• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.671-674
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• 2018

본 연구에서는 모형 자동차를 이용한 YOLO 운전 보조 시스템을 구현 하였다. YOLO는 최근에 잇슈가 되고 있는 딥 러닝을 사용하는 물체 감지 및 인식 알고리즘입니다. 이 시스템은 카메라를 통해 획득한 영상에 영상처리 기술을 적용하여 차선 이탈을 경고하고, YOLO를 이용하여 객체를 인식하며 객체 유형 및 차량 사이의 거리에 따라 다양한 기능을 수행한다. 기존 물체 검출 및 인식 알고리즘 보다 우수한 YOLO는 추가 장비 없이 주행 보조 시스템 성능을 향상시킨다. YOLO를 이용한 주행 보조 시스템은 적은 비용으로 운전자의 안전성을 확보할 수 있을 것이다.

• 자동차안전학회지
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• 제15권3호
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• pp.59-65
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• 2023

As advanced driving assistance system (ADAS) and autonomous driving performance continue to improve, existing crash accidents and crash types are changing. Accordingly, the collision angle and the seating posture of the occupant are changed. It is necessary to study how the occupant injury mechanism changes according to these different crash types. In this regard, a representative crash test mode was derived when the automatic emergency braking system (AEB), one of the autonomous driving performance, was applied to the representative car-to-car crash scenario in Korea. The derived crash test mode was used to analyse the mechanisms of collision injuries according to both impact angle and the occupant seating posture (reclined seat-back angle). The results obtained through this study can be utilized as reference data for the development of new crash evaluation methods and improvements in crash restraint systems for enhancing crash safety.

• 자동차안전학회지
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• 제16권1호
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• pp.35-41
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• 2024

In order to verify autonomous driving scenarios and safety, a lot of driving and accident data is needed, so various organizations are conducting classification and analysis of traffic accident types. In this study, it was determined that accident recording devices such as EDR (Event Data Recorder) and DSSAD (Data Storage System for Automated Driving) would become an objective standard for analyzing the causes of autonomous vehicle accidents, and traffic accidents that occurred from 2015 to 2020 were analyzed. Using the database system of IGLAD (Initiative for the Global Harmonization of Accident Data), approximately 360 accident data of EDR-equipped vehicles were classified and their characteristics were analyzed by comparing them with accident types of ADAS (Advanced Driver Assistance System)-equipped vehicles. It will be used to develop autonomous vehicle accident investigation guidelines in the future.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권3호
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• pp.16-24
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• 2011

차량의 전자제어 시스템은 운전자의 안전을 확보하려는 법률적, 사회적 요구에 발맞추어 빠르게 발달하고 있으며, 하드웨어의 가격하락과 센서 및 프로세서의 고성능화에 따라 레이더, 카메라, 레이저와 같은 다양한 센서를 적용한 다양한 운전자 지원 시스템 (Driver Assistance System)이 실용화되고 있다. 이에 본 연구의 선행연구에서는 CCD 카메라로부터 취득되는 영상을 이용하여 실험차량의 주행 차선 및 주변에 위치 하거나 접근하는 차량을 인식하여 운전자의 위험운전에 대한 원인 및 결과를 분석 할 수 있는 Vision 시스템 기반 위험운전 분석 프로그램을 개발하였다. 그러나 선행 연구에서 개발된 Vision 시스템은 터널, 일출, 일몰과 같이 태양광이 충분치 않은 곳에서는 차선 및 차량의 인식율이 매우 떨어지는 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 밝기 대응 알고리즘을 개발하여 Vision 시스템에 탑재함으로서 언제, 어느 곳에서라도 차선 및 차량에 대한 인식율을 향상시켜 운전자의 위험운전에 대한 원인을 명확하게 분석하고자 한다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.498-508
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• 2008

경부고속열차 차상컴퓨터 장치의 하부장치로 운전자에게 차량의 정보와 고장의 현시 그리고 유지보수기능 및 훈련기능을 가지고 있는 장치가 TECA (Terminal Cabin)이다. KTX 차량의 운전은 고속화 운전을 위해 신호운전의 필요가 요구되어지며 차량의 장대화 및 일인운전을 통한 차량의 기본정보 취득 및 고장에 대한 조치에 있어 많은 어려움이 있는 것이 사실이다. 이에 대해 차량에서 발생하는 수많은 정보에 대한 신속하고 정확한 처리와 유지보수를 위해 TECA장치는 그 활용에 있어 반드시 필요한 장치이다. 그러나 본 장치에 대한 하드웨어와 유지보수 그리고 새로운 요구에 따른 장치개발에는 연구사례가 없는 실정이다. 이에 운전자지원단말기 장치의 유지보수능력 개발과 장치에 대한 이해를 돕고 장치개발에 필요한 TECA의 기초기능과 요구사항을 하드웨어 중심으로 연구하였으며 이로 인한 새로운 운전자 단말기 장치 개발에 필요한 사양정립에 활용하도록 활용할 수 있으리라 본다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.157-163
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• 2020

