• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.1199-1202
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• 2014

본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로 노면에 표시된 방향지시 기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 차량 내부에 설치된 블랙박스 영상은 카메라의 원근 효과로 인해 방향지시 기호 영역을 올바르게 검출하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력 영상에서 역원근 변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 맵핑한 평면 영상에서 방향지시 기호 영역을 신경망 검출기를 통해 검출한다. 입력 영상에서 역 원근 변환은 높은 계산량으로 인해 실시간 처리가 어려운 점이 존재한다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력 영역의 도로노면 방향지시 기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI 영역의 Gray 색상에서 역원근 변환을 수행한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시 기호 검출 및 인식 연구에 적용한 결과, 약 87% 이상 비교적 정확히 검출율을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출율을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 운전자의 안전운전지원시스템에 적용함으로써 보다 정확한 도로정보 제공시스템 적용이 가능함을 알 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권4호
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• pp.95-105
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• 2021

도로 노면 파손 탐지는 쾌적한 주행 환경과 안전사고의 예방을 위해 필요하다. 도로 관리 기관은 자동화 기술 기반의 검사 장비와 시스템을 활용하고 있다. 이러한 자동화 기술 중에서도 도로 노면의 파손을 탐지하는 기술은 중요한 역할을 수행한다. 최근 들어 딥러닝을 이용한 기술에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 이러한 딥러닝 기술 개발을 위해서는 도로 영상과 라벨 영상이 필요하다. 하지만 라벨 영상을 확보하기 위해서는 많은 시간과 노동력이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 준지도 학습 기법 중 하나인 적대적 학습 방법을 제안했다. 이를 구현하기 위해서 5,327장의 도로 영상과 1,327장의 라벨 영상을 사용하여 경량화 심층 신경망 모델을 학습했다. 그리고 이를 400장의 도로 영상으로 실험한 결과 80.54%의 mean intersection over union과 77.85%의 F1 score를 갖는 모델을 개발하였다. 결과적으로 라벨 영상 없이 도로 영상만을 학습에 추가하여 인식 성능을 향상시킬 수 있는 기술을 개발하였고, 향후 도로 노면 관리를 위한 기술로 활용되길 기대한다.

• 한국측량학회지
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• 제23권1호
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• pp.9-17
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• 2005

본 연구는 디지털 비디오카메라를 이용하여 아스팔트 콘크리트 포장의 노면을 촬영하고 획득된 영상을 분석함으로써, 대상 도로노면의 정보를 추출하는데 그 목적이 있다. 먼저, 수치영상처리에 의한 도로노면정보의 정확도를 분석하기 위해 기준점 측량에 의한 성과와 비교·분석하였다. 그 결과, X방향으로 0.0427m, Y방향으로 0.0527m, Z방향으로 0.1539m의 평균오차를 나타내었으며, 이는 축척 1/1,000 이하의 지도제작 및 GIS 자료로 충분히 활용성이 있는 것으로 판단된다. 또한, 처리된 수치영상을 분석하여 도로노면의 평가를 위한 중요 요소인 균열률, 소성변형량, 그리고 종단평탄성 정보를 획득할 수가 있었으며, 이를 이용하여 공용성지수와 유지관리지수를 산출함으로써, 대상도로의 노면평가를 수행할 수가 있었다. 향후 도로를 대상으로 취득된 양질의 영상정보를 축적함으로 인해 포장유지관리시스템 분야에 있어서 중요한 기초 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권4호
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• pp.201-208
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• 2015

본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로노면에 표시된 방향지시기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력영상에서 역원근변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 매핑 한 평면 영상에서 BOF 특징정보 기반의 신경망 인식기를 통해 검출한다. 입력영상에서 역원근변환과 특징정보의 검출 및 인식은 높은 계산량 때문에 실시간 처리가 어려운 점이 있다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력영역의 도로노면 방향지시기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI영역의 Gray 색상에서 역원근변환을 수행한다. 그리고 각 도로기호 영역들을 실시간 검출 및 인식하기 위해 인식코자 하는 영역 극소 특징벡터를 추출하고 이를 근소화시킨 클래스로 군집화하여 BOF를 생성한 후 이를 활용한 신경망을 통해 검출한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시기호 검출 연구에 적용한 결과, 약 89% 이상 비교적 정확한 검출률을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출률을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 안전운전지원시스템을 위한 보다 정확한 도로정보 제공시스템에 적용 가능함을 보인다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.106-118
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• 2019

최근 들어 인공 지능을 이용한 영상 객체 인식에 대한 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 그 연장선상에서 도로 유지 및 관리 분야에도 관련 연구의 활용도가 크게 향상될 것으로 기대된다. 그 중에서도 특히 도로 노면 파손 객체 인식 (Object Detection) 을 위한 인공 지능모델이 지속적으로 개발되고 있다. 이러한 객체 인식 알고리즘을 개발하려면 우선적으로 특징지도를 생성하는 Backbone Network가 반드시 필요한데, 본 논문에서는 이를 선정하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 6,000여 장의 도로 노면 파손 영상 데이터를 확보하고, 근래에 많이 사용되는 4종류의 심층 신경망을 활용하여 성능을 비교한다. 3가지의 성능 평가 방법을 적용하여 심층 신경망의 특징을 분석하고 최적의 심층 신경망을 결정한다. 또한 하이퍼 파라미터의 최적 조율을 통해 성능을 향상시키고, 최종적으로 도로 노면 파손 영상 분류를 위하여 85.9%의 정확도로 수행이 가능한 경량화된 Backbone Network용 심층 신경망을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.113-116
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• 2016

