• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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• pp.285-287
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• 2012

근래 정부에서는 차량용 블랙박스의 필요성과 효율성을 인식해 모든 차량에 블랙박스(EDR, Event Data Recorder)를 의무적으로 장착하게 하고, 이를 통해 차량의 운행 정보와 상황을 모니터 및 관리를 할 수 있도록 정부 시책을 신설하고 이를 추진하고 있는 중이다. 특히 차량사고 발생시 이를 시뮬레이션하고 분석할 수 있는 자료가 매우 부족하다. 교통사고의 시뮬레이션 사고 차량의 운행정보뿐만 아니라 주변 운행환경 및 운행여건, 다른 차량의 간섭 등 매우 많은 정보가 필요하기 때문이다. 이에 본 논문에서는 블랙박스 간 Ad-hoc network을 이용해 차량의 정보를 공유 할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 즉, 차량에서 돌발상황이 발생했을 때 발생 차량의 블랙박스 의 정보와 주변 운행하고 있는 차량에 장착되어 있는 블랙박스의 정보를 Ad-hoc network를 통해 사고 발생차량으로 수집, 이를 저장하고 추후사고에 대한 시뮬레이션 에서 이 데이터들을 통해 돌발상황 당시의 주변 차량 흐름과 다른 차량간의 간섭 및 돌발상황 유발 같은 현상을 조금 더 정확하게 시뮬레이션 함으로서 돌발상황에 대한 분석 및 판단에 도움을 줄 것이라 생각한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.895-898
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• 2008

블랙박스 시스템은 평시 및 사고 직전후의 각종 운행 기록 정보, 영상 정보 등 다양한 사고 정보를 저장할 수 있으며 이에 기반하여 교통 사고를 재현해내는 기술에 대한 활발한 연구가 진행 중이다. 본 논문은 USN 환경에서 차량 간 교통사고 발생시 상대 차량 정보를 블랙박스 내에 저장할 수 있는 시스템을 제안한다. 블랙박스에 저장되는 상대 차량에 대한 정보는 각종 사고 발생시 교통 사고 분쟁 해결에 결정적 요인이 될 수 있으므로 그 중요성이 크다. 제안하는 블랙박스 시스템에 저장되는 정보는 차량 고유 번호, 사고 발생 시간 및 위치 등의 정보이고 그 정보는 허가된 사용자에게만 접근 될 수 있다. 본 논문에서는 두 개의 센서 노드를 블랙박스로 가정하고 임의의 충돌 신호를 발생시켜 상대 차량의 정보를 저장하고, 이를 분석하는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 블랙박스 시스템이 사고 차량 정보와 위치, 시간 등을 저장함을 보인다. 수집된 정보는 교통 사고에 대한 과학적인 해석과 사건 재현을 위한 객관적인 정보로 사용 될 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.49-61
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• 2009

차량용 블랙박스는 음성, 영상 및 자동차의 여러 운행정보를 저장하는 매체이며, 이를 근거로 사고의 재구성이 가능하기 때문에 최근 자동차 시장에서 주목을 받고 있다. 또한 상업용 차량을 중심으로 블랙박스의 장착이 확산되면서 수년 내에 시장은 더욱 커질 전망이다. 그러나 현재의 블랙박스는 저장된 데이터에 대한 변경을 확인할 수 있는 무결성을 제공하지 못하기 때문에 사고 원인에 대한 법적 증거로 채택되기에는 적합하지 않다. 즉, 블랙박스는 생성한 데이터를 단지 저장만 할 뿐이기 때문에 저장된 데이터는 외부공격자나 내부공격자에 의해 위, 변조될 수가 있다. 무결성을 보호받지 못한 데이터는 신뢰 받을 수 없기 때문에 이점은 자동차 보험회사나 법정에서 큰 이슈이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 차량용 블랙박스 시스템을 위한 실시간 데이터의 무결성을 보장하는 기법을 제안하고, 이 기법을 구현한 시뮬레이션 프로그램의 실험 결과를 제시한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제38권3호
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• pp.305-317
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• 2018

