• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제20권3호
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• pp.561-573
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• 2018

도로 터널 내의 환기설계를 위해서는 먼저 각 차종별 교통량 구성 비율을 알아야 한다. 일반적인 도로터널의 경우 입구와 출구의 수가 동일하고 일방향이기 때문에 유입된 차종별 구성 비율이 출구에서 나올 때까지 달라지지 않는다. 반면에 네트워크 도로터널의 경우 터널 내의 연결이 복잡한 네트워크로 되어 있기 때문에 차종별 구성 비율이 달라진다. 이에 본 연구에서는 근접행렬을 이용하여 네트워크 도로터널에서 차종별 일교통량 구성 비율을 쉽게 계산할 수 있는 방법을 제시하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.157-161
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• 2011

본 논문은 세션 관리 기능을 포함한 차량 네트워크 환경을 위한 오류 처리에 대해서 기술한다. 이 시스템은 FDA(Fault Detection Agent)와 FRA(Fault Recovery Agent)로 구성되어 있다. FDA는 세션 관리 기능을 포함한 차량 네트워크 환경에서 멀티미디어 시스템을 위하여 훅 킹 기법으로 오류를 감지하는 에이전트이다. FRA는 차량 네트워크 환경에서 세션 관리 기능을 포함한 멀티미디어 시스템을 위한 소프트웨어 오류를 복구하기에 적합한 에이전트이다. 본 논문에서는 FRA에 범위를 한정한다. 여러 개의 지역 세션이 동시에 개설 되었을 경우에 각 지역 세션 관리자는 자신의 세션에 속한 참여자들에 대한 정보를 전체 세션 관리자에게 제공해서 네트워크에서 진행 중인 세션에 대한 최신의 정보를 유지한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.79-88
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• 2015

본 논문에서는 최근 자동차 산업의 뜨거운 이슈로 부각되고 있는 이더넷 기반 차량 네트워크 기술을 살펴본다. 현재 인포테인먼트에 널리 쓰이는 MOST(Media Oriented Systems Transport)를 차량용 이더넷이 조만간 대치할 것으로 보이고 있다. 하지만 이더넷의 여러 가지 장점에도 불구하고 차량네트워크의 통합 백본으로 쓰기 위해서는 기존 표준 리거시 이더넷으로는 적합치가 않다. 따라서 브로드밴드 멀티미디어 트래픽뿐만 아니라 운전자 지원 및 안전 서비스 영역에서 요구하는 실시간성 및 신뢰성 요구조건에 맞도록 표준 리거시 이더넷을 확장 수정할 필요가 있으며 이를 위한 다양한 시도로써 타임-트리거드 이더넷(Time-triggered Ethernet)으로 알려져 있는 AS6802를 살펴보고, 트래픽 모델 해석적 성능 분석과 최악의 경우 지연시간 분석을 통해 차량네트워크로써 적합한 운용조건과 환경을 고찰한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.773-776
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• 2009

최근의 차량 산업은 차량 내 전자장비들을 하나로 묶을 수 있는 네트워크들이 발달되고, 이에 따라 각각의 네트워크간의 통신이 중요시 되고 있다. 현재 차량에 사용되고 있는 네트워크로는 CAN, LIN, MOST, FlexRay 등이 사용되고 있다. 여러 가지 네트워크들이 생겨나면서 네트워크를 이용한 여러 가지 응용들도 생겨나게 되었고, 이로 인해 운전자들도 좀 더 편리한 환경에서 차량을 운전하고자 하는 욕구가 많아지고 있다. 차량내의 다른 네트워크 환경을 하나의 통합된 환경으로 만들어주기 위한 게이트웨이 연구가 활발히 이루어진다면, 보다 많은 응용들이 개발될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 주로 차량의 Body Train 쪽 제어에 사용되는 CAN bus 네트워크와 인포테인먼트 시스템을 제공해주는 MOST 네트워크간의 게이트웨이를 이용한다. 통신을 통해 CAN Node중의 하나인 차량속도를 MOST Navigation 으로 전송하여 차량이 터널에 진입하여 GPS 정보를 얻어올 수 없을 때도 차량의 현재 속도정보를 Gateway를 통해 Navigation으로 실시간으로 전송하는 기술을 이용하는 차량 자동 안전제어 시뮬레이션 시스템 설계하고 구현하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.95-97
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• 2010

