• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.421-424
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• 2014

현재, 차량용 블랙박스 및 CCTV와 같은 영상처리 제품들이 시중에 보급되어 사용자들에게 편리함을 주고 있다. 특히 블랙박스는 운전자들이 운전 중 차량사고가 발생 했을 시 사고의 원인을 파악하는데 도움을 얻고 있다. 하지만 블랙박스는 차량의 전방이나 후방만을 확인 가능하기에 운전자의 시야 또는 블랙박스의 화각 이외의 장면을 확인할 수가 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 블랙박스 시스템을 좀 더 진보시켜 AVM(Around-View Monitoring)시스템이 개발 되었다. AVM 시스템은 차량의 위에서 내려다보는 영상을 얻어 전후, 좌우의 영상 즉 차량의 $360^{\circ}$ 영상을 확보할 수가 있다. 이 시스템은 차량에 데스크탑이 설치 되어있어야 영상을 확보할 수 있다는 조건이 붙는다. 본 논문에서 제안하고자 하는 안드로이드 기반 AVM시스템은 PC를 차량에 설치해야 한다는 단점을 없앤다. 테블릿 장비들을 이용하여 차량의 전후, 좌우 영상을 확보할 수 있는 시스템을 설계하고자 한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.168-173
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• 2018

본 논문에서는 고정된 전후방의 영상 촬영으로 사각 지대의 위험에 노출된 기존의 블랙박스가 가지고 있는 한계를 극복하고자 측면의 물체를 감지하여 촬영할 수 있는 새로운 지능형 블랙박스를 제안한다. 차량의 측면 사각지대 촬영을 보완하기 위해서 적외선 거리 센서를 이용하여 차량에 접근하는 물체를 감지하고 블랙박스가 자동으로 해당 대상물을 향해 회전하는 지능형 블랙박스의 알고리즘을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.2942-2950
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• 2010

차량용 블랙박스는 사고 순간의 영상, 위치, 시간, 그리고 충격량등의 정보를 기록함으로써 사고원인을 규명하기 위한 용도로 사용되고 있다. 하지만 이러한 기능과 더불어 운전자의 안전운전을 유도하여 사고를 미연에 방지하기 위한 기능이 보다 필요하다. 사고방지 기능의 대표적인 것이 차선이탈경보 기능이다. 차선이탈 경보기능을 구현하기 위해서는 차선인식을 위한 영상처리 과정이 선행되어야 하며 일반적으로 영상처리 알고리즘은 매우 많은 데이터량과 복잡한 알고리즘 구조 때문에 많은 계산량을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 비교적 적은 계산으로 차량용 블랙박스의 실시간 도로영상으로부터 차선을 인식하는 효율적인 임베디드 영상처리 알고리즘에 관해 기술한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.40-48
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• 2018

본 논문은 차량과 함께 카메라의 위치가 이동하는 블랙박스 영상을 위한 차량 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 카메라의 흔들림이나 빛의 변화가 많은 블랙박스 영상에서 다단계 신경 회로망을 사용하여 한글 문자의 인식률을 높여 전체적인 차량 번호판의 인식률을 높이고자 한다. 제안한 알고리즘은 차량 번호판의 한글 문자의 모음과 자음을 분리하여 인식한다. 먼저, 1차 신경 회로망으로 모음을 인식하고, 종모음('ㅏ','ㅓ')과 횡모음('ㅗ','ㅜ')로 구분한 뒤 각각의 모음군에 2차 신경 신경회로망을 이용하여 자음을 구분한다. 실제 블랙박스 영상을 획득하여 차량 번호판 인식 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과 제안한 인식 시스템이 기존의 신경 회로망 기법을 사용한 차량 번호판 인식 시스템보다 높은 인식률을 보임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.2352-2358
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• 2013

본 논문에서는 보다 효율적으로 블랙박스 영상을 활용하기 위하여 무선 통신 모듈을 포함하는 블랙박스 단말과 클라우드 서버를 설계하고 구현하였다. 제안하는 시스템은 통합 CCTV 관리 시스템과 같이 모든 자동차의 블랙박스 영상을 저장하고 관리하여 객체별, 시간별, 장소별 검색을 할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.163-168
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• 2018

