• 자동차안전학회지
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• 제15권2호
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• pp.42-48
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• 2023

In recent years, automated vehicles have garnered attention in the multidisciplinary research field, promising increased safety on the road and new opportunities for passengers. High-Definition (HD) maps have been in development for many years as they offer roadmaps with inch-perfect accuracy and high environmental fidelity, containing precise information about pedestrian crossings, traffic lights/signs, barriers, and more. Demonstrating autonomous driving requires verification of driving on actual roads, but this can be challenging, time-consuming, and costly. To overcome these obstacles, creating HD maps of real roads in a simulation and conducting virtual driving has become an alternative solution. However, existing HD maps using high-precision data are expensive and time-consuming to build, which limits their verification in various environments and on different roads. Thus, it is challenging to demonstrate autonomous driving on anything other than extremely limited roads and environments. In this paper, we propose a new and simple method for implementing HD maps that are more accessible for autonomous driving demonstrations. Our HD map combines the CARLA simulator and OpenStreetMap (OSM) data, which are both open-source, allowing for the creation of HD maps containing high-accuracy road information globally with minimal dependence. Our results show that our easily accessible HD map has an accuracy of 98.28% for longitudinal length on straight roads and 98.42% on curved roads. Moreover, the accuracy for the lateral direction for the road width represented 100% compared to the manual method reflected with the exact road data. The proposed method can contribute to the advancement of autonomous driving and enable its demonstration in diverse environments and on various roads.

• 대한교통학회지
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• 제27권4호
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• pp.127-135
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• 2009

도로 주행중 제공된 교통정보는 운전자의 단기기억에 저장되고 이는 수초가 지나면 기억에서 사라진다. 정보제공의 효과 평가시 더미변수를 이용하는 기존방법으로는 이러한 현상을 반영할 수 없는 한계가 있다. 보다 적절한 평가를 위해서, 본 연구는 전방 시야가 제약된 도심 신호교차로 접근로에서 실시한 주행실험 자료를 토대로 운전자의 단기기억을 고려한 차내 교통안전정보의 효용함수 특성화와 안전도 평가방법론을 제안한다. 이를 위해서, 운전자의 속도선택에 기초한 주행 안정성 평가모형을 순서 프로빗모형으로 개발하고, 교통운영, 기하구조, 도로환경, 운전자 요소를 동시에 고려하여 차내 교통안전정보의 효용함수를 추정하였다. 분석결과, 본 연구에서 제안한 차내 교통안전정보의 효용을 설명하는데 정규밀도 함수(지수함수)가 적합하고, 효용은 약 22초 동안 유지되며, 크기는 시간증가에 따라 감소하는 것으로 나타났다. 또한, 차내 실시간 교통안전정보의 중요도는 교통운영요소 보다는 낮고 기하구조요소 보다는 높은 것으로 분석되었다.

• 한국도로학회논문집
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• 제11권3호
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• pp.85-95
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• 2009

2007년 경찰청 통계자료에 따르면 사업용 차량(시내, 시외, 기타버스)의 교통사고 건수는 당 해 교통사고 건수의 3.5%에 해당하지만 사업용 차량의 경우 운전자 외 다수 승객의 안전을 책임져야 하므로 더욱 심각한 사회적, 경제적 문제를 초래한다. 이러한 사업용 차량의 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부흥하기 위하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등 다양한 형태의 시스템이 사용되고 있으나, 이러한 시스템은 사고 후 차량데이터를 기반으로 위험운전여부를 분석하여 운전자를 관리하기 때문에 실시간으로 운전자를 관리하기에는 큰 한계가 있다. 또한 현재 운영되고 있는 주행기록계는 운전자에게 경고 정보를 제공하지만 실제 위험운전 여부와 상관없이 차량의 속도와 RPM정보만을 이용하여 운전자에게 경고를 제공하고 있어 효율이 매우 떨어지는 실정이다. 이에 본 연구의 선행연구에서는 차량 운전자의 운전행태에 따른 차량 동역학 데이터를 저장?판단하여 운전자에게 실시간으로 경고정보를 제공해 줄 수 있는 위험운전 판단장치를 개발하였으며, 개발된 위험운전 판단장치에서 운전자의 안전운전을 향상 시킬 수 있는 위험운전 유형에 따른 임계값을 개발하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.585-589
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• 2018

Consumer demand for high quality image/video services led to growing trend in image quality enhancement study. Therefore, recent years was a period of substantial progress in this research field. Through careful observation of the image quality after processing by image enhancement algorithms, we perceived that the dark region in the image usually suffered loss of contrast to a certain extent. In this paper, the low-light stretch preprocessing algorithm is, hence, proposed to resolve the aforementioned issue. The proposed approach is evaluated qualitatively and quantitatively against the well-known histogram equalization and Photoshop curve adjustment. The evaluation results validate the efficiency and superiority of the low-light stretch over the benchmarking methods. In addition, we also propose the 255MHz-capable hardware implementation to ease the process of incorporating low-light stretch into real-time imaging systems, such as aerial surveillance and monitoring with drones and driving aiding systems.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.132-140
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• 2002

