• 대한임베디드공학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.145-150
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• 2014

This paper presents an effective vision based method for LED traffic light detection at the daytime. First, the proposed method calculates horizontal coordinates to set region of interest (ROI) on input sequence images. Second, the proposed uses color segmentation method to extract region of green and red traffic light. Next, to classify traffic light and another noise, shape filter and haar-like feature value are used. Finally, temporal delay filter with weight is applied to remove blinking effect of LED traffic light, and state and weight of traffic light detection are used to classify types of traffic light. For simulations, the proposed method is implemented through Intel Core CPU with 2.80 GHz and 4 GB RAM, and tested on the urban and rural road video. Average detection rate of traffic light is 94.50 % and average recognition rate of traffic type is 90.24 %. Average computing time of the proposed method is 11 ms.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.1-9
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• 2019

In this paper, we propose a method of generating a 2D gray image from LiDAR 3D reflection intensity. The proposed method uses the Fully Convolutional Network (FCN) to generate the gray image from 2D reflection intensity which is projected from LiDAR 3D intensity. Both encoder and decoder of FCN are configured with several convolution blocks in the symmetric fashion. Each convolution block consists of a convolution layer with $3{\times}3$ filter, batch normalization layer and activation function. The performance of the proposed method architecture is empirically evaluated by varying depths of convolution blocks. The well-known KITTI data set for various scenarios is used for training and performance evaluation. The simulation results show that the proposed method produces the improvements of 8.56 dB in peak signal-to-noise ratio and 0.33 in structural similarity index measure compared with conventional interpolation methods such as inverse distance weighted and nearest neighbor. The proposed method can be possibly used as an assistance tool in the night-time driving system for autonomous vehicles.

• 자동차안전학회지
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• 제14권3호
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• pp.6-16
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• 2022

Recent, the issue of the fourth industrial revolution triggered by technological advances has changed the automobile industry centered on internal combustion engines, and quantitative growth of the global automobile market, which has grown rapidly, has been slowing since 2015. These advances in technology are expected to develop beyond the advanced driver assistance system to autonomous driving technology. According to SAE-J3016 published by the Society of Automotive Engineers, the technology of autonomous vehicles is divided into a total of six stages according to the driver's intervention and automation level from 0 to 5. Securing safety for autonomous vehicles is important. But, research on safety evaluation theory and autonomous vehicle evaluation method based on real vehicle test is insufficient. In this study, the longitudinal distance theory equation and continuous test scenario were proposed for the test method of autonomous vehicles for fixed targets, and the real vehicle test was conducted. When comparing the theoretical values compared to the measured values, it was determined that it was reliable with a minimum error rate of 0.484% and a maximum error rate of 7.391%. Using the proposed theoretical equation, it is judged that it can be used as a safety evaluation method in an environment where real vehicle test is not possible because it can grasp the trend in the longitudinal direction in the development stage.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권2호
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• pp.62-73
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• 2022

각국의 자율주행시스템 기술개발 경쟁이 심화함에 따라 정부도 자율주행시스템의 시장 진입을 전방위에서 지원하고 있다. SAE(Society of Automotive Engineers) 3단계 기술은 운전자가 위험 상황을 회피해야 하고, 4단계 기술은 자율주행시스템 스스로 위험 상황에 대응할 수 있어야 한다. 이에 따라, 공공부문은 도로 위험 상황을 모니터링하고, 도로 인프라 정보를 운전자와 자율주행시스템에 제공하여 대응할 수 있도록 지원할 필요가 있다. 본 연구는 도로 인프라 위험 요소를 자율주행시스템의 ODD(Operational Design Domain) 특성에 따라 모니터링 대상별 위험 요소를 세분화하고, 각 위험 요소가 차량에 미칠 영향에 따른 위험도 등급화 및 평가 방안을 제시하였다. 위험 상황 발생 시 자율주행차의 운행 특성을 시뮬레이션하고, 위험 요인 특성과 물리적인 차량 조건 사이의 영향 관계를 파악하여 등급화함으로써 위험도를 평가할 수 있다. 또한 수집된 모니터링 정보는 관리 센터와 공유하고, 요소별 특성에 따른 노드 혹은 링크 형태로 정밀지도에 표출하여 위치정보와 위험도 등급 등 종합적 관리가 가능한 모니터링 체계를 정립할 것을 제안하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.44-51
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• 2005

