• 정보과학회 논문지
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• 제43권2호
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• pp.186-195
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• 2016

본 논문에서는 도로주행 영상에서의 자동차 번호판 검출방법을 제안한다. 제안하는 방법은 조명변화에 강인한 8bit-MCT 특징과 랜드마크 기반의 Adaboost 알고리즘을 이용하여 번호판 후보 영역을 생성하고, Adaboost의 검출 스코어를 이용하여 번호판의 위치를 확률로 추정하는 현저도 지도를 생성한다. 현저도 지도에서 임계값 이상의 영역을 번호판 후보 영역으로 검출하고, 각 후보 영역에 대하여 지역분산을 이용하여 영역을 보정한 후 SVM과 8bit-MCT의 히스토그램을 특징으로 사용하여 영역을 검증하고 자동차 번호판 영역을 확정한다. 본 논문에서 제안한 방법을 한국과 유럽의 다양한 도로주행 영상에 적용하여 85%의 안정적인 검출 성능을 실험을 통하여 입증하였다.

• 대한교통학회지
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• 제23권7호
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• pp.137-148
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• 2005

일정구간의 도로를 주행하는 차량에 대한 단위시간대별 위치정보를 취득하게 되면, 도로의 교통상황에 대한 정보와 개별차량의 미시적인 주행행태를 파악할 수 있게 된다. 기존 사용되는 영상기술은 짧은 지점에 대한 교통량, 속도 등의 제한적인 자료만의 취득이 가능하여 도로구간의 교통상황을 대표하는데 한계가 있다. 또한 기존 영상기술은 주행차량의 미시적행태분석을 위해서 비디오로 촬영된 영상을 한 프레임씩 수동으로 작동하여 데이터를 수집함으로써 많은 인력과 시간이 소요되었다. 본 연구에서는 차량의 단위시간대별 위치자료를 자동으로 얻어낼 수 있는 규칙기반 차량추적기술을 개발하였다. 또한 기술의 검증을 위해 130m의 도로구간에서 차량의 주행위치를 0.05초 단위로 추적한 기초 자료를 추출하였으며, 이 데이터의 가공을 통해 산출된 속도와 실측된 속도와의 비교를 통해 차량추적의 정확도를 검증하였다. 향후 이러한 차량추적기술은 도로의 교통상황에 대한 주요 정보의 제공 등의 실용적 측면과 차량의 주행행태 분석 등의 학문적 분야에 널리 활용될 수 있을 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.81-90
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• 2016

자율주행 차량은 변화하는 도로환경에 스스로 대응 가능하여야 하여, 인간 운전자 수준의 도로환경 인지성능을 확보하여야 한다. 자율주행 차량의 센서 중 영상센서는 주행방향 결정 및 차로이탈 방지 등 조향제어 수행을 위하여 차선인식 기능을 수행한다. 현재 제시된 영상센서의 차선인식 성능기준은 ADAS(Advanced Driver Assistance System)과 관련된 '운전자 보조' 관점의 성능기준으로서, 자율주행 차량의 '주체적 인지'를 위한 성능조건과 상이할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 자율주행 시 차선인식이 비정상적으로 지속되어, 직선구간에서 곡선구간으로 진입하는 차량이 조향실패에 따라 차로를 이탈하는 상황을 가정하였다. 차량 이동궤적을 기반하여 차로이탈 상황을 모형화하고, 차로이탈 허용 수준에 따른 자율주행 차량 영상센서 성능수준을 제시하였다. 분석 결과 승용차 조건에서 차선인식 기능이 1초 이상 연속적인 오작동을 일으킨다면 차로이탈에 의한 위험한 상황에 놓일 수 있으며, 자율주행 차량을 위하여 현재 ADAS 영상센서 성능평가 방법에서의 차로이탈조건보다 심각한 차로이탈상황을 고려한 영상센서 성능평가 방안이 필요할 것으로 판단된다.

