• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.95-100
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• 2019

본 논문은 자율 주행차량의 운행과 더불어 기존 차량 사고 방지를 위한 차량 간 통신 기술, 자율주행 기술, 브레이크 자동 제어 기술, 인공지능 기술 등이 널리 개발되고 있다. 차량 사고 발생이 일어나더라도 사망이나 부상을 최소화하기 위한 각종 기술들의 안전성의 상용화에 있다. 본 논문의 경우 자율주행 차량시, 안전성 확보연구이다. 이는 일반적인 저전력 근거리 무선 통신용 칩 신호나 초소형 도로 AI 장착 등의 공간적 요소에 따라 판별한다. 반면 본 논문은 상기 전자 칩의 신호를 읽는 데에서 생체 전자 칩까지의 "감지영역 내 체류 시간인식, 민감도"까지 체크하여 승차한 안전의 신뢰성을 높인다. 실제 세계 각국의 신뢰성을 실증한 결과로서, 안전성면에서 탑승객 전원의 안전 자율 시스템을 유도한다. 무인 자율차량 탑승과 상용화는 가까운 미래에 도로위 IoT의 AI 시스템과 생체 칩(Verification emotion + Chip)으로의 연계성면에서 그 진보성의 실증결과, 세계 각국의 안전 기술신뢰성은 더욱 부각된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.84-95
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• 2018

자율주행 과실 여부 판단 위한 방법으로 수학적인 모형인 responsibility-sensitive safety(RSS)를 제시된 이후로 자율주행 관련 산업으로부터 많은 관심을 받고 있다. 하지만, 이러한 수학적 모형이 자율주행자동차가 관련된 교통사고 발생 시 책임소재를 명확히 하는 데 활용될 수 있는 지에 대한 종합적인 검토는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 RSS 모형의 적용성과 활용을 위해서 추가적으로 해결되어야 할 사항에 대하여 분석하였다. 결론적으로 RSS 모형을 활용하기에는 모형식 자체 및 수용성 등에 한계가 있으며, RSS 모형을 실무적으로 사용하려고 한다면 자율주행자동차의 반응시간을 정의하고, 자율주행자동차별로 적절한 기술수준에 따라서 반응시간 값을 측정하고 관리할 필요가 있는 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.1018-1023
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• 2019

2010년도를 기점으로 차량용 블랙박스는 많은 사람들에게 보급되었음에도 불구하고 차량 사고 현장 기록물이 존재 하지 않거나 가해자가 고의적으로 영상 데이터를 삭제할 경우 피해자가 속출한다. 블록체인의 가장 큰 장점은 데이터 분산 저장으로 데이터 수정 및 삭제가 불가능하다는 점이며, 가장 큰 단점은 민감한 데이터 역시 분산 저장 된다는 점이다. 본 논문은 해당 장점을 이용해 블랙박스에 블록체인을 도입하여 공유 된 영상 데이터로 사고를 입증하며, 블록체인과 private 서버를 연동하여 기존에 블록체인에 저장되는 민감 정보를 private 서버에 저장하여 블록체인의 단점인 개인정보유출 문제를 해결하고자 한다. 또한 LINK 블록체인과 private 서버를 연동하는 코드(깃허브)와 데모영상(유튜브)을 본 논문에 첨부하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.49-61
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• 2009

차량용 블랙박스는 음성, 영상 및 자동차의 여러 운행정보를 저장하는 매체이며, 이를 근거로 사고의 재구성이 가능하기 때문에 최근 자동차 시장에서 주목을 받고 있다. 또한 상업용 차량을 중심으로 블랙박스의 장착이 확산되면서 수년 내에 시장은 더욱 커질 전망이다. 그러나 현재의 블랙박스는 저장된 데이터에 대한 변경을 확인할 수 있는 무결성을 제공하지 못하기 때문에 사고 원인에 대한 법적 증거로 채택되기에는 적합하지 않다. 즉, 블랙박스는 생성한 데이터를 단지 저장만 할 뿐이기 때문에 저장된 데이터는 외부공격자나 내부공격자에 의해 위, 변조될 수가 있다. 무결성을 보호받지 못한 데이터는 신뢰 받을 수 없기 때문에 이점은 자동차 보험회사나 법정에서 큰 이슈이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 차량용 블랙박스 시스템을 위한 실시간 데이터의 무결성을 보장하는 기법을 제안하고, 이 기법을 구현한 시뮬레이션 프로그램의 실험 결과를 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.201-208
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• 2009

