• 대한공간정보학회지
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• 제2권2호
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• pp.81-88
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• 1994

CNS(Car Navigation System)는 국내외적으로 자율주행차량(Autonomous Land Vehicle)연구분야에서 주행계획 용도보다는 일반차량에서 운전자 보조 시스템으로 더 많이 쓰이고 있다. 본 논문에서는 CNS에 한 연구분야인 Global Path Planning의 새로운 위치추적 알고리즘 결과를 개발하였다. 일본과 같은 경우에는 벌써 이러한 CNS의 연구가 활발히 진행되어서 현재는 상품화되어 년간 $40{\sim}50$만개 정도가 팔리고 있고 미국 및 유럽 각국(EC)에서도 CNS의 개발 및 상품화가 활발히 진행되고 있다. 우리나라의 경우엔 아직 주행중인 차량의 현재위치를 구하고 이를 Digital Map상에 실시간으로 구현하는 제 1세대 CNS가 연구 중에 있으나 아직은 초기 단계에 있다. 이에 본 논문은 현재까지 우리나라에서 연구중인 인공위성과 범지구적 위치결정체계(Global Positioning System)만을 이용한 차량 위치 추정 방법에 추측항법체계(Dead_Reckoning)라는 다른 방법을 결합하여 기존의 차량 위치 추정 오차를 줄여주는 새로운 알고리즘을 제시하고 실제차량에서의 실험결과를 보인다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권1호
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• pp.44-50
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• 2017

보행자 검출은 수년간 광범위하게 연구된 문제이며, 자율주행 자동차와 운전자 보조시스템에서 매우 중요한 역할을 차지하고 있다. 특히, 계층적 분류기[1]와 Histogram of Gradient[2]특징벡터 등 영상기반의 보행자 검출기법과 ConvNet같이 deep model을 이용하여 검출하는 기법들이 연구되었고 검출성능은 꾸준히 상승하였다. 하지만 보행자 검출은 작은 오차에도 생명과 연관된 문제를 야기할 수 있기 때문에, 자율주행 시스템의 보행자검출 오차율은 더욱 낮출 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 Faster R-CNN 응용 기법에 새로 개발한 데이터 학습 모델을 적용하여 보행자 검출 오류를 줄이는 기법을 제안한다. 그리고 기존에 제안된 모델들과 비교를 통해, 보행자 검출에 있어 제안된 방법의 우수성을 보이고자 한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권2호
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• pp.21-29
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• 2017

최근 활발히 연구가 진행 중인 자율주행차량이나 첨단운전자보조시스템의 효율적이고 안정적인 동작을 위해서 차량 위치를 정확하게 결정하는 것이 중요하다. 주로 사용되는 위성 기반 항법은 신호 수신이 어려운 영역에서 위치 정확도가 매우 떨어지는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 INS 등 추가센서를 이용하는 방안이 모색되고 있지만 높은 비용이 문제가 된다. 이에 본 연구는 고가의 센서를 추가하지 않고 차량에 이미 내장된 센서와 저가의 영상센서를 통합하여 차량의 위치를 정확하게 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 차량 내장 센서로부터 제공되는 속력, 각속도와 단영상후방교차법로 결정된 카메라의 위치, 자세를 함께 활용하여 차량의 위치를 추정하였다. 알고리즘의 성능평가를 위해 시범 시스템을 구축하였고, 시험 데이터를 취득하여 주행경로를 추정하였다. 차량 내장 센서만을 이용하였을 경우에 비해 단영상후방교차법 결과를 함께 이용하였을 경우 약 40% 높은 정확도로 차량 경로추정이 가능하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권1호
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• pp.182-196
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• 2024

