• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.2153-2159
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• 2013

자동차를 안전운행하기 위해선 운전자는 항상 자동차 상태를 점검해야 한다. 많은 현대인이 자신의 주된 업무 이외에 시간을 따로 할애하여 전문 정비 업소에 방문해 자신의 자동차 상태를 점검받는 것은 정말 어려운 일이다. 지속적으로 자동차 상태를 점검 받지 못하면 운전자 자신의 생명은 물론 주변의 상황까지 어렵게 만드는 큰 사고를 발생할 가능성이 크다. 이를 방지하기 위해 운전자 스스로 자동차 상태를 손쉽게 확인 할 수 있게 도와주는 점검 도구 및 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 운전 중 변화하는 데이터(위치 및 자동차 내부 데이터)를 근거로 주행정보를 기록 후 스마트폰을 활용해 운전자가 스스로 자동차 상태를 손쉽게 점검할 수 있고, 좀 더 나아가 인터넷을 이용해 주행정보를 전문 정비업소에게 공유하여 자동차 상태를 자세히 점검 받을 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권6호
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• pp.149-161
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• 2009

차량의 전자제어 시스템은 운전자의 안전을 확보하려는 법률적, 사회적 요구에 발맞추어 빠르게 발달하고 있으며, 하드웨어의 가격하락과 센서 및 프로세서의 고성능화에 따라 레이더, 카메라, 레이저와 같은 다양한 센서를 적용한 다양한 운전자 지원 시스템 (Driver Assistance System)이 실용화되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCD 카메라로부터 취득되는 영상을 이용하여 실험차량의 주행 차선 및 주변에 위치하거나 접근하는 차량을 인식할 수 있는 프로그램을 개발하였으며, 선행 연구에서 개발된 위험운전 판단 알고리즘과 통합하여 위험운전에 대한 원인 및 결과를 분석 할 수 있는 Vision 시스템 기반 위험운전 분석 프로그램을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 위험운전 분석 프로그램은 위험운전판단 알고리즘의 판단변수인 차량 거동 데이터와 차선 및 차량인식 프로그램에서 획득된 정보와 융합하여 위험운전 행위의 원인 및 결과를 효과적으로 분석할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제52권6호
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• pp.355-365
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• 2019

Objectives: In rural areas of Korea, where public transportation infrastructure is lacking and alternative systems are poor, the elderly experience inconveniences in using healthcare, although their need is high. This study aimed to analyze the association between the convenience of transportation and unmet healthcare needs among the rural elderly. Methods: The data used were collected in the 2016 Community Health Survey among rural elderly individuals aged 65 or older. Dependent variable was the unmet healthcare needs, explanatory variable was the convenience of transportation. The elderly were divided into 3 groups: with no driver in the household, with a driver, and the elderly individual was the driver (the self-driving group). Covariates were classified into predisposing, enabling, and need factors. They included gender, age, education, income, economic activity, household type, motor ability, subjective health level, number of chronic diseases, anxiety/depression, and pain/discomfort. The data were analyzed using logistic regression and stratification. Results: A significant association was found between the convenience of transportation and unmet healthcare needs. When examined unadjusted odds ratio of the group with a driver in the household, using the group with no driver as a reference, was 0.61 (95% confidence interval [CI], 0.54 to 0.68), while that of the self-driving group was 0.34 (95% CI, 0.30 to 0.38). The odds ratios adjusted for all factors were 0.69 (95% CI, 0.59 to 0.80) and 0.79 (95% CI, 0.67 to 0.91). Conclusions: We confirmed a significant association between inconvenient transportation and unmet healthcare needs among the rural elderly even after adjustment for existing known factors. This implies that policies aimed at improving healthcare accessibility must consider the means of transportation available.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 B
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• pp.719-720
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• 2006

In the mechanical system, optimization of motion control is very essential in the aspect of automation technique progress. In the servo system, the function of controller is very important but most of the controllers have played only the role of pulse generator because the controller with main function is very expensive. In this thesis, the system was composed of PC, commonly used driver AC servo motor and a produced control board. The PC transmit a gain, a locus data to a driver and controller. At the same time, it converts imformation from the controller and convert them into data and offer an output with graph. The role of a controller is to trasmit a locus data to a driver and counting the pulse on the phase of an encoder to the PC. We have performed the experiment in order to confirm with variable PID parameter capable of the optimization of gain tuning with the counting of feedback control sensor signal with regard to the external interface into the system, such as torque. Based on the experiment result, we have confirmed as follows: First, it was confirmed that we could easily input control factors P.I Gain, constant $K_P,\;K_I$ into PC. Second, not only pulse generator function was possible, but with this pulse it was also possible to count using software with PIC chip. And third, using the multi-purpose PIC micro chip, simple operation and the formation of small size AC Servo Controller was possible.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.102-109
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• 2003

Safety and comfort are importance concepts for designers of vehicle seats and instrument panels. There have been a lot of researches on comfortable sitting postures, however, relatively a few researchers have tried to find a desirable driving posture in consideration of both comfort and safety. This study investigates a relationship between comfort and safety of sitting posture of a driver. Since a seat is closely related to comfort, the angular data of comfortable sitting posture were obtained through the correlation between the seat and the driver. In order to acquire the data of safe sitting posture, computer simulations were performed for various seatback angles. Based on comparing and analyzing the data obtained, the optimal sitting posture is suggested for both comfort and safety aspects.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제18권4호
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• pp.115-120
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• 2010

