• 한국ITS학회 논문지
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• 제3권1호
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• pp.53-65
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• 2004

도로에서 발생하는 비반복적이며 예측불가능한 일련의 사건을 돌발상황(incident)이라고 하며 이러한 돌발상황이 발생하게 되면 교통류의 정상 흐름이 와해되고 이로써 도로의 용량감소를 일으키며 교통혼잡과 대기오염 등 막대한 사회$\cdot$경제적 손실을 초래한다. 돌발상황으로 인한 피해를 최소화하고자 국내외 각종 교통관리센터에서는 자동 돌발감지 알고리즘에 의한 자동감지 방법을 사용하고 있다. 그러나 현재 운영중인 돌발상황 감지 알고리즘들은 어느 정도의 감지율은 확보하고 있으나 오경보율이 높아 대체적인 성능은 낮은 것으로 판단된다. 유출입램프 수요과다로 인해 도로용량이 다른 구간에 비해 현저히 떨어지는 병목(bottleneck)구간의 경우, 돌발상황이 빈번하게 발생함에도 불구하고 진출입차량으로 인한 대기행렬과 차로변경등의 유사 돌발상황이 발생하여 자동 돌발상황 감지가 더욱 어려운 실정이다. 본 연구에서는 진출입영향권내에서 발생하는 돌발상황을 정확히 감지하기 위해 돌발상황시 혼잡상황 구분을 통한 자동감지 알고리즘을 바탕으로 램프구간의 혼잡 감지시 인접한 본선의 차로를 돌발상황 판단모듈에서 제외함으로써 모형의 성능을 향상시킬 수 있음을 살펴보았다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.95-107
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• 2017

본 논문에서는 제도적으로 운영 중인 터널내 CCTV들로부터 실시간으로 들어오는 영상들을 최신 딥러닝 알고리즘을 이용, 학습시켜 다양한 조건의 터널환경에서 돌발 상황을 감지하고 그 돌발 상황의 종류들을 분류해 내는 시스템 개발을 위한 사전검토 연구를 수행하였다. 사전검토 연구를 위해, 2개의 도로현장의 교통류 CCTV영상 일부를 이용하여 가용한 전통적인 영상처리기법으로 영상내부로 집입하는 차량을 감지하고, 이동경로를 추적하여 일정 시간간격의 이동 차량의 좌표와 시간정보를 추출하고 학습자료를 구성하였다. 각 차량의 이동정보는 차선변경, 정차 등 6가지의 이벤트 정보와 연계된다. 차량 이동정보와 이벤트로 구성된 학습자료는 레질리언스(resilience) 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하였다. 2개의 은닉층을 설정하고, 각 은닉층의 노드수에 대한 9개의 은닉구조 모델을 설정하여 매개변수 연구를 수행하였다. 본 사전검토의 경우에는 첫 번째, 두 번째 은닉층 노드수가 각각 300개와 150개로 설정된 모델이 합리적으로 가장 추론정확도가 높은 것으로 평가되었다. 이로부터 일반화되기 매우 힘든 복잡한 교통류 상황을 기계학습을 이용하여 어떠한 사전 규칙설정 없이도 교통류의 특징들을 정확히 자동으로 감지할 수 있는 가능성을 보였다. 본 시스템은 시스템의 운용을 통해 지속적으로 교통류 영상과 이벤트 정보가 늘어난다면, 자동으로 그 시스템의 인지능력과 정확도가 자동으로 향상되는 효과도 기대할 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제33권4호
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• pp.323-336
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• 2015

Surrogate safety measure(SSM)를 이용하여 도로상의 위험을 측정하는 방식은 사고의 직접적인 원인과 연관된 차량의 거동을 분석 대상으로 한다는 장점을 가지고 있으나, 한 지점에 국한된 정보를 이용하기 때문에 위험을 연속적으로 분석하는 데에 제약이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 RTK-DGPS를 이용하여 차량들의 궤적을 얻는 방안을 제시하고, 이를 통해 time-to-collision(TTC), deceleration rate to avoid collision(DRAC), acceleration noise(AN) 등의 SSM을 산출하는 데에 필요한 문제들을 고려한 방법론을 설정하였다. 또한 본 연구에서는 검토된 방법론을 이용하여 운전 중 발생하는 다양한 차량거동 변화를 관찰하기 위하여 영동고속도로 북수원IC-군포IC 구간을 대상으로 실험을 수행한 결과를 제시하였다. 그 결과 궤적 기반 SSM 지표값이 다양한 주행 상황에서의 위험성을 합리적으로 설명할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 향후 다양한 구간특성 및 운전자 특성에 따른 위험상황을 설명하는 연구를 수행하고, 위험구간 감지 및 위험한 운전행태의 감지를 통한 사고예방에 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 이를 통하여 위험도로 개선 및 교통사고 줄이기 사업을 효율적으로 추진하는 데에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.95-100
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• 2019

본 논문은 자율 주행차량의 운행과 더불어 기존 차량 사고 방지를 위한 차량 간 통신 기술, 자율주행 기술, 브레이크 자동 제어 기술, 인공지능 기술 등이 널리 개발되고 있다. 차량 사고 발생이 일어나더라도 사망이나 부상을 최소화하기 위한 각종 기술들의 안전성의 상용화에 있다. 본 논문의 경우 자율주행 차량시, 안전성 확보연구이다. 이는 일반적인 저전력 근거리 무선 통신용 칩 신호나 초소형 도로 AI 장착 등의 공간적 요소에 따라 판별한다. 반면 본 논문은 상기 전자 칩의 신호를 읽는 데에서 생체 전자 칩까지의 "감지영역 내 체류 시간인식, 민감도"까지 체크하여 승차한 안전의 신뢰성을 높인다. 실제 세계 각국의 신뢰성을 실증한 결과로서, 안전성면에서 탑승객 전원의 안전 자율 시스템을 유도한다. 무인 자율차량 탑승과 상용화는 가까운 미래에 도로위 IoT의 AI 시스템과 생체 칩(Verification emotion + Chip)으로의 연계성면에서 그 진보성의 실증결과, 세계 각국의 안전 기술신뢰성은 더욱 부각된다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.780-785
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• 2003

