최근 이미지 분할(Image Segmentation)에 관련되어 스마트 공장 산업과 의료 분야 등에 접목하려는 연구가 다수 진행되고 있다. 특히 딥러닝 알고리즘을 사용한 이미지 분할 시스템들은 대용량의 데이터를 높은 정확도로 학습할 만큼 발전되었다. 자율주행 분야에서도 이미지 분할을 이용하기 위해선 대용량의 데이터들에 대한 충분한 학습량이 필요하며, 실시간으로 운전자의 데이터를 처리하는 스트리밍 환경은 고속도로, 어린이보호구역 등으로 안전운행에 대한 정확도가 중요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 도로환경에 적용할 수 있는 기존 FCN(Fully Convoulutional Network) 알고리즘을 강화한 DFCN 알고리즘을 제안하였으며, DFCN 알고리즘의 성능이 FCN 알고리즘과 비교하여 손실 값 측면에서 1.3% 개선하였음을 증명하였으며, 기존 U-Net 알고리즘에 DFCN 알고리즘을 적용하여 이미지 내의 주파수의 정보를 유지하여 더 좋은 결과치를 도출함으로써 결과적으로 자율주행 환경에서 DFCN 알고리즘이 FCN 알고리즘보다 성능이 향상되었다는 것을 증명하였다.
고해상도의 위성영상이 수집됨에 따라 이에서 지형지물을 자동 추출하려는 분야가 점차 중요해지고 있다. 지형지물을 수작업을 거치지 않고 추출하는 방법의 연구 중에서는 지형지물의 경계추출을 기반으로 하는 방법이 많이 이용된다. 그러나 일반적으로 추출된 지형지물 경계의 선형이 왜곡된 형태를 갖으며, 지형지물의 실제 경계의 형태와는 다소 차이가 있는 결과를 보인다. 이 연구에서는 선형이 굴곡이 있는 지형지물 중 건축물의 경계를 인접한 도로 정보를 이용하여 실제의 경계 형태에 가깝게 보정하는 방법을 검토하였다. context 정보로서 이것을 이용한다면 블록 내의 건축물의 경계를 보다 규칙적으로 정비할 수 있을 것이다. 이 연구에서는 이러한 전제를 가지고 도로로 분할된 블록 내 건축물 경계를 도로의 방향을 기반으로 보정하는 방법을 제안하였다.
최근 도로균열 탐지에 대한 많은 연구에서 딥러닝 기반의 접근법을 활용하면서 과거 알고리즘 기반의 접근법을 활용한 연구들보다 높은 성능과 성과를 보이고 있다. 그러나 딥러닝 기반의 많은 연구가 여전히 균열의 유형을 분류하는 것에 집중되어 있다. 균열 유형의 분류는 현재 수작업에 의존하고 있는 균열탐지 프로세스를 획기적으로 개선해 줄 수 있다는 점에서 상당한 기대를 받고 있다. 그러나 실제 도로의 유지보수 작업에 있어서는 균열의 유형뿐만 아니라 균열의 심각도에 관한 판단이 필수적이지만, 아직까지 도로균열 탐지와 관련된 연구들이 균열의 심각도에 대한 자동화된 산출까지 진전되지 못하고 있다. 균열의 심각도를 산출하기 위해서는 균열의 유형과 이미지 속 균열의 부위가 함께 파악되어야 한다. 본 연구에서는 균열 유형과 균열 부위의 동시적 탐지를 효과적으로 자동화하기 위해 딥러닝 기반의 객체탐지 모델인 Mobilenet-SSD를 활용하는 방법을 다루고 있다. 균열탐지의 정확도를 개선하기 위해 U-Net을 활용해 입력 이미지를 자동 분할하고, 이를 객체탐지 기법과 결합하기 위한 여러 실험을 진행하여 그 결과를 정리하였다. 결과적으로 U-Net을 활용한 이미지 의 자동 마스킹을 통해 객체탐지의 성능을 mAP 값이 0.9315가 되도록 향상시킬 수 있었다. 본 연구의 결과를 참고하여 도로포장 관리시스템의 구현에 균열탐지 기능의 자동화가 더욱 진전될 수 있다고 기대된다.