A momentum backpropagation neural network is prepared to carry out real-time dynamics simulations of a passenger car. A full-car model of fifteen degrees of freedom was constructed for vehicle dynamics analysis. Human body dynamics analysis was performed for a male driver(50 percentile Korean adult) restrained by a three point seatbelt system. The trained data using the neural network were obtained using a dynamic solver, ADAMS . The neural network were formed based on the dynamics of the simulator. The optimized hidden layer was obtained by selecting the optimal number of hidden layers. The driving scenario including bump passing and lane changing has been used for the estimation of the proposed neural network. A comparison between the trained data and neural network outputs is found to be satisfactory to show the applicability of the suggested approach.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.508-509
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• 2007

For the safty driving of an automobile which is become individual requisites, a new Neural Network algorithm which recognized the load vehicles in real time is proposed. The proposed neural network technique is the real time computation method through the inter-node diffusion. The most reliable algorithm derived for real time recognition of vehicles, is a dynamic programming based algorithm based on sequence matching techniques that would process the data as it arrives and could therefore provide continuously updated neighbor information estimates.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.320-326
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• 2009

자동차 운전에 있어 운전자의 시야확보는 안전운행을 위한 가장 중요한 요소 중에 하나이다. 따라서 빠른 시간 안에 자동차 전후방에서 펼쳐지는 상황을 파악하는 일이 안전운전의 첫걸음이다. 특히, 사고 발생률 대비 치사율이 가장 높은 안개가 자주 발생하는 지역에서의 시야확보는 필수적이다. 본 논문에서는 GPS를 이용하여 차량내부에 설치되어 있는 임베디드 보드 네비게이션 모니터링 시스템을 통해 다른 차량의 위치를 실시간으로 보여줌으로써 운전자의 시야확보를 제공한다. 본 시스템을 이용하여 안전운행을 할 수 있고 갑자기 일어나는 돌발 상황에 대처하여 추돌사고의 확률을 낮출 수 있다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.3185-3199
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• 2018

본 연구에서는 운전장면 개별요소들에 대한 중년 및 고령운전자의 작업기억의 특성을 반응민감도, 반응편파 및 반응시간을 통해 비교하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 고령운전자 집단은 중년운전자 집단에 비해 민감도가 낮았고 특히 중년운전자 집단의 경우는 중심자극과 주변자극에 대한 민감도에서의 차이가 유의하지 않았던 반면, 고령운전자 집단의 경우는 중심자극에 비해 주변자극에 대한 민감도가 현저하게 더 낮았다. 둘째, 중년운전자 집단은 전반적으로 보수적으로 반응한 반면 고령운전자 집단은 대체적으로 관대한 방향으로 반응하는 경향이 상대적으로 더 컸다. 셋째, 중년운전자들에 비해 고령운전자들의 반응시간이 더 느렸고, 중심자극보다는 주변자극에 대한 반응시간이 더 느렸으며, 반응의 유형에 따라서는 적중의 반응시간이 가장 빨랐던 반면 헛경보의 반응시간이 가장 느렸다. 특히, 탈루과 정기각 반응에 대해서는 두 집단 사이의 반응시간 차이가 더 증가하였다. 이러한 결과는 중년운전자들에 비해 고령운전자들은 운전장면 개별요소에 대한 작업기억에서의 파지가 상대적으로 더 불완전하고, 이에 따라 작업기억에 기초한 신속한 판단에서 어려움이 증가할 수 있음을 시사한다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2001년도 기술교육위원회 창립총회 및 학술대회 의료기기전시회
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• pp.23-27
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• 2001

Making the safety situation from the various work system is very important in the industrial fields. The proposed neural network technique is the real titre computation method based theory of inter-node diffusion for searching the safety distances from the sudden appearance-objests during the work driving. The main steps of the distance computation using the theory of stereo vision like the eyes of man is following steps. One is the processing for finding the corresponding points of stereo images and the other is the interpolation processing of full image data from nonlinear image data of obejects. All of them request much memory space and titre. Therefore the most reliable neural-network algorithm is drived for real time recognition of obejects, which is composed of a dynamic programming algorithm based on sequence matching techniques. And the real time reconstruction of nonlinear image information is processed through several simulations. I-D LIPN hardware has been composed, and the real time reconstruction is verified through the various experiments.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제22권5호
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• pp.575-582
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• 2019

Advanced driving assist system can support safety of driver and passengers which may require vehicle dynamics states as well as road geometry. It is essential to have in real-time estimation of related variables and parameters. Among the road geometry parameters, road slope angle which can not be measured is essential parameter in pose estimation, adaptive cruise control and others on sag road. In this paper, Kalman filter based method for the estimation of the vehicle dynamics and road slope angle using a nonlinear vehicle model is proposed. It uses a combination of Kalman filter as Cascade Extended Kalman Filter. CEKF uses measured vehicle states such as yaw rate, longitudinal/lateral acceleration and velocity. Unknown vehicle parameters such as center of gravity and inertia are obtained by 2 D.O.F lateral model and experimentally. Simulation and Experimental tests conducted with commercialized vehicle dynamics model and real-car.