• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권7호
• /
• pp.962-970
• /
• 2021

대부분의 자동차 사고는 졸음운전과 같은 운전자의 부주의로 인해 발생한다. 전방 추돌 경보 시스템 (FCWS)은 전방 차량으로부터 추돌 위험을 감지하여 운전자에게 사전에 경고함으로써 사고의 위험을 현저하게 줄여준다. 본 논문은 주행 안전을 위한 저전력 임베디드 기반 FCWS를 소개한다. 단일 카메라로부터 전방 차량에 대해 검출, 추적, 거리를 계산하고 현재 차량의 속도 정보를 통해 충돌시간 (TTC)을 계산한다. 또한 저성능 임베디드 시스템에서 실시간으로 동작하기 위해 높고 낮은 수준의 프로그램 최적화 기법을 소개한다. 이 시스템은 임베디드 시스템에서 사전에 취득해둔 주행 영상을 통해서 테스트 하였다. 최적화 기법을 사용한 결과는 이전에 최적화를 하지 않은 프로세스 보다 실행 시간이 약 170배 향상되었다.

• 한국자동차공학회논문집
• /
• 제22권6호
• /
• pp.59-67
• /
• 2014

A numerical model and a controller of Active Front wheel Steer (AFS) system are designed in this study. The AFS model consists of four sub models, and the AFS controller uses sliding mode control and PID control methods. To test this model and controller an Integrated Dynamics Control with Steering (IDCS) system is also designed. The IDCS system integrates an AFS system and an ARS (Active Rear wheel Steering) system. The AFS controller and IDCS controller are compared under several driving and road conditions. An 8 degree of freedom vehicle model is also employed to test the controllers. The results show that the model of AFS system shows good kinematic steering assistance function. Steering ratio varies depends on vehicle velocity between 12 and 24. Kinematic stabilization function also shows good performance because yaw rate of AFS vehicle tracks the reference yaw rate. IDCS shows improved responses compared to AFS because body side slip angle is also reduced. This result also proves that AFS system shows satisfactory result when it is integrated with another chassis system. On a split-m road, two controllers forced the vehicle to proceed straight ahead.

• 자동차안전학회지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.19-24
• /
• 2017

This paper present a performance evaluation scenarios to assess the safety performance of autonomous emergency braking (AEB) system for cyclist collision. To guarantee the safety performance of AEB for cyclist, AEB system should be tested in various scenarios which can be occurred in real driving condition. For this, real-traffic car-to-cyclist collision data are analyzed to classify the real traffic collision scenarios. Using this information, typical car-to-cyclist collision scenarios are selected. Also, in order to develop the detail features of these collision scenarios, several accident cases related with these scenarios are explained. Based on these information, test scenarios which can describe the car-to-cyclist collisions occurred in Korea are proposed. For practicality and feasibility of the test scenarios, proposed scenarios should be designed to assess the safety performance of AEB system effectively. For this, some test scenarios are combined or removed based on the consideration about the effectiveness of each scenario to the assessment of the performance of AEB system. To confirm that the proposed test scenarios are realistic and physically meaningful, simulation is conducted using simple AEB system in proposed test scenarios.

• 전자공학회논문지 IE
• /
• 제47권1호
• /
• pp.12-21
• /
• 2010

본 논문에서는 센서 네트워크를 이용하여 로봇 자신의 위치를 인식할 수 있는 위치인식 시스템을 제안하였다. 그리고 센서 네트워크에서 얻은 정보와 사용자의 운행 정보를 이용하여 사용자의 선호도 및 성향과 주변의 환경 상태를 판단하여 사용자에게 적합한 경로를 추천하는 지능형 네비게이션 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 소프트 컴퓨팅 기법을 사용하여 인간의 선호도와 성향을 학습 및 추론하였다. 그리고 사용자와 모바일 로봇을 중계자 역할을 담당하고 휴대가 가능한 지능형 보조 모듈(IAM)을 정의하고 제안하였다. 마지막으로 제안한 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 3부
• /
• pp.150-151
• /
• 2008

자동차의 폭발적인 보급과 발전은 이미 우리 생활에 없어서는 안될 아주 중요한 부분으로 자리잡았다. 이와 함께 최근의 갑작스러운 IT 기술 발전은 운전환경에서 운전자에게 보다 많은 정보를 제공함으로써 운전자는 실시간으로 들어오는 외부 자극에 능동적으로 대처하여야 한다. 운전자의 능력을 넘어선 정보제공은 때때로 운전자의 주의 분산을 야기 시켜 돌이킬 수 없는 사고를 초래하기도 한다. 따라서, 운전자에게 제공할 수 있는 다양한 정보를 수집/분석/저장하여, 효율적으로 차량단말을 통해 제공할 수 있는 기술이 필요하다. 이에 따라 한국전자통신연구원은 2007년 3월부터 운전자의 상태, 차량의 내/외부 정보를 수집/분석/저장하여 효율적으로 관리해줄 VDMS (Vehicle & Driver Management System)에 대한 기술을 개방해오고 있다. VDMS는 추후 물류차량이나 택시 또는 승용차에 적용이 가능하다. 또한 향후 상용화를 위해 본 과제에서는 실제 물류차량과 택시차량에 차량정보 수집장치를 장착하여 실 데이터를 수집하였다. 본 발표에서는 VDMS의 전반적인 구성과 진행 방향에 대해서 설명하고, 과제 내에서 수행 되어온 결과물에 대해서 소개할 예정이다.

