• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.149-155
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• 2020

한국도로교통공단은 교통사고분석시스템(TAAS)을 활용하여 2015년부터 발생한 교통사고 원인을 분석한 통계를 제공하고 있다. 교통사고 발생 주요 원인으로, 2018년 한해 전체 교통사고 발생원인 중 전방주시 부주의가 대부분의 원인임을 TAAS를 통해 발표했다. 교통사고 원인에 대한 통계자료의 세부항목으로 운전 중 스마트폰 사용, DMB 시청 등의 안전운전 불이행 51.2%와 안전거리 미확보 14%, 보행자 보호의무 위반 3.6% 등으로, 전체적으로 68.8%의 비율을 보여준다. 본 논문에서는 Deep Learning의 알고리듬 중 CNN(Convolutional Neural Network)를 활용하여 첨단 운전자 보조 시스템 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)을 개선한 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 영상처리에 주로 사용되는 Conv2D 기법을 사용하여 운전자의 얼굴과 눈동자의 조향을 분류하는 모델을 학습하고, 차량 전방에 부착된 카메라로 자동차의 주변 object를 인지 및 검출하여 주행환경을 인지한다. 그 후, 학습된 시선 조향모델과 주행환경 데이터를 사용하여 운전자의 시선과 주행환경에 따라, 위험요소를 3단계로 분류하고 검출하여 운전자의 전방 및 사각지대 보조한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제14권3호
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• pp.9-23
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• 2015

차로변경은 운전자의 숙련된 주변인식 및 운전기술이 요구되어 심각한 교통사고를 야기한다. 그리하여 우리는 불가피한 차로변경이 대두되는 고속도로 합류구간에서 본선으로 합류하는 차량의 차로변경을 보조하는 차량 자동제어 시스템 (ALCAS; Advanced Lane Change Assist System)을 개발한다. 본 연구에서는 ALCAS 중 조향이 수행되기 이전에 최적 차로변경 시작지점(Optimal Lane Change Start Point; OLCSP)을 생성하고 그 지점까지 도달하는 종방향 제어 알고리즘 개발에 초점을 두었다. 이를 위해 우선 고속도로 합류구간의 차로변경 행태를 분석하였고, 실제 차량의 가속도 함수 형태를 통해 차로변경 특징모형(Lane Change Feature Model)을 설계하였다. 그 후 차로변경 수행 단계를 정립하였으며, 이 알고리즘 성능과 타당성을 검증하기 위하여 다양한 주변차량 주행환경에 따른 시나리오 시험을 수행하였다. 또한 개발된 알고리즘의 효과를 미시적 교통류 시뮬레이션 (VISSIM)을 통해 확인하였다. 개발한 알고리즘을 합류차량에 적용한 결과 안정류 상태에서 합류성능이 두드러지게 개선되는 것을 확인하였다. 이 차량 자동제어 시스템은 교통 자동차 분야 융합기술의 일환으로 개발되었으며, 운전자의 부하와 오류를 감소시켜 효율성과 안전성을 향상시킬 뿐만 아니라 교통류의 안정성, 임계용량, 주행 효율성의 증대로 사회비용 감소를 기대할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.266-272
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• 2012

본 논문에서는 차량 정보를 이용한 멀티뷰 주차 보조 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 운전자에게 차량 주변의 세 방향의 영상을 제공한다. 평행주차나 주차장에서 주차를 할 때 사각지역을 줄이고, 편안하고 안전한 주행을 위해 핸들 조정에 따라 와이드 앵글의 CCD 카메라 영상을 출력한다. 핸들 조향각과 기어 위치는 차량의 ABS ECU에서 OBD-II 포트를 통해 획득한다. 제안한 시스템은 차량 실험을 통해 성능을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.646-649
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• 2011

본 논문에서는 멀티-카메라 뷰 주차 보조 시스템을 위한 프로토타입을 제안한다. 제안한 시스템은 운전자에게 세방향의 차량 주변의 영상을 제공한다. 평행주차나 주차장에서 사각지역을 줄이고, 편안하고 안전한 주행을 위해 핸들 조정에 따라 와이드 앵글의 CCD 카메라 영상을 출력한다. 제안한 시스템은 차량 실험을 통해 성능을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.2532-2537
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• 2012

최근 자동차 산업의 활성화로 운전자 보조시스템에 연구가 많이 이루어지고 있으며, 그 중 AVM 시스템(Around View Monitoring System)에 대한 연구 및 개발이 활발해지고 있다. 기존 AVM 시스템은 차량 주변 상황을 실시간으로 제공하기 위해 임베디드 시스템 또는 SoC(System on Chip)의 형태로 개발되었다. 그러나 Car PC가 차량에 장착되어 있으면 AVM 시스템을 추가의 비용이 없이 소프트웨어만으로 시스템을 개발할 수 있다. 본 연구에서는 Car PC 기반의 AVM 시스템 기능에 위치 정보 기능인 위도, 경도, 속도 기능을 추가하여 위치정보를 제공하는 AVM 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 구현한 위치 정보를 제공하는 AVM 시스템에 저장 기능을 추가하면 AVM 블랙박스 시스템으로 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.671-674
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• 2018

