• Journal of Biosystems Engineering
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• 제37권6호
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• pp.352-358
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• 2012

Purpose: The inexpensive black box system was developed to acquire and save driving information, to give the slope information, and to transmit SOS and theft signal. Method: The device consists of a main micro controller to acquire and save data, a GPS sensor module, a CDMA module, a touch LCD module, a RF (Radio Frequency) ID module, a SD (Secure Digital) card module, an emergency electric power source, a theftproof circuit, and a sensing device. The sensing device consists of a 8 bit micro controller, a accelerometer to detect impulse, two slope sensors to detect roll and pitch angle and a circuit to detect operation of 6 lighting devices. Results: Test results are as follows: 1) a tractor can be start up only with an electronic key (password or RFID card), 2) theft signal was transmitted when a tractor moved without an electronic key, 3) SOS was transmitted at conditions that rollover or crash happened. 4) 5 more than per 1s data are recorded at 5 minute intervals as new file name in SD card. Conclusions: This system can be used to save travelling record, reduce accident, prevent theft and rescue life in the accidents.

• 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.

• 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.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권4호
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• pp.227-233
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• 2021

Predictive maintenance has been one of important applications of data science technology that creates a predictive model by collecting numerous data related to management targeted equipment. It does not predict equipment failure with just one or two signs, but quantifies and models numerous symptoms and historical data of actual failure. Statistical methods were used a lot in the past as this predictive maintenance method, but recently, many machine learning-based methods have been proposed. Such proposed machine learning-based methods are preferable in that they show more accurate prediction performance. However, with the exception of some learning models such as decision tree-based models, it is very difficult to explicitly know the structure of learning models (Black-Box Model) and to explain to what extent certain attributes (features or variables) of the learning model affected the prediction results. To overcome this problem, a recently proposed study is an explainable artificial intelligence (AI). It is a methodology that makes it easy for users to understand and trust the results of machine learning-based learning models. In this paper, we propose an explainable AI method to further enhance the explanatory power of the existing learning model by targeting the previously proposedpredictive model [5] that learned data from a core facility (Hyper Compressor) of a domestic chemical plant that produces polyethylene. The ensemble prediction model, which is a black box model, wasconverted to a white box model using the Explainable AI. The proposed methodology explains the direction of control for the major features in the failure prediction results through the Explainable AI. Through this methodology, it is possible to flexibly replace the timing of maintenance of the machine and supply and demand of parts, and to improve the efficiency of the facility operation through proper pre-control.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권10호
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• pp.351-356
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• 2014

최근 차량용 블랙박스는 무선 네트워크를 통해 블랙박스에 저장된 동영상을 휴대폰으로 전송하는 기능을 제공하여, 해당 동영상을 여러 용도로 활용할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 블랙박스 촬영 동영상을 이용하여 교통법규 위반 신고를 자동화하는 방법에 대해 소개한다. 제안하는 방법에서는 교통법규 위반 사례가 포착되었을 때, 간단한 사용자 인터페이스 조작을 통해 촬영된 블랙박스 동영상을 휴대폰으로 전송시킨다. 해당 동영상은 촬영시간 및 위치 등의 관련정보와 함께 HTTP 요청의 형태로 생성되어, 신고센터에 자동으로 전송된다. 본 논문에서는 제안하는 방법을 구현한 프로토타입 시스템에 대해 소개하고, 실제 활용을 위해 필요한 부가적인 사항들에 대해 논의한다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권3호
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• pp.93-99
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• 2020

A majority of car crash is affected by careless driving that causes extensive economic and social costs, as well as injuries and fatalities. Thus, the research of precise crash detection systems is very significant issues in automotive safety. A lot of crash detection algorithms have been developed, but the coverage of these algorithms has been limited to few scenarios. Road scenes and situations need to be considered in order to expand the scope of a collision detection system to include a variety of collision modes. The proposed algorithm effectively handles the x, y, and z axes of the sensor, while considering time and suggests a method suitable for various real worlds. To reduce nuisance and false crash detection events, the algorithm discriminated between driving mode and parking mode. The performance of the suggested algorithm was evaluated under various scenarios, and it successfully discriminated between driving and parking modes, and it adjusted crash detection events depending on the real scenario. The proposed algorithm is expected to efficiently manage the space and lifespan of the storage device by allowing the vehicle's black box system to store only necessary crash event's videos.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권5호
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• pp.576-580
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• 2010

임베디드 소프트웨어는 하드웨어 소프트웨어의 결합력이 매우 높기 때문에 전체 시스템에 대한 사용 시나리오 기반의 블랙박스 테스트가 주로 수행된다. 본 논문은 블랙박스 테스트로 발견된 결함에 대한 디버깅이 쉽지 않음에 착안하여 테스트와 디버깅 활동 연계를 지원하는 자동화 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 테스트 결과로부터 결함 원인과 위치 추적이 가능한 디버깅 전략을 수립하는 방안과 이를 기반으로 이뮬레이터 환경에서 자동 수행되는 테스트 스크립트 자동 생성하는 방안으로 구현된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.554-557
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• 2010

Pay Per Drive System은 주행 거리에 따라 세금을 부가하는 방식으로 단순한 주행 거리에 따른 과금방식을 넘어 위치별, 시간대별 과금 비율을 달리 함으로써 교통 혼잡 구간과 교통 혼잡 시간이라는 개념을 추가하여 효율적으로 교통을 분산시켜 교통 혼잡을 줄임과 동시에 환경오염 까지 개선할 수 있는 새로운 대안이 될 수 있다. 또한 GPS를 통한 자동차 주행 괘적을 Data화시킴으로써 차량용 Black Box의 기능 등의 다양한 응용 서비스를 가능케 할 수 있어 Pay Per Drive System을 통해 교통 서비스 기능 향상 방안을 제안하고자 한다.

• 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.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권1호
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• pp.53-58
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• 2023

With the fast development of artificial intelligence day by day, users are demanding explanations about the results of algorithms and want to know what parameters influence the results. In this paper, we propose a model for bankruptcy prediction with interpretability using the SHAP framework. SHAP (SHAPley Additive exPlanations) is framework that gives a visualized result that can be used for explanation and interpretation of machine learning models. As a result, we can describe which features are important for the result of our deep learning model. SHAP framework Force plot result gives us top features which are mainly reflecting overall model score. Even though Fully Connected Neural Networks are a "black box" model, Shapley values help us to alleviate the "black box" problem. FCNNs perform well with complex dataset with more than 60 financial ratios. Combined with SHAP framework, we create an effective model with understandable interpretation. Bankruptcy is a rare event, then we avoid imbalanced dataset problem with the help of SMOTE. SMOTE is one of the oversampling technique that resulting synthetic samples are generated for the minority class. It uses K-nearest neighbors algorithm for line connecting method in order to producing examples. We expect our model results assist financial analysts who are interested in forecasting bankruptcy prediction of companies in detail.