• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.34 no.5
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• pp.519-525
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• 2010

The finite element (FE) method is generally used to model and simulate the physical behavior of large structures, such as passenger vehicles or aircraft. However, FE analysis involves a very large computation time and cost for developing the analysis model. Therefore, the vibration characteristics of large structural systems are often analyzed using the component mode synthesis (CMS) method, which is one of the substructure synthesis methods. In this study, the vibration characteristics of passenger vehicles are analyzed by using the substructure synthesis method. A passenger vehicle model, which includes a vehicle body, suspension systems, and a sub-frame, is presented. The physical components of the vehicle system are modeled as equivalent substructures using the Craig-Bampton method of CMS. The vibration characteristics, such as the natural frequencies and mode shapes and frequency response, of the vehicle system are determined. The effects of variations in some design parameters on the vibration characteristics of the full vehicle model are also investigated.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.18 no.1
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• pp.51-58
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• 2011

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.19A no.4
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• pp.175-180
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• 2012

This paper describes the design of high-performance pedestrian and vehicle detection circuit using the Haar-like features. The proposed circuit uses a sliding window for every image frame in order to extract Haar-like features and to detect pedestrians and vehicles. A total of 200 Haar-like features per sliding window is extracted from Haar-like feature extraction circuit and the extracted features are provided to AdaBoost classifier circuit. In order to increase the processing speed, the proposed circuit adopts the parallel architecture and it can process two sliding windows at the same time. We described the proposed high-performance pedestrian and vehicle detection circuit using Verilog HDL and synthesized the gate-level circuit using the 130nm standard cell library. The synthesized circuit consists of 1,388,260 gates and its maximum operating frequency is 203MHz. Since the proposed circuit processes about 47.8 $640{\times}480$ image frames per second, it can be used to provide the real-time detection of pedestrians and vehicles.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.858-859
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• 2007

차량용 텔레매틱스 시스템에서의 HMI(Human-Machine Interface)는 차량 환경, 단말기, 운영 체제 등에 맞게 특화되어야 한다. 본 논문에서는 특히 운전자와 미들웨어 특성에 특화된 차량 환경을 고려한 HMI 소프트웨어를 설계하고 이에 대한 적용 사례를 살펴 보고자 한다. 본 논문에서 제시된 HMI 소프트웨어는 국제적으로 임베디드 환경에서 널리 사용되는 운영 체제에 중립적이며 Java 기술을 적용하는 OSGi 프레임워크에 기반한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.60-62
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• 2012

차량 전장용 임베디드 소프트웨어 플랫폼의 공개 표준인 AUTOSAR SW 플랫폼에서의 CAN에서는 송신단말에서 전달하려는 메시지가 큰 경우에는 메시지를 여러 개의 프레임들로 쪼개어 전송을 하고, 수신 단말은 쪼개진 프레임들을 하나의 메시지로 재조립한다. 이 때에 전송 오류가 발생하여, 수신 단말에 프레임이 전송되지 못할 수 있으며, AUTOSAR SW 플랫폼에서 규정하고 있는 기존의 CAN 모듈들은 이와 같은 전송 오류를 처리할 수 있는 기술인 재전송 기술이 규정되어 있지 않다. 본 논문은 AUTOSAR SW 플랫폼 기반의 CAN 통신에서 발생할 수 있는 메시지 전송 오류시에 메시지 재전송 방법에 관한 것이다. 본 논문에서는 전송오류가 발생한 프레임만을 다시 전송하여, 재전송이 효율적으로 이루어지도록 하였다.

