• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권1호
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• pp.22-26
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• 2022

This paper proposes a new method for the recognition of road surface marks and numbers. The proposed method designates a region of interest on the road surface without first detecting a lane. The road surface markings are extracted by location and size using a connection component analysis. Distortion due to the perspective effect is minimized by normalizing the size of the road markings. The road surface marking of the connected component is recognized by matching it with the stored road marking templates. The proposed method is implemented using C language in Raspberry Pi 4 system with a camera module for a real-time image processing. The system was fixedly installed in a moving vehicle, and it recorded a video like a vehicle black box. Each frame of the recorded video was extracted, and then the proposed method was tested. The results show that the proposed method is successful for the recognition of road surface marks and numbers.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.468-469
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• 2018

본 연구는 자동차 조향제어 시스템에 적용 가능한 CNN(Convolutional Neural Network)을 설계하고자 한다. CNN은 현재 많은 분야에서 폭넓게 사용되고 있으며, 특히 영상 분류(image classification) 작업에 있어 매우 뛰어난 성능을 나타내고 있다. 그러나 이러한 CNN이 함수를 근사하는 회귀(regression) 문제에서는 많이 적용되지 못하고 있다. 이는 CNN의 입력으로 이미지 데이터와 같은 다차원적인 데이터 구조로 되어 있어 일반적인 제어 시스템의 적용이 쉽지 않기 때문이다. 최근 들어 자율주행차에 관해 연구가 활발히 진행되고 있으며, 자율주행차를 구현하기 위해 많은 기술이 요구된다. 이를 위해 차량에 장착된 블랙박스의 영상 이미지를 사용하여 차선을 검출하고 검출된 차선에 따라 소실점 등을 검출하여 자율주행차를 제어하는 연구가 많이 진행되었다. 그러나 소실점 검출에 있어 영상 이미지의 외부 환경, 순간적인 차선의 소실 그리고 반대편 차선의 검출 등 여러 요인으로 인하여 안정적인 소실점 검출에 어려움이 있다. 본 연구에서는 자동차에서 촬영된 블랙박스 영상 이미지를 입력받아 자율주행차의 조향제어를 위해 CNN을 적용해 보고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.2423-2428
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• 2010

현대 사회는 기술의 발전에 따라 다양한 분야에서 급격히 발전을 이루고 있으며, 자동치 또한 예외가 아니다. 또한 자동차의 수가 늘어가면서 그에 따라 문제점도 많이 발생하고 있는데, 자동차 개체수의 증가와 더불어 가장 큰 문제는 자동차 사고로 인한 재산 및 인명피해가 급격하게 증가하는 것이다. 자동차 사고 시 빈번하게 발생하고 있는 운전자의 의식불명에 따른 초기 응급조치 미흡, 뺑소니 등으로 발생하는 2차 교통사고를 방지하기 위해 블랙박스 기반의 차량용 응급상황 감지 및 통보시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 사고감지, 정보분석 및 정보운용기술을 바탕으로 기존의 블랙박스보다 차량상황 감지의 정확성을 높였으며, 현재 높은 보급률을 보이는 스마트폰을 이용한 응급상황 감지 및 통보시스템을 설계 및 구현하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.916-921
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• 2018

최근 4차산업 혁명으로 인하여 무인 이동체, 자율주행자동차, 커넥티드 카 등에 관심이 증가하고 있고, 자율주행능력도 올라가고 있다. 자율주행능력에 따라 최대 6단계로 나누어지며 높은 단계일수록 주행에 있어 사람의 관여가 줄어들고, 최고 단계에서는 사람이 관여하지 않아도 된다. 오늘날의 자율주행자동차는 4~5단계까지 개발되었지만 사고 발생 시 해결방안에 대해서는 명확하게 정의되지 않아 테스트 런만 가능한 상태이다. 이처럼 이동수단 주행 중 발생되는 사고는 거의 불가피하며 사고 발생 시 누가 더 잘못했는지 판단하여 사고에 대한 처벌을 가중한다. 이러한 부분을 명백히 하기 위하여 블랙박스를 사용하지만, 촬영된 영상을 삭제하기 쉬워 뺑소니와 같은 사고를 해결하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 사고를 해결하고자 블록체인을 활용한 주행기록 시스템을 설계하고자 한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.621-626
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• 2015

This paper presents a camera calibration method in order to estimate the lane detection and inter-vehicle distance estimation system for an automotive safety driving system. In order to implement the lane detection and vision-based inter-vehicle distance estimation to the embedded navigations or black box systems, it is necessary to consider the computation time and algorithm complexity. The process of camera calibration estimates the horizon, the position of the car's hood and the lane width for extraction of region of interest (ROI) from input image sequences. The precision of the calibration method is very important to the lane detection and inter-vehicle distance estimation. The proposed calibration method consists of three main steps: 1) horizon area determination; 2) estimation of the car's hood area; and 3) estimation of initial lane width. Various experimental results show the effectiveness of the proposed method.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1051-1059
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• 2008