Maintaining track tension in tracked vehicles minimizes the excessive load on the tracks and prevents the peal-off of tracks from the road-wheel, and adequately guarantees the stable and improved driving of the tracked vehicles. However, the track tension cannot be easily measured due to the limitation in the sensor technology, harsh environment, etc. In this study, the track tension is estimated in real-time from the measurable signals of tracked vehicles and controlled based on a fuzzy logic controller. The proposed control system is implemented on tracked vehicles and its performance is evaluated under various driving conditions.

• 오토저널
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• 제18권5호
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• pp.1-9
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• 1996

에어백 관련기술은 차체 충돌특성 평가, 승객거동분석, 좌석벨트/조향축/에어백의 조화설계 등을 포함하는 시스템 엔지니어링 기술과 충돌감지센서, 가스발생기, 모듈 등을 포함하는 주요 기능 부품의 설계 및 제조기술로 구분된다. 이 중 시스템 엔지니어링 기술은 국내의 완성차 업계의 노력에 의하여 선진국의 수준에 근접하고 있으나 부품의 설계 및 제조기술은 매우 취약한 상황이다. 80년대 후반부터 각국의 에어백 관련 특허 출원 건수가 급증하고 있으며 새로운 기능의 부품들이 속속 개발되고 있다. 에어백 기술의 발전방향은 소형화, 경량화, 저렴화로 요약된다. 차량의 전방 충돌에 대비한 에어백이 주종을 이루고 있으나 측면 충돌에 대비한 side bag, 뒷자석 승객을 보호하기 위한 rear bag 등이 개발되고 있고 최근에는 버스 등 대형차량이나 모터사이클 등에도 에어백을 부착하기 위한 연구가 추진되고 있다. 에어백은 충돌센서(crash sensor), 가스발생장치(inflator), 공기주머니(bag), 덮개(cover), 배선(wire harness) 등으로 구성된다. 이들 중에서 공기주머니, 덮개, 가스발생장치를 결합한 부분 조립품을 모듈(module)이라고 부르고 있다. 이하에서는 에어백을 구성하는 주요 기능부품들의 종류, 특성과 기술개발 동향을 알아보기로 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.287-288
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• 2018

본 과제는 자율주행의 이론적 개념을 이해하고 다양한 기술적 내용을 구현해 보기 위한 프로토타입형의 과제이다. 전방의 감지기를 통해 장애물을 감지, 예기치 못한 상황에서의 긴급정지도 가능하게 하였고 차선검출을 위한 openCV를 적용하여 영상처리를 하였다. 이를 통하여 차량의 회로 설계와 방향을 제어하고 차량의 속도, 정지능력을 구현하였다. 향후, 영상처리를 통한 신경망 학습 및 고성능 감지기를 적용하여 사실성 있는 운송 장치를 개발하고자 한다.

• 전자통신동향분석
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• 제30권4호
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• pp.102-109
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• 2015

자동차 분야에서 운전자의 안전 및 안전한 운전을 위해 비전 시스템에 기반한 Advanced Driver Assistant System(ADAS)을 개발하고 있고 비전 시스템을 이용한 물체인식 기술을 이용해서 차선인식, 보행자인식, 차량인식 등 통해 차량위치 및 추돌위험 등을 감지하기 위해 자동차 수준에서 필요로 하는 물체인식 기술 요구조건은 날로 증가하고 있다. 이를 지원하기 위한 Vehicle Vision Processor 또한 발전을 해오고 있고 초기에 50GOPS의 연산능력에서 약 400GOPS에 가까운 연산능력으로 720p 이미지 크기에 대해서 30fps Frame Rate로 처리할 수 있는 등 지금까지의 vehicle vision system을 위한 vision 연산기능이 강화된 vision processor 동향에 대해서 살펴보겠다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.708-713
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• 2004

그레이 스케일 이미지를 이용한 차량 감지 방법은 주차장에서 빈 공간으로 진입하는 차량의 안내나 기타 유사한 목적들을 위해 제안되고 있다. 본 논문은 그레이레벨 이미지를 이용하여 주차여부를 확인하고, 주차공간을 분석하는 방법을 제안한다. 실험결과로써 각기 2일 동안 새벽부터 해질녘까지 야외 주차장을 이용하여 획득한 129개의 영상을 이용하여 실험한 결과 98.7％의 성공률을 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.926-928
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• 2015

아두이노 의 출현과 함께 소형컴퓨터를 이용한 연구가 다양해졌다. 또한 아두이노를 통해 각종 센서들을 이용해 상태를 판단하는 것을 쉽게 구현 할 수 있게 되었다. 이 연구는 아두이노에 각종 사고들이 발생 할 수 있는 증상들을 모니터링 할 수 있는 센서들을 연결하고 이를 차량에 부착하여, 센서들로부터 오는 정보를 통해 사량의 사고 유무를 판단하고 알람을 주는 시스템을 구현하였다.