차량 인식의 문제는 교통관리나 차량검색 등의 분야에서 자동차가 포함하고 있는 중요한 정보를 얻기 위해 필수적으로 수행해야 하는 과정이다. 본 연구는 LiDAR 자료를 교통정보 추출에 활용하기 위한 기초 연구로써 LiDAR 자료로부터 도로포인트를 추출하고 이중 도로 상의 차량을 분류하기 위한 알고리즘을 제시하고 인식된 차량의 크기를 추정하기 위한 알고리즘을 제시하였으며 광범위한 지역에서 LiDAR 자료를 이용하여 도로상의 차량 댓수를 파악하고 크기를 추정하였다.
통행속도는 도로의 교통상황을 측정하고, 교통사고와 같은 돌발상황 발생을 검지하는데 활용되는 중요한 정보이다. 본 논문에서 영상처리 기술을 활용하여 도로구간의 통행속도를 정확하게 측정하는 모델을 제안하였다. 제안 모델은 교통 CCTV 영상에서 차량 객체를 추출하고, 딥러닝 기술 등을 활용하여 차량을 추적하여, 도로구간의 통행속도 및 교통량 등과 같은 교통정보를 수집한다. 또한, 새로운 모델은 데이터 융합기술을 활용하여 정확한 구간통행속도를 수집하여 사용자에게 제공하는 것이 가능하다. 제안 모델을 서울시 오금교에서 현장실험한 결과, 기존 교통정보센터 통행속도 정확도(62.8%)보다 새 모델의 정확도가 높은 것(83.6%)을 확인하였다.
자동차 항법장치의 디스플레이는 도로, 교통정보, 부가정도 등 ITS 정보를 운전자에게 직접전달 하는 부분으로 그 핵샘부품인 도로지도는 정보의 정확성 및 신뢰성의 획득과 함께 운전자의 안전 및 수 행도 향상 항법장치의 사용성 향상을 위하여 운전자가 쉽고 빠르고 정확하게 자신이 원하는 정보를 획 득할 수 있도록 운전자 중심의 설계가 실시되어야 한다. 이에 97년 G7 Navigation 시스템 제작기술 프 로젝트의 일환으로 실시된 본 연구는 지도의 회전방법(map-rotation)방법인 Heading-Up 및 North-Up 과 지도상 지형지물 명칭 문자정보의 회전(text-rota-tion)을 실험변수로 하여 운전자의 반응시간 에러발 생 정신적부하의 측면에서 교차로 유형별 지도진행방법에 따른 인간공학적 평가를 실시한다. 본 연구의 결과로 한국인의 정보인지 형태에 적합한 항법장치 도로지도 진행방법을 제시하며 각 진행방법의 특징 및 운전자의 정보인지에 영향을 주는 요인을 추출한다.
Jang Do-Won;Lim Eun-Kyung;Kim Chang-Won;Kim Min-Hwan;Kim Kwang-Baek
한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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pp.183-192
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2006
간세포암은 우리나라에서 전체 암사망자 중 17.2%로 3번째의 흔한 사망원인이며, 간암에 의한 사망률은 인구 10만 명당 약 21명에 이른다. 본 논문에서는 간 내부에서 발생하는 간세포암을 CT 영상에서 자동으로 추출하는 방법을 제안하여 간세포암의 보조진단으로서의 유용성에 대해 알아보고자 한다. 간 내부의 종양을 추출하기 위해 흉부의 윗부분에서 시작하여 2.5mm의 간격으로 약 45-50장 정도를 촬영한 CT 영상들을 대상으로 먼저 간 영역을 추출한다. 간 영역 추출은 먼저 관심이 없는 외부 영역을 갈비뼈를 중심으로 제거한 후 영상의 밝기 정보를 이용하여 각 기관의 영역을 분할 한다. 분할된 영역들은 위 아래로 인접한 영상에서의 분할 영역들과 밝기 값을 비교하여 적절하게 병합하는 3차원적 접근방법을 사용한다. 간 영역은 여러개의 영역들 중에서 간 영역의 구조 및 위치 등의 정보를 활용하여 추출한다. 추출된 간 영역에서 종양 판별과 추출을 위해 종양이 가지는 특징을 분석하여 종양을 추출한다. 전형적인 간세포암은 과혈관성 종양이므로 조영증강 CT 영상에서 주위보다 밝은 색으로 나타나며, 팽창 형성장을 보일 경우에는 구형으로 나타나는 특징이 있다. 이에, 주위 보다 밝은 색을 가지고 둥근형태를 가지는 영역을 종양의 후보영역으로 선정한 후, 그 영상의 위와 아래로 연결되는 영상에서도 같은 위치에서 같은 특징을 보이는 영역이 있으면 간 내부의 종양으로 판별하여 추출한다. 제안된 간 영역 및 간 종양 추출 방법의 정확성을 판별하기 위하여 CT 영상을 대상으로 실험하여 영상의학 전문의가 판단한 결과와 비교하였다. 간 영역 추출은 정확히 모두 추출되었으며, 간 종양 추출 및 판별은 전문의의 보조 진단도구로 활용할 수 있는 가능성이 매우 높다는 것을 확인할 수 있었다.emantic Similarity Measure 등을 단계적으로 수행하여 자동화되고 정확한 규칙식별을 하고자 한다. 이러한 방법들의 조합으로 인하여 규칙구성요소 추출이 되지 않을 후보 단어들의 수를 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다. 도움을 받을 수 있게 되었다.을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의 술 후 폐환기능에 영향을 미치는 요인은 성별로 나타났다. 이에 따른 폐환기능의 차이를 보면, 실험군의 술 후 노력성 폐활량이 48시간에 남자($1.78{\pm}0.61L$)가 여자(
