• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권11호
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• pp.5299-5320
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• 2019

Interest in self-driving vehicle research has been rapidly increasing, and related research has been continuously conducted. In such a fast-paced self-driving vehicle research area, the development of advanced technology for better convenience safety, and efficiency in road and transportation systems is expected. Here, we investigate research in self-driving vehicles and analyze the main technologies of driverless car software, including: technical aspects of autonomous vehicles, traffic infrastructure and its communications, research techniques with vision recognition, deep leaning algorithms, localization methods, existing problems, and future development directions. First, we introduce intelligent self-driving car and road infrastructure algorithms such as machine learning, image processing methods, and localizations. Second, we examine the intelligent technologies used in self-driving car projects, autonomous vehicles equipped with multiple sensors, and interactions with transport infrastructure. Finally, we highlight the future direction and challenges of self-driving vehicle transportation systems.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권7C호
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• pp.538-543
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• 2012

주행 중 차량내의 음성인터페이스 에서 음성인식기의 성능은 가장 중요한 부분이다. 본 논문은 차량내 음성인식기의 성능 평가를 자동화하기 위한 플랫폼의 개발에 대한 것이다. 개발된 플랫폼은 주 프로그램, 중계 프로그램 데이터베이스 관리, 통계산출 모듈로 구성된다. 성능 평가에 있어 실제 차량의 주행 조건을 고려한 시뮬레이션 환경이 구축되었고, 미리 녹음된 주행 노이즈와 발화자의 목소리를 마이크를 통해 입력하여 실험하였다. 실험 결과 제안하는 플랫폼에서 얻어진 음성인식 결과의 유효성이 입증되었다. 제안한 플랫폼으로 사용자는 음성인식의 자동화와 인식결과의 효율적인 관리 및 통계산출을 함으로서 차량 음성인식기의 평가를 효과적으로 진행할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권2호
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• pp.349-354
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• 2015

본 논문은 차량감지를 위해 자기센서를 이용하여 자기신호를 측정하고 형상을 분석한 결과에 관한 것이다. 자기센서는 하니웰사의 MR센서를 이용하였고, 센서의 성능을 알아보기 위해 3축의 길이가 1.2 m인 자기장 발생장치를 제작하여 자기장 감지능력을 측정하였다. 차량감지는 주행차로와 비 주행차로에 센서를 설치한 후 감지여부와 차체의 크기가 다른 7개 차량에 대해서 자기장을 측정하였다. 또한 SUV와 소형 차량의 주차구역과 비 주차구역에 센서를 설치하고 자기장 형상을 분석하였다. 마지막으로 차량의 각 부분별 자기장 형상을 측정하였다. 측정 결과 주행차로에 자기장 형상은 비 주행차로의 경우보다 자기장 첨두치가 크며 복잡한 형상을 보여 센서의 설치 위치로 주행차로와 주행차의 방향을 구분할 수 있었으며, 차체가 클수록 자기장의 변화가 커서 차량 종류를 식별할 수 있었다. 또한 차량의 각 부분별 자기장의 변화를 측정하여 형상을 분석하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.162-165
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• 2012

본 논문에서는 차량의 흐름을 지체시키는 병목 지점에서 차량의 연료소비 감소를 위한 WAVE 방식 기반 V2V 및 V2I 의 정보 통신 기술을 이용하여 차량의 상대적인 속도를 제어하는 방법을 제안하였다. 연비 효율 비교 분석을 위한 모델을 제시하여 주기적으로 차량의 정차를 요하는 교통 신호등 방식보다 제안하는 방식이 병목 지점에서 연비 효율이 높아짐을 보였다. 또한 이 방식에서 병목지점에 진입하는 차량 간 속도 제어를 위한 감 가속도 유도 알고리즘을 제시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.53-65
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• 2012

최근 차량내 무선통신이 자동차 산업에서 큰 관심을 받고 있으며 UWB 기술이 차량내 통신 시스템에 유력한 기술로 고려되고 있다. 차량내 통신 채널의 측정과 모델링에 대한 많은 연구가 이루어져 왔으나, 차량내 통신환경에서 다양한 PHY Layer 기술에 대한 성능 분석은 여전히 많은 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문의 목적은 차량내 채널환경에서 IEEE 802.15.4a PHY 시스템의 성능을 분석함에 있다. 새시와 엔진 부분의 채널 모델을 설정하고, 동기식 및 비동기식 수신기의 성능을 시뮬레이션을 통하여 분석하였다.

