• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.15-18
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• 2006

도로의 정보를 취득하기 위하여 제작된 도로 안정성 조사 분석 차량(RoSSAV)은 도로의 3차원 정보를 취득하는 한 방법으로 레이저 스캐너를 사용한다. 레이저 스캐너로부터 취득된 도로의 3차원 정보는 많은 목적으로 활용할 수 있는 매우 유용한 정보이나, 도로의 3차원 정보를 사용자가 육안으로 확인할 수 있도록 영상으로 편집을 하게 되면, 현실감 있는 영상이 생성되기는 어렵다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 레이저 스캐너로부터 얻은 정보와는 별도로 CCD 카메라로 도로 전방 영상을 촬영하였고, 이 두 가지 데이터를 합성하여 현실감 있는 3차원 도로영상을 생성하는 기법을 연구 개발하였다. 레이더 영상과 CCD 영상의 합성은 레이저 데이터가 가지고 있는 3차원의 위치에 해당하는 CCD영상에서의 영상점을 찾아 이 점에서의 RGB 밴드의 밝기값을 찾아내어 이를 레이저 데이터에 기록, 적용시키는 것을 의미한다. 이 방법을 사용하기 위해서는 영상간의 관계모델을 수립할 필요가 있으며, 본 연구에서는 직접선형변환(DLT) 모델을 사용하였다. 이 모델을 이용하기 위해 레이저 데이터를 영상으로 편집하였고 이 영상과 CCD영상과 일치하는 지점을 육안으로 찾아 각 영상별로 DLT센서모델에 필요한 개수의 기준점을 제작하여 실행하였다. 실험 결과 영상은 기준점의 정확도에 따라 약간의 차이는 있으나 합성 전의 레이저 데이터 영상에 비해 실세계에 가까운 색깔을 나타냄이 확인되었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.7-13
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• 2008

본 연구에서 개발한 노변 영상(roadside image) 취득 시스템은 효율적으로 도로 시설물들을 관리하기 위함이다. 복잡하고 긴 구간의 도로에 존재하는 도로 시설물을 인력을 사용하여 조사하기에는 많은 시간과 비용이 소요된다. 도로를 따라 움직이는 차량을 이용하는 경우에는 적은 인원과, 단시간에 노변에 설치된 시설물 등의 현황과 상태를 조사 할 수 있으며 도로 주변의 다양한 정보를 알 수가 있다. 또한, 차량에 장착된 GPS/INS 통합시스템을 사용하여 해당 영상의 정확한 위치 정보를 획득 할 수 있다. 그러나 선명한 영상을 취득하기 위해서 야외의 다양한 조건을 만족시키는 카메라와 렌즈의 선정이 중요하며, 이에 따른 동기화 장치(synchronization device)와 영상 획득 프로그램의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 경기도 고양시를 대상으로 시험을 실시하였으며, 현재 시판되고 있는 최신의 다양한 종류의 카메라와 렌즈를 차량에 장착한 후 영상을 취득하여 연구에 적합한 하드웨어를 선정하였다. 또한 동기화 장치를 사용하여 DMI(Distance Measuring Instrument)에서 발생되는 트리거 신호를 입력받아 일정한 거리마다 영상을 취득하는 S/W와 동기화 장치의 성능을 테스트하였다. 취득된 노변 영상의 위치 정확도를 테스트하기 위해 DGPS 방법을 이용하여 후처리 하였으며, 레벨 2수준의 교통주제도에 차량의 이동궤적과 도로의 선형을 중첩하여 육안으로 비교 분석하였다. 취득된 노변 영상을 분석하여 지상 모니터링 분야에서 도로 주변 시설물의 변화 탐지에 이용이 가능한 대상 시설물 목록을 선정하였으며 매우 효율적으로 도로의 유지관리에 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• Spatial Information Research
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• 제13권3호
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• pp.211-220
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• 2005

