• 스마트미디어저널
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• 제4권1호
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• pp.39-43
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• 2015

차량용 블랙박스는 사고 순간의 영상, 시간, 충격량 등의 정보를 기록하여 사고발생 시 원인을 규명하기 위한 용도로 사용되고 있다. 기존의 시스템은 사고 후에 원인을 분석하기 때문에 사고를 미연에 방지할 수 없는 단점이 있다. 최근에는 기존의 기능과 더붙어 미연에 사고를 예방할 수 있는 사고예방이 가능한 지능형 블랙박스가 연구되고 있다. 본 논문에서는 주차 시 발생할 수 있는 도난, 절도, 물피도주 등의 사고를 미연에 방지할 수 있는 사고예방 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 이동객체가 차량에 접근함에 따라 객체인식, 얼굴검출 및 경고기능을 제공한다. 실험 결과, 제안한 방법은 다양한 실험 조건에서 이동객체가 접근함에 따른 위험 레벨별 객체인식, 얼굴검출 및 경고기능을 제공함으로써 사고예방이 가능함을 확인했다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.475-481
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• 2014

최근의 차량용 블랙박스는 교통사고의 원인을 결정하기 위해서 여러 가지 개선된 방법이 적용되고 있다. 그러나 대부분의 블랙박스는 충격이 발생하면 기존에 저장된 임계값과 비교하여 현재 발생한 충격 데이터가 임계값을 초과할 경우, 이벤트 발생과 함께 영상정보를 메모리에 저장하는 방법을 사용하고 있다. 위와 같은 방법은 다수의 영상정보를 저장하는 문제점을 갖고 있으며, 또한 영상을 분류하여 저장하지 않기 때문에 사용자가 영상을 확인하고 삭제하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 차량용 블랙박스가 상황을 인지하고 스스로 가중치가 낮은 데이터를 우선 삭제할 수 있는 온톨로지 기반의 상황인지 알고리즘을 제안한다.

• 대한교통학회지
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• 제25권3호
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• pp.29-43
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• 2007

차량용 블랙박스는 교통사고 예방 및 원인 규명을 위해 충분한 정보를 제공하고, 그 정보 데이터베이스는 개인의 사생활 침해를 최소화하는 범위에서 적절하게 공개되어 전 국민에게 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 따라서 차량용 블랙박스는 정부 기관이나 보험 업체뿐만 아니라 관련 업계 전체에 긍정적 파급 효과가 큰 지능형 요소 부품이다. 본 논문에서는 차량용 블랙박스의 도입이 추진되고 있는 현 상황에서 차량용 블랙박스의 기술적 내용과 국내외 기술 현황을 조사하고, 국내외에서 출원된 특허 분석을 통하여 차량용 블랙박스에 대한 특허 출원 현황 조사 결과와 핵심 특허 기술의 심층 분석 내용을 제시한다. 또한, 국내외에서 진행되고 있는 표준화/법제화 동향 등을 서술하고, 이에 대한 대응방안으로서 표준화 제정 및 블랙박스 제품기술 개발 방안들을 함께 제시한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.49-61
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• 2009

차량용 블랙박스는 음성, 영상 및 자동차의 여러 운행정보를 저장하는 매체이며, 이를 근거로 사고의 재구성이 가능하기 때문에 최근 자동차 시장에서 주목을 받고 있다. 또한 상업용 차량을 중심으로 블랙박스의 장착이 확산되면서 수년 내에 시장은 더욱 커질 전망이다. 그러나 현재의 블랙박스는 저장된 데이터에 대한 변경을 확인할 수 있는 무결성을 제공하지 못하기 때문에 사고 원인에 대한 법적 증거로 채택되기에는 적합하지 않다. 즉, 블랙박스는 생성한 데이터를 단지 저장만 할 뿐이기 때문에 저장된 데이터는 외부공격자나 내부공격자에 의해 위, 변조될 수가 있다. 무결성을 보호받지 못한 데이터는 신뢰 받을 수 없기 때문에 이점은 자동차 보험회사나 법정에서 큰 이슈이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 차량용 블랙박스 시스템을 위한 실시간 데이터의 무결성을 보장하는 기법을 제안하고, 이 기법을 구현한 시뮬레이션 프로그램의 실험 결과를 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.651-658
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• 2015

최근에 자율주행자동차에 대해 매우 활발한 연구와 개발이 진행되고 있다. 자율주행자동차를 구현하기 위해서는 매우 많은 기술들이 융복합적으로 해결되어야 한다. 이를 위해 차량에 장착된 블랙박스는 단순히 녹화기능 뿐만 아니라 신호등인식, 보행자검출, 정지선인식 등과 같이 자율주행차량을 구현하기 위한 핵심적인 기능을 제공할 수 있어 많은 연구 대상이 되고 있다. 따라서 자율주행차량을 구현하기 위한 한 가지 접근방법으로서 본 논문에서는 차량에 장착된 블랙박스 카메라를 이용하여 도로상에 위치한 거리를 효과적으로 예측할 수 있는 수식적인 모델을 제시한다. 제안한 모델은 도로의 기준선과 관찰선의 폭 또는 블랙박스 장착 높이 정보만을 이용함으로써 실제 도로상의 거리를 예측하는데 효과적으로 활용할 수 있음을 보인다. 다양한 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 도로상의 거리 예측 모델이 타당함을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.1018-1023
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• 2019