Water flow in rivers during flood season can be 10 to 100 fold higher than normal seasons (low precipitation) in Japan and predicting flood runoff is essential for operating reservoirs with discharging gates. Abundant experiences and knowledge are requisites for operators to be able to make efficient decisions at work. This research investigated a method to transfer technical knowledge by acquiring skills and knowledge from actual dam operators and by using the information to construct an educational training system. The purpose of the research was to enable the execution of a secure and rational reservoir operation during flood period. The educational training system for reservoir operation was developed with the focuses on acquiring knowledge on hydraulics and hydrology and learning about decision making related to the reservoir operation as well as the timing of control. The system is capable of conducting education that corresponds to individual levels in each location. Of the educational training methods, a lecture method that uses textbooks is effective for the understanding of basic knowledge and concepts while a training method that uses a simulation device is essential for the practice of advanced and specialized procedures in specific fields. Simulation devices are used in operational training for airplane flight and driving cars and trains. The educational system presented here was designed to provide further assistance to those who have acquired basic knowledge and concepts through textbooks and also to at low them to perform the satisfactory operation of dam equipment. Our research proposes a method which can realize a system to acquire technical skills-the skills which are the foundation of technical knowledge and operation.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.23-31
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• 2011

본 논문은 차세대 자동차 지능형 통합 스마트 모니터 시스템을 제작하였다. 차량의 계기판 장치는 많은 방해 요소를 감소시키며, 운전자들에게 영향을 주지 않고 도로에 집중할 수 있도록 하는 것이 필수적이다. 위험 경보는 시각적인 디스플레이와 함께 유용하게 사용되지만 기존의 방식은 문제가 있다. 차량 안전 시스템의 최적화는 위험을 알리는 각종 경보보다 더 필수적인 것은 운전자가 도로에 집중할 수 있는 시각적인 장치가 요구된다. 지능형 통합 스마트 모니터 시스템은 자동차에서 가장 많이 보는 정보인 자동차 속도, 엔진 회전속도, 연료, 엔진 온도, 연료 게이지, 회전표시등과 각종 경보 표시등 기본 정보를 모아서 운전자에게 제공한다. 본 논문에서 설계한 지능형 통합 스마트 모니터 시스템은 박막 트랜지스터 액정 표시 장치, 액정 표시 장치배경 조명 발광다이오드, 평면 미러, 특수 제작된 렌즈 및 구동회로로 구성되어 있으며, 운전자 안전성을 고려한 차세대 지능형 자동차 통합스마트 모니터 시스템을 제작, 분석하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.124-136
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• 2019

교차로에서의 자율주행은 다양한 차량이 혼재하며 주행환경이 복잡한 특성으로 인하여 교통 객체 간의 교통정보 교환을 통한 자율주행 지원이 필요하다. 이와 관련되어 인접한 교차로 간의 교통정보 교환이 요구되고 있으나 국내 표준노드·링크 체계에서 교차로를 나타내는 노드 ID는 일련번호를 포함한 구성 체계를 가지고 있어 교차로의 갱신 및 ID를 통한 교차로의 위치 정보 파악에 한계가 있다. 본 논문에서는 교차로 ID 내에 위치정보가 포함되도록 교차로의 2차원 좌표를 가공 및 병합하여 생성한 좌표 기반 교차로 ID 구성 체계를 설계하였다. 제시한 교차로 ID의 적용 가능성을 검증하기 위해 국내 교차로를 대상으로 새로운 교차로 ID를 적용하였으며 중복된 값이 없는 것을 확인하였다. 좌표 기반 교차로 ID는 데이터 크기가 기존 노드 ID 대비 60% 줄어들었으며 GIS 툴 없이 인근 교차로 검색 및 Box 형태의 특정 지역 내 교차로 추출과 같은 공간 쿼리가 가능하다. 따라서 좌표 기반 교차로 ID는 기존 노드 ID보다 확장성 및 활용도가 높을 것으로 예상된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.347-350
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• 2012

