• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.349-356
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• 2020

본 논문은 교통사고 방지를 위한 운전자의 눈 영상비를 이용한 상태 경고시스템의 설계에 대해 소개하고 있다. 제안하는 운전자 상태 경고 시스템은 눈 인식을 위한 카메라, 카메라를 통해 들어오는 정보를 처리하는 라즈베리파이, 그리고 그 정보를 통해 운전자에게 경고를 줄 때 필요한 부저와 진동기로 구성되어 있다. 운전자의 눈을 인식하기 위해서 기울기 방향성 히스토그램 기술과 딥러닝 기반의 얼굴 표지점 추정 기법을 사용하였다. 동작을 시작하면, 시스템은 눈 주변의 6개의 좌표를 통해 눈 영상비를 계산한다. 그리고 눈을 뜬 상태와 감은 상태의 눈 영상비를 각각 계산한 후 이 두 값으로부터 눈의 상태를 판단하는데 사용하는 문턱 값을 설정한다. 문턱 값이 운전자의 눈 크기에 적응하면서 설정되기 때문에 시스템은 최적의 문턱 값을 사용하여 운전자의 상태를 판단할 수 있다. 또한 낮은 조도에서도 눈을 인식할 수 있도록 회색조 변환 이미지와 LAB모델 이미지를 합성하여 사용하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.575-583
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• 2011

철도 지선 구간의 유지보수 비용을 최소화하기 위해 ICT 기반 차상제어시스템을 개발 중이다. 이 시스템은 기존의 열차제어방식과 달리 선로 주변 신호기와 고정폐색장치를 없애고 이동폐색방식을 적용하며 차상에서 선로전환기와 건널목을 제어하는 방식이다. 본 논문의 목적은 ICT 기반 차상제어시스템 개발 이전에 고려해야 할 주요 운영 이슈 사항을 분석하며 주요 대상은 열차운행준비, 운전 편의성, 관제역할, 폐색방식, 그리고 운영비용을 고려하였다. 열차 출발 전에 기관사가 DMI를 통해 입력하여야 할 입력데이터를 정의하였고 관련 업무 프로세스를 UML 도구를 활용하여 설계하였다. 기관사의 운전 편의성 측면에서는 역 진입 시의 제동시점 지원 필요성과 기관사의 원활한 운전 훈련을 위한 운전시뮬레이터가 필요하다. 기관사가 선로전환기와 건널목을 직접 제어하는 업무절차를 UML 도구로 설계하였다. 기존 운영 방식과의 차이를 확인하기 위해 고정폐색방식과 이동폐색방식 간에 비교 분석하였으며, 비용 측면에서는 기존방식과 ICT 방식의 신호설비에 따른 유지보수 비용 이점을 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.739-742
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• 2010

차량용 멀티미디어 네트워크 시스템의 증가로 인해 MOST 인터페이스 모듈의 수요가 증가하고 있다. MOST 장치는 네트워크 컨트롤러인 INIC 부분과 마이크로 컨트롤러의 EHC 부분으로 구성된다. MOST 장치를 개발함에 있어서 EHC에서 INIC을 통하여 MOST 네트워크로의 효율적인 데이터 송수신을 하기 위해서는 적절한 장치 드라이버의 구현이 요구된다. 본 논문에서는 MOST 네트워크 컨트롤러가 지원하는 I2C, MediaLB, I2S 통신방식 중 MOST 네트워크상의 각 노드간 상태 및 제어 메시지를 전달하는데 이용하는 I2C 통신 드라이버 구현 방안을 제시한다. INIC을 통한 MOST 네트워크와의 효과적인 통신을 위해서 NetService API와 연계하여 I2C 통신 드라이버를 구현한다. 본 연구에서는 I2C 통신의 low level driver의 구현을 위해 MOST 오디오 인터페이스 장치에 통신드라이버 소스를 포팅함으로써 테스트 하였으며, 향후 이에 대한 연구를 확장하여 OS 기반의 MOST 장치에 대한 다양한 드라이버를 개발할 예정이다.