본 연구에서는 모형 자동차를 이용한 YOLO 운전 보조 시스템을 구현 하였다. YOLO는 최근에 잇슈가 되고 있는 딥 러닝을 사용하는 물체 감지 및 인식 알고리즘입니다. 이 시스템은 카메라를 통해 획득한 영상에 영상처리 기술을 적용하여 차선 이탈을 경고하고, YOLO를 이용하여 객체를 인식하며 객체 유형 및 차량 사이의 거리에 따라 다양한 기능을 수행한다. 기존 물체 검출 및 인식 알고리즘 보다 우수한 YOLO는 추가 장비 없이 주행 보조 시스템 성능을 향상시킨다. YOLO를 이용한 주행 보조 시스템은 적은 비용으로 운전자의 안전성을 확보할 수 있을 것이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.148-154
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• 2015

차량 전장시스템은 매 순간마다 정확한 인식을 통하여 사용자에게 정확한 경보를 전달해야 한다. 따라서 차량 영상 인식 알고리즘을 적용하기 위하여 빠른 전처리 시스템이 필요하다. 본 논문은 운전자 보조 시스템의 영상 처리를 목적으로 histogram equalization과 편차를 이용한 bilateral Filter를 사용하여 blur 영상을 보정하는 방법에 대해서 제안하였다. 제안한 시스템은 영상 스케일, 평활화, 노이즈 필터, 윤곽선 추출 순으로 총 5단계로 구성되며, bilateral filter의 과 값을 운전자 보조 시스템에서 나타나는 도로의 주행 현상에 적합하게 추출하여 10픽셀 이하의 blur를 기존의 방법들보다 빠르게 처리하였다. 실험 결과는 MATLAB을 사용하여 소요시간 및 PSNR을 구하였으며 기존의 방법과 비교하여 본 논문의 결과가 처리속도가 빠름을 입증하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제33권4호
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• pp.61-69
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• 2018

Driver-specific technology in the automotive field has been commercialized for vehicle accessories, driver memory sheets, and side mirrors. In recent years, the demand for customized technology has expanded to include the user interface of an infotainment system (Infotainment System) and advanced driver support system (Advanced Driver Assistance System), and customized technologies for drivers have been studied. Therefore, this article describes the driver-tailored technology trends being studied in these fields, and examines the major research issues related to future driver-tailored technologies in the automotive field.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제21권1호
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• pp.31-36
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• 2015

운전자에게 편의성을 제공하는 차량의 주행관련 Advanced driver assist system (ADAS)에는 차량의 종방향과 횡방향 운동에 대한 제어기가 요구된다. 횡방향 제어를 위해서는 조향 시스템의 조향각 제어가 요구되는데 최근 구조적으로 간단하고 연비향상, 차량의 중량 감소, 빠른 응답성을 가지고 있는 전기적 파워 조향 (Electric power steering, EPS) 시스템이 자동차 산업에서 널리 사용되고 있다. 차량의 주행관련 ADAS를 사용하여 자율 주행 시 EPS 시스템은 상위 제어기에서 계산된 필요한 조향각을 추종 할 수 있도록 조향 핸들의 각 제어를 해야 한다. 그러나 일반적인 EPS 시스템은 운전자가 조향 핸들에 인가된 토크를 보조해 줄 수 있는 토크를 출력해 준다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하는 방법들을 설명한다. 먼저 EPS 시스템의 기본 기능에 대해서 설명을 하고, 자율 추행 차량을 위한 조항 핸들의 각 제어를 위한 proportional-integral 제어, 슬라이딩 모드 제어 (Sliding mode control), 관측기 기반 비선형 댐핑 제어(Observer based nonlinear damping control) 등과 같은 다양한 기법의 제어 알고리즘들에 대한 방법들이 고찰되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.347-350
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• 2012

최근 자동차 산업의 활성화로 인해 교통사고 급증이 사회 문제화 되면서 사고를 미연에 방지할 수 있는 운전자 보조 시스템에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적으로 자동차 사고 원인의 70% 이상이 운전자 과실에 의해서 발생되고 전체 추돌사고의 75%가 시속 29km 이하의 속도에서 발생한다는 점을 고려할 때, 이를 예방하기 위해서는 운전자의 인지 판단을 보조하는 시스템의 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 가장 많은 추돌사고가 일어나는 저속 주행 및 후진 시에 차량 또는 장애물과의 거리를 실시간으로 감시하는 차량 전 후방 감시 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 10[m]의 감지거리 및 $10^{\circ}$의 지향각을 갖는 고지향각 초음파 센서, 3[m]의 감지 거리 및 $180^{\circ}$의 지향각을 갖는 광지향각 초음파 센서, ATmel 사의 ATmega128로 구성된다.