In the development process of an ECU (Electrical Control Unit), numerous tests are necessary to evaluate the performance and control algorithm. The vehicle based test is expensive and requires long time. Also, it is difficult to guarantee the safety of the test driver. To overcome the various problems faced in the development process, the ECU test has been done using HIL (Hardware In the Loop). The HIL environment has the actual hardware including an ECU and a virtual vehicle model. In this paper, the test platform environment is devloped for the AWS ECU black box test. The test platform is built on HIL (Hardware In the Loop) architecture. Using the developed test platform, the control algorithm of the AWS ECU can be evaluated under the virtual driving condition of the bi-modal tram. Driving conditions, such as a front steering angle and vehicle velocity, are defined through the PC (Personal Computer) input. Input signals are transformed to electrical signals in the PC. These signals become the input conditions of the AWS ECU. The AWS ECU is stimulated by arbitory input conditons, and responses of the system are observed.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.254-257
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• 2015

차량 인식 기술은 운전자에게 차량 충돌과 같은 위험요소를 사전에 인식시키거나 차량을 자동으로 제어하는 기술로 각광 받고 있다. 본 논문에서는 입력 영상에서 차량이 나타날 수 있는 관심 영역을 설정한 다음 미리 학습된 검출기를 통한 Haar-like와 Adaboost 알고리즘으로 차량 후보 영역을 검출하고 중복된 영역을 제거하기 위인식 기술해 클러스터링 기법을 적용하고, 칼만필터로 프레임 영상에서 차량을 추적 하고, 다시 중복된 영역에 대해 클러스터링 기법을 적용하는 방법을 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.2471-2477
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• 2010

최근, 사용이 급증하고 있고 중요성이 높아지고 있는 차량용 블랙박스는 이제 보다 정확하고 다양한 정보를 요구하고 있다. 그 이유는 정확한 사고원인 분석에 도움을 주고 차량관련 범죄에 객관적인 증거자료로 사용될 수 있도록 하기 위함이다. 본 논문에서는 영상과 음정 정보에만 의존하던 기존의 블랙박스가 가지고 있는 한계를 극복하고자 다양한 센서들과 차량 내부정보를 사용하였다. 우선 차량내부 정보를 알 수 있는 OBD II 프로토콜을 사용하여 차량의 현재 상태를 저장하였으며, 또한 외부센서로는 방향각을 알 수 있는 Gyro 센서와 GPS를 사용하여 정확한 현재위치 및 차량의 방향정보를 저장하였으며 차량의 사고 전후의 이동경로 및 방향을 알 수 있으며, 정보들의 동기화를 위해서는 GPS의 시간 정보를 사용하였다. 또한 wifi망을 사용하여 정보를 백업하여 블랙박스 손상 시에도 정보를 확인할 수 있게 하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.11-19
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• 2015

본 논문은 실제 블랙박스 영상을 통해 추적한 차량의 실제 경로 또는 사용자가 UI를 통해 그린 차량의 이동 경로를 이용하여 사실적인 3차원 차량 충돌 장면을 물리 시뮬레이션을 통해 생성하는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션에 사용될 차량의 3차원 경로의 획득, 물리 기반 시뮬레이터 상에서 사용자가 원하는 경로대로 3차원 차량 모델을 적은 오차로 제어하는 경로 추적 알고리즘, 그리고 남아있는 오차를 보다 더 줄여주는 경로 최적화 알고리즘을 조합하여 사용자의 의도에 맞는 정확한 경로에서의 차량 충돌 장면을 재현하도록 도와준다. 또한 차량 충돌로 인한 차체의 변형을 차량 모델 골격의 세분화를 통하여 실시간으로 시뮬레이션 하여 실제 교통사고 시의 차량의 충돌 장면이 최대한 가상공간에서 사실적으로 재현되도록 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.76-79
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• 2010

최근, 사용이 급증하고 있고 중요성이 높아지고 있는 차량용 블랙박스는 이제 보다 정확하고 다양한 정보를 요구하고 있다. 그 이유는 정확한 사고원인 분석에 도움을 주고 차량관련 범죄에 객관적인 증거자료로 사용될 수 있도록 하기 위함이다. 본 논문에서는 영상과 음정 정보에만 의존하던 기존의 블랙박스가 가지고 있는 한계를 극복하고자 다양한 센서들과 차량 내부정보를 사용 하였다. 우선 차량내부 정보를 알 수 있는 OBDII 프로토콜을 사용하여 차량의 현재 상태를 저장하였으며, 또한 외부센서로는 방향각을 알 수 있는 Gyro 센서와 GPS를 사용하여 정확한 현재위치 및 차량의 방향정보를 저장하였으며 차량의 사고 전후의 이동경로 및 방향을 알 수 있으며, 정보들의 동기화를 위해서는 GPS의 시간 정보를 사용하였다. 또한 wifi망을 사용하여 정보를 백업하여 블랙박스 손상 시에도 정보를 확인 할 수 있게 하였다.