• 한국운동역학회지
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• 제15권3호
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• pp.79-94
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• 2005

Because the golf swing is very complex movement, it is varied in different gender, skill level, and club. This study measured kinematic variables in golf swing regarding gender, skill level, and club types using FasTrak electromagnetic tracking system. Golf swing kinematics including time variables, linear and angular displacement variables, angular velocity variables were analyzed and compared through three-way ANOVA The results were as follows: 1. In time variables, Female and driver showed longer backswing time than male and iron. Downswing time was longer in female and nonexperts than male and experts. Backswing time over downswing time was longer in experts than nonexperts. Uncocking time was longer in male and experts than female and nonexperts. The differences were statistically significant (p<.05). 2. In displacement variables, Female and nonexperts showed greater backswing head lift than male and experts. Impact head lift was greater in female, nonexperts, and iron than male, experts, and driver. The differences were statistically significant (p<.05). Experts and driver showed greater top hip rotation angle than nonexperts and iron. Top shoulder rotation angle was greater in male, experts and driver than female, nonexperts, and iron. X-factor was greater in male, experts, and driver than female, nonexperts, and iron. Male and experts showed greater backswing hip sway than female and nonexperts. Impact hip sway was greater in male and iron than female and driver. The differences were statistically significant (p<.05). 3. In velocity variables, Experts displayed higher impact hip rotation velocity than nonexperts. Impact shoulder rotation velocity was greater in male and iron than female and driver (p<.05).

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.173-182
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• 2021

본 논문에서는 운전자의 주의산만을 유발하는 운전자, 탑승자의 동작을 분석하고 핸드폰과 관련된 운전자의 행동 10가지를 인식하였다. 먼저 주의산만을 유발하는 동작을 환경 및 요인으로 분류하고 관련 최근 논문을 분석하였다. 분석된 논문을 기반으로 주의산만을 유발하는 주요 원인인 핸드폰과 관련된 10가지 운전자의 행동을 인식하였다. 약 10만 개의 이미지 데이터를 기반으로 실험을 진행하였다. SURF를 통해 특징을 추출하고 3가지 모델(CNN, ResNet-101, 개선된 ResNet-101)로 실험하였다. 개선된 ResNet-101 모델은 CNN보다 학습 오류와 검증 오류가 8.2배, 44.6배가량 줄어들었으며 평균적인 정밀도와 f1-score는 0.98로 높은 수준을 유지하였다. 또한 CAM(class activation maps)을 활용하여 딥러닝 모델이 운전자의 주의 분산 행동을 판단할 때, 핸드폰 객체와 위치를 결정적 원인으로 활용했는지 검토하였다.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.45-57
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• 2018

주행 중에 발생하는 졸음은 큰 사고로 직결될 수 있는 매우 위험한 운전자 상태이다. 졸음을 방지하기 위하여 운전자의 상태를 파악하는 전통적인 졸음 감지 방법들이 존재하지만 운전자들이 가지는 개개인의 특성을 모두 반영한 일반화 된 운전자 상태 인식에는 한계가 있다. 최근에는 운전자의 상태를 인식하기 위한 딥 러닝기반의 상태인식 연구들이 제안되었다. 딥 러닝은 인간이 아닌 기계가 특징을 추출하여 보다 일반화된 인식모델을 도출할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 운전자의 상태를 파악하기 위해 이미지와 PPG를 동시에 학습하여 기존 딥 러닝 방식보다 정확한 상태 인식 모델을 제안한다. 본 논문은 운전자의 이미지와 PPG 데이터가 졸음 감지에 어떤 영향을 미치는지, 함께 사용되었을 때 학습 모델의 성능을 향상시키는지 실험을 통해 확인하였다. 이미지만을 사용했을 때 보다 이미지와 PPG를 함께 사용하였을 때 3%내외의 정확도 향상을 확인했다. 또한, 운전자의 상태를 세 가지로 분류하는 멀티모달 딥 러닝 기반의 모델을 96%의 분류 정확도를 보였다.

