• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.1
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• pp.1-8
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• 2015

Safety critical systems require exhaustive verification of safety properties, because even a single corner-case fault can cause a critical safety failure. However, existing verification approaches are too costly in terms of time and computational resource required, making it hard to be applied in practice. In this paper, we implemented a tool for minimizing the size of the verification target w.r.t. verification properties to check, based on program slicing technique[1]. The efficacy of program slicing using our tool is demonstrated in a case study with a verification target Trampoline[3], which is an open source automotive operating system compliant with OSEK/VDX[2]. Experiments have shown enhanced performance in verification, with a 71% reduction in the size of the code.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.1836-1837
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• 2006

본 논문에서는 차량용 전자제어식 주차 브레이크(Electric Parking Brake, EPB) 시스템의 고장 허용 제어(fault tolerant control)를 위한 고장 안전 기법(fail-safe logic)을 제안한다. 고장 안전 기법의 구현을 위하여 EPB 구동 모터에 흐르는 전류 리플을 측정하여 센서리스 위치 추정을 한다. 추정값과 홀 센서의 출력을 비교하여 잔차(residual)를 발생하고, 이를 이용하여 시스템 내부의 고장을 진단하고 고장 안전 기법을 통하여 전체 시스템의 오작동을 방지한다. 시스템 오작동을 방지하기 위한 고장 안전 기법에 대하여 정의하고 모의실험을 통하여 내부 시스템의 고장이 발생 시 이 기법이 고장을 진단하고 시스템을 안전하게 운영할 수 있음을 확인하였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.30 no.11
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• pp.24-31
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• 2013

교통안전에 대한 지속적인 강화정책에도 불구하고 국내 교통안전수준이 뚜렷한 개선효과를 보이지 못하고 있는 현 시점에서 차량, 도로, 이용자(운전자, 보행자) 간 끊김 없는 정보제공을 가능케 하는 새로운 ITS 융합기술(C-ITS)의 필요성이 어느 때 보다 크다. 본 지에서는 국내 교통사고자료를 바탕으로 국내외에서 검토되고 있는 C-ITS 서비스의 교통안전 기대효과를 살펴보고, 향후 교통안전 혁신을 위한 추가 안전서비스(안)를 제시하고 있다.

• The Safety technology
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• no.188
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• pp.19-21
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• 2013

1979년 설립된 (주)한창(대표이사 허남걸)은 에어컨, 전열교환기, 차량용 닥터바이러스, PDP TV classis base, 산업용에어컨, 온수기, 프레스 부품, 열교환기 부품 등을 주생산품으로 하고 있는 기업이다. (주)삼성전자에 OEM방식으로 거래하고 있으며, 현재 수원을 필두로 하여 아산공장, 인도공장 등을 가동하고 있다. 전체 직원은 약 500여 명에 달한다. 이곳은 '참', '앎', '온'이라는 사훈 아래 '내실경영', '인재경영', '사회적 책임'의 경영방침을 펼치고 있다. 내부인력에 대한 자기개발 강화, 그리고 안전에 대한 회사의 역할 강화 등으로 사회적 책임을 다함으로써 작지만 강한 기업으로 성장해 나가고자 한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.10
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• pp.1221-1227
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• 2012

It is expected that the vehicle safety systems using vehicle-to-vehicle communication can reduce the possibility of vehicle collision and prevent the chain crash by promptly delivering the status of neighboring vehicles. Many IEEE 802.11 DCF based Flooding schemes have been proposed, but they may generally expose the problems that the transmission efficiency is sharply declined as the vehicle density has increased and then is related to the low possibility of the channel access. Therefore, this paper proposes a collision prevention scheme using adaptively controlling the frequency of the message exchanges based on the current status of neighboring vehicles. Moreover, it is shown from simulation that the proposed scheme provides the performance gains over the existing Flooding based scheme.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10b
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• pp.195-195
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• 1998

