• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.1869-1876
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• 2014

자동차 후방카메라 시스템은 후진시 차량 후방을 모니터 영상으로 보여주어 인명보호와 주차의 편리, 운전자의 안전 운전을 위한 다양한 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 우리나라가 독자 개발한 개인용 무선통신 Binary CDMA 신기술을 이용하여 설치가 자유롭고 설치비용과 기술료를 절감할 수 있는 자동차 후방카메라 시스템의 개발방법 및 설계에 관해 연구하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.2292-2300
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• 2015

자동차 후방카메라 시스템은 후진시 차량 후방을 모니터 영상으로 보여주어 안전 운전과 주차 편리를 위한 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 우리나라가 개발한 개인용 무선통신 Binary CDMA 신기술을 이용하여 유선의 제약없이 설치가 자유롭고 설치비용을 절감할 수 있는 자동차 후방카메라 시스템의 구현방법 및 기술에 관해 연구하였다. 본 연구를 통해 시제품을 제작하였고, 무선영상 전송기와 중계기의 카메라 입력 및 모니터 출력, Bianry CDMA를 이용한 무선 통신, 영상전송기와 중계기 응용프로그램의 핵심 구현에 대해 연구하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.411-418
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• 2003

본 논문에서는 모바일 단말기에 부착되어 있는 카메라를 통하여 입력되는 차량의 전, 후면의 번호판을 자동으로 인식, 검증하는 기술을 바탕으로 차량 번호를 검출하고 무선 통신망을 통해 원격 서버에 차량 번호와 모바일 단말기의 위치 정보를 함께 전송함으로써 어디에서든지 차량 조회 및 차량 위치 추적을 위한 시스템을 제안한다. 모바일 단말기에서 획득된 차량의 정보는 부호화되어 무선 통신망을 통하여 원격지의 서버로 전송된다. 원격지의 서버는 복호화 과정을 거쳐 전송된 텍스트 형식의 차량 번호와 위치 정보는 실시간 추정한 공간상관거리를 통하여 가용자의 위치를 측정하기 위해 공간정보와 속성 정보를 갖는 수치 값들 가운데 원하는 데이터 값에 가장 우선하는 특성 정보를 통해 적합한 위치를 추적이 가능한 임베디드형 이동 가능한 차량 번호판 인식 시스템을 구현한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권8호
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• pp.843-850
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• 2016

This paper introduces a novel modulation scheme for vehicular communication in taking advantage of existing LED lights available on a car. Our proposed 2-Phase Shift Keying (2-PSK) is a spatial modulation approach in which a pair of LED light sources in a car (either rear LEDs or front LEDs) is used as a transmitter. A typical camera (i.e. low frame rate at no greater than 30fps) that either a global shutter camera or a rolling shutter camera can be used as a receiver. The modulation scheme is a part of our Image Sensor Communication proposal submitted to IEEE 802.15.7r1 (TG7r1) recently. Also, a neural network approach is applied to improve the performance of LEDs detection and decoding under the noisy situation. Later, some analysis and experiment results are presented to indicate the performance of our system

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.466-469
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• 2013

현재 출시되는 자동차는 운전자에게 편리성과 안정성을 보장해주기 위한 전자 기기장치들을 개발하여 시중에 보급하고 있다. 전자기기중 블랙박스는 현재 자동차 운행, 주차, 후진 시 도움을 주기위한 것이다. 이 블랙박스는 차량 사고 시에 꼭 필요하다. 이것들은 After-market을 통하여 많이 보급되어 있다. 하지만 이러한 제품들은 후방이나 전방의 영상만 알 수 있을 뿐, 운전 중이거나 사고 시에 좌우 측방과 전방의 자동차 경계의 영상은 확인 할 수가 없다. 하지만 시중에 나와 있는 전자기기장치들은 이러한 문제점을 해결해 줄 수가 없다. 이러하여 본 논문에서 제안하고자 하는 어라운드 뷰 알고리즘은 운전자가 자동차 운행 중 차량의 전후측방, 좌우측방의 영상을 통합한 블랙박스 설계를 제공하고자 한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1550-1554
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• 2004

This paper deals with an unmanned vehicle system configuration using all terrain vehicle. Many research institutes and university study and develop unmanned vehicle system and control algorithm. Now a day, they try to apply unmanned vehicle to use military device and explore space and deep sea. These unmanned vehicles can help us to work is difficult task and approach. In the previous research of unmanned vehicle in our lab, we used 1/10 scale radio control vehicle and composed the unmanned vehicle system using ultrasonic sensors, CCD camera and kinds of sensor for vehicle's motion control. We designed lane detecting algorithm using vision system and obstacle detecting and avoidance algorithm using ultrasonic sensor and infrared ray sensor. As the system is increased, it is hard to compose the system on the 1/10 scale RC car. So we have to choose a new vehicle is bigger than 1/10 scale RC car but it is smaller than real size vehicle. ATV(all terrain vehicle) and real size vehicle have similar structure and its size is smaller. In this research, we make unmanned vehicle using ATV and explain control theory of each component

