The inclusion of software and wireless communication devices in vehicles has raised concerns regarding automobile security. In its response, UNECE WP.29 implemented the first-ever international standard for automotive cyber security in June 2020. Yet, the existing disparity between national standards for automotive certification systems and 「UN Regulation No. 155」 has caused confusion among auto makers. This discrepancy not only jeopardizes the security of domestic vehicles but also poses challenges to the seamless import and export of automobiles. Hence, there is a need to enhance the automotive cyber security certification system; however, there is a dearth of scholarly discourse on this topic. Consequently, this study presents a proposal for enhancing the domestic automotive cyber security certification system. In view of this, existing legal frameworks such as the 「Motor Vehicle Management Act」 and the 「Self-Driving Vehicle Act」 were reviewed, along with domestic and international automotive certification systems. The recommendations for improvement, derived from the findings, encompass institutional, legal, and operational aspects. This study is highly significant as it examines both domestic and international automotive certification systems in an area where there is a lack of academic discussion.
As 4.0 industry has been developed, research on a self-driving car technology and related parts of an automobile has been highly investigated recently. Particularly, a TAS(Torque Angle Sensor) module on steering wheel system has been considered as a key technology because of its precise angle, torque detection and high speed signal processing. The environmental assessment is generally required on the TAS module to examine high resolution of angle/torque detection. In the case of existing TAS module, angle detection errors has been occurred by back-lash on main and sub gear in addition to complicated structure caused by gears. In this paper, a structure of the TAS module, which minimizes the numbers of components and angle detection errors on the module compared with the existing TAS module, for vehicle steering system based on a Multi-track Encoder has been proposed. Also, angle detection signal processing board, and key technology of the TAS module were fabricated and evaluated. As a result of the experiments, we confirmed an excellent performance of the fabricated signal processing board for angle detection and an applicability of the fabricated angle detection board on the TAS module of vehicles by the environmental assessment an automobile standard.
최근 활발히 연구되고 있는 차세대 지능형교통시스템(C-ITS), 자율주행 자동차 등 교통관련 IT기술 분야에 있어 차량의 위치를 정밀하게 측정하는 기술은 매우 중요하다. 도로위의 차량 측위를 위한 기술은 GPS 가 대표적이나 도심지로 가면 주위에 고층건물이 많아 GPS 신호가 반사되어 심한 경우는 2~300 m의 오차가 발생할 정도로 정확도가 매우 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 비전기반의 고정밀 차량측위 기술을 제안한다. 개략적인 처리과정은 고정된 카메라로부터 입력받은 영상 속에 관심 영역을 설정한 후 영역 내 차량 객체 검출(Vehicle Detection)을 수행하여 객체가 점유하는 도로영역을 계산, 미리 정의된 Homography변환행렬을 이용하여 지도영상으로 사용할 항공시점(Aerial View) 상의 점들로 변환하여 측위를 수행한다. 측위성능분석결과 평균적으로 약 20cm이내의 높은 정확도를 가지고 있으며 최대 오차역시 44.72cm를 넘지 않았다. 또한 $22-25_{FPS}$ 의 빠른 처리로 실시간 측위가 가능함을 확인하였다.
Jung, Juho;Park, Manbok;Cho, Kuk;Mun, Cheol;Ahn, Junho
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.3955-3971
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2020
Due to the significant increase in the use of autonomous car technology, it is essential to integrate this technology with high-precision digital map data containing more precise and accurate roadway information, as compared to existing conventional map resources, to ensure the safety of self-driving operations. While existing map technologies may assist vehicles in identifying their locations via Global Positioning System, it is however difficult to update the environmental changes of roadways in these maps. Roadway vision algorithms can be useful for building autonomous vehicles that can avoid accidents and detect real-time location changes. We incorporate a hybrid architectural design that combines unsupervised classification of vision data with supervised joint fusion classification to achieve a better noise-resistant algorithm. We identify, via a deep learning approach, an intelligent hybrid fusion algorithm for fusing multimodal vision feature data for roadway classifications and characterize its improvement in accuracy over unsupervised identifications using image processing and supervised vision classifiers. We analyzed over 93,000 vision frame data collected from a test vehicle in real roadways. The performance indicators of the proposed hybrid fusion algorithm are successfully evaluated for the generation of roadway digital maps for autonomous vehicles, with a recall of 0.94, precision of 0.96, and accuracy of 0.92.
