• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.868-871
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• 2016

최근 IoT를 활용한 웨어러블 기기 및 무인 이동체에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 무인 이동체는 IT 기술들의 집약체라고 할 수 있다. 로봇, 자율 주행, 장애물 회피, 데이터 통신, 전력, 영상 처리 등의 기술들이 합쳐진 것을 무인 이동체 또는 무인 로봇이라고 부른다. 무인 이동체의 최종 목표는 수동이 아닌 자율 주행을 하여 목적지까지 안전하고 신속하게 도달하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 무인 이동체의 기술들 중 하나인 영상 처리 분야를 다루고자 한다. 현재 배터리의 기술로는 무인 이동체가 최대 1시간까지 주행할 수밖에 없다는 것을 감안하여, 전력 소비를 최소한으로 줄이기 위해 소형 컴퓨터인 라즈베리 파이3를 사용하여 영상 인식 시스템을 설계하고자 한다. 제안하고자 하는 시스템은 카메라로부터 받는 영상의 모든 것을 인식하는 시스템을 목표로 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.267-270
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• 2021

자동차 진단을 위해서는 자동차 전자 장치인 ECU(Electronic Control Unit)로 구성된 전자 장치를 통해 다양한 통신방식을 활용하여 ECU 내 또는 ECU 간 진단 데이터를 수집하고 진단데이터를 관리하여 이뤄지고 있다. 통신 방식으로는 LIN, CAN, FlexRay 등이 주로 사용되고 있다. 최근에는 Ethernet 기반으로 유선/무선 통신을 활용하고 있다. 자동차 진단을 수행하려면 ECU에서 발생되는 진단코드를 알고 있어야 하고, 진단통신을 이용하여 진단 데이터를 수집할 수 있어야 가능하다. 또한, 자동차 진단에 필요한 응용소프트웨어가 구성되어야 ECU로부터 진단데이터를 관리할 수 있다. 많은 자동차 제조사가 자동차 전장 표준인 AUTOSAR 표준을 기반으로 ECU를 제작하고 있으면, 소프트웨어 구조 또한 표준에 따라 적용될 수 있도록 구성되어 있다. 본 논문에서는 AUTUSAR 표준의 자동차 진단 통신 방식을 이해하고 진단 데이터 구성과 처리 방식에 대해서 연구하였으며, 소프트웨어 컴포넌트와 진단통신, 진단 이벤트 처리에 대한 내용에 대해서 연구하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권9A호
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• pp.2391-2401
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• 1998

본 논문에서는 차량의 각종 Data 송/수신용 L-Band (1435MHz~1535MHz) 무지향성 원편파 안테나의 설계연구를 수행하였다. 기존의 직선편과 안테나가 장애물 및 지면의 반사잡음의 영향으로 수신신호 크기가 감쇄되어 시험로 일부지역에서 신호손실을 초래하여 안테나 교체가 필요하였다. 그래서 반사의 의한 신호감쇄가 적은 원편파 안테나 특성과 이론적인 배경 및 설계원리를 연구하여 안테나를 제작하였고, 복사특성 실험을 통하여 설계치 보다 우수한 성능을 확인하였다. 또한 차량성능 원격측정 시스템을 이용하여 실차 실험한 직선편파 안테나와 비교하여 수신레벨이 5dB이상 향상됨과, 시험로 전지역에서 신호의 손실없이 획득 가능함을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권11호
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• pp.263-270
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• 2019

