• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.2677-2685
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• 2013

차량에서 수집된 차량 운행 데이터는 차량에서 발생한 영상 데이터 및 센싱 데이터가 그대로 기록된 것이기 때문에 외부에서 차량에서 일어나는 일을 분석하여 판단할 수 있는 객관적인 데이터로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 차량의 움직임 및 운전자의 조작 상태를 감지하고 분석하여 실제 도로 상황에서 차량 충돌 사고가 발생했을 때, 차량의 움직임, 운전자의 각종 조작상태, 충돌 펄스 및 충돌과 관련된 신호들을 감지하고 저장하여 분석하는 사고 상황감지 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안한 시스템에서는 충돌 직전 운전자의 반응, 차량의 조작 상태 및 물리적인 움직임에 대한 정보를 제공한다. 이렇게 수집하여 분석한 차량 운행 데이터는 충돌 사고가 발생했을 때, 사고 원인을 규명하고 공정한 사고처리에 이용할 수 있으며, 운전자의 운전 습관을 파악하여 잘못된 운전 습관의 교정 및 유류비 절감 등의 효과를 얻을 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.157-167
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• 2023

본 연구에서는 분산 컴퓨팅 및 개별 디바이스 활용을 통해 개인 정보 보호에 특화된 학습방법인 연합학습 방법론을 기반으로, 모바일 내비게이션 애플리케이션에서 수집된 대규모의 운전자 데이터를 이용하여 경로 선택 예측 모델을 수립하는 방법에 대해 고찰한다. 경로 선택 모델링에서 활용될 수 있는 운전자 데이터의 전처리 및 분석 방법을 수립하고, 서포트벡터머신(SVM) 및 다층 퍼셉트론(MLP)과 같이 기존에 널리 활용되는 학습 방법과 연합학습 방법의 성능과 특성을 비교한다. 분석 결과 연합학습을 통한 모델 성능은 중앙 서버 기반의 모델과의 비교에서 예측 정확도 측면의 차이가 거의 없는 것으로 나타났으나, 개별 데이터가 충분히 확보되는 경우 연합학습 모델과 같은 개인화 모델의 성능이 개선될 수 있다는 점을 확인하였다. 연합학습 모델은 본 연구의 경로 선택 모델링 사례와 같이 모빌리티 부문의 데이터 프라이버시 문제가 중요한 분야에서 대규모 데이터 처리를 필요로 하는 경우에 그 활용 가치가 매우 높을 것으로 기대된다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제21권1호
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• pp.1-8
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• 2013

Recently, the automotive technology has developed with electronics and information technology as convergence technology while vehicles had been regarded as machines. Moreover, vehicles are becoming more intelligent and safer devices, assembly of advanced technologies by customers' demand. Even though all of installations of vehicle have attracted as diverting devices, it cause drivers' mistakes like delay of response on traffic condition. Here, we proposed the Field Operational Test (FOT) environment which could be used as driving and road conditions collector(Vehicle motion, Traffic condition, Driver input, Driver state, etc.) for researches about Driver Friendly Intelligent System(SCC, LDWS, etc.), Human Vehicle Interface(Driving Workload, etc.) and Economic Drive Model. Furthermore driving patten and fuel consumption patten of drivers were analyzed by measured data and direction of future research was suggested.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2005년도 International Meeting on Information Displayvol.II
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• pp.1436-1439
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• 2005

A novel current-type data driver for active matrix organic light emitting diode (AMOLED) is proposed for current uniformity enhancement among its output channels. New architecture is composed of shadow DACs that precharge output stages, a single-real DAC that correct the output level to a real target current level and output stages that operate in 3 states of sampling, correcting and driving. Simulation results show that the proposed driving method and circuits improve the current uniformity among output channels of a current-type driver IC.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제9권1호
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• pp.74-77
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• 2011

PSPICE modeling of a commercial LED driver IC (TOP245P) and PC817A optocoupler is proposed for the switch-mode power supply (SMPS) (applicable to LED driver) design and simulation. An analog behavioral model of the TOP245P IC including the shunt regulator, under-voltage(UV) detection, over-voltage(OV) shut-down and SR flip-flop is developed by using PSPICE. The empirical equation of PC817A current transfer ratio (CTR) is fitted from the datasheet of PC817A. Two types of SMPSs are simulated with the averaged-model and switching-model. The simulation results by the proposed PSPICE models are in good agreement with those in the data sheet and an experimental data.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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• pp.583-586
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• 2009

A 14.1" XGA (1024${\times}$768) LCD panel with Integrated Black Data Insertion (IBDI) has been world first developed successfully based on the integrated amorphous Silicon TFT gate driver which we previously introduced. The notable features compared with the conventional integrated a-Si TFT gate driver circuit are that the circuit consists of Dual buffer, Carry buffer structure, and Q-node cross charging for stable signal scanning characteristic and prevention of coupling between signal lines.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.23-34
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• 2023