• Journal of Multimedia Information System
• /
• 제6권4호
• /
• pp.185-190
• /
• 2019

For future autonomous cars, it is necessary to recognize various surrounding environments such as lanes, traffic lights, and vehicles. This paper presents a method of speed sign recognition from a single image in automatic driving assistance systems. The detection step with the proposed method emphasizes the color attributes in modified YUV color space because speed sign area is affected by color. The proposed method is further improved by extracting the digits from the highlighted circle region. A sequential cascade AdaBoost classifier is then used in the recognition step for real-time processing. Experimental results show the performance of the proposed algorithm is superior to that of conventional algorithms for various speed signs and real-world conditions.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.144-152
• /
• 2017

Among the technologies for implementing autonomous vehicles, advanced driver assistance system is a key technology to support driver's safe driving. In the technology using the vision sensor having a high utility, various preprocessing methods are used prior to feature extraction for lane detection. However, in the existing methods, the unnecessary lane candidates such as cars, lawns, and road separator in the road area are false positive. In addition, there are cases where the lane candidate itself can not be extracted in the area under the overpass, the lane within the dark shadow, the center lane of yellow, and weak lane. In this paper, we propose an efficient preprocessing method using k-means clustering for image division and the HSV color model. When the proposed preprocessing method is applied, the true positive region is maximally maintained during the lane detection and many false positive regions are removed.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제16권10호
• /
• pp.25-34
• /
• 1999

In this paper, an algorithm is presented to recognize lane and obstacles based on highway road image. The road images obtained by a video camera undergoes a pre-processing that includes filtering, edge detection, and identification of lanes. After this pre-processing, a part of image is grouped into 27 sub-windows and fed into a three-layer feed-forward neural network. The neural network is trained to indicate the road direction and the presence of absence of an obstacle. The proposed algorithm has been tested with the images different from the training images, and demonstrated its efficacy for recognizing lane and obstacles. Based on the test results, it can be said that the algorithm successfully combines the traditional image processing and the neural network principles towards a simpler and more efficient driver warning of assistance system

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제49권3호
• /
• pp.1-9
• /
• 2012

본 논문에서는 영상 센서를 이용한 강인한 차량 검출 및 차간거리 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 차량 검출 알고리즘은 차량의 가장 큰 특징인 차량 하단의 그림자부분과 차량의 뒷바퀴 부분을 추출하기 위해 Haar-like 특징들과 차량 뒷부분의 방향성 에지특징을 동시에 활용하기 때문에 더욱 강인한 차량 검출 효과가 있다. 차량의 그림자에 해당하는 Haar-like 특징에 추가적인 방향성 에지특징은 차량이 아닌 부분을 잘못 검출하는 오검출률(false-positive error)을 현격히 줄이는 효과가 있고, 차량 추적기법을 통해 전체적인 수행 속도를 크게 개선한다. 그리고 차간거리 추정 알고리즘에서는 먼저 영상에 나타난 차량의 위치를 통해 추정하는 방법과 차량의 폭을 이용한 두 방법의 장단점을 분석한 후, 차량의 위치를 이용하는 방법이 가지고 있는 문제점과 차량의 폭을 이용한 방법의 단점을 극복하면서, 차간거리의 정확도를 높일 수 있는 개선된 방법을 제안한다. 제안된 차량 검출 및 차간거리 추정 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 다양한 실험영상들을 통해 그 효과를 입증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.304-309
• /
• 2004

본 논문에서는 편리한 방식으로 착용할 수 있으며 지능을 지니고 있는 시스템을 구현하고자 한다. 인간을 보조하는 역할을 수행함과 동시에 착용할 수 있는 장점을 지닌 시스템의 구현은 다양한 제어기에 적용될 수 있다. 이동 중인 로봇의 상태를 파악하고 인간을 대신하여 명령을 전달해주는 시스템의 구현이 가능해진 것이다. 본 논문에서는 이동 로봇의 주행 정보를 받아들여 충돌 회피 주행에 필요한 속도와 회전각을 판단하여 명령을 전달하는 시스템을 착용 형태의 장치를 이용하여 구현하였다. 웨어러블 장치의 지능을 구현하기 위해 계층적 퍼지 논리와 신경망의 학습 능력을 결합하였다.