보행자 사고는 총 교통사고의 32.9%(사망 5,070명, 부상 87,943명)을 차지하고 있으며, 그 중 횡단보도 사고는 13.0%(사망 542명, 부상 10,056명)로 대책이 시급하다. 교차로 내에서 횡단보도의 위치가 부적절하면, 보행자 안전과 차량 교통소통에 악영향을 준다. 또한 우리 나라에선 명확한 기준이 없어 횡단보도 노면표지 설치 및 유지 관리에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 현재 교차로에서 횡단보도의 위치는 다음과 같이 3종류로 구분할 수 있다. 1) 차량 정지선이 횡단보도 전방에 설치되어 진행 차량이 횡단보도를 통과하여 대기할 수 있는 공간이 있는 경우, 2) 횡단보도가 측면차량 진행방향의 연석선상(가각선의 끝 지점)에 근접하여 설치된 경우, 3) 횡단보도가 측면 좌·우회전 차량1대가 대기할 수 있는 공간의 약 4∼5m 후방(가각선의 시작지점)에 설치된 경우로 구분할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 차량소통 및 보행자/차량 상층에 분석하여 교차로 내 횡단보도 위치기준을 제시하는데 연구 목적이 있다. 본 연구를 통한 기대효과를 살펴보면 다음과 같다, 첫째 횡단보도 내 보행자 관련 교통사고를 예방할 수 있으며, 둘째 교차로에서 보행자 및 차량소통을 원활히 할 수 있고, 셋째 횡단보도 설치 및 관리를 효율적으로 할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2006.11a
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• pp.261-264
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• 2006

지능형 차량정보 시스템은 21세기 교통체계로 기대를 모으고 있는 ITS(Intellligent Transport System)의 구축에 핵심이 되는 시스템이다. 이러한 시스템을 구현하기 위해서 종래의 네비게이션, 차량용 무선통신, 차량진단 등의 단일화된 시스템을 통합적으로 수행하며, 계측 또는 수집된 데이터를 분석하여 지능적으로 차량의 주행 상태를 분석 / 진단함으로써 차량에서의 안전한 운행과 운전자 및 승객들이 요구하는 정보 또는 다양한 서비스를 제공하기 위한 새로운 모듈의 개발이 절실히 필요한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 CAN(Controller Area Network) BUS을 이용한 차량의 상태수집 모듈과 능동 데이터베이스에 관해 기술하고 이를 통합하기 위한 임베디드 보드를 이용한 CAN BUS연계형 차량용 복합통신모듈의 프로토타입 H/W을 구성하여 실용화 가능성 및 유용성을 제시하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.330-332
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• 2017

최근 차량사고는 운전자의 운전 행동이 많은 비중을 차지하며 행동이 올바르지 못했을 경우 주의가 분산되어 사고가 발생하고 있다. 자동차 업계에서는 자율주행 기술의 출현으로 운전자의 운전환경이 변화되고 있다. 차량 서비스들은 차량에 부착된 센서들을 이용한 다양한 차량 서비스가 개발되고 있으며 차량 서비스는 도로주변 환경과 운전자의 안전에 집중된 서비스가 대부분이다. 하지만 차량에 부착된 센서들의 성능문제로 인한 기능적 문제점으로 상용화가 늦어지고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 효율적인 차량 서비스를 제공하기 위해 사용자의 음성을 활용한 상품구매 시스템을 제안한다. 본 시스템은 딥 러닝 기술이 적용된 DB를 통해 사용자의 음성데이터 분류를 통해 상품을 검색 및 구매할 수 있는 시스템이다. 제안된 시스템은 음성인식을 활용하여 별도의 과정 없이 간편하게 상품을 구매할 수 있으며, 사고의 위험으로부터 벗어날 수 있다.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.12 no.3
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• pp.279-285
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• 2016

Road sides safety barrier system is the last safety during traffic accident. The structural performance of a roadside safety barrier should be kept above expectations. It is possible to protect the passenger's life. End treatment part is installed in the end of the barrier it prevents a phenomenon in which for the vehicle for the guardrail during a vehicle collision it is facility of the absorbing of car crashed impact. By repeated analysis through computer simulation for improving the vehicle crash it will be able to develop crash barriers to respond appropriately to various parameters.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.2
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• pp.95-111
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• 2021

As the population decreases in an aging society, the average age of drivers increases. Accordingly, the elderly at high risk of being in an accident need autonomous-driving vehicles. In order to secure driving safety on the road, several technologies to respond to various obstacles are required in those vehicles. Among them, technology is required to recognize static obstacles, such as poor road conditions, as well as dynamic obstacles, such as vehicles, bicycles, and people, that may be encountered while driving. In this study, we propose a deep neural network algorithm capable of simultaneously detecting these two types of obstacle. For this algorithm, we used 1,418 road images and produced annotation data that marks seven categories of dynamic obstacles and labels images to indicate road damage. As a result of training, dynamic obstacles were detected with an average accuracy of 46.22%, and road surface damage was detected with a mean intersection over union of 74.71%. In addition, the average elapsed time required to process a single image is 89ms, and this algorithm is suitable for personal mobility vehicles that are slower than ordinary vehicles. In the future, it is expected that driving safety with personal mobility vehicles will be improved by utilizing technology that detects road obstacles.