현재 차량용 블랙박스는 영상을 분류하여 저장하지 않기 때문에 불필요한 영상정보들을 저장하는 문제점을 가지고 있어, 사용자가 매번 영상을 확인하고 지워야 하는 문제점이 있다. 이와 같은 방식은 한정적인 메모리를 사용하는 블랙박스에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 사고 상황을 인지하고 가중치에 따라 영상을 따로 분류 저장한 후 메모리의 공간이 협소할 경우 가중치가 낮은 영상부터 삭제하는 시스템을 설계 및 구현 하였다. 실제 외부환경에서 1:10비율의 모형 자동차에 이벤트가 발생할 때마다 30초 간격의 영상을 가중치 데이터와 날짜를 이용하여 이름을 바꾼 후 블랙박스 폴더에 저장하도록 하였다. 이를 바탕으로 주행 중 중대한 사고를 기준으로 실험을 한 결과, 영상이 w2폴더에 생성되었으며, 또한 정차중 경미한 사고를 기준으로 실험을 한 결과, 영상이 w1폴더에 생성되는 것을 확인하였다.
주행 중 차선 이탈 경고 시스템은 사고 발생 예방 차원에서 매우 높은 효과가 인정되어서 차선이탈 경고 장치(LDWS) 제품들이 출시되고 있다. 본 논문은 블랙박스의 영상을 이용하여 차선 검출에 정확도를 향상하기 위한 알고리즘을 연구한 것으로 특히 차량에 장착되어 있는 블랙박스 영상을 영상 변환 없이, 실시간 소프트웨어 만 으로 처리할 수 있는 알고리즘을 연구한다. 차선인식을 위한 최적의 영상 ROI를 결정하고, 차선 인식 정확도를 향상하기 위한 전 처리 과정을 적용하고, 동영상의 연속성을 잘못된 차선인식에 대한 보정, 인식이 되지 않는 차선에 대한 후보 차선 추천 알고리즘과 시점 변환에 의한 야간, 곡선 도로에 대한 오인식율을 최소화 하는 방법을 제안한다. 도로주행의 다양한 환경에 대한 실험을 진행했으며, 각각의 방법 적용에 의한 오인식율의 감소와 많은 인식 알고리즘 적용에 의한 처리 속도 저하를 개선하기 위한 연구를 진행했으며, 본 논문은 블랙박스 영상을 이용하여 주행 차선 인식을 위한 최적 알고리즘을 제안한다.
최근 차량용 블랙박스는 단순히 차속 및 주행 거리를 기록하는 차량 운행 기록기의 기능을 넘어, 각종 센서 및 영상 처리, GPS 장치 등을 통하여 수집된 정보를 토대로 자동차 사고 분석이나 부품 결함을 발견할 수 있는 기능을 추가 하는 것을 목표로 하고 있다. 본 논문은 자동차로부터 얻을 수 있는 정보를 다각도로 분류해 보고 자동차 사고 중 가장 놓은 비율을 차지하고 있는 차대차 사고재현을 위한 필수적인 파라미터를 선정함으로써 제한된 프로세싱 자원 하에서 사고 재현 효과를 극대화 할 수 있는 영상 블랙박스 모델을 제안하고 수집된 파라미터의 분석 절차를 제시한다.
차량용 블랙박스는 음성과 영상 그리고 자동차의 다양한 정보를 저장하는 매체이며 이러한 정보를 바탕으로 사고의 재구성이 가능해 최근 자동차 시장에서 주목을 받고 있다. 또한 대중교통 중심으로 블랙박스의 장착이 확산되면서 수년 내에 시장은 더욱 커질 전망이다. 본 연구는 차량용 블랙박스 구매결정에 영향을 미치는 요인의 대한 선호도를 분석하였다. 블랙박스 구매결정 요인을 안전성, 기능성, 차별성, 경제성으로 구분하였다. 실증적 분석을 위해 블랙박스 관련회사 직원을 대상으로 설문조사를 실시하여 수집된 설문지를 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 블랙박스 구매결정과 관련된 실무적 의의를 논의하였다.
최근의 차량용 블랙박스는 교통사고의 원인을 결정하기 위해서 여러 가지 개선된 방법이 적용되고 있다. 그러나 대부분의 블랙박스는 충격이 발생하면 기존에 저장된 임계값과 비교하여 현재 발생한 충격 데이터가 임계값을 초과할 경우, 이벤트 발생과 함께 영상정보를 메모리에 저장하는 방법을 사용하고 있다. 위와 같은 방법은 다수의 영상정보를 저장하는 문제점을 갖고 있으며, 또한 영상을 분류하여 저장하지 않기 때문에 사용자가 영상을 확인하고 삭제하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 차량용 블랙박스가 상황을 인지하고 스스로 가중치가 낮은 데이터를 우선 삭제할 수 있는 온톨로지 기반의 상황인지 알고리즘을 제안한다.