모폴로지 영상처리기법을 이용하여 영상내 물체의 외곽선을 추출하는 연구는 최근까지 여러 가지 목적을 위하여 이루어져 왔다. 최근 고해상도 영상의 적용이 여러 민간 수요 분야에서 일반화되면서 도시교통 환경 분석을 위한 방법으로 모폴로지 연산을 적용하고자 하는 연구가 시도되고 있다. 본 연구에서는 고 해상도 영상으로부터 주요 지형지물 정보를 추출하고 분석하기 위하여 이진(Binary) 모폴로지 처리와 명암(Gray-scale) 모폴로지 연산을 Visual 환경 하에서 운영 가능한 프로그램으로 개발하였다. 각각의 처리 견과에 대해서는 보다 나은 결과를 얻기 위해 잡음 제거 기능을 추가하였고, 명암 모폴로지 처리에서는 영상의 히스토그램을 사용자가 확인하고 경계치 영역 제거를 통하여 적용목적과 영상의 조건에 따라 보다 좋은 곁과를 추출할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 국토모니터링 기술의 한 부분으로서 도로 지역에 대한 효율적인 실시간 교통모니터링을 위해 도로상의 차량 정보를 LiDAR 데이터로부터 취득하는 과정을 실험하였다. 도로영역의 데이터를 추출하기 위해서 좌표 변환된 수치지도와 LiDAR 데이터를 이용하였고, 국지적 임계치 필터링을 사용하여 추출된 도로영역의 데이터를 차량과 도로의 자료로 분리시키는 작업을 수행하였으며, 추출된 차량의 포인트들을 이용하여 차량을 표현할 수 있는 기본 속성값을 추출하였다. 마지막으로, 분리된 차량의 포인트에 대해서 MDC(Minimum Distance Classification) 클러스터링를 이용하여 차량의 종류를 분류하였다. 결과적으로 본 연구를 통하여 차량인식과 차량의 종류에 대한 분류를 수행할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 차량 영역의 추출을 이용한 효율적인 교통 혼잡도 측정 시스템을 설계하고 구현한다. 차량 영역 정보의 추출은 첫째 영역 분할, 둘째 작은 영역의 제거와 영역의 직사각형화, 셋째 영역의 병합 및 삭제의 단계로 나눌 수 있다. 영역 분할 단계에서는 획득한 도로 영상을 영역 기반 영역 분할에 의해 영역으로 분할한다. 그 다음 영역 분할 후의 영역 정보 중 차량 영역을 추출하는데 영향을 미치지 않는 작은 영역들을 제거하고, 남은 영역들을 직사각형화한다. 마지막으로 차선 별로 남은 영역들을 병합, 삭제함으로써 각 차선마다 차량 영역 정보를 추출할 수 있다. 이러한 방법은 배경 영상과 같은 부가적인 정보를 사용하지 않고 도로 자체 영상만으로 교통 혼잡도를 측정할 수 있으며, 그림자의 영향이 없을 경우 적용할 수 있는 기법이다.Abstract In this paper, we designed and implemented an efficient road congestion analysis system using regional information. To extract vehicle regions from a road image, the system process the image in five steps: segmentation, small region elimination, region rectangularization, region merging and region deletion. First, we segment road image by a threshold value. Then, we eliminate useless small regions to extract vehicle region, and perform region rectangularization. Finally, we extract vehicle region of each lane of the road by region merging and deletion. This method has the advantage of measuring road congestion without additional information such as background images. But this method must be applied to road images without shadow.
