• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.173-179
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• 2017

오토바이는 자동차에 비해 차량주행정보가 부족하고 사고 위험성이 높아 충돌감지센서, 후방카메라, 블루투스 통신모듈, 마이크로콘트롤러, HUD로 구성되는 스마트헬멧을 제작하여 오토바이 주행정보와 e-call 기능을 제공하는 시스템을 개발한다면 사용자에게 매우 유용하고 교통사고 시에 인명피해 감소 및 신속한 교통사고 처리가 가능하다. 본 논문에서는 이와 같은 "스마트헬멧을 이용한 오토바이 운전자 주행정보 및 e-call 기능 제공 시스템"의 소프트웨어를 개발하는데 있어 객체지향 분석 방법인 UML을 이용한 소프트웨어 개발 분석 방법, 하드웨어 블록다이어 그램 구조, 플로우차트 및 UI 설계를 보여줌으로써 실무 개발에 적합한 분석/설계 방법을 제시하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.9-15
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• 2013

본 논문에서는 사고 자동인식 서비스 제공과 위험 운전 여부 등을 통하여 운전자의 운전습관을 교정해 주고 사고 전후의 동영상을 재현하는 확장성이 높은 모바일 블랙박스 DVR (SMBD, Smart Mobile Blackbox DVR) 컴퓨터의 모델링 설계를 하였다. SMBD는 임베디드 시스템에 무선 기능을 탑재하여 차량이 휴면상태에서도 사고발생 지점과 영상정보를 무선통신을 이용하여 24시간 관제센터에 통보함으로써 긴급구난 서비스 및 교통정보를 제공 받을 수 있다. 또한 차량 ECU(Electronic Control Unit)의 차량정보 및 센서 데이터와 연동하여 무선 eCall (Emergency Call) 서비스를 실현할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.325-328
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• 2010

본 논문에서는 CAR AUDIO의 일반 Display인 SEG TYPE의 LCD의 대한 표현의 한계를 IPHONE(Smart Phone)의 Display를 이용하여 한계를 극복하는 방법에 대한 연구를 진행 했다. 일반 CAR AUDIO의 제한적인 Display를 많은 사람들이 이용하는 IPHONE(Smart Phone)의 LCD를 이용하여 표현할 수 있다. 일반적으로 용어를 CAR TO PHONE으로 명할 수 있다. CAR에 있는 모든 기능에 대한 Display를 IPHONE(SMART PHONE)의 DISPLAY에 phone용 APPLICATION을 사용하여 display 할 수 있다 IPHONE용 앱은 SEG LCD에서 할 수없는 특별한 UI&GUI를 가지고 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.159-163
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• 2004

현재 복수개의 엘리베이터를 최적 제어하기 위해서 엘리베이터 군 제어 시스템이 사용되고 있다. 일반적인 엘리베이터 군 제어 시스템에서는 임의의 층에서의 호출(Hall Call)에 대해 복수개의 엘리베이터로부터 정보를 받는다. 다음으로 각 엘리베이터의 매력함수값을 산출, 매력함수들을 비교 한 후 가장 큰 값을 갖는 엘리베이터를 호출한 층으로 보내는 작업을 수행한다. 본 논문에서는 16개의 엘리베이터와 정렬 네트워크(Sorting Network)를 이용하여 각 엘리베이터들의 매력함수값의 비교를 수행하는 엘리베이터 군 제어부를 설계한다. 이를 통해 제어부에서 매력함수값들의 비교 연산에 소요되는 처리속도를 향상시킬 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1997년도 춘계 학술대회 발표집
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• pp.81-85
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• 1997

In a virtual environment, agents must demonstrate some degree of realism and interactivity. This paper discusses the algorithm that enables agents to navigate a virtual road network realistically and interactively. The road description files written in this language provide the information of road environments to the navigating agents and the scene visualizer. We call this navigating agent in the road an ambient car. The ambient cars must follow the traffic rules as human does. To do this, the ambient car should continuously check its circumstances, such as, the traffic lights, lanes, road signs, and other ambient cars. Because of the huge scale of road network and the large number of ambient cars, the algorithm considers only the area where the participant is currently located. By this locality, the performance of the whole system does not fluctuate much in different situations. The behavior of ambient cars according to the predefined rules may appear monotonous. We added probability distribution functions to introduce some randomness. We implemented the above idea on silicon Graphics Indigo 2 workstation. The ambient car exhibited its awareness of lanes, traffic lights, and other cars. The participants could hardly distinguish between a human-controlled car and computer-controlled ambient car generated by the algorithm.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권6호
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• pp.1113-1118
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• 2002

자동차 번호판 인식 시스템에서 가장 중요한 요소는 자동차 이미지로부터 번호판 영역을 정확히 검출해 내는 것이다. 자동차 이미지에서 번호판 영역을 추출하기 위한 방법으로 색상과 밝기 정보와 자동차 번호판의 가로 : 세로 비율 등 번호판을 인식할 수 있는 정보를 혼용한 ACL 알고리즘을 제안한다 ACL 알고리즘을 사용함으로써 기존의 색상 정보나 명암 정보만을 이용할 경우 자동차 번호판 영역 추출이 잘되지 않는 문제를 해소시켜 준다. 본 논문에서 제안하는 ACL 알고리즘은 자동차 이미지에서 번호판 영역을 추출하기 위하여 색상 정보와 명암 정보, 기타 자동차 번호판을 판단할 수 있는 정보를 모두 이용한다. ACL 알고리즘을 이용하여 번호판 추출 실험을 한 결과 97%의 추출률을 보였다. ACL 알고리즘을 이용하여 추출된 번호판을 이용하여 문자 영역, 문자 인식을 실험한 결과 92%의 결과를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.301-303
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• 2012