최근 주목받는 기술인 차량 클라우드 컴퓨팅은 운전자들에게 다양한 차량 응용 어플리케이션을 위한 클라우드 서비스를 제공해 줄 수 있다. 차량 클라우드는 각각의 차량들이 보유한 리소스를 서로 공유하는 차량들의 집합이다. 차량 클라우드를 형성하기 위해 차량들은 차량 대 차량(Vehicle-to-Vehicle) 통신을 통해 서로 협력해야 한다. 차량 클라우드 형성을 위해 협력하는 차량들은 각각의 속도와 이동 방향 및 현재 위치가 다르므로 차량 클라우드는 다중 홉에 걸쳐 형성되어야 한다. 다중 홉 통신을 이용한 차량 클라우드 형성은 간헐적인 무선 연결성과 제한된 리소스를 보유한 차량의 수가 적은 환경으로 인해 차량 클라우드의 형성이 어렵다. 따라서, 다중 홉 통신 방식을 이용한 차량 클라우드 형성은 차량 간 통신의 안정성을 높여 클라우드의 형성 및 서비스 효율을 높이고, 서비스 지연시간 및 차량 간 교환 패킷의 수 등에서 개선 방안이 필요하다. 본 논문은 요청 차량과 가용 리소스를 제공하는 제공 차량들 간의 연결 시간을 고려하여 클라우드 형성 및 서비스 효율을 높이고 서비스 지연과 전송 패킷의 수를 줄이는 다중 홉 클라우드 형성 방안을 제안한다. 제안 방안은 차량들 사이의 연결 시간을 기반으로 홉과 홉을 연결하기 위한 중간 차량을 선택하여 다중 홉 차량 클라우드 형성의 실패율을 감소시킨다. 다양한 환경에서 수행된 시뮬레이션은 제안 방안이 기존의 방안보다 향상된 성능을 보이는지 검증한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.23-30
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• 2010

본 논문은 WCDMA, HSDPA 및 WiBro와 같은 광역무선통신망 기반의 V2I2V 차량통신시스템을 구현하여 차량통신시스템의 실제 도로주행 실험을 통해 이동차량과 위치관리서버 사이의 다양한 성능인자에 대한 실험적 성능을 측정하였다. GPS가 탑재된 이동차량 내 클라이언트와 각 이동차량의 위치 추적을 위한 위치 관리 서버 사이의 RTT, 종단간 전달지연 및 기타 성능인자들을 측정하였다. 이동차량이 도심지에서의 운행 시 차량의 이동속도별, 광대역통신망의 종류별 성능인자들을 측정하고 분석하였다. 본 연구 결과는 광역무선통신망 기반의 차량통신시스템을 이용한 서비스 지원 시, 차량통신을 이용한 교통 안전정보 서비스의 지원 가능성을 판단할 수 있는 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권12호
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• pp.1978-1984
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• 2016

본 논문에서는 영상의 대비효과를 부각시키는 CLAHE(Contrast-Limit Adaptive Histogram Equalization)를 적용한 Adaboost 기반 방법을 통해 우천 상황에서 강인한 차량 검출 방법을 제안한다. 본 논문에서는 차량 검출의 효과적인 실시간 동작을 위해 2가지를 제안하였다. 먼저 영상의 RGB값을 통해 우천 상황 여부를 판단하여 검출 방법을 선택할 수 있도록 하여 연산량을 줄이는 것과 CLAHE를 이용한 영상 처리를 통해 영상 내에 차량의 후미등을 검출하여 관심영역을 지정해주는 방법을 제안했다. 또한 본 논문에서는 기존에 차량 검출 방법으로 제시되었던 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model), 옵티컬 플로우(Optical Flow)와 Adaboost(Adaptive boosting)의 우천 상황에서의 차량 검출율을 비교하여 최종적으로 Adaboost를 선택한 이유를 설명했다. 본 논문 실험 결과는 CLAHE 미적용 시 정확율과 재현율은 각각 0.83, 0.77 이었고, CLAHE 적용 시 0.85, 0.87로 적용했을 때 정확율과 재현율에서 약 2%, 13% 향상되었다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.63-68
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• 2010

인공위성 구조체는 발사환경과 궤도환경하에서 탑재체 및 여러 구동기 등을 안전하게 지지할 수 있도록 설계되어야 한다. 위성체의 형상설계가 이루어지면 상세설계를 위하여 발사체에서 공급하는 규격에 의한 준정적하중을 사용하여 구조해석을 수행한다. 이 때 준정적하중을 이용하여 설계된 위성체의 구조 건정성을 확인하기 위하여 발사체 업체는 위성체와 발사체를 연성한 후 연성하중해석을 수행한다. 현재 개발중인 위성체의 경우, 연성하중해석을 수행하기 위하여 위성체 모델을 Craig-Bampton 모델로 축약한 후, 발사체 제작업체로 전달하였다. 발사체 제작업체에서는 위성체 모델과 발사체 모델을 이용하여 연성하중해석을 수행하였으며, 가속도 결과와 변위결과를 계산하여 이를 전달하였다. 전달받은 가속도 결과와 변위결과로부터 위성체는 안전하게 설계되었으며, 위성체 내/외부에서 간섭이나 충돌의 위험성이 없다는 것을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제26권4호
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• pp.251-264
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• 2008

