• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권2호
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• pp.74-84
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• 2022

자율주행 관련 기술의 고도화와 함께 자율차와 비자율차가 혼재된 교통 환경이 예측됨에 따라서 미시구간의 차량 속도정보 예측은 안전한 교통 환경 구축에 가장 중요한 정보 중 하나로 판단되고 있다. 하지만, 현재 제공되는 링크 기준 미시구간 주행 속도는 속도 변화 구간을 정확하게 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 미시구간 속도정보 서비스를 위한 개별 차량 빅데이터 기반의 공간 분할 방안을 제시한다. 본 연구에서는 차량 빅데이터를 이용한 동질속도구간 도출과 지오해시 기반의 단계적 구간 분할을 통하여 미시적 속도 정보 변화 지점을 분류하였다. 경부고속도로 경기지역에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과 해당 구간 도로는 130 및 170개의 동질속도구간으로 세분되었다. 본 연구에서는 결과 분석을 통하여 제안된 방법은 기존 링크 기반 정보에 비하여 정밀하고 정확한 속도 정보 제공이 가능함을 제시하였으며, 개별 차량 빅데이터를 이용한 미시적 속도 정보 제공을 위한 구간 세분화가 필요함을 검증하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.129-137
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• 2022

4차 산업의 발전으로 물류 산업은 스마트 물류 시스템으로 진화되고 있다. 그러나 차량을 운송하는 선박 작업은 다양한 문제로 디지털화가 더디게 진행되고 있다. 본 논문에서는 선·하적 작업 시간을 단축하는 차량 운반선의 화물 적재에 사용 가능한 적재 자동화 알고리즘을 제안한다. 적재 자동화 알고리즘은 선박의 구조를 고려하여 선박 내의 적재 가능 공간 및 이동 가능 경로를 탐색하여 최단 거리를 반환한다. 알고리즘은 벽, 램프 그리고 이미 선적된 차량을 모두 인식하며, 무작위로 배치된 구조에서도 동작이 가능하다. 특히 선박의 항해 계획이 모두 담긴 마스터 플랜을 참조하여 항만별 차량 선·하적 공간 탐색과 최단 거리의 이동 가능 경로를 예측할 수 있어 차량 운반선의 스마트 물류 시스템 발전에 기여할 수 있을 것으로 전망한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.225-226
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• 2018

최근 스마트 카가 발전하면서 물리적 키에서 스마트 키로 차량용 키도 변화하고 있다. 이에 따라 스마트 키에 대한 해킹 위협도 증가하고 있으며 스마트 키의 보안은 점점 중요해지고 있다. 기존의 스마트키는 자동차 시스템이 부팅 된 후에 데이터 값을 비교하는 방식으로 사용자 인증을 진행한다. 이러한 방식은 시스템이 이미 부팅된 상태이므로 여전히 해킹의 위협이 존재한다는 점에서 안전하지 않다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 Python 코드 분리 기술과 APK 바이트 코드 분리 기술을 자동차 부팅 코드와 엔진 APK의 바이트 코드에 적용하는 방법을 제안한다. 제안 기술이 적용되지 않은 APK와 적용된 APK를 리패징하여 해킹에 대한 본 연구의 안정성을 검증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.3360-3365
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• 2011

본 논문은 힘 보조형 휠체어에 있어 힘 센서 없이 사용자의 구동 의지를 측정하는 방법과 이를 통한 차량제어 방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 모터의 수학적 모델을 이용하여 사용자의 구동 의지력을 추정하는 알고리즘을 도출한다. 이후 도출된 외력을 기반으로 사용자가 원하는 차량 속도 및 방향을 추정한다. 이를 토대로 차량의 이동량을 결정하고 차량이 이에 따라 구동되도록 알고리즘을 구성하였으며 이를 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• 정보와 통신
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• 제34권6호
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• pp.11-19
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• 2017

V2X(Vehicle to Everything)는 차량 간 통신(Vehicle-to-Vehicle), 차량과 인프라 간 통신(Vehicle-to-Infrastructure), 차량과 보행자 간의 통신(Vehicle-to-Pedestrians) 등 운전 중 도로 인프라 및 다른 차량과 통신하면서 교통상황 등의 정보를 교환하거나 공유하는 기술을 말한다. V2X는 IT 기술의 발달과 여러 연구기관들의 연구개발 강화로 인해 'Connected/Smart car' 나아가 완전한 자율주행차를 구현하기 위해 빠르게 진화하고 있다. 이러한 V2X 시장이 향후 10년 간 급속한 확대가 전망되면서, 국내외 통신업체와 제조업 및 산학연은 자동차와 정보통신, 에너지, 서비스 산업을 융합한 스마트자동차 산업을 신성장 동력으로 하여 기술개발에 노력을 가속화하고 있다. 이에 본고에서는 V2X 차량 통신 기술의 주요선진국 기술개발 동향과 현 수준을 알아본다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권7C호
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• pp.576-583
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• 2012