대리운전 시장의 요금체계는 이용자의 대리운전 서비스 요청 시, 주위 대리운전 기사의 수, 대리운전 서비스 이용자 수, 날씨 등의 다양한 영향에 의해 실시간으로 변하는 Dynamic Pricing의 특징이 있다. 불확실한 변동성은 대리운전 서비스 요금을 상승시켜 고객의 이탈과 대리운전 기사의 배차거부를 유발하는 주된 원인이 되며, 이러한 문제를 해결하기 위해 적절한 수요를 예측하고 선제적으로 대응하기 위한 수요 예측모형의 도입이 요구된다. 본 연구에서는 대리운전 서비스 이력 데이터를 활용하여 지역별, 시간대별 대리운전 서비스 수요를 예측하는 모형을 제시한다. 이후 실제 대리운전 서비스 이력 데이터를 활용하여 시간과 요일에 따른 조건부 확률을 구축하고 이를 예측 모형과 결합한 Time-Series with Conditional Probability 방법론을 제안하였으며 실험을 통해 SARIMA, Prophet의 기존 시계열 모형보다 성능이 우수함을 검증하였다. 본 연구는 제안된 방법론을 통해 구축된 수요 예측 모형을 활용하여 대리운전 서비스의 단기 전략 수립에 활용할 수 있다는 시사점이 있다.

• 한국철도학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.575-583
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• 2011

철도 지선 구간의 유지보수 비용을 최소화하기 위해 ICT 기반 차상제어시스템을 개발 중이다. 이 시스템은 기존의 열차제어방식과 달리 선로 주변 신호기와 고정폐색장치를 없애고 이동폐색방식을 적용하며 차상에서 선로전환기와 건널목을 제어하는 방식이다. 본 논문의 목적은 ICT 기반 차상제어시스템 개발 이전에 고려해야 할 주요 운영 이슈 사항을 분석하며 주요 대상은 열차운행준비, 운전 편의성, 관제역할, 폐색방식, 그리고 운영비용을 고려하였다. 열차 출발 전에 기관사가 DMI를 통해 입력하여야 할 입력데이터를 정의하였고 관련 업무 프로세스를 UML 도구를 활용하여 설계하였다. 기관사의 운전 편의성 측면에서는 역 진입 시의 제동시점 지원 필요성과 기관사의 원활한 운전 훈련을 위한 운전시뮬레이터가 필요하다. 기관사가 선로전환기와 건널목을 직접 제어하는 업무절차를 UML 도구로 설계하였다. 기존 운영 방식과의 차이를 확인하기 위해 고정폐색방식과 이동폐색방식 간에 비교 분석하였으며, 비용 측면에서는 기존방식과 ICT 방식의 신호설비에 따른 유지보수 비용 이점을 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.739-742
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• 2010

차량용 멀티미디어 네트워크 시스템의 증가로 인해 MOST 인터페이스 모듈의 수요가 증가하고 있다. MOST 장치는 네트워크 컨트롤러인 INIC 부분과 마이크로 컨트롤러의 EHC 부분으로 구성된다. MOST 장치를 개발함에 있어서 EHC에서 INIC을 통하여 MOST 네트워크로의 효율적인 데이터 송수신을 하기 위해서는 적절한 장치 드라이버의 구현이 요구된다. 본 논문에서는 MOST 네트워크 컨트롤러가 지원하는 I2C, MediaLB, I2S 통신방식 중 MOST 네트워크상의 각 노드간 상태 및 제어 메시지를 전달하는데 이용하는 I2C 통신 드라이버 구현 방안을 제시한다. INIC을 통한 MOST 네트워크와의 효과적인 통신을 위해서 NetService API와 연계하여 I2C 통신 드라이버를 구현한다. 본 연구에서는 I2C 통신의 low level driver의 구현을 위해 MOST 오디오 인터페이스 장치에 통신드라이버 소스를 포팅함으로써 테스트 하였으며, 향후 이에 대한 연구를 확장하여 OS 기반의 MOST 장치에 대한 다양한 드라이버를 개발할 예정이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.173-182
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• 2021

본 논문에서는 운전자의 주의산만을 유발하는 운전자, 탑승자의 동작을 분석하고 핸드폰과 관련된 운전자의 행동 10가지를 인식하였다. 먼저 주의산만을 유발하는 동작을 환경 및 요인으로 분류하고 관련 최근 논문을 분석하였다. 분석된 논문을 기반으로 주의산만을 유발하는 주요 원인인 핸드폰과 관련된 10가지 운전자의 행동을 인식하였다. 약 10만 개의 이미지 데이터를 기반으로 실험을 진행하였다. SURF를 통해 특징을 추출하고 3가지 모델(CNN, ResNet-101, 개선된 ResNet-101)로 실험하였다. 개선된 ResNet-101 모델은 CNN보다 학습 오류와 검증 오류가 8.2배, 44.6배가량 줄어들었으며 평균적인 정밀도와 f1-score는 0.98로 높은 수준을 유지하였다. 또한 CAM(class activation maps)을 활용하여 딥러닝 모델이 운전자의 주의 분산 행동을 판단할 때, 핸드폰 객체와 위치를 결정적 원인으로 활용했는지 검토하였다.