• 제목/요약/키워드: Intelligent car

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컬러 정보와 퍼지 C-means 알고리즘을 이용한 주차관리시스템 개발 (Developments of Parking Control System Using Color Information and Fuzzy C-menas Algorithm)

  • 김광백;윤홍원;노영욱
    • 지능정보연구
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    • 제8권1호
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    • pp.87-101
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    • 2002
  • 본 논문에서는 컬러 정보와 퍼지 c-means 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안하고 차량 번호판 인식을 이용한 주차관리시스템 개발에 대해서 기술한다 컬러 정보와 퍼지 c-means알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 기술은 차량의 영상에서 번호판을 추출하는 부분과 추출한 번호판 영역에서 문자를 인식하는 부분으로 구성된다 본 논문에서는 최빈수 평활화를 이용하여 차량 영상에서 녹색 잡음을 제거하고 RGB컬러에서 녹색 정보와 횐색 정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하였다. 추출된 번호판 영역의 코드들은 히스토그램 방법을 이용하여 추출하였고 FCM(Fuzzy c-means) 알고리즘을 이용하여 차량 번호판을 인식하였다. 80개의 실제 차량 영상을 대상으로 실험한 결과는 제안된 번호판 영역 추출 방법이 기존의 RGB정보를 이용한 방법과 HSI를 이용한 방법보다 추출율이 개선되었다 그리고 FCM 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식이 효율적인 것을 확인하였다. 실험을 통하여 성능 향상을 보인 제안된 차량 번호판 방법을 이용하여 주차관리시스템을 개발하였다.

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교통량 측정 시스템에서의 프레임간 차영상을 이용한 차량 검출 및 추적 (Vehicle Detection and Tracking Using Difference Frame Image for Traffic Measurement System)

  • 김형수;황기현
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.32-39
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    • 2016
  • 지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation System, ITS)은 첨단기술을 사용하여 도로의 상황을 판단하고 적절한 처리를 수행하므로 이상적인 차량의 흐름을 유도하는 시스템이다. 교통상황에 대한 정보는 다양한 지점에서 측정되고 관리되어야 하므로 주로 컴퓨터를 이용한 영상이 사용된다. 컴퓨터를 이용한 영상처리는 실시간으로 다양한 교통 파라미터를 수집하기 용이한 방법이고, 기술들도 점점 발전하고 있다. 지능형 교통 시스템의 교통 파라미터 중 차량 검출은 기본적으로 매우 중요한 기술이다. 이를 위해 영상의 배경 차를 이용한 검출방법, 에지를 이용한 윤곽선 추출 방법 등의 기술들이 사용되고 있으나 검출률의 정확도에 문제점이 제기되고 있다. 본 논문에서는 레이블링에 의한 차량검출과 감지선을 이용한 영상처리 방법으로 차량을 검출하였다. 제안된 방법의 정확도를 확인하기 위해 국도와 고속도로 등 두 곳의 장소에서 20개의 수직, 수평 방향 영상을 수집하여 차량 계수를 측정하였다. 그 결과 수직 방향 92%, 수평 방향 91.3%의 검출률을 얻었다.

기지국을 이용한 차량간 GPS 정보 교환을 위한 효율적인 인증 프로토콜 (An Efficient Authentication Protocol for GPS Information Exchange between Cars Using the Base Station)

  • 조국래;손종욱;조희섭
    • 대한임베디드공학회논문지
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    • 제5권3호
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    • pp.118-127
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    • 2010
  • Inter-vehicle communication is one of the most important parts in Intelligent Vehicle System. Through this communication, drivers can recognize what is happening out of their sights, such as the freezing condition of the street, traffic accidents, and so on. Each car in IVS gives various services to the drivers after analyzing those received information from cars or a base station. If the message is, however, exchanged from car to car directly, the computation cost which is needed for all the car to authenticate the transmitted message between nearby cars is tremendously high. Therefore, one can naturally think that the message communication between cars is performed with the help of the base station to reduce the computation cost. In this case where the base station collects all the information transmitted from cars and broadcasts them nearby, there should be an efficient way both for the base station to authenticate the car message within its communication range and for the car to authenticate the information received from the base station. In this paper, we present a two-way authentication protocol using a hash chain to efficiently exchange GPS information between a car and a base station. This information can be used to provide a driver with the navigation which displays all the moving cars around him in real time. When a car goes into an area of a base station, the car authenticates itself to the base station using its private key of PKI, sends a commitment of a hash chain, then starts to send a message with the hash value for authentication. The message includes GPS information, driver's status and so on. The base station also authenticates itself to the nearby cars using its private key, transmits the commitment of the hash chain, and sends all the messages gathered from cars with authentication information.

Issue-Tree기법과 QFD를 이용한 자율주행자동차 교통안전정책과제 분석 (Issue-Tree and QFD Analysis of Transportation Safety Policy with Autonomous Vehicle)

  • 남두희;이상수;김남선
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.26-32
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    • 2016
  • 자율주행자동차는 운전자의 조작 없이 목표지점까지 스스로 주행환경을 인식하여 운행하는 최첨단 자동차를 말하며 위성항법장치, 센서 등으로 위치를 측정하고 주행환경을 인식, 연산장치로 가감속 차선변경 등 자율주행을 제어한다. 최근, 자동차 산업은 기존 기계공학과 정보통신, 센서, 위성항법 등 첨단기술이 총 집약된 자율주행 자동차로 빠르게 진화중이다. 교통안전 정책과제 분석은 Issue-Tree를 활용하여 분석하였다. Issue-Tree 방법론은 복잡한 문제를 세분화하여 구체화하고, 체계적으로 접근하는 문제해결 도구로 자율주행자동차 도입에 따른 교통안전 관련 Issue의 해결을 위한 정책과제를 도출하기 위해 사용된다. 교통안전 정책과제를 분석하기 위해는 우선 미래 사회 및 교통여건 변화로부터 Key Word를 도출하고, 이와 연계되는 국내외 도로교통 정책/계획을 확인하여 국내외 도로 교통 정책목표 Key Word를 도출하였다. 도출된 정책목표 Key Word로부터 핵심적인 Issue를 도출하였는데, 이때 Issue-Tree 방법을 통해 체계화하였다.

비 신호 교차로에서 CIM을 위한 지능형 차량 제어기법 분석 (Analysis of Intelligent Vehicle Control Methods for CIM at Non-signalized Intersections)

  • 주현진;임유진
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제8권2호
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    • pp.33-40
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    • 2018
  • 현재 산업계와 학계에서는 커넥티드 카(connected car) 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 커넥티드 카는 IT기술이 융합된 스마트(smart)한 자동차로서 사람, 차량, 교통관리 시스템과 모두 연결되어 있다. 커넥티드 카의 주행을 위해 차량과 인프라(infrastructure) 간의 연결 기술인 V2I(vehicle to infrastructure) 통신이 중요하다. CIM(cooperative intersection management)은 차량과 인프라 사이에서 통신을 관리하는 장치이다. 본 논문에서는 CIM을 사용해 교차로에서 차량을 제어하는 두 가지 기법에 대해 분석한다. 첫 번째 기법은 자원화 된 교차로 예약을 통해 교차로를 지나간다. 두 번째 기법은 미리 계획된 차량의 궤도 패턴을 분류하여 교차로를 통과한다. 이러한 자원예약과 궤도계획을 DP(dynamiac programming)기법과 ACO(ant colony optimization)기법으로 차량을 제어하는 사례연구에 대해 분석한다. 본 기법은 차량에게 중요도를 부여하거나 속도를 조절하여 상황에 맞게 합리적으로 기법을 향상시킬 수 있다.