Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2002.04a
/
pp.775-778
/
2002
본 논문에서는 도로를 주행하는 차량영상으로부터 번호판의 인식에 대한 연구이다. 차량을 검출하기 위해 두 프레임의 차를 이용하여 도로상에서 차량을 분리하였고, 번호판 영역을 추출하기 위해 명암도 변화의 파형 곡선 결과에 임계값을 적용하여 번호판을 추출하였다. 번호판 영역 검출은 96.05%의 검출결과를 얻었으며, 차량의 번호판 문자인식은 신경망을 통하여 학습 시켰 그 성능은 잭나이프 기법을 통해 측정하였다. 학습데이터에 대해서는 99.85 비학습데이터에 대해서는 88.15%의 인식율을 보였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2009.04a
/
pp.94-97
/
2009
본 논문에서는 실제 도로 환경에서의 실시간 차선 인식 방법을 제안한다. 전방주시카메라를 활용하여 촬영한 입력영상으로부터 도로영역에 해당하는 관심영역을 추출하고 반복적인 평균 명도를 측정하여 이진화함으로써 차선 특징을 검출하고 YCbCr 변환한 영상에 대한 실험 임계값을 적용하여 중앙선의 특징을 검출하였다. 이에 Canny 알고리즘을 이용한 에지 추출로 허프 변환시의 작업량을 최소화하였으며 허프 변환하여 얻은 차선 후보군으로부터 각도를 기반으로 필터링하여 통계적으로 우선순위가 높은 선분을 차선으로 인식하였다. 또한 실제 도로 환경에서 수집한 동영상으로 실험한 결과 강건한 차선 인식률을 보였다.
Rasyidi, Mohammad Arif;Kim, Jeongmin;Ryu, Kwang Ryel
Journal of Intelligence and Information Systems
/
v.20
no.1
/
pp.121-131
/
2014
Traffic speed is an important measure in transportation. It can be employed for various purposes, including traffic congestion detection, travel time estimation, and road design. Consequently, accurate speed prediction is essential in the development of intelligent transportation systems. In this paper, we present an analysis and speed prediction of a certain road section in Busan, South Korea. In previous works, only historical data of the target link are used for prediction. Here, we extract features from real traffic data by considering the neighboring links. After obtaining the candidate features, linear regression, model tree, and k-nearest neighbor (k-NN) are employed for both feature selection and speed prediction. The experiment results show that k-NN outperforms model tree and linear regression for the given dataset. Compared to the other predictors, k-NN significantly reduces the error measures that we use, including mean absolute percentage error (MAPE) and root mean square error (RMSE).
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
/
v.12
no.1
/
pp.89-94
/
1994
A number of the latest research projects focus on the development of real-time mapping system. Typically, these devices are used to capture land-related information in digital form from airplanes or cars. The purpose of this paper is to automatically extract the road information from the digital images obtained using the so-called "GPS-Van" which has been developed by Center for Mapping at The Ohio State University, and to propose the method for the effective storage and management of the digital data. The edges of a road can be extracted from the digital image and determined real-time 3-dimensional position by digital photogrammetry. Also, the three storage level which consists of raster data level, object-oriented data level, and vector data level in the data storage and Quadtree data structure for the effective compression and search in the data management was proposed in this paper.his paper.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
/
2004.03a
/
pp.487-492
/
2004
본 연구에서는 인공신경망 기법을 이용하여 산사태 발생원인에 대한 가중치를 구하였다. 여름철 집중호우시 산사태가 많이 발생하는 강원도 강릉시 사천면 사기막리 와 주문진읍 삼교리에 해당한다. 산사태가 발생할 수 있는 요인으로 지형도로부터 경사, 경사방향, 곡률, 수계추출을, 정밀토양도로부터 토질, 모재, 배수, 유효토심, 지형을, 임상도로부터 임상, 경급, 영급, 밀도를, 지질도로부터 암상을, Landsat TM 영상으로부터 토지이용도와 추출하여 격자화 하였으며, 아리랑1호 영상으로부터 선구조를 추출하여 l00m 간격으로 버퍼링 한 후 격자화 하였다. 이렇게 구축된 산사태 발생 위치 및 발생요인 데이터 베이스를 이용하여 인공신경망 기법을 적용하여 산사태 발생 원인에 대한 상대적인 가중치를 구하였다. 인공신경망의 역전파 알고리즘을 이용한 사기막리 지역과 삼교리 지역의 산사태 가중치를 보면 GPS를 이용한 현장조사와 위성영상을 이용한 변화탐지 기법모두의 경우모두와 훈련지역을 실제 산사태 발생 지역과 경사도가 0°인 지역, 실제 산사태 발생 지역과 Frequence ratio를 이용하여 작성한 취약성도에서 산사태 발생이 낮을 것으로 예상되는 지역, Frequence ratio를 이용한 취약성도에서 산사태 발생이 높을 것으로 예상되는 지역 과 낮을 것으로 예상되는 지역의 경우에서도 경사도는 1.5~2.5배정도 높은 상대적 가중치를 나타냈다. 이러한 가중치는 산사태 취약성도를 작성하는데 활용될 수 있다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
/
v.29
no.6
/
pp.593-599
/
2011
With increasing user applicability of geospatial data, user demand for manifold and accurate information has increased. The usefulness of these services derives from their combination of the advantages of as-built geospatial data in making new content. There is a spatial inconsistency and shape disagreement in fusing heterogeneous data. Conflation, defined as the combining of information from diverse sources so as to reconcile spatial inconsistencies and shape disagreement, is possible solution to the problem. In this research, we developed the technique for removing shape disagreement between aerial image and road map removed spatial inconsistency in advanced research. The process includes four processes: producing of a road candidate image, extraction of vertices, and generation of a graph by connecting the vertices. We could remove the shape disagreement using the extracted road that was derived from finding the road possible path.
