According to the National Fire Data System (NFDS), more than 5,000 vehicle fires have occurred every year for the last 10 years. Vehicle fires are primarily caused by mechanical (breaking system and engine), electrical (wiring and battery), and chemical (oil and fuel gas leakage) problems. The electrical factor has increased with the installation of driver convenience equipment. For example, today, the black box is widely used to provide video data recording of motor vehicle accidents. The black box consists of a front camera, rear camera, and wires. The black box wires are directly connected to the junction box or fuse box from the start battery that operates to provide normal on power supplying for engine stop. It is extremely dangerous when the wires short circuit due to insulation aging, mechanical and electrical stress, etc. In this study, the black box wiring fire risk have been analyzed and investigated when the steady state and abnormal operations, and under the following conditions: wiring arrangements with a high temperature condition, insulation aging, poor contact, and short circuits. The results showed that black box wiring short circuits had a higher fire risk than the other fire hazard elements. To prevent fire hazards caused by black box wiring, the black boxes must be installed by qualified service personnel. Do not modify the wiring, remove the fuse and secure the wiring using cable ties or insulation tape.
The vehicle oriented block box system based on the u-healthcare and the human-free guard functions is developed in this paper. We also suggested the design philosophies, ideas, and analyzed the performance of the suggested system. The developed vehicle oriented black box system has some characteristics such as; 1) detects the dangerous situation by ultrasonic sensor in advance, and stores the situation information of the neighborhood of the vehicle to the imbedded SD memory card if the dangerous situation may be occurred in the parked vehicle; 2) detects the present location and speed information of the vehicle by GPS receiver and 3-axes acceleration sensor, and stores the information to the SD memory card periodically if the vehicle is running; 3) measures the dioxide carbon in the vehicle inside using $CO_2$ sensor, and forces the ventilation motor of the vehicle to operate and maintains the driver's health if the measured level is more than standard health requirements; 4) provides the stored vehicle's operating information to the driver by GUI (Graphical User Interface) based touch LCD monitor.
끊이지 않는 차량 인명피해 사고들로 인해, 그 원인을 분석하고 방지하는 장치 및 기술들이 다양하게 나오고 있다. 그 중에서 대표적으로 블랙박스 및 후방카메라 등이 있다. 이러한 기술이 발전함에도 불구하고 차량 인명사고가 계속 발생하고 있다. 그 이유는 운전자의 부주의나 차량이 후진 시에 사람이 갑자기 차량의 뒤로 지나가거나 기존의 후방 감지시스템이 어린이들을 제대로 감지하지 못하였기 때문이다. 따라서 본 논문은 사고를 방지하기 위한 Kinect를 이용한 후방 카메라와 사고의 원인을 정확하게 밝혀주는 블랙박스를 통합한 후방 블랙박스 시스템을 설계하고자 한다.
This paper presents reconstruction analysis of vehicle trajectory using records of a developed black box, and results of validation tests. For reconstruction of vehicle trajectory, the black box records the longitudinal and lateral accelerations and yaw-rate of vehicle during a pre-defined time period before and after the accident. One 2-axis accelerometer is used for measuring accelerations, and one vibrating structure type gyroscope is used for measuring yaw-rate of vehicle. The vehicle's planar trajectory can be reconstructed by integrating twice accelerations along longitudinal and lateral directions with yaw-rate values. However, there may be many kinds of errors in sensor measurements. The causes of errors are as follows: mis-alignment, low frequency offset drift, high frequency noise, and projecting 3-dimensional motion into 2-dimensional motion. Therefore, some procedures are taken for error compensation. In order to evaluate the reliability and the accuracy of trajectory reconstruction results, the black box was mounted on a passenger car. The vehicle was driven and tested along various specified lanes. Through the tests, the accuracy and usefulness of the reconstruction analysis have been validated.
본 논문에서는 보다 효율적으로 블랙박스 영상을 활용하기 위하여 무선 통신 모듈을 포함하는 블랙박스 단말과 클라우드 서버를 설계하고 구현하였다. 제안하는 시스템은 통합 CCTV 관리 시스템과 같이 모든 자동차의 블랙박스 영상을 저장하고 관리하여 객체별, 시간별, 장소별 검색을 할 수 있다.
본 논문에서는 고정된 전후방의 영상 촬영으로 사각 지대의 위험에 노출된 기존의 블랙박스가 가지고 있는 한계를 극복하고자 측면의 물체를 감지하여 촬영할 수 있는 새로운 지능형 블랙박스를 제안한다. 차량의 측면 사각지대 촬영을 보완하기 위해서 적외선 거리 센서를 이용하여 차량에 접근하는 물체를 감지하고 블랙박스가 자동으로 해당 대상물을 향해 회전하는 지능형 블랙박스의 알고리즘을 제안한다.
