• 한국자동차공학회논문집
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• 제16권6호
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• pp.104-108
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• 2008

Recently, studies conducted by our research group, revealed the possibility for reducing BSFC, NOx and PM emissions to meet the Euro 4 & 5 legislations. The main objective of the present study is to get better fuel economy in commercial vehicles by considering real driving conditions. Firstly, in order to improve fuel economy on fields, specifically it is required to analyze the driving pattern and make the representative modes from real field data. Secondly, it is performed to make the engine dynometer test to optimize the fuel consumption by reflecting on the representative driving modes, based on the Korea 2008 emission legislation equal to the Euro 4. The engine components such as engine calibration, combustion chamber, turbocharger and ancilliaries were modified to optimize vehicle fuel economy over a typical customer drive cycle whilst still meeting the exhaust emission restrictions. Finally, these results were confirmed by field testing of vehicle equipped with the updated calibration engine. It was placed the two vehicles together traveling the same route and accomplishing the same amount of stops(back to back), in order to evaluate the fuel consumption in comparison to the current vehicle. Through several repeats such as the engine calibration and field test, we could get 3 % to 7.7 % vehicle fuel economy improvements compared to previous vehicle.

• 대한인간공학회지
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• 제25권4호
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• pp.129-135
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• 2006

he purpose of this study is to measure bio-signal to investigate the driver's physiological response change under real situation using train simulator. The train simulator used in this study is KTX model and according to changes of driving situation, The bio-signal controlled by autonomic nervous system, such as GSR(Galvanic Skin Response), SpO2(Saturation percent O2), HR(Heart Rate), ECG(Electrocardiograph), EEG(Electroencephagram) and movement and response of eye were measured. Statistically significant difference in bio-signal data and eye movement activity pattern were investigated under several different driving speeds using analysis of variance (p<0.05). The GSR and HR value measured in average and mission speed operation is higher than in high-speed operation. β wave of EEG in average speed operation become more activated than in high speed operation. In accordance with a characteristic of rail vehicle, movement and response of eye in high-speed operation requiring relatively simple maneuver become less activated than in either average or mission speed operations. Conclusively, due to more careful driving controls in average and mission speed operation are required than in high-speed operation, level of mental and physical stresses of train driver was increased and observed through changes of bio-signal and eye movement measured in this study.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.859-864
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• 2022

매년 교통사고의 가장 큰 원인으로 손꼽히는 졸음운전은 운전자의 수면 부족, 산소 부족, 긴장감의 저하, 신체의 피로 등과 같은 다양한 요인을 동반한다. 졸음 유무를 확인하는 일반적인 방법으로 운전자의 표정과 주행패턴을 파악하는 방법, 심전도, 산소포화도, 뇌파와 같은 생체신호를 분석하는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 영상을 검출하는 딥러닝 모델과 생체 신호 측정 기술을 이용한 운전자 피로 감지 시스템을 제안한다. 제안 방법은 일차적으로 딥러닝을 이용하여 운전자의 눈 모양과 하품 유무, 졸음으로 예상되는 신체 동작을 파악하여 졸음 상태를 감지한다. 이차적으로 맥파 신호와 체온을 이용하여 운전자의 피로 상태를 파악하여 시스템의 정확도를 높이도록 설계하였다. 실험 결과, 실시간 영상에서 운전자의 졸음 유무 판별이 안정적으로 가능하였으며 각성상태와 졸음 상태에서의 분당 심박수와 체온을 비교하여 본 연구의 타당성을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권1호
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• pp.49-56
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• 1996

본 논문에서는 단순매트릭스 액정 표시기의 새로운 계조화 방식으로서 새로운 코드 체계를 사용한 계조화 방식을 제시하였다. 새로운 계조화 방식의 실험 및 특성 평가는 16계조 및 32계조 패턴의 시뮬레이션과 구동전압의 산출을 통하여 수행하였다. 실험 및 특성 평가 결과로서 3비트 코드 체계, (7, 5, 3)을 이용한 16계조 모드는 본 논문에서 고찰되는 기존의 계조 표시 모드들과 비교하여 각각 19% 및 9.6% 줄어든 최대 구동 전압을 갖는다. 이러한 구동 전압 특성의 개선 정도는 표시 계조 수가 증가할수록 더욱 증가된다. 한편 계조 패턴의 시뮬레이션을 통한 화질 평가 결과로서 3비트 16계조 모드는 기존 방식과 비교하여 계조 특성을 다소 저하시키나 이러한 특성 저하 정도는 32계조 등 계조 수가 증가할수록 크게 감소된다. 결과적으로 본 논문에서 제시하는 새로운 코드 체계를 이용한 계조화 방식은 계조 특성의 저하를 최소화하면서 구동 전압 특성을 효율적으로 개선할 수 있는 방식임을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.919-929
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• 2013

