• 제목/요약/키워드: Vehicle Network

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운전자 안정성 향상을 위한 Generative Adversarial Network 기반의 야간 도로 영상 변환 시스템 (Night-to-Day Road Image Translation with Generative Adversarial Network for Driver Safety Enhancement)

  • 안남현;강석주
    • 방송공학회논문지
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    • 제23권6호
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    • pp.760-767
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    • 2018
  • 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)은 차량 기술 분야에서 활발한 연구가 이루어지고 있는 기술이다. ADAS 기술은 직접적으로 차량을 제어하는 기술과 간접적으로 운전자에게 편의를 제공하는 기술로 나뉜다. 본 논문에서는 야간 도로 영상을 보정하여 운전자에게 시각적 편의를 제공하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 전방 블랙박스 카메라로부터 촬영된 도로 영상을 입력받는다. 입력된 영상은 가로 축을 따라 세 부분으로 분할된 뒤 일괄적으로 이미지 변환 모듈을 통해 각각 낮 영상으로 변환된다. 변환된 영상은 다시 결합된 뒤 운전자에게 제공되어 시각적 편의를 제공한다. 본 논문의 실험 결과를 통해 제안한 시스템이 기존의 밝기 변환 알고리즘과 비교하여 우수한 성능을 보임을 입증한다.

자동차 번호판 인식 성능 향상에 관한 연구 (A Study on improving the performance of License Plate Recognition)

  • 엄기열
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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    • pp.203-207
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    • 2006
  • Nowadays, Cars are continuing to grow at an alarming rate but they also cause many problems such as traffic accident, pollutions and so on. One of the most effective methods that prevent traffic accidents is the use of traffic monitoring systems, which are already widely used in many countries. The monitoring system is beginning to be used in domestic recently. An intelligent monitoring system generates photo images of cars as well as identifies cars by recognizing their plates. That is, the system automatically recognizes characters of vehicle plates. An automatic vehicle plate recognition consists of two main module: a vehicle plate locating module and a vehicle plate number identification module. We study for a vehicle plate number identification module in this paper. We use image preprocessing, feature extraction, multi-layer neural networks for recognizing characters of vehicle plates and we present a feature-comparison method for improving the performance of vehicle plate number identification module. In the experiment on identifying vehicle plate number, 300 images taken from various scenes were used. Of which, 8 images have been failed to identify vehicle plate number and the overall rate of success for our vehicle plate recognition algorithm is 98%.

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자동차주행거리 추정방안 연구 (A Study on Estimation of Vehicle Miles Traveled)

  • 안원철;박동주;허태영;연지윤;김찬성
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제13권6호
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    • pp.64-76
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    • 2014
  • 본 연구는 자동차주행거리 추정과정에서 발생할 수 있는 오차발생 원인을 규명하였다. 그리고 각 원인이 자동차주행거리 추정 정확도에 미치는 영향을 오차율로 정량화하여 효율적인 자동차주행거리 추정방안을 제시하였다. 이를 위한 연구과정은 다음과 같다. 첫째, 시범조사 지역을 대상으로 자동차주행거리 추정 방법론의 정확도를 검증하기 위한 자동차주행거리 관측 자료를 구축하였다. 둘째, 자동차주행거리 추정 오차발생 원인은 표본크기, 표본추출방법, 단위구간 설정방법의 오류로 구분하였다. 그리고 각 원인에 따른 자동차주행거리 추정오차를 최소화하기 위한 다양한 방법론을 설정하였다. 셋째, 각 방법론에 의한 자동차주행거리 추정 오차율을 비교분석 하였다. 마지막으로 Toy-Network를 구축하여 지역특성을 고려한 자동차주행거리 추정방안을 제시하였다. 본 연구는 실험 계획적 접근방법을 통하여 효율적인 자동차주행거리 추정방안을 제시하였으며, 추정 정확도 검증을 위하여 자동차주행거리 관측 자료를 활용했다는 점에서 의의를 갖는다. 또한 본 연구에서 제시한 자료수준과 지역특성을 고려한 자동차주행거리 추정 방안은 향후 지역별 자동차주행거리 추정에 기여할 것으로 판단된다.

