• 문화기술의 융합
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• 제4권3호
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• pp.221-226
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• 2018

특수목적 차량은 일반적으로 사용자의 요구에 따라 주문 제작된다. 이러한 차량들이 고장을 일으키는 경우에는 수리비용 및 시간이 많이 든다. 이러한 문제점들을 해결하고자 차량의 이상여부를 원격으로 점검하고 고장부위를 원격에서 파악하여 수리비용 및 수리 기간을 단축하고자 한다. 본 연구에서는 전기제어부의 고장부위를 자동으로 판별하고 이를 사용자의 휴대폰앱을 통하여 바로 파악하여 즉각적인 고장코드를 특장차 제조사측에 통보하여 고장수리를 빠르고 원활하게 하고자 한다. 이를 구현하기 위하여 IoT 사물인터넷의 기술을 이용하여 특수목적의 차량 분야의 현장에서 요구되는 항목에 따라 고장부위를 스스로 판단하고 기기 자체적으로 제작사측에 고장여부를 알려주는 시스템을 구축하고자 한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.498-506
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• 2003

A computer vision system applied to an intelligent safety vehicle has been required to be worked on a small sized real time special purposed hardware not on a general purposed computer. In addition, the system should have a high reliability even under the adverse road traffic environment. This paper presents a design and an implementation of an onboard hardware system taking into account for high speed image processing to analyze a road traffic scene. The system is mainly composed of two parts: an early processing module of FPGA and a postprocessing module of DSP. The early processing module is designed to extract several image primitives such as the intensity of a gray level image and edge attributes in a real-time Especially, the module is optimized for the Sobel edge operation. The postprocessing module of DSP utilizes the image features from the early processing module for making image understanding or image analysis of a road traffic scene. The performance of the proposed system is evaluated by an experiment of a lane-related information extraction. The experiment shows the successful results of image processing speed of twenty-five frames of 320$\times$240 pixels per second.