운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 이러한 주행 정보를 이용한다면 운전자의 운전 성향을 분석하는데 도움이 될 것이다. 따라서 본 논문에서...

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2012
Korean
KCI등재
학술저널
35-42(8쪽)
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운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 이러한 주행 정보를 이용한다면 운전자의 운전 성향을 분석하는데 도움이 될 것이다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 시의 센서 데이터들을 기록하고 주행 패턴을 인식하는 방법을 제안한다. 운전 성향을 분석하기에 앞서 패턴 별 주행 정보를 제공하기 위해 주행 패턴을 인식하는데 중점을 두었다. 좌회전, U턴, 우회전, 급감속, 급출발, 급가속, 과속방지턱에 해당하는 7개의 패턴을 인식하기 위한 과정으로 데이터 전처리를 통해 이벤트가 발생한 구간을 검출 후, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용한 결정 방식을 적용하여 패턴을 인식한다. 제안된 방법은 운전자의 정보 제공을 위해 인식된 패턴과 함께 동시에 녹화된 비디오 스트림도 제공되며, 이는 안전운전시스템이나 운전습관분석시스템의 중요한 요소라 할 수 있다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
The database for driving patterns can be utilized in various system such as automatic driving system, driver safety system, and it can be helpful to monitor driving style. Therefore, we propose a driving pattern recognition system in which the sensor ...
The database for driving patterns can be utilized in various system such as automatic driving system, driver safety system, and it can be helpful to monitor driving style. Therefore, we propose a driving pattern recognition system in which the sensor streams from a smartphone are recorded and used for recognizing driving events. In this paper we focus on the driving pattern recognition that is an essential and preliminary step of driving style recognition. We divide input sensor streams into 7 driving patterns such as, Left-turn(L), U-turn(U), Right-turn(R), Rapid-Braking(RB), Quick-Start(QS), Rapid-Acceleration (RA), Speed-Bump(SB). To classify driving patterns, first, a preprocessing step for data smoothing is followed by an event detection step. Last the detected events are classified by DTW(Dynamic Time Warping) algorithm. For assisting drivers we provide the classified pattern with the corresponding video stream which is recorded with its sensor stream. The proposed system will play an essential role in the safety driving system or driving monitoring system.
목차 (Table of Contents)
참고문헌 (Reference)
1 한인환, "차량용 블랙박스를 활용한 위험 운전 인지" 대한교통학회 25 (25): 149-160, 2007
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3 오주택, "위험운전 유형에 따른 임계값 개발" 한국도로학회 11 (11): 69-83, 2009
4 도삼주, "실시간 음성 끝점검출 알고리즘" 5 (5): 11-14, 1992
5 이문봉, "스마트폰 사용 의도에 영향을 미치는 요인 연구" 한국산업정보학회 16 (16): 139-149, 2011
6 정도준, "모델 기반의 시선 방향 추정을 이용한 사람 행동 인식" 한국산업정보학회 16 (16): 9-18, 2011
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9 김선웅, "Smart 자동차 환경에서의 운전자 중심 상황인식 서비스 제안" 29 (29): 27-34, 2011
10 J. Dai, "Mobile phone based drunk driving detection" 1-8, 2010
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다중 비트 시도와 응답을 이용한 RFID 거리 한정 프로토콜
The Impact of TDDB Failure on Nanoscale CMOS Digital Circuits
자료흐름도를 사용한 테이블 설계순서 추출기의 설계 및 구현
학술지 이력
| 연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
|---|---|---|---|
| 2026 | 평가 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
| 2020-01-01 | 등재 | 등재학술지 유지 (재인증) | ![]() |
| 2017-01-01 | 등재 | 등재학술지 유지 (계속평가) | ![]() |
| 2013-01-01 | 등재 | 등재학술지 유지 (등재유지) | ![]() |
| 2010-01-01 | 등재 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | ![]() |
| 2009-01-01 | 등재 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | ![]() |
| 2008-01-01 | 등재 | 신청제한 (등재후보1차) | |
| 2007-01-01 | 등재 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | ![]() |
| 2005-01-01 | 등재 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | ![]() |
학술지 인용정보
| 기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
|---|---|---|---|
| 2016 | 0.57 | 0.57 | 0.58 |
| KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
| 0.6 | 0.6 | 0.796 | 0.32 |