• 인지과학
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• 제25권1호
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• pp.51-71
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• 2014

본 논문에서는 도로 주행에서 취득한 영상을 개선하는 방법을 제안한다. 일반적인 도로주행 영상은 다양한 조명 환경과 날씨 상태로 인하여 선명하지 못한 영상이 취득되기도 한다. 특히 역광이나 야간에는 품질이 좋은 선명한 영상을 얻기가 더욱 어려우며, 이는 비전기반 지능형 자동차 기술의 응용에 많은 어려움을 준다. 인간의 시각 인지방법은 여러 가지조명 조건을 고려하여 색을 지각한다. 하지만 기존의 영상 개선 방법들은 광원의 위치와 광도, 기하학적 관계를 고려하지 않기 때문에 완벽한 결과를 얻기가 어려우며, 오히려 영상의 질이 떨어지는 경우도 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 1) 주어진 입력 영상의 전처리 과정을 수행한 후, 2) 선명도를 추정하여 색채의 대비를 평가하고, 3) 과대 및 과소평가 결과를 전처리된 영상과 혼합하여 사람이 지각하는 색상과 같이 개선된 영상을 얻는 효과적인 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 시각적으로 개선된 결과를 보여줄 뿐만 아니라 비전기반 지능형 자동차 기술의 한 응용분야인 교통표지판 검출의 전처리 과정으로 적용되어 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2459-2461
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• 2003

본 논문은 차량 내에 설치된 두 대의 CCD 카메라를 이용하여 도로 영상으로부터 주행차선내에 있는 장애물을 인식하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 주행하는 차선과 관련이 있는 차선 정보만을 이용하여, 스테레오 영상에서 변이도를 추출할 수 있는 변이도 함수인 DLI(Disparity of lane-related information)를 정의하였다. DLI는 선행 차량과 같은 장애물은 주위보다 상대적으로 큰 에지값을 가진다는 특성을 이용하여, 주행차선 내에 있는 장애물의 유무를 검출하고 위치를 유추한다. 제안된 방법은 특징점의 탐색공간을 현저히 줄여 실시간 처리문제를 해결한 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 DLI를 이용한 선행차량 인식기법의 성능을 검증하기 위하여 다양한 환경의 도로영상에 알고리즘을 적용하여 제안한 방법의 우수함을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권2호
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• pp.59-66
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• 2018

본 논문에서는 주행 중 가속도 센서와 카메라로부터 데이터를 실시간으로 수집, 분석하여 자동으로 도로 포장의 다양한 손상을 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 도로의 포장 손상을 탐지하는 즉시 해당 이미지와 가속도 신호, GPS좌표를 도로관리자에게 전송하며 이를 서버에도 전송하여 데이터베이스에 이력화한다. 이를 통해, 도로 포장 손상 탐지 시스템은 도로관리자로 하여금 1) 신속, 정확, 편리하게 도로의 상태를 관리할 수 있게 하며, 2) 다양한 종류의 도로 포장 손상을 조기에 발견하여 관리할 수 있도록 하며, 3) 도로의 포장 손상을 추적 관리할 수 있도록 한다. 결과적으로, 제안하는 시스템은 10번의 고속도로 주행 실증 평가에서 평균 100 km/h로 주행 중 74%의 민감도와 84%의 정밀도로 도로 포장의 손상을 탐지하여 그 유효성이 입증되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.355-360
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• 2017

최근 자율주행 자동차 기술의 발전으로 정밀도로지도에 대한 중요성이 증가하고 있다. 정밀도로지도는 차선 정보, 규제 안전 정보, 각종 도로 시설물 등이 표현된 디지털 지도로 MMS(Mobile Mapping System) 기반으로 시험 제작되어 왔지만 이 방법은 고가의 도입비용으로 크게 활성화되지 못하고 있다. 하지만 무인항공기의 경우 적용 분야가 지속적으로 늘어나고 있으며, 이에 대한 연구도 다양한 분야에서 이루어지고 있다. 본 연구에서는 고해상도 무인항공기 영상의 처리를 통해 자율주행에 필요한 차선, 시설물 등의 정보를 추출하고자 하였다. 자율주행 자동차 시험도로를 연구대상지로 선정하고, 무인항공기를 이용하여 고해상도 정사영상을 제작하였다. 기존의 수치지형도와 정밀도로지도의 속성비교를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 차선, 중앙분리대, 제어기 등의 추출 항목을 선정하였다. 또한 영상분류를 통해 차선, 중앙분리대, 제어기 등 정밀도로지도 구축을 위한 데이터를 효과적으로 추출함으로써 고해상도 정사영상의 활용성을 제시하였다. 추가적인 실험과 검증을 통해 무인항공기 영상의 이용 분야를 확대할 수 있을 것이며, 구축된 데이터를 자동차 제작사 및 관련 민 관 기관, 벤처 기업 등에 제공한다면 국내 자율주행차 기술 발전에 기여할 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.428-437
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• 2005