• Journal of IKEEE
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• v.27 no.3
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• pp.355-367
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• 2023

Local Interconnect Network (LIN) is a low-speed in-vehicle network bus, and it is widely used in body applications such as windows, doors, HVAC, and lighting. This review explains protocols and message frames of LIN bus in detail. LIN bus basically transmits ID and payloads in data frame. How to interpret ID and payloads is defined in LIN Description file (LDF). Each LIN bus has unique LDF and its corresponding unique configuration. This review also explains syntax and example of LDF in detail.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.157-160
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• 2021

프레임 단위 LiDAR (Light Detection And Ranging) 기반의 포인트 클라우드는 프레임 간 상관 관계가 높기 때문에 프레임 사이의 예측 기법을 사용하여 더 높은 압축 효율을 얻을 수 있으며, 이를 위해 MPEG의 G-PCC는 Inter-EM (Inter-Exploratory Model)의 표준화를 진행하고 있다. 특히, Inter-EM은 LiDAR 기반 포인트 클라우드의 이러한 특성을 효율적으로 압축하기 위해 전역 및 지역 움직임을 모두 고려하여 압축하는 구조로 설계되었다. 이 중 전역 움직임은 LiDAR 센서가 장착된 차량의 움직임으로 인해 발생되므로, 포인트 클라우드 내 모든 물체들이 동일한 움직임을 나타낼 것으로 예상된다. 하지만, LiDAR 기반 포인트 클라우드는 포인트 클라우드 내 점들의 특성에 따라서 전역 움직임이 나타나는 양상이 다르다. 본 논문은 이러한 LiDAR 기반 포인트 클라우드의 특성을 설명하고, LiDAR 기반 포인트 클라우드 압축 시 전역 움직임 압축을 위한 포인트 클라우드 분할 방안에 대해 제안한다. 본 논문에서 제안하는 포인트 클라우드 분할 방안을 활용한 전역 움직임 압축 시 기존 Inter-EM 대비 더 효율적인 압축이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.441-442
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• 2022

교통사고 예측은 차량의 블랙박스 동영상을 통해 사고 발생을 최대한 빨리 예측하는 것을 목표로 한다. 이는 안전한 자율주행 시스템을 보장하는 데 중요한 역할을 한다. 다양한 교통 상황과 카메라의 제한된 시야로 인해 프레임에서 사고 가능성을 조기에 관찰하는 것은 어려운 도전이다. 예측의 핵심 기술은 객체의 시공간 관계를 학습하는 것이다. 본 논문에서는 블랙박스 동영상에서 사고 예측을 위한 계산 모델을 제안한다. 이것을 사용하여 사고 예방을 강화한다. 이 모델은 사고 위험에 대한 운전자의 시각적 인식에서 영감을 받았다. 객체 탐지기는 동영상 프레임에서 다양한 객체를 탐지한다. 탐지한 객체는 노드 생성기와 특징 추출기 동시에 통과한다. 노드 생성기에서 생성한 노드는 GCN 실행기를 사용한다. GCN 실행기는 각 프레임에 대한 객체의 3D 위치 관계를 계산한 후 공간 특징을 취득한다. 동시에 공간 특징과 특징 추출기에서 얻은 객체의 특징은 GRU 실행기로 보내진다. GRU 실행기 안에 시공간 특징을 암기하고 분석하여 교통사고 확률을 예측한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1231-1234
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• 2005

차량 내에 도입되는 텔레매틱스 시스템을 설계할 때에는 차량의 특성이 반영되어야 한다. 차량 내의 사용자 인터페이스, 즉 HMI(Human-Machine Interface)는 외관에서 비롯되는 상업성 뿐 아니라 안전과 차량 기능에 있어서 더욱 중요하다. 본 논문에서는 차량 탑승자 중 특히 운전자를 위한 차량 환경을 고려하여 HMI 시스템을 설계하기 위한 방안을 제시한다. HMI 아키텍처는 OSG-i 프레임워크와 같은 국제 표준을 따른다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.14 no.5
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• pp.73-79
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• 2014

In this paper, we proposed the mechanism which can measure traffic flow and vehicle speed on the highway as well as road by using the video and image processing to detect and track cars in a video sequence. The proposed mechanism uses the first few frames of the video stream to estimate the background image. The visual tracking system is a simple algorithm based on the sum of absolute frame difference. It subtracts the background from each video frame to produce foreground images. By thresholding and performing morphological closing on each foreground image, the proposed mechanism produces binary feature images, which are shown in the threshold window. By measuring the distance between the "first white line" mark and the "second white line"mark proceeding, it is possible to find the car's position. Average velocity is defined as the change in position of an object divided by the time over which the change takes place. The results of proposed mechanism agree well with the measured data, and view the results in real time.