최근 각종 센서 및 통신기술의 발달은 다양한 교통류의 정보를 실시간으로 수집하고 관리, 제공 할 수 있는 환경을 제공하게 되었다. 본 연구에서는 이러한 실시간 모니터링 환경에서 차량추종 및 차로변경 이벤트 발생 시 안전도를 평가할 수 있는 방법론을 개발하였다. 이를 위해 이미지 트랙킹을 통해 추출된 개별차량 주행 정보와 기존 교통상충분석기법을 응용하였다. 차량 간 안전거리 개념을 반영한 RSI(Real-time Safety Index)와 첨단안전차량의 효과 및 성능평가 등에 주로 사용되는 TTC(Time-to-Collision), 모멘텀 보존의 법칙을 이용한 충돌에너지 개념을 추출된 개별차량의 주행정보에 적용하여 교통사고 위험도를 분석하였다. 본 연구에서 제시된 방법론은 향후 교통사고 분석 및 실시간 안전평가를 위한 자료수집이 가능한 검지시스템의 개발과 평가 등에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
교통정책과 계획수립에 가장 중요한 의사결정 과정은 통행수요 분석이고, 이에 활용되고 있는 필수적인 기초 데이터베이스는 분석용 네트워크와 기종점 통행량이 있다. 통행수요 추정과정의 합리성이 보장되도록 하기 위해서는 이러한 기본 입력 자료의 신뢰성은 중요하다. 하지만, 일반적으로 분석용 네트워크를 구축할 때 예산과 분석기간의 제약 때문에 실세계의 교통망 중 많은 부분을 단순화 시켜서 구축한다. 또한 기 구축된 네트워크에 대해서도 변경되는 교통망을 반영하기 위해 네트워크를 수정, 편집할 때에도 많은 재원과 시간이 소요된다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하고자 교통분석 목적의 패키지(EMME/2, TranPlan) 혹은 범용의 GIS 패키지(ArcGIS)에서 직접 이용할 수 있도록 기 구축된 네트워크를 기반으로 GIS 데이터로의 변환 혹은 네트워크를 추출하는 양방향 데이터 교환 시스템을 개발하였다. 이러한 GIS-T 통합 시스템은 네트워크의 편집과 분석에 효율적인 환경을 제공하여 보다 현실적인 교통망 모델링을 반영할 것으로 기대되며 다양한 교통문제에 대한 분석에 효과적인 도구로 활용될 수 있을 것이다.
최근 카메라 센서 및 알고리즘의 발달로 엔터테인먼트 목적의 영상 시스템을 비롯한 공정 기술, 교육 및 의료 등 다양한 목적의 영상 시스템이 개발 되고 있다. 또한 범죄 예방, 사고 상황 인식을 위한 감시 영상 시스템의 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이상 상황 인식을 위한 지능형 교통 시스템에 대해 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 크게 학습 과정과 이상 상황 인식 과정으로 나누어진다. 학습 과정에서는 CCTV와 같은 정적인 카메라에서 촬영된 도로 교통 영상에서 이동 객체의 특징을 추출하고 이를 추적하여 특징 벡터를 구성한다. 구성된 특징 벡터들은 클러스터링 기법을 통해 장면을 모델링하는데 이용되며 최종적으로 이 모델을 이용해 실시간으로 도로 교통 영상에서 이상 상황을 인식할 수 있게 된다. 실험을 통한 성능 평가를 통해 시스템의 우수함을 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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