본 논문에서는 주행차량의 차선이탈상태를 경보해 주는 차선이탈경보시스템을 제안하였다. 도로상의 황색차선의 컬러값을 흑백레벨로 변환한 후 원래의 그 픽셀에 대한 흑백레벨과 더함으로서 황색차선에 대해 강조하는 방법을 이용하여 특정의 유색정보에 대한 인식률을 향상시킬 수 있다. 이에 본 연구의 컬러정보처리를 이용한 차선이탈경보시스템은 차량의 도로 주행 시 황색차선에 대한 강조처리로 차선인식률을 향상시킬 수 있으며, 컬러영상정보를 처리함에 있어서 실시간 고성능으로 처리하는 고속의 시스템을 얻을 수 있게 되었다. 따라서 본 시스템을 이용한 차선이탈경보장치는 도로주행 차량의 안전주행을 보장할 수 있을 것이다.

• 한국도로학회논문집
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• 제7권4호
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• pp.163-171
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• 2005

현재의 도로설계기준은 안전주행을 위한 최소한의 요건만을 제시하고 있기 때문에 이 설계기준에 따라 건설된 도로는 운전자가 주행 중 기대하는 구조 및 환경을 충분히 반영하였다고 보기 어렵다. 따라서 한국건설기술연구원에서는 포로의 안전성을 평가하고 주행안전성을 제고하기 위해 도로안전성 조사분석차량을 개발하고 있다. 본 논문에서는 이 차량에 탑재된 다양한 자료수집 장비 중 일정거리간격으로 디지털 영상을 취득하는 영상취득시스템에 중점을 두고 기술하였다. 영상취득시스템은 도로 및 주변시설물을 운전자의 시점에서 촬영하는 전방카메라와 차선추출을 위해 차량의 좌우에서 도로면을 촬영하는 측하방카메라, 일정거리간격으로 영상촬영 신호를 발생하는 동기화장치로 이루어져 있다. 각 영상은 위치정보와 함께 저장되므로 전방영상은 길어깨 폭 측정 등의 기하구조 계산에 사용되고. 측하방영상은 도로의 선형을 대표하는 중앙차선을 추출하는데 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.924-926
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• 2017

본 논문에서는 좁고 곡률이 큰 도로에서의 자율 주행을 위한 AVM 시스템 기반의 알고리즘을 제안한다. 기존의 전방을 주시하는 모노/스테레오 카메라를 이용한 차선 인식 방법을 이용한 자율주행 알고리즘은 모노/스테레오 카메라의 제한된 FOV (Field of View)로 인해 좁고 곡률이 큰 도로에서의 자율 주행에 한계가 있다. 제안하는 알고리즘은 AVM 시스템을 기반으로 하여 이 한계를 극복하고자 한다. AVM 시스템에서 얻은 영상을 차선의 색상 정보를 이용해 차선의 영역을 이진화 한다. 이진화 영상으로부터, 차량의 뒷바퀴 주변의 관심영역을 시작으로 재귀적 탐색법을 이용하여 좌, 우 차선을 검출한다. 검출된 좌, 우 차선의 중앙선을 차량의 경로로 삼고 조향각을 산출해 낸다. 제한하는 알고리즘을 실제 차량에 적용시킨 실험을 수행하였고, 운전면허 시험장의 코스를 차선의 이탈없이 주행 가능함을 실험적으로 확인하였다.