2010년도를 기점으로 차량용 블랙박스는 많은 사람들에게 보급되었음에도 불구하고 차량 사고 현장 기록물이 존재 하지 않거나 가해자가 고의적으로 영상 데이터를 삭제할 경우 피해자가 속출한다. 블록체인의 가장 큰 장점은 데이터 분산 저장으로 데이터 수정 및 삭제가 불가능하다는 점이며, 가장 큰 단점은 민감한 데이터 역시 분산 저장 된다는 점이다. 본 논문은 해당 장점을 이용해 블랙박스에 블록체인을 도입하여 공유 된 영상 데이터로 사고를 입증하며, 블록체인과 private 서버를 연동하여 기존에 블록체인에 저장되는 민감 정보를 private 서버에 저장하여 블록체인의 단점인 개인정보유출 문제를 해결하고자 한다. 또한 LINK 블록체인과 private 서버를 연동하는 코드(깃허브)와 데모영상(유튜브)을 본 논문에 첨부하였다.

• 한국안전학회지
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• 제29권5호
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• pp.40-46
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• 2014

This paper deal with due to the additional equipment established on the vehicle fire accident cases. Recently, vehicle was recognized as other living spaces and it was increasing installation of additional devices such as a black box, multivision, additional battery and so on. However, these additional devices were established on the vehicle by non-specialists such as the general public user or manufacturing and distributors of additional devices since the vehicle factory. Resulting from the additional equipments due to installation errors in these additional equipments connected to the electrical wiring insulation damage or electrical breakdown occurs, and finally leading to a fire caused by the additional equipments. Therefore, additional equipment established on the vehicle due to a fire in order to prevent accidents during the manufacturing process of these devices are installed. If not installed unless the manufacturing process, the installation of additional equipments established by professional who knows the vehicle structure that will be able to prevent the fire.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1762-1769
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• 2021

본 연구의 최종 목표는 블랙박스, 스마트폰, CCTV 등으로부터 수집된 영상에서 수배차량이 범죄차량인지 여부를 분석할 수 있는 시스템을 개발하는 것이다. 데이터 수집은 자체 개발된 블랙박스를 이용하였다. 본 연구에 활용된 데이터는 차량 유형 8개(트럭, RV, 승용차, 승합차, SUV, 버스, 스포츠카, 전기차)와 차량 모델 434개 등 총 83,753건의 데이터를 사용하였다. YOLO v5를 이용한 차량인식 결과, mAP가 80%로 나타났다. 자체 개발한 블랙박스를 이용하여 ReXNet으로 차량 모델을 식별한 결과, 정확도는 99%로 나타났다. 이러한 결과는 데이터 라벨링의 정확도를 개선하는 것이 차량인식 성능 향상에 도움이 된다는 것을 의미한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1903-1909
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• 2011

본 연구에서는 모바일 텔레매틱스와 차량용 블랙박스를 융합 (BIM : Blackbox in Mobile) 하여 차량에서 발생하는 제반 정보를 수집하고 모바일 기기를 통하여 데이터를 축적할 수 있는 모듈을 개발하였다. 이를 위해 주행 로봇에 센서 및 카메라를 구현, 설치하여 하드웨어 시뮬레이션을 통해 검증하였으며, 주행 로봇에서 수집된 Data를 안드로이드 기반의 휴대용 디바이스를 통해 확인하였다. 기존의 BIM 연구는 주로 주행 중의 모니터링에 중점을 두어 자료를 저장하는 데에만 치중하여 개발되었으나 본 연구에서 제안하는 모바일 디바이스 기반의 모니터링 모듈은 단순히 데이터를 저장하는데 그치는 것이 아니라, 이를 분석하여 사용자가 쉽게 모니터링을 할 수 있도록 설계하였다. 또한 본 BIM 은 일반 주행 중에 사용자가 실시간으로 확인 가능할 뿐만 아니라, 주차 중에도 충격 감지를 통한 모니터링이 가능하며 소프트웨어적 구현으로 개발되어 생산원가 절감을 통한 범용화가 용이하다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.1079-1084
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• 2018

차량의 블랙박스는 자전거 블랙박스에 맞지 않는 센서들이 포함되어 있어서 자전거 블랙박스에는 적합하지 않다. 그래서 본 연구에서는 기울기에 따라 자전거 블랙박스의 영상을 핸드폰으로 확인할 수 있는 시스템을 구현하였다. 자이로 센서를 이용하여 각도를 측정하고, 측정된 각도를 라즈베리파이에 제안된 각도에 근거하여 영상 파일을 저장하였다. 저장된 영상 파일을 FTP 방식으로 핸드폰 어플리케이션을 통해 다운 받을 수 있는 시스템을 개발하였다.