최근 국내에서 미세먼지로 인해 심혈관계 질환이 유발되는 것으로 알려져 운전자들은 대기오염을 일으키는 자동차의 연료를 효율적으로 사용하여 배출 가스를 감소시키는 방안에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라, 연비운전으로 연료를 절약시키고 운전자의 잘못된 운전습관을 개선하는 운전 보조 시스템을 개발했다. 개발한 시스템은 라즈베리파이, 아두이노와 안드로이드를 사용했다. OBD-II에서 얻어지는 차량의 RPM, 속도, 연료 분사량 정보들과 자이로센서의 값들을 이용하여 사용자로 하여금 Fuel-Cut을 유도하여 최적의 관성주행 환경을 유도한다. 뿐만 아니라 GUI와 음성인식기능을 통해 날씨, 주행환경, 졸음운전 방지 등 여러 가지 인포테이먼트 시스템을 제공한다. 안드로이드 애플리케이션을 이용하여 주행 기록 및 차량 고장 정보를 확인 할 수 있으며 IoT환경에 최적화 된 MQTT 프로토콜을 사용하여 메시지 전송의 오버헤드가 적게 구현했다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제11권4호
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• pp.389-395
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• 2022

In order to ensure reliability the high-level automated driving such as Advanced Driver Assistance System (ADAS) and universal robot taxi provided by autonomous driving systems, the operation with high integrity must be generated within the defined Operation Design Domain (ODD). For this, the position and posture accuracy requirements of autonomous driving systems based on the safety driving requirements for autonomous vehicles and domestic road geometry standard are necessarily demanded. This paper presents localization requirements for safe road driving of autonomous ground vehicles based on the requirements of the positioning system installed on autonomous vehicle systems, the domestic road geometry standard and the dimensions of the vehicle to be designed. Based on this, 4 Protection Levels (PLs) such as longitudinal, lateral, vertical PLs, and attitude PL are calculated. The calculated results reveal that the PLs are more strict to urban roads than highways. The defined requirements can be used as a basis for guaranteeing the minimum reliability of the designed autonomous driving system on roads.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권2호
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• pp.119-128
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• 2022

Recently, due to the development of related technologies for autonomous vehicles, driving work is changing more safely. However, the development of support technologies for level 5 full autonomous driving is still insufficient. That is, even in the case of an autonomous vehicle, the driver needs to drive through forward attention while driving. In this paper, we propose a method to monitor driving tasks by recognizing driver behavior. The proposed method uses pre-trained deep convolutional neural network models to recognize whether the driver's face or body has unnecessary movement. The use of pre-trained Deep Convolitional Neural Network (DCNN) models enables high accuracy in relatively short time, and has the advantage of overcoming limitations in collecting a small number of driver behavior learning data. The proposed method can be applied to an intelligent vehicle safety driving support system, such as driver drowsy driving detection and abnormal driving detection.

• Advances in robotics research
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• 제1권2호
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• pp.127-140
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• 2014

This work presents an IR-based system for parking assistance and obstacle detection in the automotive field that employs the Microsoft Kinect camera for fast 3D point cloud reconstruction. In contrast to previous research that attempts to explicitly identify obstacles, the proposed system aims to detect "reachable regions" of the environment, i.e., those regions where the vehicle can drive to from its current position. A user-friendly 2D traversability grid of cells is generated and used as a visual aid for parking assistance. Given a raw 3D point cloud, first each point is mapped into individual cells, then, the elevation information is used within a graph-based algorithm to label a given cell as traversable or non-traversable. Following this rationale, positive and negative obstacles, as well as unknown regions can be implicitly detected. Additionally, no flat-world assumption is required. Experimental results, obtained from the system in typical parking scenarios, are presented showing its effectiveness for scene interpretation and detection of several types of obstacle.

• International Journal of Automotive Technology
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• 제7권2호
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• pp.187-193
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• 2006

When emergency evasion during running is required, a driver sometimes causes a vehicle to drift, that is, a condition in which the rear wheels skid due to rapid steering. Under such conditions, the vehicle enters a very unstable state and often becomes uncontrollable. An unstable state of the vehicle induced by rapid steering was simulated and the effect of differential steering assistance was examined. Results indicate that, in emergency evasion while cornering and during which the vehicle begins to drift, unstable behavior like spins can be avoided by differential steering assistance and both the stability and control of the vehicle is improved remarkably. In addition, reduction of overshoot during spin evasion by the differential steering assistance has been shown to enable the vehicle to return to a state of stability in a short time in emergency evasion during straight-line running. Moreover, the effectiveness of differential steering assistance during emergency evasion was confirmed using a driving simulator.