The reduction rate of fuel consumption by showing the fuel injection data for driver was measured in this study. The fuel injection data are composed of injection period, real time fuel economy and average fuel economy. The fuel consumption was measured by processing the voltage signal of injector and driven distance by GPS sensor. The fuel consumption was reduced by driving more carefully, i.e driving more steady without sudden acceleration and deceleration watching these fuel injection data. The reduction rate was up to 37% and the rate increased as the driver is customed to this driving pattern.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1306-1311
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• 2013

차량 운전자는 안전을 위해 항상 자신의 차량의 상태를 점검하고 파악하는 것이 필수이다. 운전자가 자동차의 상태를 알려고 하면 자동차 네트워크인 OBD-II와 연결되는 OBD-II 커넥터를 이용하여 자동차 실시간 제어 데이터를 이용해 자동차의 상태를 알 수 있다. 하지만 OBD-II의 데이터를 가져오는 커넥터는 스마트 디바이스(스마트폰, 블랙박스, EDR등)에 연결되는 통신 연결 방식이 각각 다르다. 차량 운전자가 스마트 디바이스를 다른 장치(안드로이드->아이폰, 아이폰->안드로이드 등)으로 바꾸게 되면 커넥터 또한 바뀌어서 새로 구매를 해야 하는 불편함이 존재 한다. 본 논문은 이러한 단점을 보완 하고자 각 장치에서 대부분 사용되어 지는 Bluetooth와 Wifi, WCDMA 모듈을 통합하여 사용자가 1개의 리더기 만으로도 어느 장치에서든지 OBD-II네트워크에서 자동차 실시간 제어 데이터를 알 수 있는 OBD-II 네트워크의 리더를 위한 통합 하드웨어를 구현 하였다.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2005년도 International Meeting on Information Displayvol.I
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• pp.531-534
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• 2005

This paper presents a new data line sharing technique for TFT-LCD panels. This technique reduces the number of data driver IC's to half by having two adjacent pixels share the same data line. This in turn doubles the number of gate lines, which are integrated directly on the glass substrate of amorphous silicon for further cost reduction and more compactness. The proposed technique with new pixel array structure was applied to 15.4 inch WXGA TFT-LCD panels and has proven that the number of driver IC's were halved with nearly 41% circuit cost reduction and 5.3% reduction in power consumption without degrading the image quality.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.439-448
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• 2021

교통사고 원인 중 가장 큰 비율을 차지하는 것이 운전자의 부주의로서 이를 검출하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문은 부주의한 운전자를 정확히 검출하고, 검출된 운전자의 모습에서 가장 특징적인 영역을 선정(Localize)하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 운전자의 부주의를 검출하기 위해서 CAM(Class Activation Map) 기반의 전체 클래스를 분류하는 CNN 모델과 이 모델에서 혼동하거나 공통된 특징 영역을 갖는 클래스들에 대한 상세 분류가 가능한 네 개의 서브 클래스 CNN 모델을 계층적으로 구성한다. 각 모델에서 출력한 분류 결과는 CNN 특징맵들과의 매칭 정도를 표현하는 새로운 특징으로 간주해서 수평적으로 결합하고 학습하여 분류의 정확성을 높였다. 또한 전체 및 상세 분류 모델의 분류 결과를 반영한 히트맵 결과를 결합하여 이미지의 특징적인 주의 영역을 찾아낸다. 제안한 방법은 State Farm 데이터 셋을 이용한 실험에서 95.14%의 정확도를 얻었으며, 이는 기존에 동일한 데이터 셋을 이용한 결과 중 가장 높은 정확도인 92.2%보다 2.94% 향상된 우수한 결과이다. 또한 전체 모델만을 이용했을 때 찾아진 주의 영역보다 훨씬 의미 있고 정확한 주의 영역이 찾아짐을 실험으로 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.35-43
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• 2023

운전 중 감정 인식은 사고를 예방하기 위해 꼭 필요한 과제이다. 더 나아가 자율 주행 시대에서 자동차는 모빌리티의 주체로 운전자와의 감정적인 소통이 더욱 요구되고 있으며 감정 인식 시장은 점점 확산되고 있다. 이에 따라 본 연구 방안에서는 수집하기 비교적 용이한 데이터인 심리데이터와 행동 데이터를 이용해 운전자의 감정을 분류하는 인공지능 모델을 개발하고자 한다. 오토인코더 모델을 통해 잠재 변수를 추출하고, 이를 본 분류 모델의 변수로 사용하였으며, 이는 성능 향상에 영향을 미침을 확인하였다. 또한 기존 뇌파 데이터를 포함했을 때 보다 본 논문이 제시하는 프레임워크를 사용하였을 때 성능이 향상됨도 확인하였다. 최종적으로 심리 및 개인정보데이터, 행동 데이터만을 통해 운전자의 감정 분류 정확도 81%와 F1-Score 80%를 달성하였다.