OBD-II 와 MOST를 이용한 통합형 자동차 상태 및 영상 저장 시스템 구현 (Implement integrated vehicle state and video recorder system with OBD-II and MOST network)

  • 백성현;장종욱
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.303-308
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    • 2011
  • 차량 사고로 인한 인명, 재산 손실 때문에 비행기에서 사용하고 있는 블랙박스와 비슷한 기능을 하는 차량용 블랙박스를 차량에 장착하여 사용되고 있다. 현재 자동차 시장에서 쓰이고 있는 제품으로는 EDR(Event Data Recorders) 시스템과 블랙박스 제품이 출시되어 지고 있다. 하지만 기존 차량의 블랙박스들은 대부분 차량의 외부 영상이나 이미지만 저장되어 사고가 났을 때 차량의 주행 상태를 알지 못하고, EDR제품들은 차량의 주행 상태만 저장 하고 차량의 외부 영상들을 알지 못한다. 본 논문에서는 영상과 이미지 정보만 저장되는 블랙박스의 문제점과 자동차와 주행 정보만 저장되는 EDR의 문제점을 보완하기 위해 차량 네트워크인 MOST(Media Oriented System Transport) OBD-II(On-Board Diagnostics-II)와 CAM(CAMera), GPS(Global positioning system)를 이용하여 영상 수집 및 시간 및 위치 정보 Data를 취합하여 통합형 자동차 상태 및 영상 저장 시스템을 구현한다.

헬스케어 관련 자율주행 자동차 기술 한미 비교 연구 : 사회연결망 분석을 중심으로 (A Comparative Study on Healthcare Autonomous Vehicle Technologies between South Korea and the US Based on Social N etwork Analysis)

  • 김호경
    • 기술혁신학회지
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    • 제20권4호
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    • pp.1036-1056
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    • 2017
  • 인구고령화 및 만성질환 환자의 급증으로 의료비가 증가함에 따라 디지털 헬스케어에 대한 관심이 높다. 교통수단인 자동차에도 운전자의 상태를 인지하고 주행 환경을 반영하여 운전자의 안전과 건강을 도모하는 스마트 자동차 기술이 개발 중이다. 이에 본 연구는 최근 5년간(2011-2015년) 한국과 미국의 자율주행 자동차 기술개발 연구의 동향을 파악하기 위해 시계열 분석, 네트워크 분석, 시각화 및 국가 간 비교 연구를 수행하였다. 분석결과, 운전자의 안전 및 알고리즘을 활용한 모델링 등 공통연구영역에서 협력연구를 도모하고, 미국의 강점인 부품과 차량 간 연결기술 연구를 벤치마킹할 필요성이 제기되었다. 특히 미국은 자율주행 기술 연구에 있어 다양한 연령층의 특성을 고려하고, 센서 등을 통해 탑승자의 건강상태를 인지하고 예측하는 기술 연구가 진행되고 있는데 반해, 한국은 고령 운전자 측면만이 언급되어 헬스케어와 관련한 기술 연구가 좀 더 다양하게 진행될 필요가 제기된다. 향후 공중보건의 윤리가치와 운전자의 안전과 편의를 고려하며 경쟁력을 갖춘 자율주행 자동차 기술발전의 방향에 대해 논의하였다.

Controller Area Network (CAN) 통신과 임베디드 시스템을 이용한 자동차 감시 시스템 구현 (An Implementation of Monitoring System of Vehicle Using CAN Communication and Embedded System)

  • 양승현;이석원
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2690-2692
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    • 2005
  • CAN communication can minimize the interfacing lines between equipments because it is composed of only the input and output lines, also is used for automatic system including vehicle, aircraft, railway vehicles and robot because the reliability of data is high by the capability of data-related error detect and correcting function. It can also improve the low-reliable and inefficient system which is composed of the existing Wiring Harness(W/H), so in case of vehicle, it is used in place of the present ECU as the new electro-control unit. In this paper, we constructed the electro-control unit of vehicle by using CAN communication and implemented system that could monitor the condition of vehicle through the web or mobile by connecting the electro-control unit to imbedded system. Such a system is expected to be helpful to the intelligent vehicle and the adoption of ACC(Adaptive Cruise Control).