본 연구에서는 블랙박스 시뮬레이션 활동 과정에서 연구 참여 학생들의 모형 구성 특징과 인식적 기준을 탐색하였다. 연구를 위해 과학적 실행을 반영하는 비구조화된 문제상황인 블랙박스 시뮬레이션을 개발하여 활동에 적용하였다. 이 과정에 교육대학교 2학년 89명의 학생들이 참여하여 23개 모둠으로 나누어 블랙박스 내부구조에 대한 그들의 생각을 다양하게 가시화하여 모형화하고 수정하고 평가하는 등의 활동을 하였다. 모든 학생들의 활동 과정은 녹음 및 녹화되었고 분석에 활용하였다. 연구의 결과로 블랙박스 활동에서 학생들이 구성한 모형은 형태와 기능을 고려하여 4가지 유형으로 범주화되었다. 대표 모형을 선택하는 과정에서 모형 평가가 나타났으며, 모형 평가에는 실험적 정합성, 포괄성, 유비, 간명성, 구현가능성의 인식적 기준이 적용되었다. 이상의 연구 과정과 결과를 토대로 논의된 교육적 함의는 다음과 같다. 첫째, 이 연구에서 학생들이 참여한 블랙박스 시뮬레이션 활동은 모형을 구성하고 시험해 보면서 과학적 실행의 본질을 명시적 및 암묵적으로 체험할 수 있는 맥락을 제공하였다는데 교육적 의미가 있다. 둘째, 활동 초기부터 학생들이 모형 구성에 적용한 인식적 기준들, 즉 실험적 정합성, 포괄성, 유비, 간명성, 구현가능성이 모두 엄격하게 작동하진 않았으며 맥락에 따라 역동적으로 적용되었다. 셋째, 이 연구의 맥락뿐 아니라 다양하고 구체적인 맥락에서의 인식적 기준에 대한 연구는 과학적 실행의 본질에 대한 이해의 지평을 넓혀줄 것이다. 본 연구의 맥락이었던 시뮬레이션 활동은 미래 사회에서 더욱 중요시될 컴퓨팅적 사고와 연관된 연구로 이어질 수 있으며, 시범 연구인 본 연구의 맥락과 방법을 더 정교화 및 체계화한 추후 연구는 과학적 실행의 본질에 대한 풍부한 논의를 이끌 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.40-48
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• 2018

본 논문은 차량과 함께 카메라의 위치가 이동하는 블랙박스 영상을 위한 차량 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 카메라의 흔들림이나 빛의 변화가 많은 블랙박스 영상에서 다단계 신경 회로망을 사용하여 한글 문자의 인식률을 높여 전체적인 차량 번호판의 인식률을 높이고자 한다. 제안한 알고리즘은 차량 번호판의 한글 문자의 모음과 자음을 분리하여 인식한다. 먼저, 1차 신경 회로망으로 모음을 인식하고, 종모음('ㅏ','ㅓ')과 횡모음('ㅗ','ㅜ')로 구분한 뒤 각각의 모음군에 2차 신경 신경회로망을 이용하여 자음을 구분한다. 실제 블랙박스 영상을 획득하여 차량 번호판 인식 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과 제안한 인식 시스템이 기존의 신경 회로망 기법을 사용한 차량 번호판 인식 시스템보다 높은 인식률을 보임을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.5480-5486
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• 2014

조향계 엔지니어들에게 전동 조향 시스템의 시뮬레이션 및 분석을 위한 새로운 방식의 소프트웨어를 소개한다. 이 소프트웨어 MSAS는 전동 조향 시스템의 시뮬레이션, 분석 및 종합 기능을 제공하며, 기본적으로 조향계 모델과 차량모델 및 제어로직에 기초한다. 부품 공급회사들은 제어로직을 블랙박스 형태로 제공하기 때문에 이 소프트웨어는 로직 설계자의 의도에 따라 블랙박스 형태이든지 또는 화이트박스 형태이든지 모두 사용가능하다. 또한 이 소프트웨어는 공급회사들의 에스함수 제어로직 및 RMDPS와 함께 통합될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.747-753
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• 2018

