• 자동차안전학회지
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• 제8권4호
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• pp.31-37
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• 2016

Since real road experiments have many restrictions, a multi-vehicle traffic simulator can be an effective tool to develop and evaluate fully automated driving systems. This paper presents multi-vehicle environment simulation tool to develop and evaluate motorway automated driving systems. The proposed simulation tool consists of following two main parts: surrounding vehicle model and environment sensor model. The surrounding vehicle model is designed to quickly generate rational complex traffic situations of motorway. The environment sensor model depicts uncertainty of environment sensor. As a result, various traffic situations with uncertainty of environment sensor can be proposed by the multi-vehicle environment simulation tool. An application to automated driving system has been conducted. A lane changing algorithm is evaluated by performance indexes from the multi-vehicle environment simulation tool.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.85-94
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• 2021

The LPR system's trigger sensor makes problem occasionally due to the heave weight of vehicle or the obsolescence equipment. If we replace the hardware sensor to the deep-learning based software sensor in order to generate the trigger signal, LPR system maintenance would be a lot easier. In this paper we proposed the deep-learning sliding window based object detection and tracking algorithm for the LPR system's trigger signal generation. The gate passing vehicle's license plate recognition results are combined into the normal tracking algorithm to catch the position of the vehicle on the trigger line. The experimental results show that the deep learning sliding window based trigger signal generating performance was 100% for the gate passing vehicles including the 5.5% trigger signal position errors due to the minimum bounding box location errors in the vehicle detection process.

• 자동차안전학회지
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• 제14권2호
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• pp.75-82
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• 2022

Automated vehicles (AVs) are coming to our roadways. In practice, there are still several challenges that can impede the AV sensors are polluted on various road conditions. In this paper, we propose a strategy for V2E performance assurance technology using Kano model. We are developing the vehicle sensor cleaning system about the three types of commonly used sensors: camera, radar, and LiDAR. Surveys were carried out in 30 AV's experts on quality characteristics about V2E performance assurance technology. As a result, the Kano model developed to verify a major requirement of autonomous vehicle's sensor cleaning system. It is expected that the Kano model will be actively used to verify the importance of V2E development strategy.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.51-58
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• 2009

본 논문에서 설계된 시스템은 무선 통신과 모바일 기기를 이용한 차량용 센서시스템의 제작과 관련된 내용이다 온도센서와 차량과 장애물간의 거리측정을 위한 통신 방법은 지그비 통신과 블루투스 통신 방법을 사용하였다. 온도센서를 통하여 차량 실내온도 및 차량 주차 시 차량의 전후방의 좌우 4곳의 거리를 초음파센서를 사용하여 측정된 데이터를 모바일단말기로 전송하는 시스템을 설계 제작하였다. 또한 온도 및 거리에 따라 이를 그래픽으로 처리하여 차량운전자의 운전과 안전에 도움이 되는 시스템을 구축하였다.

• International Journal of Ocean System Engineering
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• 제1권3호
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• pp.165-170
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• 2011

In this paper, for the accurate estimation of the position and orientation of the UUV (unmanned underwater vehicle), an AHRS (Attitude Heading Reference System) was developed using the IMU (inertial measurement unit) sensor which provides information on acceleration and orientation in the object coordinate and the initial alignment algorithm and the E-KF (extended Kalman Filter). The initial position and orientation of the UUV are estimated using the initial alignment algorithm with 3-axis acceleration and geomagnetic information of the IMU sensor. The position and orientation of the UUV are estimated using the AHRS composed of 3-axis acceleration, velocity, and geomagnetic information and the E-KF. For the performance test of the orientation estimation of the AHRS, a testbed using IMU sensor(ADIS16405) and DSP28335 coded with an E-KF algorithm was developed and its performance was verified through tests.