자동차 보급과 교통 시설 발달로 인한 문제에 대응하여, ADAS와 같은 운전 보조 기술이 주목받고 있다. 최근에는 스마트폰 내장 센서를 사용한 운전패턴 분석 방법론이 개발되었다. 이 연구에서는 레이블 없이 대조학습을 통해 운전패턴의 특징을 학습하고 변화점을 감지하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 운전패턴 분류에도 확장 가능하여, 매우 적은 레이블링 데이터만으로 높은 분류 성능을 달성할 수 있음은 물론 적용 차량이 달라지는 도메인 변화 문제에 민감하게 반응하지 않아 일반화된 성능을 달성할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 본 연구에서는 추후 스마트폰 적용성을 고려하여 6가지 대표적인 경량화 딥러닝 모델에 대해 제안하는 방법을 적용하고 비교분석하여 추후 스마트폰 기반의 시스템 개발에 활용할 수 있도록 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.996-1003
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• 2012

본 논문은 차량용 전방 카메라를 이용하여 근거리 옆 차선의 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 근거리 옆 차선의 차량은 상대적 위치에 따라 형태의 변화가 심하기 때문에 기존의 방법들은 대부분 움직임 정보를 이용하여 근거리 옆 차선 차량을 검출한다. 그러나 이러한 움직임 정보에 기반한 방법들은 자가 차량을 앞지르는 차량만 검출할 수 있다는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안하는 방법은 움직임 정보를 사용하는 대신 근거리 옆 차선 차량이 존재하는 관심 영역의 특징을 이용한다. 이로 인해 근거리 옆 차선의 추월 차량 뿐 아니라 정지해 있거나 나란히 주행하는 차량들 또한 검출이 가능하다. 실험 결과, 제안하는 방법은 다양한 날씨 및 도로 환경에서 근거리 옆 차선 차량을 효과적으로 검출하였으며 실시간 처리 속도를 보여주었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제26권12호
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• pp.131-137
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• 2009

Recent technological advances made a vehicle more intelligent to increase safety and comfort. An intelligent vehicle provides drivers with safety warning information through audible sounds, visual displays, and tactile devices. However, elderly drivers have been known to decrease the physical and cognitive abilities such as muscular strength, hearing, eyesight, short term memory, and spatial perception. Therefore, possible age-related deficits should be considered to design an effective warning system. This paper aims to evaluate the impact of advancing age on response performance on audible safety warnings which are widely used for alerting driving hazards. In order to understand the effect of age-related hearing loss and movement slowing, three sound characteristics (frequency, intensity, and period) and three age groups (younger, middle, and older) are considered. Data was drawn from 38 drivers who drove a simulated rural road in a driving simulator. Experimental results show that age influences driver's response performance. In conclusion, the appropriate range of a warning sound is suggested.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.436-441
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• 2011

타이어의 센서부에서 전송된 데이터를 기반으로 주행 중인 차량의 타이어 이상 유무를 수신기의 디스플레이 장치에 표시하도록 설계된 TPMS(Tire Pressure Monitoring System)는 자동차 타이어의 온도와 압력 등을 수시로 점검하고 데이터들을 운전자에게 알려줌으로서 차량 운행을 안전하게 보조해주는 무선통신 시스템이다. 측정된 데이터 전송을 위하여 TPMS 센서부에서 자동차 내부의 신호처리부로 무선 통신을 이용하는데, 이때 각 타이어들의 간섭과 외부로부터의 간섭이 존재할 수 있다. 이러한 간섭들을 최소화하고, 효과적인 데이터 수신을 위하여 TPM S를 위한 일반적인(conventional) 빔형성기(beamformer) 기반의 스위칭 빔형성(switching beamforming) 기술을 제안한다. 또한, 각 타이어간의 간섭을 최소화하고 전력소비 감소를 위하여 각 타이어에 고유의 골드코드(Gold Code)를 부여하는 시스템을 제시하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 기술의 간섭제거 성능을 확인한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1327-1335
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• 2012