도로지도 생성은 인공위성 촬영이나 현장실사를 기반으로 한다. 그리하여 도로지도를 생성하고 수정하는데 많은 시간과 비용이 든다. 이러한 이유로 차량 GPS 데이터를 이용해 도로지도를 생성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 도로지도 생성 연구에서 가장 중요한 문제는 주도로와 같은 대표궤적을 추출하는 것이다. 대표궤적 추출을 수행할 때에는 시작과 끝이 비슷한 궤적데이터들의 집합을 전제로 하여 궤적을 추출한다. 따라서 대표궤적을 추출하기에 앞서 전처리 과정으로 궤적 클러스터링 작업이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 하나의 영역을 일정한 격자로 분할하고, Sweep Line 알고리즘을 응용해 유사궤적들을 탐색한다. 마지막으로 프레쉐거리를 이용하여 궤적 간 유사도를 계산하였다. 실제로 서울의 강남구 지역에 있는 500대의 차량 GPS 궤적을 가지고 클러스터링 작업을 수행하였다. 또한, 실험을 통하여 격자분할 접근방식의 빠른 수행시간과 안정성을 보였다.
의미론적 분할 형태로 합성곱 신경망을 구성하여 도로노면의 파손을 탐지하는 연구가 진행되고 있다. 이러한 합성곱 신경망 형태의 모델을 생성하기 위해서는 입력 이미지와 이에 상응한 레이블된 이미지 데이터셋으로 수집해야 하고, 이러한 과정에서는 굉장히 많은 시간과 비용이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 작업을 완화하기 위하여 수도 레이블링을 활용한 준지도 학습 기반의 도로노면 파손 탐지 기술을 제안하고자 한다. 레이블된 데이터셋과 레이블되지 않은 데이터셋을 적절하게 혼합하여 도로노면 파손을 탐지하는 모델을 업데이트하고, 이를 레이블된 데이터셋만을 활용한 기존 모델과 성능을 비교한다. 주관적인 성능결과, 민감도 부분에서는 조금 저하된 성능을 보였지만, 정밀도 부분에서는 대폭 성능 향상이 있었으며, 최종적으로 $F_1-score$ 또한 높은 수치로 평가되었다.
도로구간에서의 주행조건은 연속적인 도로축 상에서 구간별로 변하게 되고 이에 따라 도로에서의 교통사고는 도로 기하구조 변수뿐만 아니라 도로주변 환경변수, 교통조건 변수 그리고 기타 다양한 변수들에 의해서 발생하게 된다. 따라서 본 연구는 현장조사를 통해 얻어진 다양한 도로기하구조 요소를 고려하여 동질성을 갖춘 구간 분할 후에 도로를 구성하는 도로 기하구조, 교통조건, 도로주변 환경 그리고 기타 다양한 요소들을 복합적으로 반영하고자 한다. 이를 반영하기 위해 본 연구에서는 도로구간의 주행조건을 결정짓는 주요인들에 의해서 주행조건 동질구간을 결정하고, 각 동질구간에서의 도로 및 교통조건 등을 고려하여 사고예측 모형을 개발하였다. 모형 개발을 위해 사용된 자료는 대도시권 외곽과 평지 및 구릉지를 대표할 수 있는 수도권 외곽내에 지방부 도로구간과 전라북도 지방부 도로구간에서 수집되었다. 본 연구에서는 연속된 도로구간에서 사고건수가 "0"인 구간수가 매우 높게 나타나므로 이에 대한 과대 예측을 방지하기 위해 ZIP(Zero Inflated Poisson) 모형을 이용하였다. 사고예측모형 개발 결과 지방부 다차로 도로구간에서 교통사고에 영향을 미치는 변수로는 교통량과 도로구간 길이를 포함한 EXPO($365{\times}ADT{\times}Length{\times}Year/10^{-6}$), 곡선반경, 종단구배변화, 가드레일, 지형(산악지), 횡단보도개수, 버스정류장 개수가 지방부 다차로 도로구간에서의 차대차 사고에 영향을 미치는 주요 설명변수로 나타났다.