This paper presents design concepts, specifications and performances of a newly developed Black Box, the reconstruction analysis tool with the records, and results of validation tests. The Black Box can detect crash accidents automatically, and record the vehicle's motion and driver's maneuvers during a pre-defined time period before and after the accident. The items of the Black Box included the acceleration, yaw-rate, vehicle speed, engine RPM, braking application, steering and several digital inputs for recording driver's maneuvers. To detect the accident-related-crash, it is important to understand characteristics of the crash signal, which are much different from those of normal driving. Therefore, analytical considerations should be taken in designing pre-filtering circuits and selecting appropriate parameters for identifying crash accidents. And, it is necessary to select proper combination of motion sensors and design proper pre-filtering circuits in order to describe the vehicle's motion. The analysis algorithms were developed and implemented which can perform accurate detection of crash accidents, simulating pre-crash trajectories, and calculating parameters for reconstruction analysis of crash accidents. The developed Black Box was installed on passenger cars and several types of validation tests were conducted. Through the tests, the accuracy of the recorded data and usefulness of the analysis tool for reconstruction have been validated.
현재, 차량용 블랙박스 및 CCTV와 같은 영상처리 제품들이 시중에 보급되어 사용자들에게 편리함을 주고 있다. 특히 블랙박스는 운전자들이 운전 중 차량사고가 발생 했을 시 사고의 원인을 파악하는데 도움을 얻고 있다. 하지만 블랙박스는 차량의 전방이나 후방만을 확인 가능하기에 운전자의 시야 또는 블랙박스의 화각 이외의 장면을 확인할 수가 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 블랙박스 시스템을 좀 더 진보시켜 AVM(Around-View Monitoring)시스템이 개발 되었다. AVM 시스템은 차량의 위에서 내려다보는 영상을 얻어 전후, 좌우의 영상 즉 차량의 $360^{\circ}$ 영상을 확보할 수가 있다. 이 시스템은 차량에 데스크탑이 설치 되어있어야 영상을 확보할 수 있다는 조건이 붙는다. 본 논문에서 제안하고자 하는 안드로이드 기반 AVM시스템은 PC를 차량에 설치해야 한다는 단점을 없앤다. 테블릿 장비들을 이용하여 차량의 전후, 좌우 영상을 확보할 수 있는 시스템을 설계하고자 한다.
최근 크고 작은 차량사고로 인한 인명, 재산 손실 때문에 비행기에서 사용되고 있는 것과 유사한 기능을 가진 블랙박스를 차량에 장착시켜 운전자들은 차량사고의 원인을 분석하기 위해 차량용 블랙 박스를 사용하고 있다. 기존의 블랙박스들에서 사용된 운영체제와는 달리 안드로이드 OS는 다른 OS들에 비해 이식성이 좋으며 개방 플랫폼을 지원해서 개발 시 추가적인 비용이 들지 않으며 검증된 많은 라이브러리들을 포함하고 있어 별도의 외부 라이브러리를 사용할 필요가 없다는 장점이 있다. 또한 기존의 블랙박스들은 사고 발생 시 자동으로 사고 알림 신고를 보내지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 블랙박스에서 사용된 OS와는 다른 장점이 있는 안드로이드 기반의 테스트 보드에 GPS 모듈과 가속도 센서 정보를 이용하고 스마트 폰에서 사고 감지 시 지정된 번호로 메시지를 전송하는 기능을 가진 블랙박스를 구현하였다.
최근 차량용 블랙박스의 보급이 확산됨에 따라 이를 법적 증거로 사용하는 경우가 증가하고 있으며, 이에 따라 영상데이터의 무결성 검증에 대한 필요성이 대두되고 있다. 그러나 임베디드 시스템으로 분류되는 블랙박스는 적은 용량과 낮은 처리속도를 가지므로 영상파일 저장과 무결성 검증 처리의 한계점을 가진다. 본 논문에서는 제한된 자원을 가진 블랙박스 환경에서 고속경량 해시함수 LSH와 HMAC의 안전성을 이용하여 영상파일의 무결성을 보장하는 기법을 제안한다. 또한 이 기법을 구현하여 블랙박스 기기에서 무결성 검증 시의 CPU Idle Rate를 측정한 실험 결과를 제시하고, 제안한 기법의 효과성과 실용 가능성에 대해 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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