본 논문에서는 사람의 수작업을 통해서 작업을 하고 있는 도로 노면 문자 도색 작업을 자동화하기 위해 문자의 요소 인식과 인식한 결과로 문자 구성 정보를 전달하고, 이 정보를 이용하여 문자를 도색하는 프로그램을 구성하여 도로 노면 문자 도색 모의실험을 수행하였다. 정보처리기기에 프로그램을 구성하여 작업할 문자들을 입력 받아, 이미지 변환과 세선화와 역세선화를 거쳐 만들어진 영상에서 끝점, 2모음점, 3선 이상 모음점, 고립점 등 특징 점들을 추출하고 특징점들을 이용하여 글자를 인식하고, 특징점들을 이용하여 만든 정보를 도로 노면 문자 도색용 장비로 보낸다는 가정 하에 도색 프로그램을 수행 후, 나타난 결과를 피드백 하여 도색 프로그램을 수정하여 도로 노면 문자 도색 작업에 쓸 수 있는 성능의 결과를 구성하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.95-105
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• 2019

최근 들어 도로 노면 파손의 위치 정보를 수집하기 위한 영상 처리 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적으로 차량에 탑재가 가능한 스마트폰이나 블랙박스를 통해 영상을 얻고 이를 영상처리 알고리즘을 사용하여 인식하는 기술이 주로 사용된다. GPS 모듈과 연계하여 실제 파손 위치를 파악할 때 가장 중요한 기술은 영상 처리 알고리즘인데, 근래에는 대부분 인공지능을 통한 알고리즘이 연구 주제로 주목받고 있다. 이와 같은 맥락에서 본 연구에서도 영역 기반의 합성곱 방식 계열의 객체인식 (Object Detection) 방법을 사용한 인공지능 영상 처리 알고리즘에 대하여 논의하고자 한다. 도로 노면 파손 객체 인식 성능을 향상시키기 위하여 도로 노면 파손 영상 600여 장과 일반적인 도로 주행 영상 1500여 장으로 학습 데이터베이스를 구성하였다. 또한 배경 객체 인식 방법을 적용한 지도 학습을 수행하여 도로 노면 파손의 오탐을 감소시켰다. 그 결과 동일한 테스트용 데이터베이스를 통해 알고리즘의 인식 성능을 mAP 평균값 기준 9.44%만큼 향상시킨 새로운 방법을 소개하고자 한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제10권4호
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• pp.77-84
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• 2002

최근 자동차보유대수 천만대를 상향하는 교동수요의 증가와 중량화로 인해 균열로 대표되는 도로포장의 파손이 심화되고 있으며 도로노면의 유지보수비용이 증가함에 라라 효율적인 도로포장의 관리에 대한 관심의 목소리가 점차 높아지고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 수치 사진측량기법과 수치영상처리기법을 적용하여 도로노면에 발생하는 균열에 대한 정밀측정을 실시하여 균열정보획득을 위한 본 연구의 적용가능성을 검토하고 이를 기반으로 객관적이며 효율적인 도로노면측정을 꾀하고자 하였다. 균열폭의 산정결과 비교적 높은 정확도의 성과를 획득 할 수 있었으므로 포장도로의 노후화 평가 및 보수 보강공사를 위한 계획입안자료로서 활용 가능하리라 사료된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제12권3호
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• pp.51-59
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• 2004

포장노면관리시스템은 노면의 상태를 정밀히 조사 분석하고 유지보수에 대한 계획을 수립할 수 있는 시스템으로 구성하여야 한다. 현재 구축되어 있는 대부분의 포장노면관리시스템은 전문가가 현장에서 노면의 상태를 조사한 후 그 결과를 입력하도록 되어있다. 현재의 실정과 향후의 포장도로의 증가를 고려할 때 포장도로 전체를 전문가가 직접 조사하는 것은 비효율적 일 뿐만 아니라 지속적인 포장노면관리시스템의 유지가 어려운 실정이다. 따라서, 다중영상표정과 광속조정법에 의해 결정된 도로노면의 3차원 좌표의 정확도를 분석한 결과 표준오차의 평균은 X방향으로 0.0427m, Y방향으로 0.0527m, Z방향으로 0.1539m로 나타났다. 이 결과는 우리나라에서 현재 제작하여 사용하고 있는 축척 1:1000 이하의 지도제작 및 GIS 자료로서 충분히 활용성이 있다.

• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 한국도로학회 2002년도 학술발표회 논문집
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• pp.195-198
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• 2002