• 한국항행학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1059-1067
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• 2011

차세대 ITS 환경에서는 도로에서 주행 중인 차량을 대상으로 하여 도로변에 RSE와 차량에는 OBU를 설치하여 고속 패킷 V2I 및 V2V 통신 기능, 보안 및 인증 기능, 기지국 셀 간 핸드 오버 기능 지원을 필요로 한다. 이에 따라, 이러한 서비스를 가능하게 하는 무선 통신 기술 역시 최대 200km/h의 차량 속도를 지원하고, 1km의 통신 거리를 가지며, 텍스트, 이미지, 동영상 등 멀티미디어 데이터 전송이 가능하도록 데이터 전송속도를 최소 10Mbps까지 지원하는 한편, 높은 통신 신뢰성을 갖도록 발전하고 있다. 본 논문에서는 IEEE 802.11p PHY/MAC을 기반으로 하는 WAVE 통신시스템을 구현하고, 차세대 ITS 환경에 부합하는지의 여부를 평가하였다.

• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1794-1799
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• 2022

최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만 장의 데이터셋을 비교 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 또한 객체 추적을 통해 실시간 검지를 수행하는 방법을 제안한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.645-652
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• 2001

본 논문은 근거리 차량간 통신(IVC)에서 첨단차량도로시스템(AVHS)의 플래툰 주행에 적합한 One-Ray Rician 채널 모델을 적용하여 간섭신호에 강한 장점을 지닌 60GHz 밑리미터파에서 패킷 오율 특성을 분석하였다. 차후에 사용자의 욕구 증대에 따른 멀티미디어 서비스를 만족시키기 위해서 Convolution 부호화 기법과 MRC 다이버시티 수신 기법을 동시에 적용하였으며 그에 따른 DS-CDMA/QPSK System의 패킷 오율 특성을 분석하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제4권3호
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• pp.1-8
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• 2005

IEEE WAVE(Wireless Access in Vehicular Environment)는 고속으로 이동중인 차량간 혹은 차량과 도로변 장치간의 통신을 위한 무선 엑세스 시스템으로써 5GHz DSRC 대역에서 동작하며 IEEE TGp와 P1609/1554 WG을 중심으로 표준화 작업이 진행 중이다. WAVE의 P1609.3은 신속한 링크 설정 및 데이터 전송을 위하여 멀티채널 데이터 전송과 PST/UST 기반 링크 설정 기능을 정의한다. 본 논문에서는 향후 차량 통신 환경에서 주요 무선 엑세스 기술로써 활용될 WAVE시스템의 프로토콜 및 ITS 어플리케이션 개발을 위하여 WAVE 에뮬레이터를 개발하고 공공 안전 서비스 및 멀티미디어 파일 다운로드 서비스를 제공하는 ITS 어플리케이션을 이용하여 에뮬레이터의 동작을 검증한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.158-164
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• 2001

본 논문은 도로 지면, 옆 차선의 차량 그리고 콘크리트 벽 반사를 포함하는 차량간 통신 시스템의 전파 모델을 제시했다. 그리고 광전파나 밀리미터파를 분석하는데 효과적인 Ray tracing 방법을 이용한 전파 손실과 지연 특성을 이론적으로 전개했다. 마지막으로 다이버시티, BCH 부호화 그리고 컨벌루션 부호화 기법을 이용하여 전파 특성의 향상을 보았다. 분석 결과, MRC 다이버시티와 BCH 부호화는 데이터 서비스 기준인 PER = $10^{-6}$을 만족할 수 없었다. 그러나 라이시안 페이딩에서 컨벌루션 부호화 기법을 채용했을 때 데이터 서비스 기준인 PER = $10^{-6}$을 만족하는 패킷 오율 특성을 얻음을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.427-429
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• 2017