자동차 블랙박스 영상용 자동차 번호판 인식 시스템에서는 수시로 변하는 도로 주변의 외부 환경에 의해 자동차 번호판에 그림자가 존재하는 경우가 많이 발생한다. 이러한 그림자는 번호판의 문자와 숫자의 개별 문자 분할 과정에서 예상하지 않은 오류를 발생시키게 되고, 그 결과 전체적인 자동차 번호판 인식률을 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 번호판 인식률을 높이고자, 번호판의 그림자를 효과적으로 제거하는 번호판 영상 이진화 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 그림자의 경계를 기준으로 그림자가 드리운 영역과 드리우지 않은 영역으로 분할하는데, 그림자의 경계를 찾기 위해 최소 자승법을 사용하여 그림자 경계선에 대한 곡선을 추정한다. 그림자가 존재하는 자동차 번호판의 영상에 대해 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과 기존 알고리즘 보다 훨씬 높은 인식률을 보임을 확인하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권6호
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• pp.213-218
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• 2021

본 논문에서는 차량용 블랙박스로 촬영된 고속도로 주간 주행 영상을 기반으로 차량을 종류별로 검출하고 추적한다. 그리고 검출된 차량의 종류별 대체 영상을 새로운 배경 영상의 같은 위치에 올려놓음으로써 새롭게 창조될 수 있는 실시간 MR 콘텐츠 제작 방안을 설계한다. 차량을 종류별로 검출하고 추적하기 위해서는 딥러닝의 객체 검출 분야에서 가장 잘 알려지고 유명한 YOLO 알고리즘을 사용한다. 또한, 검출된 차량의 종류별 대체 영상을 위해서는 RGB 색상을 기반으로 하는 Mask 기법을 사용한다. 실시간 MR 콘텐츠를 위해 사용될 차량 대체 영상의 크기는 원본 영상에서 검출된 차량의 영역 크기와 같은 크기로 대체된다. 본 논문에서는 실시간 MR 콘텐츠 설계가 가능함을 실험 및 시뮬레이션으로 확인하였으며 VR 콘텐츠 분야에서 유용하게 활용할 수 있을 것으로 판단한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.13-21
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• 2023

본 논문은 실제 시스템의 빅데이터가 확보되었고 시스템에 대한 정보를 일부 알고 있을 때 파라미터를 가진 그레이박스 혹은 블랙박스 형태의 가설모델을 설정하고 기계학습을 통해 모델을 자동 생성하는 기법을 제안하였다. 제안된 프레임워크를 구현하고 다양한 가설모델에 대한 실험을 통해 학습된 모델의 정합도와 가설모델의 학습에 소요되는 비용에 대해 분석하였다. 실험결과 제안된 가설모델 기반 기계학습 기법으로 상미분방정식으로 기술될 수 있은 연속시스템의 그레이박스 혹은 화이트 박스 가설모델과 주어진 빅데이터를 이용하여 모델링을 했을 때 상당히 좋은 성능과 정확도를 보인 모델을 찾아낼 수 있음을 확인하였다. 이 기법은 최근 생성된 빅데이터를 이용하여 디지털트윈 모델의 일치성을 자동 갱신하거나 새로운 입력에 대한 출력을 예측하는 목적으로도 잘 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1903-1909
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• 2011

본 연구에서는 모바일 텔레매틱스와 차량용 블랙박스를 융합 (BIM : Blackbox in Mobile) 하여 차량에서 발생하는 제반 정보를 수집하고 모바일 기기를 통하여 데이터를 축적할 수 있는 모듈을 개발하였다. 이를 위해 주행 로봇에 센서 및 카메라를 구현, 설치하여 하드웨어 시뮬레이션을 통해 검증하였으며, 주행 로봇에서 수집된 Data를 안드로이드 기반의 휴대용 디바이스를 통해 확인하였다. 기존의 BIM 연구는 주로 주행 중의 모니터링에 중점을 두어 자료를 저장하는 데에만 치중하여 개발되었으나 본 연구에서 제안하는 모바일 디바이스 기반의 모니터링 모듈은 단순히 데이터를 저장하는데 그치는 것이 아니라, 이를 분석하여 사용자가 쉽게 모니터링을 할 수 있도록 설계하였다. 또한 본 BIM 은 일반 주행 중에 사용자가 실시간으로 확인 가능할 뿐만 아니라, 주차 중에도 충격 감지를 통한 모니터링이 가능하며 소프트웨어적 구현으로 개발되어 생산원가 절감을 통한 범용화가 용이하다.