지금까지 VANET 상에서의 보안은 차량과 차량 그리고 차량과 도로 주변 장치 간의 통신에 국한되어 연구되어 왔다. 이를 통해 VANET 상에서 전송되는 메시지의 인증 및 무결성의 확보가 가능했다. 하지만 정작 차를 운전하는 운전자와 차량에 대한 인증에 대한 기법은 지금까지 활발히 연구되지 않았다. 만약 불법적인 사용자가 불법적인 차량을 통해 VANET 통신에 가입하여 잘못된 정보를 생성하게 된다면 다른 운전자의 안전이 보장될 수 없다. 따라서 VANET 상에서의 운전자의 안전을 위해 본 논문에서는 사용자와 차량 간의 인증이 가능한 기법을 제안하여 올바른 차량과 사용자만이 VANET에 참여하도록 한다. 이를 통해 운전자는 안전하고 편안한 주행을 보장받게 된다.

• 스마트미디어저널
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• 제4권1호
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• pp.39-43
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• 2015

차량용 블랙박스는 사고 순간의 영상, 시간, 충격량 등의 정보를 기록하여 사고발생 시 원인을 규명하기 위한 용도로 사용되고 있다. 기존의 시스템은 사고 후에 원인을 분석하기 때문에 사고를 미연에 방지할 수 없는 단점이 있다. 최근에는 기존의 기능과 더붙어 미연에 사고를 예방할 수 있는 사고예방이 가능한 지능형 블랙박스가 연구되고 있다. 본 논문에서는 주차 시 발생할 수 있는 도난, 절도, 물피도주 등의 사고를 미연에 방지할 수 있는 사고예방 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 이동객체가 차량에 접근함에 따라 객체인식, 얼굴검출 및 경고기능을 제공한다. 실험 결과, 제안한 방법은 다양한 실험 조건에서 이동객체가 접근함에 따른 위험 레벨별 객체인식, 얼굴검출 및 경고기능을 제공함으로써 사고예방이 가능함을 확인했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.90-93
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• 2010

최근, 차량용 블랙박스의 활용도가 높아짐에 따라서 그에 대한 연구 및 개발이 활발해 지고 있다. 하지만 현재 사용되고 있는 블랙박스들은 영상과 소리만의 정보만을 저장하고 있어 정확한 사고 경위를 확인하는데 한계가 있고, 차량 내부에 장착된 블랙박스가 소실될 경우 정보의 확인이 불가능하다. 본 논문에서는 영상과 소리뿐만이 아니라 GPS를 사용하여 현재위치, 이동경로, 속도 등의 정보를 추가로 저장하여 사고분석에 효율성 및 정확성을 높이고, 무선랜을 이용 외부 저장매체로 전송이 가능한 스마트형 블랙박스를 구현 하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.55-63
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• 2019

자동차 안전을 위한 근접센서 및 후방카메라가 일반적이다. 하지만, 여전히 많은 사고가 발생하고 있다. 생체 감지 센서, 자동차의 앞, 뒤, 좌, 우와 하부까지 보여주는 All Around View 및 사물 인식 알고리즘을 사용하여 차량이 출발하거나 주차할 때 주위에 생체가 있는지 센싱하고 차량 외부를 화면에 표시한다. 또한 사물인식 알고리즘을 활용해서 사물의 위치를 표현해서 물체를 명확하게 화면에 시각화한다. 이렇게 센싱, 화면, 위치 표현에 의해 차량에 의한 인명 사고을 예방할 수 있는 강력한 안전 시스템을 제안 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제3권3호
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• pp.9-14
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• 2014

차량에 연결된 ECU 개수의 증가는 CAN 버스 점유율을 증가시킬 뿐만 아니라 메시지 전송오류 확률의 증가를 초래한다. CAN 데이터 전송 시간은 CAN 프레임의 길이에 비례하기 때문에 프레임의 길이를 줄이게 되면 효율적으로 CAN 버스로드와 오류확률을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 CAN 메시지의 길이를 단축시키기 위해서 비트재배열과 Data Length Code (DLC)를 이용한 압축 방법을 제안한다. 실제 차량 주행에서 얻은 데이터로 제안한 알고리즘을 시뮬레이션 해본 결과, 기존의 방법에 비해 최대 54%까지 CAN 데이터가 더 압축됨을 확인하였다.