• 말소리와 음성과학
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• 제13권4호
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• pp.75-87
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• 2021

본 연구는 학령전 말더듬아동과 어머니의 자연스러운 상호작용에서 나타나는 아동과 어머니의 끼어들기 특성을 분석하고 아동의 비유창성과의 관련성을 종단적으로 살펴보고자 하였다. 연구대상은 만 2-5세 말더듬아동과 어머니 6쌍, 일반아동과 어머니 6쌍을 대상으로 하였다. 자연스러운 상호작용 상황에서 나타난 발화를 총 두 차례(평가 시점, 평가 후 12개월 시점) 수집하여 아동의 ND(normal disfluency) 빈도와 AD(abnormal disfluency) 빈도, 아동과 어머니의 끼어들기 빈도 및 끼어들기 시 동시에 말한 시간을 분석하였다. 연구 결과, (1) 평가시점에 말더듬아동 집단과 일반아동 집단 간에 비유창성 빈도에서 유의한 차이를 보였다. (2) 평가 시점과 평가 후 12개월 시점에 말더듬아동 집단과 일반아동 집단 간의 끼어들기 빈도와 끼어들기 시 동시에 말한 시간에 유의한 차이가 없었다. 그러나 말더듬아동 집단은 평가 시점보다 평가 후 12개월 시점에 끼어들기 빈도가 유의하게 증가하였다. (3) 평가 시점에 말더듬아동 어머니 집단과 일반아동 어머니 집단 간 끼어들기 빈도에서 유의한 차이가 나타났으나 끼어들기 시 동시에 말한 시간에 유의한 차이가 없었다. (4) 말더듬아동·어머니 집단에서 시점별(평가 시점, 평가 후 12개월 시점) 아동의 비유창성 빈도와 아동과 부모의 끼어들기 특성 간 상관관계를 살펴본 결과, 평가 시점과 평가 후 12개월 시점에서 아동의 ND 및 AD 빈도와 상관관계를 보인 요인은 없었다. 이러한 결과는 아동과 부모의 상호작용 시 나타나는 끼어들기 특성을 대화 상대방의 발화를 방해하는 부정적인 상호작용의 증거로 해석하여 말더듬아동·부모 상호작용 치료 시 끼어들기 행동에 대한 조언이 적절한지에 대해 고려해볼 필요가 있음을 시사한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.740-743
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• 2010

본 논문에서는 컴퓨터 비젼에서 특징점 추적을 이용한 끼어들기 위반차량 검지 방법을 제안한다. 제안된 끼어들기 위반차량 검지 시스템의 전체적인 알고리즘은 영상 변환 및 전처리, 특징 추출, 추적대상 차량의 특징점 등록 및 추적, 끼어들기 위반차량 검지 등의 단계로 구성된다. 특히 형태학적 기울기 영상에서 특징점을 추출하므로 써 주간 및 야간 영상에 대해 동일한 알고리즘을 적용하여 그림자, 기상 조건, 차량 전조등 및 조명 등에 강인한 실시간성이 가능한 영상 검지 시스템을 구성 한다. 제안한 시스템을 끼어들기 금지구간에서 주간, 야간, 비 오는 날 야간에 취득한 영상을 사용하여 실험한 결과 정인식률 99.49%와 오류율 0.51%를 보였으며, 실시간처리에 문제가 없는 초당 91.34프레임의 빠른 처리속도를 나타냈다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권2호
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• pp.36-44
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• 2009

본 논문에서는 특징점 추적을 이용하여 끼어들기 위반차량을 검지할 수 있는 끼어들기 위반차량 검지 시스템을 제안한다. 제안된 끼어들기 위반차량 검지 시스템의 전체적인 알고리즘은 특징 추출, 추적대상 차량의 특징점 등록 및 추적, 끼어들기 위반차량 검지 등의 세 단계로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 실시간 처리가 가능한 특징점 추출 알고리즘을 이용하여 입력 영상에서 특징점을 추출한다. 추출된 특징점들은 다시 추적대상 특징점을 선정하고 등록된 특징점을 정규화 된 교차 상관관계(normalized cross correlation:NCC)를 이용하여 추적한다. 마지막으로 추적된 특징점들의 정보를 이용하여 끼어들기 위반여부를 최종 검지한다. 제안한 시스템을 끼어들기 금지구간에서 취득한 영상을 사용하여 실험한 결과 정인식률 99.09%와 오류율 0.9%의 뛰어난 성능을 보였고 실시간처리가 가능한 초당 34.48프레임의 빠른 처리속도를 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권4호
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• pp.201-212
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• 2011

