• 정보보호학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.753-773
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• 2019

CV(Connected Vehicle) 기술은 크게 차량에 안전 관련 서비스와 사용자 편의성 관련 서비스를 제공한다. 안전 관련 서비스는 차량 운행에 관한 정보들을 지속적으로 주변 차량 혹은 기지국에 전송하므로 프라이버시 문제가 생길 수 있다. 이에 안전 관련 서비스는 프라이버시 보호를 위해서 차량 익명성을 제공해야 한다. 그러나 결제 서비스와 같은 편의성 관련 서비스가 차량 익명성을 제공하지 못할 경우 안전 관련 서비스와 관련된 개인정보 또한 보호받을 수 없다. 이에 본 논문에서는 BU(Backward Unlinkability)-익명성과 추적성(traceability)을 제공하는 그룹 서명 기법과 ECQV(Elliptic Curve Qu-Vanstone) 묵시적 인증서를 기반으로 결제 프로토콜을 설계하였다. 제안하는 결제 프로토콜은 결제 시스템 구성요소의 역할을 분리하여 거래내역으로부터 차량을 추적할 수 없게 하였다. 또한 차량용 결제 프로토콜이 만족해야하는 보안 요구사항들을 정의하고 제안한 프로토콜이 이를 만족함을 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1420-1427
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• 2016

본 논문은 통신 환경이 불안정하고 토폴로지가 수시로 변하는 CV(Connected Vehicle) 환경에서 Fog computing과 SDN의 장점을 활용하는 방법에 대해 제시한다. 이를 위해서 먼저 중앙의 컨트롤러는 최신의 네트워크 토폴로지를 유지함으로써 현재 네트워크 상황을 파악할 수 있어야한다. 특히 모바일 환경에서는 컨트롤러가 수집하는 정보 중에서 노드의 움직임 정보가 중요하기 때문에 본 논문에서는 움직임 정보를 세 가지 종류로 세분화하여 관리하고 해당 정보를 효율적으로 활용하고자한다. 본 논문에서 제안하는 모바일 노드의 움직임 정보의 활용 방안은 크게 두 가지로 컨트롤 메시지 횟수를 조절함으로써 컨트롤 오버헤드를 줄이는 것과 통신 단절 시 효율적으로 복구할 수 있는 복구 프로세스를 제안하는 것이다. 복구 프로세스는 두 가지로 모바일 노드의 움직임 정보를 활용하여 연결 상태를 효율적으로 복구하는 방법과 cloud level과 fog level을 구별하여 경로 복구를 수행하는 방법이다. 시뮬레이션 결과, 주어진 환경에서 본 논문이 제안한 방법이 기존 방법에 비해 55% 가량의 컨트롤 오버헤드를 줄이고 통신 단절 시 끊김 시간을 5% 가량 단축시킬 수 있음을 확인하였다.

• 품질경영학회지
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• 제48권1호
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• pp.125-147
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• 2020

Purpose: This study would measure the users'perceived overall quality level of A automobile Company, which has leading market power in the domestic automobile market and analyze the causal relationships in the quality value process Model to quality capability, customer value and loyalty based on that. Especially, this study would analyze the relative impacts of the users'perceived risks appearing in the quality value process model of the formation of Quality Factors(QF), Customer Value(CV), and Customer Loyalty(CL) and analyze the moderating effect of the causal relationships among the components. Methods: For an analysis of causal relationships connected to QF, CV, and CL of the customers who purchased Auto manufacturer A's automobile users, 179 users who used within 3 years were utilized as samples for the analysis. As for QF, based on the Garvin(1988), the QF of automobiles were redesigned. For a structural equation analysis of the entire research model, the PLS(S(Partial Least Square) model was utilized. Results: As a result of an analysis, R2 of CV and CL was 0.652 for CV and 0.664 for CL, which was a very stable Goodness of fit. As a result of an analysis of the hypotheses of QF and CV, automobile performance, conformance, aesthetics, serviceability, and durability. In addition, it turned out that the perceived risk had a moderating effect on convenience, service availability, and perceived quality. Conclusion: This study found that the perceived quality risk appearing among automobile users had negative effects on the quality value process model to QF, CV and CL. In contrast, there were factors not affecting the users'quality value process in spite of the perceived risk. These factors can suggest important managerial implications in that they can be utilized as Auto manufacturer A's market-dominant strengths.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.28-41
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• 2022

C-ITS(Cooperative-Intelligent Transportation System)는 차량과 차량 또는 차량과 인프라 간의 양방향 무선통신 기술을 기반으로 전방의 교통상황 정보를 제공하는 기술 및 시스템을 의미한다. C-ITS 환경에서는 Vehicle-to-Everything(V2X) 기반의 경고 정보를 제공함으로써 운전자로 하여금 감속을 유도하고, 급격한 감속과 가속을 지양하도록 하여 주행행태를 안정적으로 개선시킬 수 있을 것으로 추측된다. 본 연구는 서울시 C-ITS 기반의 경고 정보의 개별적인 효과를 검증하기 위해 경고정보에 대한 순응여부를 판단할 수 있는 방법론을 개발하였으며 추가로 주행안전성 변화를 분석하여 경고정보의 효과를 정량적으로 평가해 보고자 한다. 순응여부는 정보 제공 유무로 구별되는 사전 PVD (Probe Vehicle Data)와 사후 PVD의 속도 분포를 추출하여 비교하였으며, 주행안전성 평가는 Jerk와 가속소음을 계산하여 분석을 수행하였다. 정량적 분석을 위해서 서울 C-ITS 사업기간동안 수집되었던 PVD와 부족한 데이터 수집을 보완하고자 DTG (Digital Tacho Graph) 데이터를 추가 수집하여 활용하였다. 순응도 분석결과 충분한 유효샘플이 수집된 경고정보에 대해 운전자는 감속운행행태를 보였으며, Jerk와 가속소음과 같은 주행안전성 지표를 산출하여 분석한 결과 경고정보 제공으로 인해 주행안전성이 개선되었음을 알 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권6호
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• pp.3188-3207
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• 2017

In this paper, we propose an image enhancement algorithm to improve license plate extraction rate in various environments (Day Street, Night Street, Underground parking lot, etc.). The proposed algorithm is composed of image enhancement algorithm and license plate extraction algorithm. The image enhancement method can improve an image quality of the degraded image, which utilizes a histogram information and overall gray level distribution of an image. The proposed algorithm employs an interpolated probability distribution value (PDV) in order to control a sudden change in image brightness. Probability distribution value can be calculated using cumulative distribution function (CDF) and probability density function (PDF) of the captured image, whose values are achieved by brightness distribution of the captured image. Also, by adjusting the image enhancement factor of each part region based on image pixel information, it provides a function that can adjust the gradation of the image in more details. This processed gray image is converted into a binary image, which fuses narrow breaks and long thin gulfs, eliminates small holes, and fills gaps in the contour by using morphology operations. Then license plate region is detected based on aspect ratio and license plate size of the bound box drawn on connected license plate areas. The images have been captured by using a video camera or a personal image recorder installed in front of the cars. The captured images have included several license plates on multilane roads. Simulation has been executed using OpenCV and MATLAB. The results show that the extraction success rate is more improved than the conventional algorithms.