• 아태비즈니스연구
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• 제11권3호
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• pp.229-242
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• 2020

Purpose - To study the factors that are related with compliance for the voluntary surrender program of drive's license for senior drives and to estimate the rate of voluntary surrender. Design/methodology/approach - We online surveyed 147 individuals in order to analyze the intention to comply the program. The surveyees were driver's license holders aged 54 to 65 and drawn to answer their willingness to comply in a 5-point Likert scale. We developed an ordered probit model to analyze the data. Findings - According to the main results of the empirical analysis, the higher the average number of driving per week, regardless of gender and age, the more negative was the driver toward voluntarily surrender of driver's license. Various policy measures need to be prepared to activate the voluntary surrender system using the willingness to voluntarily surrender the driver's license and the characteristics of the voluntary returners, and the implementation of customized safe driving training for elderly drivers may be one such method. Research implications or originality - Population aging is known to cause various social problems, and in the transportation field, the number of elderly drivers and traffic accidents by elderly drivers are also increasing. The government is implementing a program for elderly drivers to voluntarily surrender of their driver's licenses in order to reduce traffic accidents caused by elderly drivers. If only elderly drivers who rarely drive surrender their driver's licenses then traffic accidents may not reduce as much as the program targets, however, and further policy instruments may be needed.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권2호
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• pp.219-227
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• 2022

우리나라는 고령화 현상이 가속됨에 따라 고령자 관련 교통사고 문제가 지속적으로 대두되고 있으며, 이를 개선하기 위한 노력은 시행 중이나 효과가 뚜렷하지 않다. 따라서 본 연구에서는 통행특성 및 인센티브 정책이 고령운전자의 운전면허증 반납에 미치는 영향을 검토하였다. 분석결과, 고령운전자의 주 구성원인 남성, 고 연령층, 낮은 대중교통 의존도, 긴 운전시간, 통행횟수가 많은 집단의 경우, 운전면허증 반납의사가 낮은 것으로 확인된다. 반면, 금전적 인센티브는 운전면허증 반납의사에 긍정적 역할을 하며, 이를 제공하는 방식에 따라 반납의사 정도에 차이가 존재하는 것으로 분석되었다. 다만, 운전면허 반납의사가 낮은 집단에서는 그 효과가 미미할 것으로 예측된다. 분석결과를 종합해보면, 현재의 정책 하에서는 고령운전자로 인한 사회적 문제를 개선하기에는 한계가 존재하는 것으로 예측되는 바 고령운전자의 운전면허증 반납 유도를 위한 접근방법에 대한 재검토가 필요하다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권3호
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• pp.361-370
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• 2017

본 논문에서는 공격적 성향의 운전자를 판단할 수 있는 기계학습 방식과 설문지 방식을 융합한 운전자 성향 판단 연구의 일환으로 두 방법으로 결정된 운전자 성향정보의 상관성을 분석하였다. 30명의 운전자를 대상으로 설문지를 이용한 주관적 성향을 정보를 수집하고 기계학습 기반의 성향판단 시스템을 이용하여 객관적 성향을 취득하였다. 이 중에서 기계학습 기반의 성향판단 시스템은 운전자행위 성향 분류 모델을 기반으로 설계되었다. 모델을 도출하기 위하여 운전자의 가속 패달과 브레이크 패달 조작 데이터와 HMM 기법을 이용한 기계학습을 수행하였다. 두 가지 방법으로 추정한 공격적 성향정보를 Pearson 방식으로 상관관계를 분석한 결과 높은 상관관계가 있음을 확인하였다. 뿐만 아니라 객관적 성향은 동일한 운전자에 대하여 고유한 특성이 있음을 확인하였다. 본 논문의 실험결과는 향후 두 방법을 융합하는 연구를 수행하기 위한 참고자료가 될 것이다. 또한 운전자의 공격적 성향이 주의어시스트, 운전자 식별, 도난방지 등 지능형 운전자 보조시스템에도 응용 될 수 있음을 확인하였다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2001년도 International Conference CALS/EC KOREA
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• pp.191-207
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• 2001

■ The 1/sup st/ Driver: Electronic Documents ■ EDI via VAN ■ Limited use of electronic processing ■ The 2/sup nd/ Driver: Internet Infrastructure ■ Web/EDI, HTTP, FTP, MIME ■ Open network ■ The 3/sup rd/ Driver: XML ■ Enables the definition of platform-independent protocols for the exchange of data ■ Business Processes and Documents in XML format ■ XML/EDI ■ XML message exchange: SOAP(omitted)