스마트카 산업은 급속한 ICT기술의 발전과 함께 커넥티드카, 인포테인먼트, 텔레매틱스, 자율주행차, 무인자동차, 전기자동차의 상용화 추세와 함께 미래 자동차 산업의 판도를 결정할 주요한 변수로 부각되고 있다. 본 연구는 스마트카 시장의 방향을 결정할 플랫폼공급자와 완성차업체의 주도권경쟁 및 전략적 포지셔닝을 비교 분석하였다. 연구 결과, 스마트카 기술을 주도하고 있는 플랫폼업체에 비해 완성차업체는 규모의 경제, 산업 인프라 및 글로벌 생산 네트워크와 같은 높은 산업구조적 진입장벽과 헤드섹터 정보의 보유와 같은 기술적 진입장벽에도 불구하고 ICT기술면에서의 혁신적 변화가 뒷받침 되지 않을 경우, 맵핑기술과 사용자정보 접근성, 빅데이터 활용능력, 사용자 인터페이스 경험 등 스마트카 관련 영역에서 우위에 있는 플랫폼업체들에게로 주도권이 이전될 것으로 예상된다. 이러한 예상의 근거는 보다 중요해지고 있는 소프트웨어 및 플랫폼의 가치와 전기차의 상용화로 증명된 자동차구조의 간편화에 기반하고 있다. 본 연구는 기능 및 안전 적용방안이나 업체별 기술력에 대한 분석에 초점이 맞춰져 있던 기존 스마트카 관련 연구에서 한걸음 나아가 기술제휴 동향 및 플랫폼업체의 전략적 접근성 관점에서 향후 스마트카 시장의 경쟁구도를 완성차업체와 비교 연구하고 시사점을 제시한 측면에서 의의가 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.1005-1018
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2017
This paper proposes an App Visualization (AppV) based on IoT Self-diagnosis Micro Control Unit (ISMCU) for accident prevention. It collects a current status of a vehicle through a sensor, visualizes it on a smart phone and prevents vehicles from accident. The AppV consists of 5 components. First, a Sensor Layer (SL) judges noxious gas from a current vehicle and a driver's driving habit by collecting data from various sensors such as an Accelerator Position Sensor, an O2 sensor, an Oil Pressure Sensor, etc. and computing the concentration of the CO collected by a semiconductor gas sensor. Second, a Wireless Sensor Communication Layer (WSCL) supports Zigbee, Wi-Fi, and Bluetooth protocol so that it may transfer the sensor data collected in the SL to ISMCU and the data in the ISMCU to a Mobile. Third, an ISMCU integrates the transferred sensor information and transfers the integrated result to a Mobile. Fourth, a Mobile App Block Programming Tool (MABPT) is an independent App generation tool that changes to visual data just the vehicle information which drivers want from a smart phone. Fifth, an Embedded Module (EM) records the data collected through a Smart Phone real time in a Cloud Server. Therefore, because the AppV checks a vehicle' fault and bad driving habits that are not known from sensors and performs self-diagnosis through a mobile, it can reduce time and cost spending on accidents caused by a vehicle's fault and noxious gas emitted to the outside.
사물인터넷 IoT를 넘어선 지능형사물인터넷 AIoT의 발달로 산업 분야가 전반적으로 변해가고 있다. 또한, 4차 산업 혁명 시대가 도래함 에 따라 자동차 산업 분야에서도 획기적인 변화와 발전이 이루어지고 있는데, 그 대표적인 예시가 바로 "자율주행자동차"라고 할 수 있다. 자율주행자동차에 대한 국내외적 관심이 높아짐에 따라 유관기관들의 관련 연구 또한 활발히 진행되고 있고, 실제로 많은 발전을 이루었으며 제한적이나마 상용화 단계로 까지 발전하였다. 하지만, 운전자가 아닌 자동차에 장착된 다양한 센서 들을 활용하여 데이터를 수집, 분석하여 제어하는 자율주행 자동차의 구조 상 보안에 대한 다중화 된 장치가 미흡하여 해킹에 고스란히 노출되는 경우가 많다. 이 경우, 운전자뿐만 아니라 주변 환경에도 위협이 될 수 있기 때문에 본 논문에서는 자율주행 자동차의 시스템 보안 향상을 위한 새로운 데이터 처리 기능을 제안하고자 한다.
