• 대한인간공학회지
• /
• 제29권1호
• /
• pp.1-5
• /
• 2010

The purpose of the paper is to review current trends and future issues of automotive ergonomics. The current trends include 1) universal design considering for regional differences, elderly drivers, female drivers, 2) quantification of driver's discomfort 3) trade-off between design trends and comfort, 4) digital ergonomic evaluation with digital human models 5) optimization of driver's interface. The future issues of automotive ergonomics cover 1) intelligent driver assistance system 2) Fun-to-drive and 3) differentiation from other vehicles based on ergonomics.

• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.31-37
• /
• 2007

This paper presents a ballistic lead-computation method which utilizes automatic video tracking, tracking assistance and roll uncoupling. The method is able to improve the firing accuracy of army fighting vehicles such as main battle tanks. In the experiment, the efficiency of the proposed method is evaluated by an error analysis in real operating environment. The proposed method has been applied to the fire control system of a military vehicle and proved through the development test of the vehicle.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
• /
• pp.471-473
• /
• 2013

최근에 국내외 유명 자동차 업체들은 대부분 자동주차시스템으로 SPAS(self parking assistance system)기능을 도입하고 있다. 실제로, 폭스바겐의 주차보조시스템 '파크 어시스트'는 후진 일렬주차시에 핸들의 조작 없이 주차가 가능한 시스템이다. 본 연구에서는 ATMega를 활용한 모형 RC카 자동차를 활용하여 자동주차 시스템을 구현한다. 모형차량 측면에는 카메라 센서를 부착하고, 범퍼의 모서리 부분마다는 적외선 센서를 부착한다. 주차가 되어 있지 않은 공간을 찾아내는 단계는 Atmega에서 영상처리 기법을 활용하고, 빈 주차공간을 찾은 이후에는 각종 센서와 모터 컨트롤 기법을 활용하여 자동주차시스템을 구현할 예정이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.956-959
• /
• 2011

When SOAP message in Web Services has sensitive and important data, it is necessary to protect the message from XML rewriting attacks. These attacks create a foundation for typical faults in SOAP message and make it vulnerable to use in Web Service environment. Currently, Web Services middleware offers limited functions to detect these faults and possibly fix them. In this paper, we propose a Security Description Assistance which identifies and fixes typical faults in SOAP messages. Our system adapts simulation-based approach, which allows system to self-optimize its performance in different conditions and thus improve the reliability of Web Services.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.637-639
• /
• 2021

자율주행 연구가 활발히 진행되면서 ADAS(Advanced Driver Assistance System)에서 차량의 위치를 파악하고 경로를 유지하는데 차선 검출은 필수적인 기술이다. 차선 검출은 허프 변환과 RANSAC(Random Sample Consensus)과 같은 영상처리 알고리즘을 이용하여 검출한다. 본 논문은 라즈베리파이3 B+에 OpenCV를 이용하여 선형 도형 검출 알고리즘을 구현하고 있다. OpenCV 가우시안 블러 구조와 캐니 에지 검출을 통해 문턱값을 설정하였고, 선형 검출 알고리즘을 통한 차선 인식에 성공하였다.

• 상하수도학회지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.5-11
• /
• 2009

• 대한설비공학회:학술대회논문집
• /
• 대한설비공학회 2008년도 하계학술발표대회 논문집
• /
• pp.78-83
• /
• 2008

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
• /
• pp.671-674
• /
• 2018

본 연구에서는 모형 자동차를 이용한 YOLO 운전 보조 시스템을 구현 하였다. YOLO는 최근에 잇슈가 되고 있는 딥 러닝을 사용하는 물체 감지 및 인식 알고리즘입니다. 이 시스템은 카메라를 통해 획득한 영상에 영상처리 기술을 적용하여 차선 이탈을 경고하고, YOLO를 이용하여 객체를 인식하며 객체 유형 및 차량 사이의 거리에 따라 다양한 기능을 수행한다. 기존 물체 검출 및 인식 알고리즘 보다 우수한 YOLO는 추가 장비 없이 주행 보조 시스템 성능을 향상시킨다. YOLO를 이용한 주행 보조 시스템은 적은 비용으로 운전자의 안전성을 확보할 수 있을 것이다.

• 한국자동차공학회논문집
• /
• 제17권3호
• /
• pp.54-61
• /
• 2009

Lane keeping assistant system (LKAS) could save thousands of lives each year by maintaining lane position and is regarded as a promising active safety system. The LKAS is expected to reduce the driver workload and to assist the driver during driving. This paper proposes a model based predictive controller for the LKAS which requires cooperative driving between the driver and the assistance system. A Hardware-In-the-Loop-Simulator (HILS) is constructed for its evaluation and includes Carsim, Matlab Simulink and a lane detection algorithm. The single camera is mounted with the HILS to acquire the monitor images and to detect the lane markers. The simulation is conducted to validate the LKAS control performance in various road scenario.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.25-31
• /
• 2019

최근 인공지능 기술이 급격히 발전하면서 첨단 운전자 지원 시스템 분야에 딥러닝 기술을 접목하여 기존의 기술보다 뛰어난 성능을 보여주기 위한 여러 연구들이 진행 되고 있다. 이러한 동향에 맞춰 본 논문 또한 첨단 운전자 지원 시스템의 핵심 요소 중 하나인 차로이탈 경고시스템에 딥러닝 기술을 접목한 방법을 제안한다. 제안하는 방법과 기존의 차선검출 기반의 경고시스템과의 비교 실험을 통해 그 성능을 평가 하였다. 고속도로 주행영상과 시내 주행영상을 이용한 두 가지의 서로 다른 환경에서 모두 제안하는 방법이 정확도 및 정밀도 부분에서 더 높은 수치를 보여주었다.