최근 자동차 산업의 활성화로 인해 교통사고 급증이 사회 문제화 되면서 사고를 미연에 방지할 수 있는 운전자 보조 시스템에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적으로 자동차 사고 원인의 70% 이상이 운전자 과실에 의해서 발생되고 전체 추돌사고의 75%가 시속 29km 이하의 속도에서 발생한다는 점을 고려할 때, 이를 예방하기 위해서는 운전자의 인지 판단을 보조하는 시스템의 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 가장 많은 추돌사고가 일어나는 저속 주행 및 후진 시에 차량 또는 장애물과의 거리를 실시간으로 감시하는 차량 전 후방 감시 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 10[m]의 감지거리 및 $10^{\circ}$의 지향각을 갖는 고지향각 초음파 센서, 3[m]의 감지 거리 및 $180^{\circ}$의 지향각을 갖는 광지향각 초음파 센서, ATmel 사의 ATmega128로 구성된다.

• 대한인간공학회지
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• 제36권2호
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• pp.87-108
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• 2017

Objective: The purpose of this study was to precede the acceptance study based on automation steps and user experience that was lacked in the past study on the core technology of autonomous vehicle, ADAS. The first objective was to construct the acceptance model of ADAS technology that is the core technology, and draw factors that affect behavioral intention through user experience-based evaluation by applying driving simulator. The second one was to see the change of factors on automation step of autonomous vehicle through the UX/UA score. Background: The number of vehicles with the introduction of ADAS is increasing, and it caused change of interaction between vehicle and driver as automation is being developed on the particular drive factor. For this reason, it is becoming important to study the technology acceptance on how driver can actively accept giving up some parts of automated drive operation and handing over the authority to vehicle. Method: We organized the study model and items through literature investigation and the scenario according to the 4 stages of automation of autonomous vehicle, and preceded acceptance assessment using driving simulator. Total 68 men and woman were participated in this experiment. Results: We drew results of Performance Expectancy (PE), Social Influence (SI), Perceived Safety (PS), Anxiety (AX), Trust (T) and Affective Satisfaction (AS) as the factors that affect Behavioral Intention (BI). Also the drawn factors shows that UX/UA score has a significant difference statistically according to the automation steps of autonomous vehicle, and UX/UA tends to move up until the stage 2 of automation, and at stage 3 it goes down to the lowest level, and it increases a little or stays steady at stage 4. Conclusion and Application: First, we presented the acceptance model of ADAS that is the core technology of autonomous vehicle, and it could be the basis of the future acceptance study of the ADAS technology as it verifies through user experience-based assessment using driving simulator. Second, it could be helpful to the appropriate ADAS development in the future as drawing the change of factors and predicting the acceptance level according to the automation stages of autonomous vehicle through UX/UA score, and it could also grasp and avoid the problem that affect the acceptance level. It is possible to use these study results as tools to test validity of function before ADAS offering company launches the products. Also it will help to prevent the problems that could be caused when applying the autonomous vehicle technology, and to establish technology that is easily acceptable for drivers, so it will improve safety and convenience of drivers.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.485-494
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• 2014

교통 표지판 인식(TSR)은 운전자 보조 시스템(ADAS)의 중요한 부분 중의 하나이다. 하지만 일반적인 주간 상황이 아닌 야간, 눈, 비, 안개 등의 열악한 상황에 대한 연구는 주간 상황과 달리 표지판 고유의 색이 정확히 나타나지 않기 때문에 많이 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는, 주간 상황뿐 아니라 열악한 환경에서도 적용 가능한 기계학습 기반의 교통 표지판 인식 알고리즘을 제안한다. 열악한 환경에서는 일반적인 RGB 색 체계 정보를 이용한 방법은 좋은 성능을 보이지 못하므로 표지판의 형태적 특징을 이용하는 HoG 특징점 추출기를 이용하여 표지판의 형태적 특징을 추출하고 SVM 알고리즘을 이용하여 표지판을 검출하였다. 검출한 표지판의 인식에는 Normalized RGB 색 체계의 25개의 참조점을 통한 의사결정트리를 이용하였다. Intel i5 3.4GHz 환경에서 Full HD 해상도의 이미지에 대해 실험한 결과 안개 및 야간 등의 열악한 환경에서의 검출률은 96.4%, 인식률은 94%로 본 논문에서 제안하는 학습기반의 알고리즘이 열악한 환경에서의 표지판 검출 및 인식에 효율적으로 적용이 가능함을 알 수 있다.