Kim, Tae Hung;Lim, Kwang Yong;Byun, Hye Ran;Choi, Yeong Woo
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.4
no.11
/
pp.521-528
/
2015
Road-view object classification methods are mostly influenced by weather and illumination conditions, thus the most of the research activities are based on dataset in clean weathers. In this paper, we present a road-view object classification method based on color segmentation that works for all kinds of weathers. The proposed method first classifies the weather and illumination conditions and then applies the weather-specified color models to find the road traffic signs. Using 5 different features of the road-view images, we classify the weather and light conditions as sunny, cloudy, rainy, night, and backlight. Based on the classified weather and illuminations, our model selects the weather-specific color ranges to generate Gaussian Mixture Model for each colors, Green, Yellow, and Blue. The proposed method successfully detects the traffic signs regardless of the weather and illumination conditions.
본 논문은 주행 중인 자동차에서 획득한 영상에서 배경과 도로영역 및 물체를 분리하기 위한 영역분할 기법과 물체 검출 기법을 제안하고자 한다. 영상내의 에지라인의 화소 간 연결성을 이용한 라인검출을 이용하여 도로의 윤곽선 정보를 추출하고 컬러분포를 통해 배경과 도로영역을 분리한다. 물체가 가지는 코너 특성을 이용하여 나타난 정보들의 군집화를 통해 후보영역을 얻고 컬러 성분을 이용하여 개별 물체를 분리해냈다. 제안된 알고리즘은 복잡한 배경을 갖는 도로영상의 경우에도 도로영역과 물체의 검출에 강인함을 실험을 통해 검증하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2014.11a
/
pp.146-149
/
2014
최근 자동차 산업과 IT 기술의 융합이 활발해지면서 스마트카, 자율주행 자동차(무인 자동차)와 같은 지능형 자동차 개발이 활발히 진행되고 지능형 자동차의 비전 기반 기술개발도 활발히 진행되고 있다. 고속도로와 같이 포장된 도로나 자갈길과 같은 비포장 도로에서도 운전자의 승차감을 고려한 능동적 안전시스템과 안정적인 자율주행 자동차의 주행능력을 보장하는 기술들 중 도로 유형을 판단하는 것이 중요 요소 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 가중치 기반 클러스터링 기술을 이용하여 도로표면 유형을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 아스팔트, 자갈길, 흙길, 눈길의 도로표면 영상 데이터를 히스토그램의 분포도와 최고점 위치, 에지 영상의 에지량, 채도성분을 이용하여 특징값을 추출하고 클러스터를 구성한다. 분류할 입력 도로표면 영상에 대해 특징값을 분석한 후 탐색범위 내 선택된 각 클러스터의 벡터와의 거리를 측정하여 가중치를 계산하고 가중치가 높은 클러스터를 분류하여 입력 영상에 대한 도로표면을 결정한다. 실험결과 제안하는 방법이 각 도로표면 영상의 특징값과 이를 이용한 가중치만을 이용하여 약 91.25%의 정확도로 도로의 표면을 분류해 내는 것을 볼 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2018.06a
/
pp.345-346
/
2018
차종 별 교통량 자료는 도로의 유지관리나 분석 등의 행정 처리 업무에 필요한 기본 자료임과 동시에 각종 연구에 활용된다. 본 시스템은 그 일환으로서 화물차나 일반차량을 구분하여 특정 도로의 화물차 비율이나 교통량을 파악하는데 활용할 수 있다. 머신 러닝 알고리즘 중에서 높은 성능을 보이는 Support Vector Machine (SVM) 알고리즘을 이용하여 도로 위의 일반차량과 화물차를 구분하였다. 우선, 화물차와 일반차량의 차이를 구분하고자 각각의 영상에 대해 Histogram of Oriented Gradients (HOG) 기반 특징점을 추출하고 이에 따라 1 차원 벡터로 표현된 데이터를 SVM 으로 분류하여 구분한다.
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.