타이어 파손으로 인한 사고를 사전에 방지하기 위해 개발된 TPMS(Tire Pressure Monitoring System)는 타이어에 장착된 센서부로부터 전송된 데이터를 기반으로 타이어의 이상 유무를 디스플레이 장치에 표시하고 운전자가 실시간으로 타이어의 온도, 압력 등의 정보를 수시로 파악하여 최적의 주행조건을 유지시켜주기 위한 안전보조시스템이다. 무선통신을 사용하는 TPMS는 측정된 데이터의 송수신 시 간섭이나 잡음으로 인해 데이터 전송 시 수신 오류가 발생할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 스위칭(Switching), MVDR(Minimum-Variance Distortionless-Response), GSC(Generalized Sidelobe Canceler) 빔형성기(Beamformer) 등과 같은 간섭제거에 효율적인 대표적인 빔형성 기술들을 사용한다. 본 논문에서는 이 세 가지 빔형성기의 복잡도를 계산하여, 복잡도 성능 비교에 대한 수학적 근거를 제시한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 고려된 세 가지 빔형성기의 복잡도 성능을 확인한다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.287-310
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• 2022

인공지능의 등장으로 과학기술 분야 뿐만 아니라 산업의 고도화가 가속화되고 있다. 기업은 인공지능 기술의 효과적인 도입을 통한 지능형 제품 개발로 고객 경험 혁신 및 가치 창출을 실현하고자 한다. 그러나 지능형 제품은 인공지능과 같은 급진적인 기술을 기반으로 하는 제품의 특성상 기존 제품과 개발 방식에 있어 차이를 나타내며, 기존 제품 개발 방법론을 그대로 적용하기에 명확한 한계가 존재한다. 본 연구에서는 차량용 음성비서를 예시로 기업들의 성공적인 지능형 신제품 개발을 위한 KANO-TOPSIS 기반의 새로운 연구 방법을 제안한다. 먼저 KANO 모델을 통해 고객들이 신제품에 필요하다고 생각하는 기능을 선별 및 평가하고, TOPSIS를 통해 고객들이 필요로 하는 기능의 중요도를 구해 신제품 개발을 위한 새로운 기능의 우선순위를 도출한다. 분석을 위해 차량 상태 확인 및 기능 제어 요소, 주행 관련 요소, 음성비서 자체의 특성, 인포테인먼트 요소, 일상생활 지원 요소 등 주요 카테고리를 선정 및 고객 요구속성을 세분화하였으며, 분석 결과, 높은 인식 정확도가 차량용 음성비서 개발에 있어 최우선으로 고려되어야 할 요소로 나타났다. 운전자의 생체 정보, 사용 습관 등에 맞춤화된 콘텐츠를 제공하는 인포테인먼트 요소는 예상과 달리 낮은 우선순위를 나타낸 반면 차량 상태 알림, 주행 보조 및 보안 등 운전자의 안전과 관련된 기능들은 보다 우선적으로 개발되어야 할 요건으로 밝혀졌다. 본 연구는 KANO와 TOPSIS를 결합한 우수한 모델을 통해 혁신적인 지능형 신제품의 특성에 맞는 새로운 제품 개발 방법론을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.18-25
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• 2016

자동차 보유량이 늘어남에 따라 남녀노소 모두 교통사고에 위협이 가해지고 있으며 교통사고가 자주 일어나는 점을 미연에 방지하기 위해 ADAS가 중요하다. 이러한 교통사고의 주범을 인지하고 방지하는 한 방법이 차선 검출을 이용하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 영상처리를 통해 차선검출 기법을 연구하였고 영상처리에 의한 많은 에지 검출기법들 중 대표적인 소벨 에지 검출 기법과 캐니 에지 검출 기법을 사용하여, 두 가지 에지 검출기법을 통해 곡선과 직선의 차선 검출에서 가장 검출율이 좋은 기법을 찾아 직선의 차선을 검출하는 기법에 적용한다. 실험은 총 4,000프레임(주간영상 2,900프레임, 야간영상 1,100프레임)으로 실험을 수행하고, 실험 결과는 주간 영상에서 소벨 에지 검출 기법의 임계치는 2차미분차수로 검출하는 것이 가장 높은 후보 차선 검출율을 보였으며 검출율이 86.1%이고, 캐니 에지 검출 기법의 임계치는 Low=50, High=300에서 가장 높은 88.0%의 검출율을 보였다.