건설교통부에서는 기존의 도로현황을 더욱 빠르고 정확하게 파악하기 위해 도로관리통합시스템에서 전국의 일반국도에 대해 위치정보를 가진 디지털 영상을 제공하는 방안을 추진 중에 있다. 이를 위해 한국건설기술연구원에서는 도로를 주행하면서 일정거리간격으로 2매의 고해상도의 칼라 CCD영상을 취득할 수 있는 도로영상취득차량을 개발하였다. 본 논문에서는 특히 영상취득 S/W와 동기화장치 개발에 대해 기술하였으며 실험을 통해 차량의 궤적 정확도, 영상취득 S/W, 동기화 장치의 성능을 검토한 결과 도로관리통합시스템에서 필요한 도로영상을 취득하는데 적합한 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.31-39
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• 2012

우천시 도로에 내린 비로 인해 도로 표면에 수막현상이 일어나서 맑은 날의 도로 보다 제동력이 떨어져 빗길 사고가 빈번하게 발생한다. 이러한 빗길의 주의정보를 포함한 안전운전을 위해 운전자에게 도로 상황 안내판에 도로의 상황 및 기후정보를 제공하고 있다. 그러나 이러한 안내 정보는 국부적이고 세부적인 도로상태 정보를 제공하지 못하고 범용적이다. 이에 본 논문에서는 도로에 설치되어 있는 CCVT의 영상을 활용하여 도로 표면의 영상을 비교하여 안전운전을 저해하는 요소를 영상으로 판별하는 메커니즘을 제안한다. 영상 비교는 평상시 맑은 날의 도로 영상을 원본 영상으로 활용하여 우천시 발생하는 도로의 상태를 상황별로 나누어 판별하여 조기에 운전자에게 주의 정보를 제공하여 안전운전을 할 수 있도록 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.430-443
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• 2013

운전자에게 차량의 현재 위치 및 도로 주변 상황 인지는 안전하고 쾌적한 운전 환경 조성을 위해 반드시 필요한 정보들이다. 본 논문에서는 도로시설물 및 도로표지 등의 도로정보를 모니터링 하고 시각적으로 알리기 위해 도로주행영상 내 좌표정보 결합 및 시점변환 기법을 이용한 도로주행환경 자동인식 기술을 제안한다. 제안한 방법은 차량 내 탑재된 카메라와 GPS를 이용하여 공간정보가 반영된 도로주행영상을 생성한 후, 생성 영상의 시점 변환 및 정합, 도로정보 검출을 수행하여 사용자에게 도로정보를 시각적으로 제공할 수 있도록 한다. 제안한 방법을 도로 주행 영상에서 실험한 결과, 도로주행영상 내 GPS 좌표정보의 결합 시간은 66.5ms, 교통 표지판 검출율은 95.83%, 프레임당 표지판 검출 처리 시간은 평균 227.45ms 이었다. 따라서 15프레임/초 이하의 입력 동영상에 대하여 효과적으로 도로주행환경을 자동으로 인식하는 것이 가능함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.2575-2586
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• 2000

본 논문에서는 지도영상의 도로정보를 자동으로 추출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 복잡한 지도영상에서 도로영상만을 추출한다. 추출된 영상은 세선화 방법에 의해 도로의 골격만으로 이루어진 영상으로 변환된다. 세선화된 영상은 여러 종류의 문제점을 포함한다. 이러한 문제점을 보정하기 위해 도로의 특성을 나타내는 Rutovitz 연결수에 의해 분류된 후 도로특성에 따라 개별적인 보정이 이루어진다. 여러 가지 지도영상에 대한 실험결과를 통해 제안한 방법의 유효성을 입증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.19-25
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• 2013