본 논문에서는 특징점 추적을 이용한 끼어들기 위반차량 검지 시스템을 제안한다. 제안된 끼어들기 위반차량 검지 시스템의 전체적인 알고리즘은 영상 변환 및 전처리, 특징 추출, 추적대상 차량의 특징점 등록 및 추적, 끼어들기 위반차량 검지 등의 단계로 구성된다. 특히 형태학적 기울기 영상을 이용하여 특징점을 추출하므로 써 주간 및 야간 영상에 대해 동일한 알고리즘을 적용하여 그림자, 기상 조건, 차량 전조등 및 조명 등에 강인한 영상 검지 시스템을 구성 한다. 제안한 시스템을 끼어들기 금지구간에서 주간, 야간, 비 오는 날 야간에 취득한 영상을 사용하여 실험한 결과 정인식률 99.49%와 오류율 0.51%를 보였다. 또한 실시간처리에 문제가 없는 평균 91.34frame/s의 빠른 처리속도를 나타냈다.

• 대한교통학회지
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• 제22권6호
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• pp.145-157
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• 2004

끼어들기 행태는 차로변경 대상 측면차로에 충분한 차간간격이 존재하지 않는 상황에서도 운전자가 강제적으로 차간간격을 만들어내는 적극적인 운행행태이다. 이러한 끼어들기는 주변 주행차량들의 움직임에 종속적으로 대응하지 않는 능동적인 운행행태로 간격수락이론이 주요 기반을 이루는 기존 차로변경보형으로는 설명되지 않는다. 보다 현실적인 교통류 흐름의 모사를 지원하기 위하여 끼어들기 행태를 설명하는 운전자 운행행태 모형 개발이 수반될 필요가 있다. 본 연구에서는 합류부와 분류부를 대상으로 끼어들기 특성 분석 및 분포 추출을 하였으며, 끼어들기 판단지표를 도출하여 모형을 개발하였다. 합류부와 분류부를 대상으로 차로변경행태 분석 결과 차간시간의 경우 차로변경차량과 차로변경 종료차로 선두차량과의 차간시간은 E기뭏(0.343, 3) 분포, 후미차량과의 차간시간은 Weibull(1.12, 1.81) 분포, 상대속도의 경우 차로변경차량과 차로변경 종료차로 선두차량과의 상대속도는 Lognormal (11.8, 4.6) 분포, 후미차량과의 상대속도는 Lognormal (6.01, 4.27) 분포, 차로변경차량의 가속 분포는 Lognormal (1.24, 2.5) 분포, 감속 분포는 Normal(-1.51, 1.27) 분포를 따르는 것으로 분석되었다. 현장관측 자료를 토대로 끼어들기 판단지표 도출 결과 감속하는 차로변경 종료차로 후미차량의 속도 분포가 평균값 6.78m/sec, 분산 9.84m/sec인 Gamma(2.74, 1.74)분포를 따르며, 현장관측 자료의 분포와 모형결과 분포의 동일성 여부를 판단하기 위해 신뢰수준 95%로 $x^2$-test 검정을 실시 한 결과 "모형결과 분포는 현장관측 자료의 분포를 따른다."고 검증되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권5호
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• pp.7-14
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• 2012

끼어들기 행위에 대한 경찰의 인력단속이 매우 취약해 교통질서 위반자들의 현장단속이 어렵고 단속을 하더라도 위반증거를 확보하기가 어려워 단속이 거의 이루어지지 않고 있다. 램프 구간 진입 및 진출 지점에서 빈번하게 발생하는 끼어들기 위반을 무인단속장비를 이용하여 효율적으로 단속가능한지를 실험을 통해 평가를 하였다. 본 연구에서는 개별 영상 검지 방식의 한계점을 보완하기 위해 구간검지방식을 병행한 알고리즘을 제안하였다. 현장 실험 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 개별 영상검지 방식에 의해 끼어들기 위반을 단속한 결과 검지율이 58.2%인 반면 본 연구에서 제안한 방식의 검지율은 74.5%로 오검지율은 0.0%로 나타났다. 또한 단속범위를 넓게 하기 위해 기존 시설물을 이용할 수 있도록 장비를 소형화 및 경량화를 하고 별도의 제어기를 없애 카메라부에 제어기를 삽입한 일체형 카메라를 개발한 결과, 효율적으로 끼어들기 위반차량을 무인단속장비에 의해 단속이 충분히 가능할 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권6호
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• pp.68-77
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• 2013