• 대한교통학회지
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• 제28권4호
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• pp.107-118
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• 2010

본 연구에서는 VANET환경을 기반으로 하여 통행시간정보를 자율적으로 자가추정하는 기법을 제안하였다. 최근 무선통신기술은 주행 중인 차량들 간의 통신이 가능한 수준으로 발전되었다. 교통분야에서는 무선통신 기술을 기반으로 하여 자료를 수집하고 정보를 생성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 개별차량(Agent)을 기반으로 하여 자차(Subject Vehicle)에서 필요한 자료를 수집하고, 정보를 생성하는 시스템을 구상하였다. 개별차량 내에서 운전자에게 정보제공을 하기 위해 수행되는 과정을 자료수집, 정보생성, 정보제공 단계로 구분하였으며, 각 단계에서의 자료처리 과정을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 통행시간 산출 방법론은 자차에서 수집된 자료를 이용하는 방법과 선행차량에서 수집된 자료를 이용하는 방법으로 구분되며, 두 방법론을 이용하여 추정한 통행시간을 통합하여 현장에 적용시 보다 정확한 정보를 제공할 수 있는 방법론을 제시하였다. 개별차량(Agent)기반 정보생성 방법론은 운전자가 필요로 하는 정보의 생성 및 제공을 개별적으로 수행하기 때문에 보다 운전자 중심적인 접근이 가능하다. 또한, 교통관제센터, RSE를 이용한 방법론 보다 정보의 생성 및 갱신이 자유롭기 때문에 교통상황의 급격한 변화에 대응하기 수월할 것으로 판단된다. 본 연구에서 제시한 자율적 자가추정 통행시간 산출방법론은 도래하는 유비쿼터스 교통시스템에서 보다 정확하고 교통상황의 변화에 신속한 대처가 가능한 통행시간 추정기법으로 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.107-118
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• 2016

2020년경 우리에게 모습을 보이게 될 5G 이동통신은 IoT, V2X 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공할 것으로 예상되며, 이러한 서비스를 제공하기 위한 요구사항은 꾸준히 수준을 높여오던 고속 데이터 속도 외에도, 신뢰도, 그리고 실시간 서비스를 위한 지연 감소 등이 가장 중요한 고려사항이 될 것으로 전망된다. 이러한 이유는 5G의 주요 응용분야로 고려되는 분야인 M2M, IoT, Factory 4.0 등의 서비스를 위해서는 기존의 속도뿐 아니라, 특히 지연 및 신뢰성이 매우 중요하게 고려되어야 한다. 특히, 교통관제 등 자동차를 기반으로 하는 다양한 V2X(Vehicle to X)를 활용한 지능형 교통관제 시스템 및 서비스에서는 요구사항이 가장 높은 수준으로 고려될 수 있다. 5G 이동통신을 위하여 세계 각국의 표준화 기구들은 서비스를 규정하고 이를 요구사항에 따라 그룹화하여, 서비스의 시나리오 와 기술적 요구사항을 도출하였고, 최근에는 이러한 시나리오를 위한 요구사항의 수준이 어느 정도 합의에 다다르고 있다. 도출된 서비스 시나리오는 5개이며 이는 다음과 같다. 첫 번째 시나리오는 빠른 데이터 전송이 필요한 서비스로 가상 사무공간의 3차원 정보의 전송을 위해 높은 품질의 데이터를 요구한다. 두 번째 시나리오는 운동장, 콘서트장, 백화점과 같이 군중이 몰린 곳에서도 합리적인 이동통신 광대역 서비스 제공하는 경우이며, 세 번째는 이동 중에 일정 수준의 서비스를 제공하는 경우이고, 네 번째 경우는 지연 및 신뢰도에 대한 매우 강한 요구사항을 갖는 경우이며, M2M 통신과 같이 실시간성 보안 및 산업을 위한 응용 등의 예가 해당된다. 마지막으로 다섯 번째는 유비퀴터스 통신의 예이며, 다양한 요구사항을 가진 많은 수의 디바이스에 대한 효과적인 조정하는 경우를 예로 들 수 있다. 5G 통신은 또한 차세대 망의 구조를 고려하여 SDN(Software Defined Network)기반의 구조를 채택하고 있는데, 이러한 망의 구조는 지연과 신뢰도와 밀접한 관계를 갖고, 최악조건의 경우를 위한 SDN을 고려한 망 구조측면의 검토가 필요하다. 다양한 요구사항 중 5G에서 가장 주요시 고려 되어야 할 지연 및 신뢰도에 가장 적합한 시나리오는 지능형 교통 시스템 및 서비스 환경에서의 응급상황이다. 자동차는 매우 빠른 속도로 5G의 작은 셀들을 지나가고, 응급상황에 전달해야 하는 메시지는 매우 짧은 시간에 전달 및 처리되어야 하는 시나리오로 지연에 민감한 최악조건의 대표적인 예라고 생각할 수 있다. 본 논문에서는 V2X의 응급상황에서 SDN 망 구조 및 정보흐름의 규모에 대한 시뮬레이션을 통하여 시스템 수준의 분석을 진행하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.69-73
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• 2017

