• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2017년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.489-497
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• 2017

사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능, 빅데이터 등 첨단 정보통신기술을 활용하여 모든 사물들의 지능화와 초연결을 지향하는 것을 나타내는 4차 산업혁명에 대한 관심은 나날이 증가하고 있다. 4차 산업혁명과 관련된 다양한 분야의 기술들 중에서 인공지능을 활용한 자율주행자동차 기술과 관련하여 논의를 진행하고자 한다. 여러 국가에서는 자율주행자동차 시장선점을 위해 관련 기술의 발달에 몰두하고 있다. 그러나 자율주행자동차의 상용화를 위해서는 기술의 발달뿐만 아니라 관련 법제도의 정비가 더욱 필수적인 요소라고 본다. 자율주행자동차가 안전성을 보장할 수 있도록 시험운행에 대한 규제를 완화시켜야 할 것이며, 향후 상용화가 될 경우 야기될 수 있는 민사적 손해배상문제와 형사책임의 문제, 과실책임의 문제, 사이버 보안문제 등을 대비할 수 있는 법제도 마련을 촉구하고자 한다. 타국가와의 자율주행자동차 법제도 비교분석을 통해 우리나라의 도로교통법과 기존 법 제정상태를 고려하여 법안 마련에 방향성을 설정하는 데에 목표를 두고 있다.

• 오토저널
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• 제31권3호
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• pp.70-75
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• 2009

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.527-530
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• 1997

최근 환경에 대한 각국의 관심이 높아지면서 자동차의 배기가스 및 소음에 관한 규제 차들이 날로 높아 가고 있는 실정이다. 이에 대한 해결책의 하나로 전기 자동차에 관한 관심이 고조되고 있으며, 특히 기계적 에너지와 전기적 에너지를 동시에 제어함으로써 외부의 별도 전원 공급이 필요 없이 구동이 가능한 병렬 복합형 전기자동차가 많은 연구의 대상이 되고 있다. 병렬 복합형 전기자동차의 전동기는 저속에서 구동 회전력을 보조하여 배기가스와 소음을 감소시키며, 고속에서는 내연 기관으로부터 에너지를 공급받아 배터리를 충전한다. 본 논문에서는 인공지능을 이용하여 다양한 주행 조건, 운행 패턴 등에 효과적으로 대응할 수 있으며 배기가스 및 소음을 감소시킬 수 있는 운행 제어 알고리즘을 제안하고 이를 주행시험을 통하여 그 타당성을 입증하였다.

• 광학세계
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• 통권159호
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• pp.17-19
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• 2015

스스로 주행하는 지능형 자동차가 천천히 하지만 뚜렷하게 우리에게 다가오고 있다. 실험주행 수준이지만 자동주행 자동차가 실제 도로 위를 누비고 있다. 구글, 테슬라 그리고 애플, 다른 한편에 비엠더블유, 다임러 벤츠 그리고 폭스바겐. 미국 기업과 독일 기업 사이에는 전운마저 감돌기 시작했다. 누가 미래 기술을 선도할 것일까 그리고 이를 통해 다양한 비즈니스의 폭발성을 선점할 것인가를 놓고 실리콘 벨리의 기술 기업과 유럽 대륙의 전통 자동차 기업의 한판 대결을 준비하고 있다. 자동주행 자동차는 기술의 문제로 제한되지 않는다. 자동주행 자동차는 어떻게 교통안전을 담보할 수 있을까, 자동주행 자동차는 새로운 시간과 생활의 가치를 어떻게 제공할 수 있을까, 만약 사고가 발행할 경우 그 책임소재는 어떻게 다툴 것인가, 자동차 보험은 어떻게 재편할 수 있을까 등 무수한 사회문제를 동반하고 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.2311-2316
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• 2009

최근 편의성, 안전성, 편리성 등의 키워드가 자동차 시장에서 새로운 화두로 등장하면서 자동차 시장에서 차량 내 전장부분의 중요성이 커지고 있다. 이에 따라 많은 전자기기의 사용이 필수적으로 요구되어지면서 전자기기들 간의 통신이 부각되어지고 있다. 차량 내부에서는 컨트롤러, 센서, 그리고 멀티미디어 기기인 오디오, 스피커, 비디오, 네비게이션 등 다양한 장치들이 CAN이나 MOST와 같은 차량 네트워크를 통해 연결되어 있다. 현재 차량 네트워크는 서로 각각의 목적에 따라 운용되고 관리되어 지고 있다. 본 논문에서는 MOST Network를 이용하여 최근의 키워드가 되고 있는 편의성, 안전성, 편리성 등을 고려한 지능형 자동차에 요구되는 Navigation을 구현하여 차량 내 CAN Network를 제어하는 시스템을 제시하고자 한다.