본 연구에서는 끼어들기 위반단속시스템 개발을 위한 교통정체판정방법에 대한 실험적 연구결과를 제시하였다. 해당 정체판정 방법은 정체를 검지하여 끼어들기 위반단속시스템의 최적 구동기준을 결정하는데 목적이 있다. ITS 분야에서 일반적으로 정체판정은 구간통행속도를 기준으로 한다. 그러나 영상검지 방식적용 시 속도오차 등으로 인해 정체판정의 오류가 높게 나타날 수 있으며, 본 연구에서는 현장실험을 통해 속도와 점유율을 종합적으로 고려한 방식을 제시하였다. 현장실험 결과 영상검지체계 기반의 끼어들기위반 단속시스템에서 정체판정 기준으로 속도의 경우 20km/h, 점유율의 경우 60% 이상의 조건을 적용할 경우 실제 정체상황과 같은 결과를 얻을 수 있었고, 정확도를 높일 수 있었다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2008년도 제7회 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.284-288
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• 2008

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.95-101
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• 2014

본 논문은 도로상에서 끼어들기 위반 차량을 자동으로 추적하는 효과적인 방법을 설명한다. 이 방법은 이미지 시퀀스를 역방향으로 재생하면서 광류추정을 기본으로 하는 KLT 추적 알고리즘을 적용한다. 어떤 기준이 되는 순간부터 시간의 역방향으로 재생하는 이미지 시퀀스를 사용하여 추적의 정확성을 높이는 것이 본 논문의 중요한 아이디어이다. 기준이 되는 순간은 일반적으로 인식카메라가 번호판을 잘 읽을 수 있는 순간이다. 또한 추적 물체의 가장 큰 이미지를 얻는 시점이기도 하다. 추적하려는 물체의 이미지가 클수록 광류 추정을 위한 추적의 특징점을 더 많이 찾을 수 있으며 특징점이 많으면 추적의 결과도 좋다. 인식카메라로 차량의 번호판을 읽은 다음 끼어들기 위반이 의심되면, 광역을 촬영하는 추적카메라의 동영상에서 이 차량의 역방향 이미지 시퀀스를 추출한다. 본 논문은 추적에 이용하는 일반적인 방법인 정방향 이미지 시퀀스와 본 논문이 제안하는 역방향 영상이미지를 이용한 추적 실험의 결과를 비교하였다. 또한 역방향 이미지 시퀀스를 이용한 본 추적의 알고리즘을 자동단속장비에 적용할 수 있다는 결과를 보여준다.

• 대한교통학회지
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• 제25권4호
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• pp.89-98
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• 2007

오늘날 난폭운전은 도로에서 흔히 마주칠 수 있는 운전행동일 뿐만 아니라 운전자나 보행자와 같은 도로 이용자에게 매우 중요한 위험요인으로 대두되고 있다. 그러나 국내에서는 난폭운전과 관련된 연구를 거의 찾아볼 수가 없고 난폭운전에 대한 정의조차 마련되어 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 선행연구들을 바탕으로 난폭운전의 정의를 내리고 이러한 난폭운전에 영향을 미치는 것으로 보고된 여러 심리사회적 변인들의 유의성을 계획된 행동이론(Theory of Planned Behavior; Ajzen, 1985)과 Triandis(1977)가 제안한 '습관' 변인을 중심으로 검증하였다. 예비조사에서 국내운전자들을 대상으로 대표적인 난폭운전을 조사한 결과, 난폭운전은 과속운전, 신호위반 운전 및 끼어들기 운전 등의 순으로 보고되었다. 본 조사에서는 대표적인 난폭운전의 세 가지 유형 각각에 대해서 인구통계적 특성을 통제하고도 TPB 변인들과 습관변인들이 유의한지를 알아보았다. 연구결과, 과속운전 의도와 신호위반운전 의도의 경우 주관적 신념, 행동통제력 지각, 습관이 유의하게 나타났으며, 끼어들기운전 의도에서는 행동통제력 지각 및 습관만이 유의하게 나타났다. 과속운전 행동과 신호위반운전 행동은 의도 이외에 습관 변인만이 유의하였으나 끼어들기운전은 의도 이외에 행동통제력 지각 및 습관 변인 둘 다 유의하게 나타났다. 마지막으로, 세 가지 난폭운전 유형 각각에 대하여 계획된 행동이론 모형과 습관 변인을 추가한 대안모형을 검증하여 보았으며 이와 관련하여 연구의 제한점 및 난폭운전 교정프로그램에 대한 함의를 논의하였다.