최근에 많은 IT기술들이 자동차에 적용되고 있다. 하지만 일부 자동차 IT 기술들은 보안에 대한 적절한 고려 없이 자동차에 적용되어 보안 사고를 야기할 수도 있다. 특히 최근의 연구 결과들은 차량 소유자 인증을 해주는 특정 모델의 스마트키가 무선 신호를 재전송하거나 이를 위조하는 공격으로부터 안전하지 않고, 이를 통해 차량을 탈취할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다. 따라서 본 논문에서는 스마트키의 무선 신호 조작 공격을 이용한 차량도난으로부터 안전한 차량 운전자 인증 방법을 제안한다. 오늘날 차량에 구축된 전자장치간의 네트워크에서는 운전자의 운전 패턴에 대한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 차량 소유자의 운전 패턴 정보를 학습시켜 이를 표준 정규분포화한 후, 운전자에 대한 인증이 가능한 인증 모델을 설계하였다. 또한 제안하는 인증 모델을 검증하기 위해 k-묶음 교차 검증을 수행하였고, false positive rate가 0.35일 때 true positive rate 0.7 로 운전자 인식이 가능함을 확인하였다. 제안하는 인증모델은 차량 소유자에게 연락할 수 있는 모듈(eg. 3G/4G 통신 module)과 함께 사용된다면 기존의 소유기반(스마트 키)의 인증 방식 보다 더 안전하게 차량을 보호할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권4호
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• pp.153-163
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• 2017

본 연구에서는 운전자 별로 생활 중에 이동하는 주행 도로의 특징 및 교통상황이 서로 다르며 운전습관이 상이함을 고려하여, 운전자 혹은 운전자 그룹별 기계학습모형을 구성하고, 학습된 모델을 분석하여 운전자의 주행모드 별 특징을 탐색하여 자율 주행 자동차를 시뮬레이션 하였다. 운전지식을 활용하여 주행조작 전후 센서의 동작 상황에 따라 8종류의 종방향 모드와 4종류 회전모드로 구분하고, 종방향 모드와 회전모드를 결합한 21개의 결합형 주행모드로 세분화 하였다. 주행모드가 레이블 된 시계열 데이터에 대해 딥러닝 지도학습 모델인 RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long Short-Term Memory), Bi-LSTM 모델을 활용하여서 운전자 별 혹은 운전자 그룹별 주행데이터를 학습하고, 학습된 모델을 테스트 데이터 셋에서 주행 모드인식률을 검증하였다. 실험 데이터는 미국 VTTI 기관에서 수집된 22명의 운전자의 1,500개의 실생활 주행 데이터가 사용되었다. 주행 모드 인식에 있어, 데이터 셋에 대해 Bi-LSTM 모델이 RNN, LSTM 모델에 비해 향상된 성능을 보였으며, 최대 93.41%의 주행모드 인식률을 확인하였다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제22권1호
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• pp.19-39
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• 2016

본 연구에서는 직업운전자의 자극추구성향과 직무소진의 관계에서 A형 운전행동 패턴의 매개효과를 검증하고, 이와 같은 매개경로를 일의 의미가 완충시키는 조절효과를 조절된 매개모형으로 검증하였다. 이를 위해 경기도 소재의 운수업체에 재직 중인 운전자 188명을 대상으로 자극추구성향척도, A형 운전행동 패턴 척도, 직무소진 척도, 일의 의미 척도를 통하여 설문을 진행하였고, SPSS 21.0과 SPSS Macro PROCESS를 분석에 활용하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 개인의 자극추구성향이 직무소진으로 이어지는 경로에서 A형 운전행동 패턴의 매개효과가 검증되었다. 둘째, 자극추구성향이 A형 운전행동 패턴을 통해 직무소진에 미치는 영향을 미치는 경로에서 일의 의미의 조절된 매개효과를 검증한 결과, 매개경로가 일의 의미에 의해 조절되는 것으로 나타남을 통해서 조절된 매개효과가 검증되었다. 이와 같은 결과를 바탕으로 본 연구는 운전자의 심리적 건강 및 운전수행에 영향을 줄 수 있는 자극추구성향 성격특성과 A형 운전행동 패턴의 부정적인 측면, 그리고 이러한 부정적인 영향을 완충할 수 있는 일의 의미의 긍정적 효과를 논의하였다.