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권10호
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• pp.3858-3874
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• 2021

As an essential part of the urban transportation system, precise perception of the traffic flow parameters at the traffic signal intersection ensures traffic safety and fully improves the intersection's capacity. Traditional detection methods of road traffic flow parameter can be divided into the micro and the macro. The microscopic detection methods include geomagnetic induction coil technology, aerial detection technology based on the unmanned aerial vehicles (UAV) and camera video detection technology based on the fixed scene. The macroscopic detection methods include floating car data analysis technology. All the above methods have their advantages and disadvantages. Recently, indoor location methods based on wireless signals have attracted wide attention due to their applicability and low cost. This paper extends the wireless signal indoor location method to the outdoor intersection scene for traffic flow parameter estimation. In this paper, the detection scene is constructed at the intersection based on the received signal strength indication (RSSI) ranging technology extracted from the wireless signal. We extracted the RSSI data from the wireless signals sent to the road side unit (RSU) by the vehicle nodes, calibrated the RSSI ranging model, and finally obtained the traffic flow parameters of the intersection entrance road. We measured the average speed of traffic flow through multiple simulation experiments, the trajectory of traffic flow, and the spatiotemporal map at a single intersection inlet. Finally, we obtained the queue length of the inlet lane at the intersection. The simulation results of the experiment show that the RSSI ranging positioning method based on wireless signals can accurately estimate the traffic flow parameters at the intersection, which also provides a foundation for accurately estimating the traffic flow state in the future era of the Internet of Vehicles.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1130-1133
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• 2003

The goal of this research is developing advanced lane detecting algorithm for unmanned vehicle. Previous lane detecting method to bring on error become of the lane loss and noise. Therefore, new algorithm developed to get exact information of lane. This algorithm can be used to AGV(Autonomous Guide Vehicle) and LSWS(Lane Departure Warning System), ACC(Adapted Cruise Control). We used 1/10 scale RC car to embody developed algorithm. A CCD camera is installed on top of vehicle. Images are transmitted to a main computer though wireless video transmitter. A main computer finds information of lane in road image. And it calculates control value of vehicle and transmit these to vehicle. This algorithm can detect in input image marked by 256 gray levels to get exact information of lane. To find the driving direction of vehicle, it search line equation by curve fitting of detected pixel. Finally, author used median filtering method to removal of noise and used characteristic part of road image for advanced of processing time.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.595-605
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• 2006

본 논문은 모바일 상에서 GPS와 전자지도를 이용하여 차량 및 이동물체의 위치를 실시간 및 시뮬레이션 동작 모드로 전자지도상에 보여주는 시스템을 구현하였다 또한, 모바일 단말기 일종의 하나인 PDA에 부착되어 있는 카메라를 통하여 입력되는 차량을 자동으로 인식, 검증하는 모바일 영상처리 기술을 이용하여 차량 번호를 검출하고 무선 통신망을 통해 원격 서버에 차량의 위치와 모바일 단말기의 위치 정보를 함께 전송함으로써 GPS에 의하여 지형 및 위치 정보를 측정하고 PDA와 무선 통신을 이용하여 실시간으로 전송함으로써 차량의 정보를 효과적으로 획득할 수 있다. 이는 위치 정보의 획득과 차량의 위치를 실시간으로 중앙관제소에 전송하고 이를 도면화한다. GPS에 의한 위치정보획득과 PDA에 의한 영상처리를 활용하여 정확한 차량의 위치 및 위치정보를 측정하고 중앙관제소로 전송하여 관제소에서 차량의 유형, 이상여부 및 위치 정보를 실시간으로 획득하여 각종 정보에 이용하며, 이러한 특성 정보를 통해 적합한 위치를 추적이 가능한 임베디드형 시스템을 구현한다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권1호
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• pp.9-18
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• 2017

Ubiquitous computing is a novel paradigm that is rapidly gaining in the scenario of wireless communications and telecommunications for realizing smart world. As rapid development of sensor technology, smart sensor system becomes more popular in automobile or vehicle. In this study, a new vehicle detection mechanism in real-time for blind spot area is proposed based on imaging sensors. To determine the position of other vehicles on the road is important for operation of driver assistance systems (DASs) to increase driving safety. As the result, blind spot detection of vehicles is addressed using an automobile detection algorithm for blind spots. The proposed vehicle verification utilizes the height and angle of a rear-looking vehicle mounted camera. Candidate vehicle information is extracted using adaptive shadow detection based on brightness values of an image of a vehicle area. The vehicle is verified using a training set with Haar-like features of candidate vehicles. Using these processes, moving vehicles can be detected in blind spots. The detection ratio of true vehicles was 91.1% in blind spots based on various experimental results.