본 논문에서는 실시간으로 주행 중인 차량의 영상을 대상으로 ROI 영역을 추출하고 추출된 ROI 영역에 Warping 기법과 RANSAC 알고리즘을 적용하여 곡선 차선을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 실시간 영상에서 관심 영역을 ROI 영역으로 설정하고 영상의 원근감을 제거하기 위하여 Warping을 적용한다. Warping이 적용된 영상에서 차선의 밝기는 도로의 밝기보다 높다는 특징을 이용하여 노란색과 흰색 차선의 영역을 추출한다. 추출된 차선의 영역에서 곡선을 검출하기 위하여 RANSAC 알고리즘을 적용하여 곡선을 검출하기 위한 기준점을 설정한 후, 스플라인 기법을 적용하여 곡선을 검출한다. 실시간적으로 주행 중인 차량에서 촬영한 동영상을 대상으로 실험한 결과, 곡선 차선이 효과적으로 검출되었다. 따라서 제안된 방법이 자율 주행에 효율적으로 적용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.95-97
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• 2010

최근 차량에는 부착된 많은 전장기기를 제어하는 CAN 네트워크 기술과 더불어 엔터테인먼트 서비스를 제공하는 MOST 네트워크 기술이 도입되었다. MOST 네트워크에는 CD-ROM(DVD), AMP, VIDEO CAMERA, VIDEO DISPLAY, GPS NAVIGATION 등과 같은 많은 장치들이 연결되어 동작한다. 본 논문에서는 이런 MOST네트워크에 연동되는 CAMERA의 입력 영상을 차량의 이동 방향 결정에 이용하고자 한다. GPS로부터 위치정보를 받는다 하더라도 특정 구역에서는 평행한 도로구조로 인해 차량이 어느 방향으로 이동했는지 즉시 판단하기 어려운 경우가 발생한다. 이때 구축된 영상이미지와 CAMERA 영상을 실시간 매칭 처리하여 차량의 이동 방향을 결정하는 기법을 설계하고 구현하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.1015-1016
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• 2015

VANET은 이동하는 차량사이 또는 차량과 RSU사이 에드혹 네트워크를 구성하기 위한 기술이다. 차량은 이동하면서 잠시 동안 RSU 영역에 머문다. 차량에서 RSU로의 요청이 많아질수록 가능한 많은 요청을 처리하는 스케쥴링 알고리즘을 구현하는 것이 매우 중요하다. $D^*S$ 알고리즘은 서비스를 수행할 요청을 선택하기 위해 DS_Value라는 우선순위 값을 사용하였다. 이때 사용한 우선순위 값은 데드라인 값과 데이터 크기만을 고려했다. 본 논문에서는 실시간데이터와 일반데이터 처리를 위해 다중 큐를 사용한 알고리즘을 제안하였고, 시뮬레이션 결과 이전 기법보다 서비스율이 좋음을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권12호
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• pp.1950-1958
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• 2016

최근 활발히 연구되고 있는 차세대 지능형교통시스템(C-ITS), 자율주행 자동차 등 교통관련 IT기술 분야에 있어 차량의 위치를 정밀하게 측정하는 기술은 매우 중요하다. 도로위의 차량 측위를 위한 기술은 GPS 가 대표적이나 도심지로 가면 주위에 고층건물이 많아 GPS 신호가 반사되어 심한 경우는 2~300 m의 오차가 발생할 정도로 정확도가 매우 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 비전기반의 고정밀 차량측위 기술을 제안한다. 개략적인 처리과정은 고정된 카메라로부터 입력받은 영상 속에 관심 영역을 설정한 후 영역 내 차량 객체 검출(Vehicle Detection)을 수행하여 객체가 점유하는 도로영역을 계산, 미리 정의된 Homography변환행렬을 이용하여 지도영상으로 사용할 항공시점(Aerial View) 상의 점들로 변환하여 측위를 수행한다. 측위성능분석결과 평균적으로 약 20cm이내의 높은 정확도를 가지고 있으며 최대 오차역시 44.72cm를 넘지 않았다. 또한 $22-25_{FPS}$ 의 빠른 처리로 실시간 측위가 가능함을 확인하였다.