• 센서학회지
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• 제12권5호
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• pp.205-210
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• 2003

고감도의 자기임피던스센서를 구현하기 위해서 아몰퍼스리본을 리소그래피와 습식에칭을 통하여 미안더패턴으로 미소가공하고 임피던스의 외부자계의존성을 조사하였다. 센서의 임피던스는 외부자계 약 13 Oe 부근에서 가장 큰 값을 나타내었고, 약 170%의 변화율을 나타내었다. 선형성과 감도가 확보될 수 있는 외부자계영역(6 Oe부근)에서의 임피던스의 변화를 평가해 보면 약 36%의 단위자계당 임피던스 변화율을 확보할 수 있음을 알 수 있다. 제작한 센서패턴과 센서를 구동하기 위해서 제작된 구동회로를 이용하여 약 $10^{-3}$ Oe의 미약자계를 측정할 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.423-432
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• 2022

전기자동차는 운전자가 바뀌거나 운전자의 주행습관이 바뀜에 따라 SOH가 급격하게 감소할 수 있고, 이러한 운전습관은 배터리에 과부하를 주어 배터리 수명의 단축 및 안전 문제를 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 전기자동차의 계기판에 사용자 패턴 변화에 따른 SOH의 변화를, 실시간으로 나타내기 위하여, NASA에서 제공하는 배터리 데이터 세트를 학습하고, 기계학습 모델을 구축 후, 변화된 사용자 패턴을 포함한 배터리에 대해 선형회귀와 ARIMA 모델로 예측하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 변화된 사용자 패턴에 따른 변경된 수명을 예측하는 경우, 배터리 데이터가 많이 확보되었다면 선형회귀가 유용하고, 데이터가 많이 확보되지 않은 경우는 ARIMA 모델이 대안이 될 수 있다는 연구결과를 얻을 수 있었다.

• 대한치과교정학회지
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• 제41권4호
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• pp.268-279
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• 2011

본 연구의 목적은 유지력을 높이기 위하여 교정용 미니 임플랜트에 표면처리를 시행하되 식립 과정의 용이성에 영향을 주지 않는 표면처리 방법을 찾기 위함이다. 교정용 미니 임플랜트를 etching, resorbable blasting media (RBM), 상부 나사산 부위만 RBM 처리를 한 hybrid 등의 3가지 방법으로 표면처리한 후 machined (표면 미처리)군과 비교하였다. 주사전자현미경과 표면 거칠기 측정기로 표면 거칠기를 비교하였으며, driving torque tester를 이용해 실험용 인공골에 교정용 미니 임플랜트를 식립하여, 식립 토크(rotational torque)와 수직력(vertical loading)의 식립 패턴을 비교하였다. Machined surface군과 비교하여 acid etching군에서는 표면 거칠기(Ra 값)가 크지 않았으나 ($p$ > 0.05), RBM군이나 hybrid군에서 표면 거칠기(Ra 값)가 유의하게 컸다 ($p$ < 0.05). 최종 식립 토크는 모든 표면처리군에서 machined군보다 컸다 ($p$ < 0.05). 최대 식립수직력은 hybrid군이 machined군이나 etched군보다 유의하게 작았으며 ($p$ < 0.05), RBM군이 가장 컸다 ($p$ < 0.05). 교정용 미니 임플랜트의 유지력을 높이기 위하여 보철용 임플랜트와 같은 방법으로 전면 표면처리를 하면 self drilling type 고유의 골 삭제기능이 저하될 수 있다. 그러나 cutting edge 일정 부위를 제외하며 적절하게 조절된 표면처리를 하면 골 삭제 능력의 큰 저하 없이 용이한 식립이 가능할 것으로 보인다.