본 논문에서는 윈도우 환경에서 블랙박스 테스트 기법을 사용하여 GUI 기반 테스트를 자동화하는 테스트 자동화 프로그램 도구를 제안 및 개발한다. 제안된 테스트 자동화 프로그램 도구의 주요한 특징은 다음과 같다. 첫째, 에러 상태를 이미지로써 지정하고, 테스트 스텝마다 화면을 캡처하여 이미지 유사도 비교를 통해 에러 메시지 검출 여부를 확인한다. 둘째, 실행 중 이벤트 대기시간이나 각 테스트 스텝 간 좌표 증가 값 등 여러 옵션 설정을 지원한다. 이러한 블랙박스 테스트 자동화 연구는 안드로이드나 웹 등의 환경에서는 많았지만 윈도우 환경에서는 그렇지 않았다. 제안된 시스템의 성능평가 결과 제안된 시스템은 이미지 비교 모듈로써 GUI 테스트 자동화를 수행하고, 프로세스 상태 확인과 에러 이미지 검출 여부를 확인함으로써 테스트를 정상적으로 수행함을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.760-767
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• 2018

첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)은 차량 기술 분야에서 활발한 연구가 이루어지고 있는 기술이다. ADAS 기술은 직접적으로 차량을 제어하는 기술과 간접적으로 운전자에게 편의를 제공하는 기술로 나뉜다. 본 논문에서는 야간 도로 영상을 보정하여 운전자에게 시각적 편의를 제공하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 전방 블랙박스 카메라로부터 촬영된 도로 영상을 입력받는다. 입력된 영상은 가로 축을 따라 세 부분으로 분할된 뒤 일괄적으로 이미지 변환 모듈을 통해 각각 낮 영상으로 변환된다. 변환된 영상은 다시 결합된 뒤 운전자에게 제공되어 시각적 편의를 제공한다. 본 논문의 실험 결과를 통해 제안한 시스템이 기존의 밝기 변환 알고리즘과 비교하여 우수한 성능을 보임을 입증한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.241-244
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• 2018

매년 국내 자동차 등록은 계속 증가하고 있으며, 차량이 많아짐에 따라 교통사고 또한 많아지는 중이다. 교통사고가 발생하는 경우 가해자와 피해자를 판단하여 상황에 맞게 처리해야한다. 이러한 상황을 판단할 때, 현장에 있었던 목격자를 제외하고 증거가 될 수 있는 것이 차량용 블랙박스이다. 차량용 블랙박스는 교통사고에 대비해 자동차에 필수 불가결한 장치가 되어가는 중이다. 그러나 블랙박스는 디지털 증거인만큼 증거 훼손, 조작 등으로 인해 무결성을 입증할 방법이 없다. 이에 따라 본 논문에서는 무결성 입증을 위해 PingPong-256 암호알고리즘을 이용하여 생성된 Hash값을 통해 영상의 무결성을 보장하는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1188-1191
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• 2021

블랙박스의 기능을 차에 접목하여 영상을 클라우드 서버를 통하여 확인 가능하며, 메모리카드를 통해 영상을 확인하는 번거로움을 줄이고 PC 및 스마트폰을 통해 실시간으로 블랙박스 영상을 확인할 수 있으며 사고 당시 사용자의 엑셀, 브레이크 작동상태 및 핸들 제어 기록 등을 확인 할 수 있다. 또한 클라우드 서비스를 활용하여 블랙박스의 영상을 인공지능 객체 인식을 통해 차량 사고의 정확한 파악과 사고처리 간편화에 목표를 두었다. 사고시 일어나는 화재, 침수, 파손 등의 블랙박스 자체의 손실이 일어나도 영상을 보존할 수 있는 대책을 마련할 수 있다. 실제 주행하는 실험조건에서 객체 인식 및 로그 기록 기능을 제공함으로써 사고 발생 즉시 정확한 전후 상황을 파악할 수 있음을 확인했다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.747-753
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• 2018

자동차 블랙박스 영상용 자동차 번호판 인식 시스템에서는 수시로 변하는 도로 주변의 외부 환경에 의해 자동차 번호판에 그림자가 존재하는 경우가 많이 발생한다. 이러한 그림자는 번호판의 문자와 숫자의 개별 문자 분할 과정에서 예상하지 않은 오류를 발생시키게 되고, 그 결과 전체적인 자동차 번호판 인식률을 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 번호판 인식률을 높이고자, 번호판의 그림자를 효과적으로 제거하는 번호판 영상 이진화 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 그림자의 경계를 기준으로 그림자가 드리운 영역과 드리우지 않은 영역으로 분할하는데, 그림자의 경계를 찾기 위해 최소 자승법을 사용하여 그림자 경계선에 대한 곡선을 추정한다. 그림자가 존재하는 자동차 번호판의 영상에 대해 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과 기존 알고리즘 보다 훨씬 높은 인식률을 보임을 확인하였다.