• Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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• v.22 no.2
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• pp.27-34
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• 2000

• The Science & Technology
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• s.477
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• pp.21-21
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• 2009

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.1
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• pp.66-75
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• 2010

We proposed an occupant sensing system using single video camera and ultrasonic sensor for the advanced airbag. To detect the occupant form and the face position in real-time, we used the skin color and motion information. We made the candidate face block image using the threshold value of the color difference signal corresponding to skin color and difference value of current image and previous image of luminance signal to gel motion information. And then it detects the face by the morphology and the labeling. In case of night without color and luminance information, it detects the face by using the threshold value of the luminance signal get by infra-red LED instead of the color difference signal. To evaluate the performance of the proposed occupant detection system, it performed various experiments through the setting of the IEEE camera, ultrasonic sensor, and infra-red LED in vehicle jig.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.191-193
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• 2012

본 논문은 차량용 스마트에어백 시스템이 탑승자의 머리 위치를 파악하여 지능적으로 에어백을 전개하도록 돕기 위한 얼굴 위치 검출 알고리즘을 제안한다. 차량용 임베디드 시스템은 한정된 자원에서 기능을 동작시키기 때문에 여러 가지 구현상 제한 조건들이 존재한다. 이러한 제한 조건들을 만족시키기 위해 알고리즘의 경량화 및 최적화 작업이 수반 되어져야한다. 제안하는 알고리즘에서는 이진화된 오브젝트에 거리변환(Distance Transform)을 사용하여 사람의 형태학적 모양을 분석/판단한다. 그리하여 얼굴의 위치를 검출하는 방법이다. 여러 가지 배경 상황에 관계없이 사람의 형태학적 모습을 이용하므로 사람 형태 검출에 용이하다. 설계된 알고리즘은 TI사의 TMS320DM6437 EVM 보드에서 구현하였고 구현 결과 제안한 알고리즘이 IR 영상에서 높은 인식률 및 빠른 처리 속도를 보임을 확인할 수 있었다.

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.8 no.6
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• pp.182-193
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• 2000

Several metrics have been used in crash discrimination algorithms in order to have timely air bag deployment during all frontal crash modes. However, it is still challengine to have timely air bag deployment especially during the oblique, the pole and the underride crash mode. Therefore, in this paper a new crash discrimination algorithm was proposed, using the absolute value of the deceleration change multiplied by the velocity change as a metric, and processing the metric as a function of the velocity change. The new algorithm was applied for all frontal crash modes of a minivan and a sports utility vehicle, and it resulted in timely air bag deployment for all frontal crash modes including the oblique, the pole and the underride crash mode. Moreover, it was proposed that an accelerometer be installed at each side of the rails, rockers or pillars to assess the crash severity of each side and to deploy the frontal air bags at different time especially during an asymmetric crash such as an oblique and an offset crash. As an example, the deceleration pulses measured at the left and right B-pillar·rocker locations were processed through the new algorithm, and faster time-to-fires were obtained for the air bag at the struck side for the air bag at the other side.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.786-787
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• 2023

대규모 행사에서 압사 예방을 위해 스마트 IoT 조끼 시스템을 개발했다. 일반 사용자들이 해당 조끼를 착용해 긴급 상황 발생 즉시 행사 관리자에게 정보를 전송하고 동시에 Linear Actuator를 활용해 개발한 에어백 기능으로 인명피해 사고를 보다 예방할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.735-738
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• 2013

CAN(Controller Area Network)은 차량내부의 제어하기 위하여 디바이스, 센서, 액츄에이터 등을 연결하는 비동기 직렬버스 네트워크이다. 이 CAN은 ECU들 사이에 통신을 위해 효율적으로 사용되고 있다. 또한 CAN은 엔진 진단, ABS, 에어백 등과 같은 메시지를 전송하며 창문 조작, 전조등 등의 제어 명령들을 전송한다. 본 논문에서는 차량 네트워크 환경으로부터 차량상태를 WiFi 통신을 이용하여 운전자에게 스마트폰으로 제공하는 시스템을 구현하였다. 또한 차량의 연비관리, 차량 관리하는 차계부, 블랙박스 기능이 포함된 안드로이드 애플리케이션을 구현하였다.

• Journal of the Korean Society of Safety
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• v.35 no.2
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• pp.94-99
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• 2020

Bikers can be subjected to injuries from unexpected accidents even if they wear basic helmets. A properly designed airbag can efficiently protect the critical areas of the human body. This study introduces a wearable smart airbag system using machine learning techniques to protect human neck and shoulders. When a bicycle accident happens, a microprocessor analyzes the biker's motion data to recognize if it is a critical accident by comparing with accident classification models. These models are trained by a variety of possible accidents through machine learning techniques, like k-means and SVM methods. When the microprocessor decides it is a critical accident, it issues an actuation signal for the gas inflater to inflate the airbag. A protype of the wearable smart airbag with the machine learning techniques is developed and its performance is tested using a human dummy mounted on a moving cart.