정확하고 신뢰성 있는 실시간 교통자료의 수집은 다양한 교통운영관리 전략의 구현 및 교통정보제공을 위한 필수요소이다. 본 연구에서는 보다 seamless한 고급 교통정보가공을 위해 차량 간 무선통신기술(Vehicle-To-Vehicle Communication; V2V)을 활용한 새로운 교통정보수집체계를 제안하였다. GPS를 이용하여 개별차량의 주행궤적을 추출하고 V2V를 이용한 교통정보수집 방안을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 교통정보수집체계의 기술적 요구사항분석을 위해 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 평가체계를 개발하였다. 미시적 교통시뮬레이터 AIMSUN으로부터 개별차량의 주행궤적을 추출하고, 이를 이용한 구간통행시간 산출기법을 몬테카를로 시뮬레이션 기반 평가체계에 결합하여 기술적 요구사항을 도출하였다. 구간통행시간 정확도에 영향을 미치는 요인으로서 V2V 및 개별차량 주행궤적 추출이 가능한 equipped vehicle의 market penetration rate, V2V 통신반경, 통행시간 산출주기를 분석하였다. 또한, 제안된 시스템의 기술적 타당성 확인을 위해 prototypical implementation을 수행하였다. 본 연구의 결과물은 보다 seamless하고 정확한 교통정보가공을 위한 차세대 수집시스템 개발 및 구현을 위한 유용한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제15권2호
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• pp.153-163
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• 2013

In recent years, more and more researches have been focusing on trust management of vehicle ad-hoc networks (VANETs) for improving the safety of vehicles. However, in these researches, little attention has been paid to the location privacy due to the natural conflict between trust and anonymity, which is the basic protection of privacy. Although traffic safety remains the most crucial issue in VANETs, location privacy can be just as important for drivers, and neither can be ignored. In this paper, we propose a beacon-based trust management system, called BTM, that aims to thwart internal attackers from sending false messages in privacy-enhanced VANETs. To evaluate the reliability and performance of the proposed system, we conducted a set of simulations under alteration attacks, bogus message attacks, and message suppression attacks. The simulation results show that the proposed system is highly resilient to adversarial attacks, whether it is under a fixed silent period or random silent period location privacy-enhancement scheme.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권8A호
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• pp.639-647
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• 2012

비전 기반의 차량 검출 기술은 자동 주행 보조 시스템에 있어서 가장 중요한 기술 중의 하나이다. 하지만 자동차 외형의 다양성 및 주변 환경의 변화로 인하여 정확하고 신뢰성 있는 차량 검출 시스템의 개발은 여전히 해결해야 될 문제로 남아 있다. 일반적으로 차량 검출 시스템은 두 단계로 구분할 수 있다. 차량 후보 영역을 검출하는 가설 생성(Hypothesis Generation(HG)) 단계와 가설 생성 단계에서 검출된 영역을 검증하는 가설 검증(Hypothesis Verification(HV)) 단계이다. 차량 검출은 HV 단계에서 최종적으로 검증 및 결정되기 때문에, HV 단계의 성능에 의하여 차량 검출의 성능이 결정되게 된다. 따라서, 본 논문에서는 축소 다변수 다항식 분류기(reduced multivariate polynomial pattern classifier(RM))를 HV 단계에 이용하여 고속 차량 검출 시스템을 구성하였다. 실험 결과 RM 분류기가 SVM 분류기 기반의 차량 검출 시스템보다 처리 속도 측면에서 월등한 성능을 보여 실시간 처리 기반의 차량 검출 시스템에 적합하다.