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차량정보 분석과 제스처 인식을 위한 AVN 소프트웨어 구현
Development of AVN Software Using Vehicle Information for Hand Gesture 원문보기

한국통신학회논문지 = The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, v.42 no.4, 2017년, pp.892 - 898  

오규태 (Korea Electronic Technology Institute) ,  박인혜 (Korea Electronic Technology Institute) ,  이상엽 (Korea Electronic Technology Institute) ,  고재진 (Korea Electronic Technology Institute)

초록
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본 논문은 차량 내 AVN(Audio Video Navigation)에서 차량정보 분석과 제스처 인식이 가능한 소프트웨어 구조를 설계하고 구현 방법을 서술한다. 설계된 소프트웨어는 차량정보 분석을 위해 CAN(Controller Area Network) 통신 데이터 분석 모듈을 구현하여 차량의 주행 상태를 분석했다. AVN 소프트웨어는 분석된 정보를 웨어러블 디바이스의 제스처 정보와 융합토록 했다. 도출된 융합정보는 운전자의 명령 수행 단계로 매칭하고 서비스를 지원하는데 사용됐다. 설계된 AVN 소프트웨어는 기성 제품과 유사한 환경의 HW 플랫폼 상에 구현되어 차량 주행 상황과 동일하게 모사된 상황에서의 차량정보분석, 제스처 인식 수행 등의 기능을 지원함을 확인했다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper describes the development of AVN(Audio Video Navigation) software for vehicle information analysis and gesture recognition. The module that examine the CAN(Controller Area Network) data of vehicle in the designed software analyzes the driving state. Using classified information, the AVN s...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 차량정보 분석과 제스처 인식을 위한 차량용 AVN 소프트웨어를 설계 및 구현하였다. 차량정보 분석을 위해 차량 데이터를 전송할 수 있는 CANoe 인터페이스를 사용하여 실제 차량 주행정보를 AVN 소프트웨어에서 분석할 수 있도록 진행하였으며, 차량 주행정보를 이용하여 주행정보 상태에 따라 제스처 인식 가능 여부를 판단하여 사용자에게 제어 및 전달하는 AVN 소프트웨어를 구현하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
카메라 기반의 제스처 방식을 사용하는 차량의 모델의 단점은? 차량 내 제스처 기능 방식의 대부분은 카메라 기반의 방식을 사용하고 있다. 그러나 카메라 기반의 제스처 방식을 사용하는 차량의 모델은 개발 비용이 높고, 외부 조건에 의한 빛의 반사량, 빛의 번짐 등으로 인한 카메라 인식 오류의 단점이 있다. 또한 제스처 인식 영역이 지정되어있어 사용자는 지정된 영역에서 제스처 인식을 수행해야 하는 단점이 있다[5].
본 논문에서 구현된 AVN 소프트웨어는 어떤 입력 모듈 인터페이스를 갖는가? 따라서 구현된 본 시스템은 크게 두 분류의 핵심 입력 모듈 인터페이스를 갖는다. 차량 발생 정보를 수집하기 위한 CAN 수신 모듈과 제스처 정보 수집을 위한 제스처 인식 모듈이다. AVN 소프트웨어는 설명된 두 모듈의 데이터를 분석하여 현재 차량정보 상태를 파악한 뒤 각 단계별로 제스처 기능이 제한되도록 하였다.
CAN은 어떤 장치들의 정보교환에 사용되는가? 차량 주행 정보는 차량에서 사용하는 전장장치들 사이에서 정보교환을 필요로 하며 이에 따라 효율적인 통신 환경을 제공하는 CAN(Controller Area Network)이 등장하게 되었다. CAN은 현재 대부분의 차량에서 사용하는 프로토콜이며 CAN은 ECU(Electronic Control nit) 장치들의 정보교환에 유용하게 사용된다[3]. 또한 차량 사용자들은 AVN(Audio Video Navigation)을 통하여 네비게이션기능 외에 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 사용한다.
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참고문헌 (8)

  1. M. Im, "Vehicle communication network technology," J. KICS, vol. 24, no. 9, pp. 86-95, Sept. 2007. 

  2. K. Lee and J. Choi, "Integrated vehicle safety control system for smart vehicles," J. Auto Journal Publication, vol. 34, no. 6, pp. 20-25, 2012. 

  3. R. Bosch, CAN Specification Version 2.0, 1991. 

  4. S.-J. Lee and S.-M. Kang, "A study of automatic evaluation platform for speech recognition engine in the vehicle environment," J. KICS, vol. 37C, no. 07, pp. 538-544, Jul. 2012. 

  5. I. H. Park, S. Y. Lee, and J. J. Ko, "A research on development and service of wearable device for gesture recognition in Vehicle," Information & Communications Magazine, vol. 33, no. 6, pp. 39-46, Jun. 2016. (박인혜, 이상엽, 고재진, "차량 내 제스처 인식을 위한 밴드형 웨어러블 디바이스 개발 및 서비스에 관한 연구", 한국통신학회지, 제33권 6호, pp. 39-46, 2016.) 

  6. T. Kopinski, S. Geisler, and U. Handmann, "Gesture-based human-machine interaction for assistance systems," IEEE Int. Conf. Inf. and Automation, Aug. 2015. 

  7. UART/CAN communication protocol, Retrieved Jan. 30, 2017. from http://www.rialsys.co.kr 

  8. BMW 7 Series, Retrieved Fab. 3, 2017, from http://www.bmw.com/com/en/newvehicles/7series/sedan/2015/showroom/innovative_functionality.html 

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