본 논문은 도로 환경에 효율적인 새로운 차선 검출 방법을 제안한다. 기존 차선 검출 방법은 환경적인 변화 속에서 낮은 신뢰성의 문제가 있다. 이러한 문제를 보완하기 위해 그레이 레벨 분할을 이용하여 차선 후보가 되는 영역을 강조한다. 그리고 허프 변환을 이용하여 차선에 가까운 영역의 직선 성분을 추출하고 추출 된 좌표를 기반으로 각 직선마다 ROI 생성한다. 그리고 생성 된 ROI 이미지를 논리연산으로 통합한다. 그리고 ROI 이미지에 이중큐를 이용한 객체 분할로 차선을 결정한다. 제안하는 방법은 기존과 다르게 환경적인 변화에도 차선 검출이 가능하였으며, 하늘, 산 등 배경에 해당하는 영역을 효율적으로 제거하는 장점과 높은 신뢰성을 얻을 수 있다.
본 연구에서는 국내 철도건널목의 지장물 검지 시스템 및 차단제어 시스템의 운영현황을 살펴봄으로써 기존 시스템의 문제점을 보완할 수 있는 새로운 건널목 제어시스템 및 알고리즘을 제시한다. 국내 건널목 제어시스템의 경우 차량 및 지장물 검지를 통해 단순 입구측 및 출구측을 제어하는 방식으로서 도로 교통과는 연계를 하지 못하고 있는 실정이다. 또한 검지시스템과 차단시스템의 신호연계체계의 미비로 인하여 비효율적이며 안전성이 결여된 건널목 운영을 보이고 있다. 본 연구에서는 보다 효율적인 건널목 운영을 위하여 지자계 검지센서와 레이저 검지센서를 통합한 철도 건널목 지장물 진입위반차량 검지시스템과 4분할차단기 알고리즘을 제시하였고, 현장시험을 통하여 본 연구에서 제시한 알고리즘의 신뢰성을 검증하였다. 그 결과 본 연구에서 개발되어진 시스템들은 철도 건널목 제어기기들간의 상호연계가 가능하며, 동시에 차량운전자의 운행 형태를 고려한 차단제어 방식으로 열차와의 충돌사고를 예방할 수 있으리라 기대되어진다.
본 논문에서는 차량 영역 정보를 이용한 교통 혼잡도 측정 시스템을 설계하고 구현한다. 제시한 교통 혼잡도 측정 시스템은 첫째 영역 분할, 둘째 작은 영역의 직사각형화, 셋째 영역의 병합 및 삭제의 세 단계로 나눌 수 있다. 영역 분할 단계에서 획득한 도로 영상을 주어진 임계치에 의해 영역으로 분할한다. 영역 분할후의 영역 정보 중 차량 영역을 추출하는데 영향을 미치지 않는 작은 영역들을 제거하고 영역을 직사각형화하는 단계를 거친다. 이 단계에서 필요없는 많은 작은 영역 정보들을 제거한다. 마지막으로 차선 별로 영역을 병합, 삭제함으로써 각 차선마다 차량 영역 정보를 추출할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 차량 영역 정보를 추출하는 방법을 제시하며, 또한 이를 이용한 효과적인 교통 혼잡도 측정 시스템을 소개하고 평가한다.
위성 영상에서 도로를 효과적으로 추출하기 위한 히스토그램 기반 도로 경계선 추출자를 제안하였다. 제안한 추출자를 이용해 도로 경계선 양측의 도로와 비도로 영역 각 화소의 방향성 히스토그램 차를 계산하고, 그 에지 강도 맵을 구하여 도로의 경계선을 추출하였다. 그리고 원영상과 분할된 도로 군집 영상의 에지 강도 맵을 계층적으로 구하여 직선 도로와 곡선 도로를 추출한 다음, 도로의 연결성을 기반으로 하여 전체 도로망을 구성하였다. 제안한 추출자는 칼라 유사도를 계산하는 기존 방법과 달리 히스토그램 차를 기반으로 하기 때문에 잡영에 강건하게 도로를 추출할 수 있으며, 도로 경계선의 위치와 도로 폭도 함께 추출할 수 있을 뿐만 아니라 도로군집을 자동식별하기 때문에 다양한 분광특성의 도로들도 쉽게 추출할 수 있다. 제안한 추출자를 이용하여 1m의 공간 해상도를 갖는 IKONOS 위성 영상에 대해 실험하여 잡영에 강건하게 도로가 추출됨을 확인하였고, 직선 도로 뿐만 아니라 곡선도로 추출도 용이함을 확인하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.