지능형 자동차 시장은 초기단계로 소비자들을 위한 관련 기술 및 서비스가 지속적으로 개발되고 있어 잠재 소비자들의 특성을 이해하는 것이 필요하다. 본 연구는 주관성연구방법론을 적용하여 지능형 자동차 잠재 소비자들의 유형을 파악하고 이해하는데 그 목적이 있다. 지능형 자동차의 핵심기술, 기술수용 및 개인 소비가치, 법제도와 정책 및 사회적 인식을 준거의 틀로 하여 총 36개의 Q표본을 구성하였다. 이 후 39명의 P표본을 선정하여 데이터를 수집한 뒤 Q분류와 심층인터뷰를 진행하였다. 분석결과, 지능형 자동차에 대한 잠재 소비자의 유형을 총 4개로 도출하였다. 첫 번째 유형은 지능형 자동차의 자동차 기능을 중요시하는 그룹으로 스마트 자동차(Smart Car) 소비자라고 하였다. 두 번째 유형은 지능형 자동차의 합리적인 경제성을 중요하게 인식하는 그룹으로 합리적(Reasonable) 소비자라 하였다. 세 번째 유형은 지능형 자동차의 안전성을 중요시하는 그룹으로 안전한 자동차(Safety Car) 소비자라 하였다. 네 번째 유형은 지능형 자동차의 IT기능을 중요하게 생각하는 그룹으로 스마트 디바이스(Smart Device) 소비자라 하였다. 응답자들은 공통적으로 지능형 자동차 운전자의 부상을 감소시키는 기능이 지능형 자동차 구매의 핵심 요소라고 대답하였다. 분석결과를 기반으로 초기단계인 지능형 자동차 시장에 대한 시사점을 도출하였다.
자율주행자동차는 운전자의 조작 없이 목표지점까지 스스로 주행환경을 인식하여 운행하는 최첨단 자동차를 말하며 위성항법장치, 센서 등으로 위치를 측정하고 주행환경을 인식, 연산장치로 가감속 차선변경 등 자율주행을 제어한다. 최근, 자동차 산업은 기존 기계공학과 정보통신, 센서, 위성항법 등 첨단기술이 총 집약된 자율주행 자동차로 빠르게 진화중이다. 교통안전 정책과제 분석은 Issue-Tree를 활용하여 분석하였다. Issue-Tree 방법론은 복잡한 문제를 세분화하여 구체화하고, 체계적으로 접근하는 문제해결 도구로 자율주행자동차 도입에 따른 교통안전 관련 Issue의 해결을 위한 정책과제를 도출하기 위해 사용된다. 교통안전 정책과제를 분석하기 위해는 우선 미래 사회 및 교통여건 변화로부터 Key Word를 도출하고, 이와 연계되는 국내외 도로교통 정책/계획을 확인하여 국내외 도로 교통 정책목표 Key Word를 도출하였다. 도출된 정책목표 Key Word로부터 핵심적인 Issue를 도출하였는데, 이때 Issue-Tree 방법을 통해 체계화하였다.
Road sign is an important street furniture that gives some information such as road conditions, driving direction and condition for a driver. Thus, road sign is a major target of image recognition for self-driving car, ADAS(autonomous vehicle and intelligent driver assistance systems), and ITS(intelligent transport systems). In this paper, an enhanced road sign recognition system is proposed for MMS(Mobile Mapping System) using the single camera and GPS. For the proposed system, first, a road sign recognition scheme is proposed. this scheme is composed of detection and classification step. In the detection step, object candidate regions are extracted in image frames using hybrid road sign detection scheme that is based on color and shape features of road signs. And, in the classification step, the area of candidate regions and road sign template are compared. Second, a Geo-marking scheme for geo-content that is consist of road sign image and coordinate value is proposed. If the serious situation such as car accident is happened, this scheme can protect geographical information of road sign against illegal users. By experiments with test video set, in the three parts that are road sign recognition, coordinate value estimation and geo-marking, it is confirmed that proposed schemes can be used for MMS in commercial area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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