본 논문에서는 기계학습 기반의 실시간 이미지 인식 알고리즘을 개발하고 개발한 알고리즘의 성능을 테스트 하였다. 실시간 이미지 인식 알고리즘은 기계 학습된 이미지 데이터를 바탕으로 실시간으로 입력되는 이미지를 인식한다. 개발한 실시간 이미지 인식 알고리즘의 성능을 테스트하기 위해 자율주행 자동차 분야에 적용해보았고 이를 통해 개발한 실시간 이미지 인식 알고리즘의 성능을 확인해보았다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.2432-2438
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• 1997

본 논문은 CCD 카메라로부터 얻어진 차량 영상에서 번호판 영역이 일정한 패턴의 광강도를 지니는 특징을 이용하여 번호판 영역을 추출학 문자인식을 개선하기 위하여 단일 역전파 신경망 대신 다중 역전파 신경망으로 차량 번호판 인식 시스템을 구현하였다. 본 논문의 실험 결과, 효율적인 문자 영역의 추출이 가능하고, 기존의 단일 역전파 방법보다 학습 시간이 단축되고 인식율이 향상됨을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권7C호
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• pp.554-564
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• 2012

차량인식은 차량 후보영역 검출단계와 검출된 후보 영역에서 특징을 기반으로 차량을 검증하는 차량 검증단계로 나누어진다. 선형 변환 방식의 특징은 차원 감소 효과와 통계적인 특징을 지니게 되어, 이동이나 회전에 강인한 특성을 갖는다. 선형 변환 방식 중 비음수행렬분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)는 부분 기반 표현 방식으로 차량의 국소적인 특징을 기저벡터로 사용하여 희소성을 갖는 특징을 추출할 수 있기 때문에 도심영상에서 발생하는 차폐 영역에 따른 인식률 저하를 방지할 수 있다. 본 논문에서는 차량 인식에 적합한 NMF 특징 추출 방법을 제안하고, 인식률을 검증하였다. 또한 희소성 제약 조건을 이용하여 기저 벡터에 희소성을 가지는 SNMF(Sparse NMF)와 LVQ2(Learning Vector Quantization) 신경 회로망을 결합하여 차폐 영역에 대한 차량 인식 효율을 기존의 NMF를 이용한 방법과 비교하였다. NMF를 이용하는 특징은 차량이 혼재되어 차폐 영역이 빈번히 발생하는 도심에서도 강건한 특징임을 보였다.