차량용 블랙박스는 차량의 운행기록 및 상태를 실시간으로 기록하는 장치이다. 일상생활에서 많이 사용되면서 다양한 장소, 시간, 다방면에서 촬영된 영상 데이터는 수사 과정에서 그 활용도가 높아지고 있다. 블랙박스는 제조사에 따라 데이터를 저장하는 방식이 상이하여 데이터를 확인하기 위해서는 제조사가 제공하는 전용분석도구를 사용해야 한다. 하지만 전용분석도구는 특정 모델에 대해 의존적이며 기능이 상이하다는 단점과 제조사가 폐업할 경우 전용분석도구를 구할 수 없다는 문제로 인하여 디지털 포렌식 수사 과정에서 어려움이 발생 할 수 있다. 본 논문에서는 현재 판매되고 있는 블랙박스를 선정하여 모델별 데이터 저장 구조를 분석하고 제조사에서 제공하는 전용분석 도구의 기능과 한계점을 확인하였으며 연구 결과를 바탕으로 포렌식 분석도구에 요구되는 기능을 도출하고 포렌식 분석도구를 설계 및 구현하였다.
현대인들의 생활수준 향상과 기술의 발전에 따라 보안, 안전 등 미처 고려되지 않던 분야들이 다양한 영역에서 부각되면서 CCTV, IP카메라, 차량용 블랙박스와 같은 영상기반 시스템에 대한 시장수요가 증가하고 있다. 이에 맞춰 다양한 영상기반 시스템들이 개발되고, 개발 단계에서 낭비되는 시간을 줄이기 위해 프로토타이핑의 필요성이 대두되고 있지만 기존의 프로토타이핑을 위한 도구는 비용이나 속도측면에서 제한적이다. 본 논문에서는 영상기반 시스템 중 블랙박스의 하드웨어를 풀 시스템 에뮬레이터를 이용하여 모델링하고 수행되는 명령어 추출을 통해 시스템의 특성을 예측할 수 있는 하드웨어 프로토타이핑 도구를 제안한다. 또한 ARM 시스템용으로 컴파일 된 프로그램의 실행 여부를 확인하고, 프로그램을 구성하는 명령어와 추출도구를 통해 추출된 명령어를 비교하여 동작을 확인한다.
과학적 실행에서 기술과학자들의 협력은 어떻게 발생하는가? 과학의 주변부에 위치지어진(situated) 한국의 기술과학자들은 실험실에서 맥락화된 형태로 협력연구를 하게 된다. 이러한 협력은 실험실의 블랙박스를 열기 전에는 보이지 않다가, 논쟁 토론 공동연구 하청 등의 특정한 상황 하에서는 가시성을 획득하여 화이트박스가 된다. 그리고 해당 상황이 종료되면 다시 블랙박스화가 이루어져 기술과학자 본인들과 외부의 관찰자 모두에게 비가시적이 된다. 블랙박스가 열리고 닫히는 이 과정은 실험실 공간에서 순간순간 서로 겹쳐진 형태로 무수히 발생하여 매 단계 이를 구분하는 것이 어려울 정도이며, 실험실에서 과학적 실행의 결과로 정돈된 불변의 동체가 생성되는 과정을 블랙박스화의 과정으로 본 크노르-세티나나 린치, 라투어-울가 등의 분석은 지나치게 단층적이고(single-layered) 실제 상황을 충분히 잘 묘사하지 못한 측면이 있다. 실험실에서의 협력은 가시성과 비가시성을 동시에 갖는 비/가시적 특성을 지니며, 이는 블랙박스와 화이트박스를 구분하는 것이 불가능한 회색상자에 가깝기 때문이다. 또 이러한 기제의 작동 공간인 실험실은 푸코가 주장한 헤테로토피아(heterotopia)로서 기능한다.
본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로 노면에 표시된 방향지시 기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 차량 내부에 설치된 블랙박스 영상은 카메라의 원근 효과로 인해 방향지시 기호 영역을 올바르게 검출하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력 영상에서 역원근 변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 맵핑한 평면 영상에서 방향지시 기호 영역을 신경망 검출기를 통해 검출한다. 입력 영상에서 역 원근 변환은 높은 계산량으로 인해 실시간 처리가 어려운 점이 존재한다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력 영역의 도로노면 방향지시 기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI 영역의 Gray 색상에서 역원근 변환을 수행한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시 기호 검출 및 인식 연구에 적용한 결과, 약 87% 이상 비교적 정확히 검출율을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출율을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 운전자의 안전운전지원시스템에 적용함으로써 보다 정확한 도로정보 제공시스템 적용이 가능함을 알 수 있다.
2010년도를 기점으로 차량용 블랙박스는 많은 사람들에게 보급되었음에도 불구하고 차량 사고 현장 기록물이 존재 하지 않거나 가해자가 고의적으로 영상 데이터를 삭제할 경우 피해자가 속출한다. 블록체인의 가장 큰 장점은 데이터 분산 저장으로 데이터 수정 및 삭제가 불가능하다는 점이며, 가장 큰 단점은 민감한 데이터 역시 분산 저장 된다는 점이다. 본 논문은 해당 장점을 이용해 블랙박스에 블록체인을 도입하여 공유 된 영상 데이터로 사고를 입증하며, 블록체인과 private 서버를 연동하여 기존에 블록체인에 저장되는 민감 정보를 private 서버에 저장하여 블록체인의 단점인 개인정보유출 문제를 해결하고자 한다. 또한 LINK 블록체인과 private 서버를 연동하는 코드(깃허브)와 데모영상(유튜브)을 본 논문에 첨부하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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