• 열처리공학회지
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• 제34권4호
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• pp.159-164
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• 2021

The Improvement of thermal performance using heat treatment of carbon nanotubes coated on the copper heat sink to take the radiation energy from solar ray for the energy harvesting in earth orbit. Using the additive coating of purified CNT for the increase of specific area and development of thermal conductive capacity, the performance of heat transfer is improved about 0.181 K/W while applying the power of 22 W under temperature of 3.98℃. Coating of purified CNT shows increase of area and volume of thermal layer however it led the partial thermal resistance.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.369-378
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• 2005

본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 유동 소비자가 서비스의 유동성을 보장받을 수 있는 지능형 여행정보서비스를 제안하고자 한다. 본 시스템은 유비쿼터스 환경에서 여행자가 필요로 하는 정보획득을 돕기 위해 다양한 상품제안, 그 상품들 간의 연계를 통한 맞춤제안을 목적으로 설계되었다 여행정보시스템에 연관된 상품들은 호텔, 비행사, 자동차, 여행지 정보, 음식점 및 Business Trip 등이다. 따라서 여행자의 요구 및 상황의 변화에 맞게 연관상품의 Schedule 맞춤을 위한 지능형 여행 최적정보시스템의 연구가 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 Traveling Service 지원을 위해 첫째 여행자의 요구에 따른 단일상품의 복합상품화(Product bundling)를 위한 방법론을 제안하였다. 둘째, 복합상품을 구성하기 위해 필수적인, 개별정보시스템에 이질적인 형태로 저장되어있는 단일상품에 대한 정보를 공유하기 위해, 여행상품과 온톨로지의 구축이 요구된다. 이에 본 논문에서는 OWL 기반의 온톨로지를 구축하였다. 온톨로지 기반의 여행정보시스템은 향후 시맨틱 웹서비 기반의 지능형 여행정보시스템 구축을 위한 초석으로 활요될 것이다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제5권2호
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• pp.33-39
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• 2019

4차 산업혁명시대로 접어들면서 많은 기술들의 발전이 이루어지고 있으며 다양한 위협요소들이 생겨나고 있다. 이러한 위협요소에 대응하기 위한 연구가 많은 분야에서 이루어지고 있다. 다양한 분야의 발전중에서도 의료기술과 지능형 자동차의 발전으로 인한 위협요소는 의료에 대한 잘못된 정보로 인한 생명에 대한 위협과 지능형 자동차를 통한 사람의 안전한 운행을 방해하여 생명을 위협하는 요소들이 가장 큰 위협요소로 대두되고 있다. 본 논문에서는 환자의 정보가 중요한 만큼 환자의 의료 기록에 대한 안전성과 신뢰성이 있는 기술을 위하여 블록체인의 기술 종류 중 프라이빗 블록체인을 사용하여 환자의 의료 기록에 대한 안전성과 효율성, 확장성을 높이는 방법과 자동차 시스템을 해킹하여 운전자의 생명을 위협하고 개인정보 및 위차파악으로 사생활 문제점에 대한 해결과 사물인터넷에서의 위변조를 방지하기 위하여 블록체인 기술을 이용한 정보보호 기법을 제안한다.

• TTA 저널
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• 통권170호
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• pp.66-67
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• 2017

4차 산업혁명 시대가 빠르게 다가오고 있다. 사물인터넷(IoT)과 인공지능(AI), 자율주행 자동차, 로봇, 드론, 스마트 홈 등이 그것. 4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나는 지능형 첨단센서다. 이 '똑똑한' 센서들 없이는 인공지능도 사물인터넷도 불가능했을 것이다. 첨단 센서 기술이 4차 산업혁명의 기폭제 역할을 하는 셈이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.146-149
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• 2014

최근 자동차 산업과 IT 기술의 융합이 활발해지면서 스마트카, 자율주행 자동차(무인 자동차)와 같은 지능형 자동차 개발이 활발히 진행되고 지능형 자동차의 비전 기반 기술개발도 활발히 진행되고 있다. 고속도로와 같이 포장된 도로나 자갈길과 같은 비포장 도로에서도 운전자의 승차감을 고려한 능동적 안전시스템과 안정적인 자율주행 자동차의 주행능력을 보장하는 기술들 중 도로 유형을 판단하는 것이 중요 요소 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 가중치 기반 클러스터링 기술을 이용하여 도로표면 유형을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 아스팔트, 자갈길, 흙길, 눈길의 도로표면 영상 데이터를 히스토그램의 분포도와 최고점 위치, 에지 영상의 에지량, 채도성분을 이용하여 특징값을 추출하고 클러스터를 구성한다. 분류할 입력 도로표면 영상에 대해 특징값을 분석한 후 탐색범위 내 선택된 각 클러스터의 벡터와의 거리를 측정하여 가중치를 계산하고 가중치가 높은 클러스터를 분류하여 입력 영상에 대한 도로표면을 결정한다. 실험결과 제안하는 방법이 각 도로표면 영상의 특징값과 이를 이용한 가중치만을 이용하여 약 91.25%의 정확도로 도로의 표면을 분류해 내는 것을 볼 수 있었다.