최근 차량에는 부착된 많은 전장기기를 제어하는 CAN 네트워크 기술과 더불어 엔터테인먼트 서비스를 제공하는 MOST 네트워크 기술이 도입되었다. MOST 네트워크에는 CD-ROM(DVD), AMP, VIDEO CAMERA, VIDEO DISPLAY, GPS NAVIGATION 등과 같은 많은 장치들이 연결되어 동작한다. 본 논문에서는 이런 MOST네트워크에 연동되는 CAMERA의 입력 영상을 차량의 이동 방향 결정에 이용하고자 한다. GPS로부터 위치정보를 받는다 하더라도 특정 구역에서는 평행한 도로구조로 인해 차량이 어느 방향으로 이동했는지 즉시 판단하기 어려운 경우가 발생한다. 이때 구축된 영상이미지와 CAMERA 영상을 실시간 매칭 처리하여 차량의 이동 방향을 결정하는 기법을 설계하고 구현하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
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• pp.95-98
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• 2008

현재 차량 내부의 기술은 최근의 환경, 에너지, 안전성 및 편리성 차원의 요구가 증대되면서 종래의 자동차 기술에 대한 변화를 가져오고 있으며 자동차산업의 패러다임을 급속히 변화시켜 나가고 있다. 이러한 기술적인 변화는 전자제어장치의 지능화는 물론 각 시스템간의 센서 네트워크를 구성하여 ITS, 텔레매틱스 등 차량 외부의 인프라 구축 시스템과 결합하여 새로운 교통시스템을 형성하고 있다. 본 논문에서는 이런 새로운 시스템 중에 핵심 기술이라고 할 수 있는 Most 차량용 네트워크와 여러 가지의 센서들을 활용한 차랑 관리 시스템 설계에 대한 기술들을 제시한다. 여러 센서에서 발생되는 정보들을 Most 네트워크를 통하여 취합하고 차량의 각 시스템의 현재 상황을 판단하고 이 정보를 운전자에게 제공함으로써 효과적인 부품 교체 시기나 차량의 안정성을 극대화시킬 수 있는 시스템을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.219-222
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• 2009

최근 자동차산업과 통신 기술이 발전함에 따라 ITS(Intelligent Transportation System)의 핵심인 차량내 네트워크(In Vehicle network) 기술이 대두되고 있다. 그러나 현재 제공되고 있는 차량 내 네트워크 기술은 하나의 네트워크로 이루어 진 것이 아니라, 통신 속도와 비용 및 효율성 측면을 고려하여 필요에 따라서 다르게 구성이 되어 상용화 되어 있다. 따라서 차량 네트워크 통신 및 설계의 복잡성이 증대 되었고 이를 연동할 수 있는 프레임 워크가 요구되어진다. 따라서 본 논문에서는 차내망 이기종 네트워크간의 연동을 위한 프레임워크를 설계하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2005년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.634-637
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• 2005

We propose a charge/discharge model for network based vehicle. These model include motor, alternator, lamp, brake, window brush, air conditioner, etc.. Also, we simulate these models in Matlab. The simulation results show that error range is less than 3%. So, we can adopt these model to charge/discharge simulator for network based vehicle. If this error range can be shrunk within 2%, we can use this simulator for comertial use.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.1909-1918
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• 2016

This paper presents a unified framework for joint Convolutional Neural Network (CNN) based vehicle detection by leveraging multi-spectral image pairs. With the observation that under challenging environments such as night vision and limited light source, vehicle detection in a single color image can be more tractable by using additional far-infrared (FIR) image, we design joint CNN architecture for both RGB and FIR image pairs. We assume that a score map from joint CNN applied to overall image can be considered as confidence of vehicle existence. To deal with various scale ratios of vehicle candidates, multi-scale images are first generated scaling an image according to possible scale ratio of vehicles. The vehicle candidates are then detected on local maximal on each score maps. The generation of overlapped candidates is prevented with non-maximal suppression on multi-scale score maps. The experimental results show that our framework have superior performance than conventional methods with a joint framework of multi-spectral image pairs reducing false positive generated by conventional vehicle detection framework using only single color image.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.113-120
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• 2017

In this paper, we present a night-time vehicle detection method using CNN (Convolutional Neural Network) classification. The camera based night-time vehicle detection plays an important role on various advanced driver assistance systems (ADAS) such as automatic head-lamp control system. The method consists mainly of thresholding, labeling and classification steps. The classification step is implemented by existing CIFAR-10 model CNN. Through the simulations tested on real road video, we show that CNN classification is a good alternative for night-time vehicle detection.