• 스마트미디어저널
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• 제6권3호
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• pp.15-20
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• 2017

최근 자동차 산업은 IT 기술을 접목하여 운전자에게 편의를 제공하기 위한 운전자 보조 시스템에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 차선 이탈 방지 및 자율 주행에 적용 가능한 도로상태 변화에 강인한 차선 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Otsu 임계값 결정 방법과 가우시안 필터와 에지를 통한 후보 영역 검출 방법을 이용한다. 또한, 허프 변환을 통한 차선의 기울기와 폭 정보를 이용하여 차선을 검출한다. 실선뿐만 아니라 점선 차선 검출을 위해 기존에 검출된 차선 정보를 이용하여 다음 프레임에서 차선이 위치할 경로를 계산해 가상의 차선을 그려주는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 실선과 점선상황에서 차선 검출이 모두 가능했고 오픈소스 하드웨어인 라즈베리 파이 2에 적용할 경우 실시간 처리가 가능함을 확인했다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제9권3호
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• pp.49-57
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• 2009

충돌사고시 스마트하이웨이의 정시성과 안전성의 손상정도를 최소화 하도록 스마트하이웨이의 종방향 방호울타리 충돌조건으로 기존의 충돌조건보다 상당히 상향된 충돌조건이 결정되었다. 충돌조건은 충돌차량, 충돌속도, 충돌각도로 구성된다. 가능한 많은 승용차의 탑승자 안전을 고려할 수 있도록 충돌시 피해가 크게 나타나는 작은 차량을 충돌차량으로 선정 하였다. 가능한 많은 사고 충돌속도를 포함하도록 기존의 충돌속도보다 20% 큰 충돌속도가 결정되었다. 충돌각도는 예상되는 사고 충돌각도를 거의 모두 포함하도록 결정되었다. 기존의 국내 최고성능등급의 종방향 방호울타리에 대하여 다양한 충돌조건을 적용한 시뮬레시션을 수행하고 그 결과를 분석하여 제시된 스마트하이웨이 충돌조건이 탑승자 안전에 미치는 영향을 파악하였다. 기존의 국내 최고성능등급의 종방향 방호울타리는 제시된 스마트하이웨이 충돌조건을 만족하지 못하였다. 충돌사고시 스마트하이웨이의 정시성과 안전성의 손상정도를 최소화 하기 위해서 새로운 고성능의 종방향 방호울타리가 필요하다고 판단된다.

• 벤처창업연구
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• 제13권4호
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• pp.155-168
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• 2018

본 논문은 스마트 카의 다양한 기능 중 30개를 선별하고 이에 대한 고객의 요구사항을 실증적으로 분석하였다. 각 기능의 실질적 효과와 소비자가 인식하는 만족도가 비선형적 관계라는 가정 하에, Kano모형을 분석의 주요 도구로 사용하였다. 또한 기존의 Timko 계수를 활용하여 이들 간의 표준편차를 이용한 Timko분산과 Kano 품질속성의 분포를 표시하는 Kano분포지수의 두 지수를 새로이 설정하여 분석 결과를 정량적으로 평가할 수 있는 분석 모형을 제시하였다. 선행 연구에 따르면 전통적 Kano식 질문은 일반 고객들을 설문대상으로 채택하는 경우, 스마트 카와 같이 아직 일반화가 덜 되었거나 또는 대중화가 진행 중인 신기술의 품질 평가에 한계를 나타내었다. 본 연구에서 스마트 카의 품질요소와 같이 신기술을 활용한 품질요소들은 Kano식 분석을 하는데 있어서 일반적인 상품이나 서비스와는 다른 분석 방식, 즉 일정 통제 변수를 활용해야 다양한 품질속성의 결과를 얻을 수 있음을 계량적으로 밝혔고 이를 실증적으로 보여주었다. 본 연구는 스마트 카의 기능이라는 아직 국내에서 연구사례가 희소한 분야를 연구대상으로 하였다. 13개의 응답자 그룹으로 분류하고 계량적 지수로 분석을 시도한 최초의 연구 사례로 볼 수 있다. 다른 유사한 신기술 분야를 대상으로 한 일반적 소비자 연구에 본 연구가 적용될 수 있을 것이다.

• Smart Structures and Systems
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• 제19권2호
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• pp.151-161
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• 2017

A new method is developed to estimate road profile in order to estimate IRI based on the ASTM standard. This method utilizes an accelerometer and a Dynamic Tire Pressure Sensor (DTPS) to estimate road roughness. The accelerometer measures the vertical axle acceleration. The DTPS, which is mounted on the tire's valve stem, measures dynamic pressure inside the tire while driving. Calibrated transfer functions are used to estimate road profile using the signals from the two sensors. A field test was conducted on roads with different quality conditions in the city of Brockton, MA. The IRI values estimated with this new method match the actual road conditions measured with Pavement Condition Index (PCI) based on the ASTM standard, images taken from an onboard camera and passengers' perceptions. IRI has negative correlation with PCI in general since they have overlapping features. Compared to the current method of IRI measurement, the advantage of this method is that a) the cost is reduced; b) more space is saved; c) more time is saved; and d) mounting the two sensors are universally compatible to most cars and vans. Therefore, this method has the potential to provide continuous and global monitoring the health of roadways.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.587-594
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• 2015