• 한국정밀공학회지
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• 제24권10호
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• pp.83-90
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• 2007

The vehicle dynamic control system needs to detect the yaw rate of vehicle and a yaw rate sensor is required as a central component. Therefore, A sensor on the basic of the "tuning fork method" for automotive controls is being developed. The sensor was fabricated by the surface micro machining process to miniaturize its size. The sensor output offset is ${\pm}0.37^{\circ}/sec$ in the room temperature. The resonance frequency of the fabricated yaw rate sensor is measured to 5.29kHz for the drive mode. Tests of the sensor demonstrate that its performance is equivalent to that required for implementation of a yaw control system. Vehicle handling and safety are substantially improved using the sensor to implement yaw control.

• 한국항해항만학회지
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• 제37권3호
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• pp.309-313
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• 2013

본 연구는 복합센서를 활용한 무인지게차의 주행 시스템에 대한 것이다. 무인지게차가 화물 이 적재를 위해 랙에 진입할 시 필요한 주행기술로 무인지게차의 위치 및 방향을 정확하게 파악하기 위해 RFID, IMU센서 및 근접센서로 구성된 복합센서 시스템을 이용하였고, 각 센서의 성능실험을 통해 특성을 파악한다. 이를 직접 설계/제작한 실험용 차량에 부착하여 복합센서 시스템을 적용하는 실험을 수행하고 이를 통해 개발된 시스템의 성능을 검증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.67-74
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• 2009

본 연구에서는 임베디드 시스템과 지그비(Zigbee) 무선통신을 기반으로 지능형 자동차를 위한 모니터링 및 제어가 가능한 임베디드 웹서버를 구축하였다. 자동차의 모든 정보를 담고있는 ECU(Electronic Control Unit)에 주제어기와 임베디드 시스템을 인터페이스 시켜 자동차의 운행정보를 모니터링하고, 자동차의 내, 외부에 추가된 센서신호는 지그비 통신을 이용해 임베디드 시스템에 전달하도록 하였다. 임베디드 시스템을 이용해 웹서버를 구축했기 때문에 개인용 컴퓨터 및 모바일 기기를 이용하여 차량에 접속할 수 있으며, 자동차의 상태를 실시간 감지하고 제어할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
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• pp.95-98
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• 2008

현재 차량 내부의 기술은 최근의 환경, 에너지, 안전성 및 편리성 차원의 요구가 증대되면서 종래의 자동차 기술에 대한 변화를 가져오고 있으며 자동차산업의 패러다임을 급속히 변화시켜 나가고 있다. 이러한 기술적인 변화는 전자제어장치의 지능화는 물론 각 시스템간의 센서 네트워크를 구성하여 ITS, 텔레매틱스 등 차량 외부의 인프라 구축 시스템과 결합하여 새로운 교통시스템을 형성하고 있다. 본 논문에서는 이런 새로운 시스템 중에 핵심 기술이라고 할 수 있는 Most 차량용 네트워크와 여러 가지의 센서들을 활용한 차랑 관리 시스템 설계에 대한 기술들을 제시한다. 여러 센서에서 발생되는 정보들을 Most 네트워크를 통하여 취합하고 차량의 각 시스템의 현재 상황을 판단하고 이 정보를 운전자에게 제공함으로써 효과적인 부품 교체 시기나 차량의 안정성을 극대화시킬 수 있는 시스템을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.25-31
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• 2013

국도 및 고속도로에 기 설치된 AVC System은 두 개의 Piezo Sensor를 평행 하게 설치하여 차량의 축수,축간거리, Front hang 등의 정보를 취득한다. 이러한 시스템은 두 개의 Piezo 신호만을 분석하여 사용하기 때문에 차량의 편향 주행등과 같은 주행패턴이나 센서 이상 등에 능동적으로 대처하기 힘들다. 차종의 분류성능 개선을 위해 제3의 센서인 사선 센서를 도입하여 3-sensor AVC 구동 알고리즘을 제시하였다. 본 알고리즘은 차량의 유거 및 윤폭정보를 기존의 정보 스키마에 추가함으로써 취득된 차종분류 정보 오분류를 획기적으로 줄일 수 있었다. 또한 이러한 이론적 알고리즘을 현장에 적용하여 실질적인 개선 효과가 있음을 증명할 수 있었다.