본 논문에서는 실 도로 환경에서 획득한 영상으로부터 도로 영역을 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 이전 처리 결과로부터 미리 알려진 정보를 이용하여 현재 영상에서 도로를 검출하고 추적하는 방법이다. 제안된 방법은 시스템의 효율을 위해 연속적인 입력 영상에서 하위 60%이내에 도로가 있다고 가정하여 관심의 대상이 되는 영역(Region of Interest, ROI)을 설정하고 이 영역에서만 도로를 검출하고 추적한다. 최초 분할은 플러드필 알고리즘(Flood-fill algorithm)을 수행한 결과로부터 주위 영역과의 유사성을 평가한 후 병합하여 분할한다. 사전 정보로 사용되는 이전 영상에서 분할 결과에서 시드점(Seed Point)을 추출하고 이 시드점을 기준으로 현재 영상을 분할한다. 이전 영상에서 분할된 도로 영역과 현재 영상에서 분할된 결과를 변형된 자카드 계수(Jaccard coefficient)를 이용한 유사도 측정 결과에 따라 다음 영상에서 도로영역을 정제하고 추적한다. 연속적인 입력 영상을 대상으로 실험한 결과는 잡음이 존재하는 영상에서도 도로를 추적하는데 효과적임을 보여준다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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• pp.3-8
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• 2001

인공위성 영상이나 항공영상에서 도로를 추출하는 시스템을 구현하는 연구는 지난 20년 동안 많이 진행되어 왔다. 본 논문은 해상도가 1m-2m 정도되는 도시영상에서 직각으로 구성된 도로를 추출하는 시스템의 구현에 관한 것이다. 도시영상에서는 도시내의 가로수나 건물들이 도로를 가리게 되고, 또한 높은 건물의 그림자에 의하여 도로의 많은 부분이 가려지게 되는데, 이러한 경우에 고로를 추출할 수 있는 기법에 대하여 기술한다. 또한 도로상의 중앙 분리선이나 차선 분리선은 건물의 외곽선에 비하여 매우 약하게 나타나므로 영상에서 상대적으로 약하게 나타나는 이러한 도로의 표식을 검출하여 도로를 추출하는 기법에 대하여서도 기술한다.

• Spatial Information Research
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• 제14권1호
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• pp.1-13
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• 2006

한국건설기술연구원에서는 기존의 도로현황을 더욱 빠르고 정확하게 파악하기 위해 전국의 일반국도에 대해 매 10m 간격으로 2매의 고해상도의 칼라 영상을 취득하고 이를 도로관리통합시스템에 제공하는 사업을 수행하고 있다. 현재는 경기, 강원, 충청지역의 일반국도 영상을 도로관리통합시스템에서 제공하고 있으며 2006년 상반기까지 전국으로 확대할 계획이다. 본 논문에서는 취득한 위치자료와 영상자료를 일대일로 매칭하거나 노선별로 취득한 자료를 국도유지건설사무소별로 재구성하는 것과 같이 도로영상수집차량을 이용하여 수집한 영상을 데이터베이스화하는 전 과정에 대해 기술하였다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2000년도 춘계학술대회
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• pp.195-199
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• 2000

본 논문에서는 인터넷 상의 영상에 기반한 교통 감시 시스템을 구현한다. 영상 기반의 교통 감시 시스템은 루프 감지기 등의 센서를 이용한 방법에 비해 비용과 설치, 유지, 보수면에서의 장점으로 인하여 많이 연구되고 있다. 제안한 시스템은 인터넷상에서 FPA(Field Processing Agent)와 TSM(Traffic Surveillance Manager)으로 구성되며, FPA는 TSM에게 도로 영상과 차량의 속도, 도로 점유율과 같은 교통 정보를 제공한다. 차량의 평균 속도와 도로 점유율은, 도로색 영상과 연속된 입력 영상간의 샘플링 지점의 색상 차이변화를 이용하여 추출한다. 제안한 방법은 근사적인 교통정보를 추출해 주며, 입력 영상 전체에 대한 처리 과정 없이 제한된 영역만을 처리하기 때문에, 실시간 감시 시스템을 구축하는데 용이하다.