• 한국자동차공학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.71-77
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• 2007

Dangerous driving is a major cause of traffic accidents in Korea. It becomes more serious for commercial vehicles due to higher fatality rates. The Safe Driving Management System (SDMS), developed in this research, is a comprehensive solution that monitors and stores driving conditions of vehicles, detects dangerous driving situations, and analyzes the results in real time. The Safe Driving Management System consists of a vehicle movement information controller, a dangerous driving detection algorithm and a vehicle movement data report and analysis program. The dangerous driving detection algorithm detects and classifies dangerous driving conditions into representative cases such as sudden acceleration, sudden braking, sudden lane change, and sudden turning. Both computer simulation and vehicle test have been conducted to develop and verify the algorithm. The Safe Driving Management System has been implemented on commercial buses to verify its reliability and objectivity. It is expected that the system can contribute to prevention of traffic accidents, systemization of safe driving management and reduction of commercial vehicle operation costs.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권6호
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• pp.149-161
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• 2009

차량의 전자제어 시스템은 운전자의 안전을 확보하려는 법률적, 사회적 요구에 발맞추어 빠르게 발달하고 있으며, 하드웨어의 가격하락과 센서 및 프로세서의 고성능화에 따라 레이더, 카메라, 레이저와 같은 다양한 센서를 적용한 다양한 운전자 지원 시스템 (Driver Assistance System)이 실용화되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCD 카메라로부터 취득되는 영상을 이용하여 실험차량의 주행 차선 및 주변에 위치하거나 접근하는 차량을 인식할 수 있는 프로그램을 개발하였으며, 선행 연구에서 개발된 위험운전 판단 알고리즘과 통합하여 위험운전에 대한 원인 및 결과를 분석 할 수 있는 Vision 시스템 기반 위험운전 분석 프로그램을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 위험운전 분석 프로그램은 위험운전판단 알고리즘의 판단변수인 차량 거동 데이터와 차선 및 차량인식 프로그램에서 획득된 정보와 융합하여 위험운전 행위의 원인 및 결과를 효과적으로 분석할 수 있을 것으로 판단된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.718-724
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• 2013

In today's automotive industry, there exist several systems that help drivers reduce the possibility of accidents, such as the ADAS (Advanced Driver Assistance System). The ADAS helps drivers make correct and quick decisions during dangerous situations. This study analyzed the performance of the IMM (Interacting Multiple Model) method based on multiple Kalman filters using the data acquired from a driving simulator. An IMM algorithm is developed to identify the current discrete state of neighboring vehicles using the sensor data and the vehicle dynamics. In particular, the driving modes of the neighboring vehicles are classified by the cruising and maneuvering modes, and the transition between the states is modeled using a Markovian switching coefficient. The performance of the IMM algorithm is analyzed through realistic simulations where a target vehicle executes sudden lane change or acceleration maneuver.

• 대한교통학회지
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• 제20권5호
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• pp.163-174
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• 2002

최근 국내에 확대 설치되고 있는 자동과속단속시스템의 핵심은 주행차량의 지점속도를 측정하는 속도검지부의 정확도라 할 수 있다. 우리나라 속도검지부의 경우 대부분 2중 루프검지기를 이용하여 속도를 측정하고 있는 데 속도측정정확도는 루프검지기의 하드웨어 성능뿐 아니라 루프검지기 발생신호를 처리하는 알고리즘에 상당부분 의존한다. 따라서 본 연구에서는 2중 루프검지기의 속도측정 정확도를 높이기 위한 신호처리 알고리즘을 개발하고 이를 현장에서 평가하였다. 먼저 이론 및 현장실험에서 밝혀진 문제점들을 분석하여 원인별로 개선방향을 분류한 뒤 알고리즘을 개발하였다. 이를 위해서 첫째, 검지기의 2개의 진입시점 신호 뿐 아니라 진출시점 신호까지 포함시켜 정확도를 높이는 2중 처리 알고리즘을 개발하였다. 둘째, 속도측정 오차의 허용범위인 $\pm$5%를 초과하는 원인이 되는 검지영역내 비정상적인 주행궤적차량 즉, 대자선주행과 동시진입차량을 걸러내는 필터링알고리즘을 개발하였다. 현장실험을 통하여 개발 알고리즘의 정확성을 평가한 결과 속도측정정확도가 대폭적으로 개선됨을 확인할 수 있었다. 또한 패각선 주행차량, 동시진입차량 등 검지영역 내에서 비정상적 주행궤적을 발생시켜 심각한 오차를 발생시키는 차량들을 성공적으로 제거할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권5호
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• pp.574-580
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• 2016

본 논문에서는 Single Board 컴퓨터와 V2I (Vehicle to Infrastructure) 구조를 통해 다중 차량을 군집으로 제어하는 시스템을 소개한다. 그리고 이 시스템에서 핵심이 되는 중계기의 회피 기동 판단 알고리즘을 소개한다. 중계기는 이 알고리즘을 통해 차량으로부터 받는 센서 데이터를 활용하여 차선 위에 장애물이 있는지를 파악하고, 회피 기동 필요 여부를 판단한다. 해당 시스템의 성능 실험은 차선 위에 장애물이 있는 상황에서 Wi-Fi를 통한 다중 차량과 중계기 서버 간에 TCP/IP로 회피 기동 판단을 위한 주행 데이터를 전송하고 차량들의 주행 상태를 관찰하는 방식으로 진행하였다. 실험 결과를 통해 ISM (Industrial Scientific Medical) 주파수 간섭이 있는 상황에서 초기에 구현했던 회피 기동 판단 알고리즘이 높은 실패 확률을 가지고 있다는 것을 알게 되었고, 그것을 줄이기 위한 방법을 연구하게 되었다. 연구 결과 회피 기동 판단 알고리즘에 데이터 변화 감지기를 적용하는 방식으로 해결방법을 찾게 되었다. 본 논문에서는 ISM 주파수 간섭 상황에서 개선 사항인 데이터 변화 감지기 적용이 시스템의 신뢰도에 주는 영향을 보여주고자 한다. 본 기술을 적용하고 개선한다면, 차량 간 통신 또는 차량과 인프라 간의 통신을 통해 다중 충돌 사고와 같은 위기 상황에 대해 더욱 효과적으로 대응할 수 있을 것이며, 나아가 무인 운전 기술에 적용할 수 있을 것이다. 또한 추후 유사 시스템 구현에 대해 선행 연구 자료로서 이용될 수 있을 것이다.