본 논문은 원패스 태그를 기반으로한 위치인식 시스템 구현하였다. 본 시스템은 ZigBee 및 RFID기술을 접목하였다. 위치인식 수신기와 중계기를 통해 사용자의 위치를 파악하고 관리할 수 있는 솔루션을 개발하였다. 주차의 위치 및 차량의 출입, 출입관리 자동화, 비상호출을 통한 보안성 강화, 엘리베이터의 자동호출 및 통제 등에 대한 위치인식 솔루션 기능을 포함하고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (3)
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• pp.346-348
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• 2002

차량 항법 시스템(Car Navigation System)은 요즘 많은 발전을 거듭하여 차량 이용시 사용자가 가고자하는 목적지까지의 길을 쉽게 안내하고 있다. 이런 기술의 발전은 단순한 정적인 길 안내(Static Route Guidance) 뿐만 아니라. 동적인 길 안내(Dynamic Route Guidance)를 함으로써 자동차 운전자가 쉽고 빠른 길을 안내 받을 수 있게 되었다. 그러나 이러한 교통정보는 매우 변화가 심하므로 최초로 경로를 전송 받은 후 그 경로상에 교통정보가 변화하였다면, 이미 전송 받은 경로는 실시간으로 적극적으로 대응할 수 없고 실제 막히는 길로 안내할 수 있다. 목적지까지의 거리가 먼 경우 이런 현상이 더욱 심하게 나타날 수 있다. 이런 경우 운전자는 실제로는 막히는 길로 안내 받을 수 밖에 없다. 이런 문제점을 해결하기 위해 교통정보를 수집하는 기존의 시스템에 Ad Hoc 네트워킹이 가능한 시스템을 탑재한 교통정보 수집 차량(Probe Car)을 이용한다. 정보 수집 차량이 극심한 정체를 발견하면 근처를 지나는 경로를 가진 차량에게 이를 전달하여 새로운 경로를 다운받을 수 있도록 한다. 이런 방법은 Ad Hoc Relaying System〔l〕을 이용하여 가능하며, 센터에 수집되고 가공되는 시간을 최대한 줄일 수 있으며, 센터의 통신 오버헤드를 최소화할 수 있다. 또한 기지국에 호가 집중되어 call blocking이 발생함 경우에 이를 해결할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권5호
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• pp.1-12
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• 2008

본 논문에서는 고속으로 이동하는 차량에 실시간 교통정보서비스를 연속적으로 제공하기 위하여 C&R 서비스에 대한 개념 및 서비스 시나리오를 제시하고, seamless 서비스 구현에 필요한 정보통신 요소기술들과 C&R 통신시스템의 구조와 제공방법에 대해서 기술하였다 향후, 스마트 하이웨이 서비스는 160km/h 이강 고속으로 이동하는 차량에 실시간 C&R 서비스가 이루어지는 정보통신 환경을 구축하는 개념이라 할 수 있다. 지금까지 DSRC 시스템을 기반하의 환경에서는 저속 차량과 통신이 가능하였으나, 고속 이동 환경에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 DSRC 기지국과 다수의 중계기의 핸드오버 기술을 이용함으로써, 고속이동 환경에도 적용 가능하며 스마트 하이웨이 환경에 대응할 수 있는 구조를 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.99-120
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• 2010

최근 고객들의 비대면 접점 서비스 이용도가 높아짐에 따라, 비대면 채널은 다양한 데이터의 분석을 통해 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 유용한 창구로 인식되고 있다. 이러한 비대면 채널의 대표적 영역으로 콜센터를 들 수 있으며, 콜센터 운영에서 고객 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 상담 인력의 규모인 것으로 알려져 있다. 즉, 일정수준 이상의 고객 만족도를 유지하기 위해서는 충분한 상담 인력을 확보하는 것이 관건이지만, 불필요하게 많은 인력을 확보하는 것은 인건비 측면에서 비용의 낭비를 초래할 수 있다. 따라서 부족하지도 않고 넘치지도 않을 정도의 적정 인력을 산출하는 능력은 콜센터 운영의 핵심 경쟁력으로 인식되고 있으며, 최근 콜센터에서는 적정 인력의 규모를 예측하기 위해 WFM(Work Force Management) 업무 전담 부서를 설치하고 콜량을 정확하게 예측하기 위한 노력을 기울이고 있다. 콜량 예측을 위해 현업에서 주로 사용되는 방법은 담당자의 직관에 의존하는 방법으로, 일정기간의 콜량 평균을 담당자가 주관적 판단에 의해 보정함으로써 이루어진다. 하지만 이러한 방식은 담당자의 주관적 성향에 크게 좌우된다는 한계를 갖고 있어서, 최근에는 다양한 예측 모형을 시스템화한 WFMS(Workforce Management System) 패키지가 널리 활용되고 있다. 하지만 이 시스템은 초기 도입 시 매우 고가의 구축비용이 발생하며, 신규 요인 발굴 시 이를 즉각적으로 시스템에 반영하기 어렵다는 한계점을 갖고 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 기법을 이용함으로써, 객관적이면서도 업무 배경 지식을 충분히 활용할 수 있는 예측 모형을 수립하고자 한다. 또한, 본 연구에서 수립한 모형의 정확성 평가를 위해, 국내 최대 규모의 한 자동차 보험사 콜센터의 4년 8개월 간의 실 데이터를 사용한 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다. 실험에서는 기존의 WFMS와 본 연구에서 제안하는 두 가지 모형인 대화식 의사결정나무 기반의 예측 모형, 일반 의사결정나무 기반의 예측 모형의 세 가지 모형에 대해, 다양한 오차 허용범위 하에서의 사고콜 및 고장콜에 대한 예측 적중률을 평가하였다.