최근의 항만은 유비쿼터스 환경 구축에 따른 일반적인 항만 관리에 있어 U-Port 서비스를 도입하여 컨테이너 위치 추적 시스템, 항만 터미널 관리 시스템, 선진정보교환시스템 등을 구현하고 있다. 특히, 화물 차량과 컨테이너의 위치 추적 서비스는 실시간으로 화물차량과 컨테이너의 위치와 상태 정보를 제공하여 효율적인 차량 운행 관리와 문제 발생시 즉각적인 대처가 가능하게 한다. 하지만 대규모 항만 내에서 화물 차량의 무질서한 운행이나 주 정차, 도난 파손 사고 출입 관제 등의 문제를 효율적으로 관리하기에는 미흡하다. 본 논문에서는 항만 내에서의 이러한 문제점을 해결하기 위하여 자동 게이트 통관 시점부터 항만 내에 화물 차량이 체재하는 동안 차량 또는 출입자의 위치를 전자 지도상에 표시하고, 확인이 필요하거나 사고 발생 지역을 원격에서 영상으로 확인할 수 있는 항만내 차량 또는 출입자의 위치 인식 및 고해상도 영상 압축, AVE/H.264 저장 및 영상 전송을 통한 영상 확인 시스템을 구현하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.1-16
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• 2015

교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.25-32
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• 2013

차량이 곡선도로를 선회함에 있어 차량 내부적 요소인 차량의 진입속도, 차량에 작용하는 횡가속도, 전복과 관련된 롤 각, 그리고 외부적 요소인 노면과 타이어와의 마찰 및 도로의 구조는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 교통사고 재현을 위한 PC-Crash프로그램을 이용하여 차량의 진입속도와 도로의 편경사, 노면상태에 따른 마찰계수를 변수로 두어 선회 시 차량의 상태변화를 분석하였다. 그 결과로, 곡선도로 선회시 한계속도 설정에 관해 도로구조와 노면상태에 따른 마찰계수가 중요한 요소가 된다는 것을 확인하였다.

• 한국기계가공학회지
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• 제11권2호
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• pp.92-97
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• 2012

In the present the usage of bicycle has increased steeply due to well-being and convenient way of movement. In car to bicycle accident, the throw distance of bicycle is very important factor for estimating collision situation. In this study, simulations and collision tests in actual car to bicycle were executed for obtaining throw distance of bicycle. The simulations were executed by PC-CRASHTM s/w with vehicle of sedan type. Sand bags were used for the behavior of bicyclist instead of dummy and factors considered were vehicle velocity, the crashed angles and part of bicycle to vehicle, and bicycle was adult type. From the results, the throw distances of tire collision of 00 was longer than that of 450 tire crash, and the throw distances of 900 frame crash were longer than those of 450 frame crash. With based on actual crash tests and simulations, restitution coefficient of between vehicle and bicycle was estimated as 0.1. Finally the increaser vehicle velocity the longer the throw distances of bicycle and the simulation results were relatively good agreement to the results of experiment.

• 자동차안전학회지
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• 제11권4호
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• pp.39-49
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• 2019

Autonomous vehicle is a car which drives itself without any human interaction. SAE provides technical definitions for autonomous and international standards for test evaluation. Accordingly, automobile industry is actively researching development and evaluation of various ADAS (Advanced Driver Assistance Systems), : representative technology of autonomous technology. Recently, ADAS is in the commercialization level such as ACC, LKAS, AEB, and HDA etc. And it also has issues about safety evaluation. The purpose of HDA in ADAS is reduced the driving load on highway. It has a function which can maintain lane keeping and control distance from forward vehicle. This function is evaluated to be useful for accident prevention. Therefore, this paper proposes the safety evaluation scenario of HDA, considering the domestic highway design criteria and the situation that may arise on the actual highway. We compared and analyzed the data acquired through simulation and actual vehicle test. And verified the reliability of the proposed safety evaluation scenario. The verified result is expected safety evaluation of HDA is possible even under the bad condition, which cannot be tested.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제12권6호
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• pp.182-190
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• 2004

This paper presents reconstruction analysis of vehicle trajectory using records of a developed black box, and results of validation tests. For reconstruction of vehicle trajectory, the black box records the longitudinal and lateral accelerations and yaw-rate of vehicle during a pre-defined time period before and after the accident. One 2-axis accelerometer is used for measuring accelerations, and one vibrating structure type gyroscope is used for measuring yaw-rate of vehicle. The vehicle's planar trajectory can be reconstructed by integrating twice accelerations along longitudinal and lateral directions with yaw-rate values. However, there may be many kinds of errors in sensor measurements. The causes of errors are as follows: mis-alignment, low frequency offset drift, high frequency noise, and projecting 3-dimensional motion into 2-dimensional motion. Therefore, some procedures are taken for error compensation. In order to evaluate the reliability and the accuracy of trajectory reconstruction results, the black box was mounted on a passenger car. The vehicle was driven and tested along various specified lanes. Through the tests, the accuracy and usefulness of the reconstruction analysis have been validated.