local networks because of communication speed, cost and efficiency. It is important to communicate information between the networks. Therefore, the complexity of network design for communication increases. To solve this problem, local networks need a framework for interworking between heterogeneous networks. In this paper, a framework interworking between in-vehicle networks is proposed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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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.