개방형 운영체제인 리눅스는 전통적인 웹, 메일, DNS, FTP 등의 서버뿐만 아니라, 클라우드 및 빅데이터 인프라 구축에도 사용되고 있다. 또한 데스크톱이나 모바일 기기, 스마트 TV 및 자동차 등에도 탑재되고 있다. 특히, 사물인터넷 시대로 접어드는 현 시점에서는 리눅스가 차지하는 비중이 더 커질 것으로 예상되고 있다. 리눅스의 사용이 증가함에 따라 보안이 중요한 요소로 부각되고 있고, 리눅스 시스템 보안의 핵심은 사용자 관리에 있다. 본 논문에서는 리눅스의 사용자를 분류하고, 사용자 관련 파일의 역할을 분석하였다. 마지막으로 리눅스의 사용자별 보안 관리 기법에 대해 알아보고, 유용한 사용자 보안 도구에 대해 분석하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권8호
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• pp.3488-3500
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• 2020

At the present time, the economy continues to flourish, and private cars have become the means of choice for most people. Therefore, the license plate recognition technology has become an indispensable part of intelligent transportation, with research and application value. In recent years, the convolution neural network for image classification is an application of deep learning on image processing. This paper proposes a strategy to improve the YOLO model by studying the deep learning convolutional neural network (CNN) and related target detection methods, and combines the OpenCV and TensorFlow frameworks to achieve efficient recognition of license plate characters. The experimental results show that target detection method based on YOLO is beneficial to shorten the training process and achieve a good level of accuracy.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.633-642
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• 2016

It is important for advanced active safety systems and autonomous driving cars to get the accurate estimates of the nearby vehicles in order to increase their safety and performance. This paper proposes a sensor fusion method for radar and vision sensors to accurately estimate the state of the preceding vehicles. In particular, we performed a study on compensating for the lateral state error on automotive radar sensors by using a vision sensor. The proposed method is based on the Interactive Multiple Model(IMM) algorithm, which stochastically integrates the multiple Kalman Filters with the multiple models depending on lateral-compensation mode and radar-single sensor mode. In addition, a Probabilistic Data Association Filter(PDAF) is utilized as a data association method to improve the reliability of the estimates under a cluttered radar environment. A two-step correction method is used in the Kalman filter, which efficiently associates both the radar and vision measurements into single state estimates. Finally, the proposed method is validated through off-line simulations using measurements obtained from a field test in an actual road environment.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.13-17
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• 2012

최근들어 자동차의 흐름이 점점 바뀌고 있다. 기존의 내연기관을 사용하는 자동차 대신, 온실가스를 발생시키지 않는 친 환경적인 전기차를 주로 활용 하는 것이다. 전기차를 이용 하는데 있어서, 막대한 전력 소모가 예상되는 만큼, 효율적인 전력 관리 및 지능적 전력소비는 꼭 필요하다. 스마트 그리드의 한 부분인 수요반응은 이러한 효율적인 전력 소모의 한 방안이 될 수 있다. 본 논문에서는 전기차에서의 수요반응 기술응용과 쓰이는 통신 방식, 그리고 그중 이러한 수요반응 기술의 가장 기본적인 인프라인 스마트 미터기 기반의 통신 인프라 구축에 바탕이 되는 통신 방식인 PLC의 활용 방법과 이에 대한 모의실험에 대해 소개한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권2호
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• pp.383-403
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• 2021

With the development of mobile edge computing (MEC), some late-model application technologies, such as self-driving, augmented reality (AR) and traffic perception, emerge as the times require. Nevertheless, the high-latency and low-reliability of the traditional cloud computing solutions are difficult to meet the requirement of growing smart cars (SCs) with computing-intensive applications. Hence, this paper studies an efficient offloading decision and resource allocation scheme in collaborative vehicular edge computing networks with multiple SCs and multiple MEC servers to reduce latency. To solve this problem with effect, we propose a context-aware offloading strategy based on differential evolution algorithm (DE) by considering vehicle mobility, roadside units (RSUs) coverage, vehicle priority. On this basis, an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model is employed to predict idle computing resources according to the base station traffic in different periods. Simulation results demonstrate that the practical performance of the context-aware vehicular task offloading (CAVTO) optimization scheme could reduce the system delay significantly.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권4호
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• pp.1-7
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• 2020

This study is a study on the development of AEBS test scenarios for traffic accidents in Korea, and was compared and analyzed using the Traffic Accident Analysis Program. To ensure the safety of passengers and pedestrians in traffic accidents, the number of cars equipped with ADAS is increasing rapidly at all car manufacturers in each country. For traffic accidents used in this study, the domestic traffic accident database (ACCC) produced by SAMSONG was used. Domestic traffic accidents differ from overseas traffic accidents in terms of road type, signal system, driver's seat location and number of vehicles. ACCC databases, which supplemented and reinforced these differences, built a database based on the PC-CRASH program. In the study, we analyze the types of accidents to develop comparative scenarios for each type of road and collision type of traffic accidents. When the road types of traffic accidents in Korea were divided into five types and the collision types were divided into six, it was confirmed that the most types of FRONT-SIDE crashes appeared at the intersection. It is expected that the frequency of possible traffic accidents and collision types can be predicted according to the road type in the accident database, we that it can be used as an AEBS test scenario development suitable for the domestic road environment.