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Optimal Traffic Information using Fuzzy Neural Network

  • Hong, You-Sik;Lee, Choul--Ki
    • International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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    • 제3권1호
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    • pp.105-111
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    • 2003
  • This paper is researching the storing of 40 different kinds of conditions. Such as, car speed, delay in starting time and the volume of cars in traffic. Through the use of a central nervous networking system or AI, using 10 different intersecting roads. We will improve the green traffic light. And allow more cars to easily flow through the intersections. Now days, with increasing many vehicles on restricted roads, the conventional traffic light creates prove startup-delay time and end-lag-time. The conventional traffic light loses the function of optimal cycle. And so, 30-45% of conventional traffic cycle is not matched to the present traffic cycle. In this paper proposes electro sensitive traffic light using fuzzy look up table method which will reduce the average vehicle waiting time and improve average vehicle speed. Computer simulation results prove that reducing the average vehicle waiting time which proposed considering passing vehicle length for optimal traffic cycle is better than fixed signal method which dosen't consider vehicle length.

전기자동차 전력연계시스템의 리뷰 (Review of Electric Vehicle to Grid System)

  • 임재완;임옥택
    • 한국수소및신에너지학회논문집
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    • 제31권6호
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    • pp.499-508
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    • 2020
  • Whilst vehicle-to-every (V2X) is still at a research and development phase, we are nearing the point when this technology could begin to enter in commercial mass markets. However, this transition is unlikely to happen until a number of issues have been resolved which currently hinder the developing of V2X technology and its capacity to provide value to end-users and other actors. This roadmap has set out plan for how these issues may be overcome, based on eight key goals that the automotive industry, network operators and policy makers should aim to achieve. Suggestions for near-term activities that may be carried out towards meeting these goals have also been identified.

Design of Model-based VCU Software for Driving Performance Optimization of Electric Vehicle

  • Changkyu Lee;Youngho Koo;Kwangnam Park;Gwanhyung Kim
    • Journal of information and communication convergence engineering
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    • 제21권4호
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    • pp.351-358
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    • 2023
  • This study designed a model-based Vehicle Control Unit (VCU) software for electric vehicles. Electric vehicles have transitioned from conventional powertrains (e.g., engines and transmissions) to electric powertrains. The primary role of the VCU is to determine the optimal torque for driving control. This decision is based on the driver's power request and current road conditions. The determined torque is then transmitted to the electric drive system, which includes motors and controllers. The VCU employs an Artificial Neural Network (ANN) and calibrated reference torque to enhance the electric vehicle's performance. The designed VCU software further refines the final reference torque by comparing the control logic with the torque calculation functions and ANN-generated reference torque. Vehicle tests confirmed the effective optimization of vehicle performance using the model-based VCU software, which includes an ANN.

Sub-Optimal Route Planning by Immuno-Agents

  • Takakazu, Ishimatsu;Chan, Tony
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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    • pp.89.6-89
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    • 2001
  • In Vehicle Information and Communication System (VICS), which is an active field of Intelligent Transport System (ITS), information of traffic congestion is sent to each vehicle at real time. However, a centralized navigation system is not realistic to guide millions of vehicles in a megalopolis. Autonomous distributed systems should be more flexible and scalable, and also have a chance to focus on each vehicle´s demand. This paper proposes a sub-optimal route planning mechanism of vehicles in urban areas using the non-network type immune system. Simulation is carried out using a cellular automaton model. This system announces a sub-optimal route to drivers in real time using VICS.

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