• 대한토목학회논문집
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• 제28권6D호
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• pp.767-774
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• 2008

본 연구에서는 지방부 2차로 도로(평면 곡선부)에서의 개별차량 속도를 이용하여 도로의 안전성 평가 방법을 개발하였다. 이를 위해 선정된 96개 지점의 차량속도를 이용하여 개별차량의 주행 속도변화를 추출하였으며, 추출된 속도자료를 이용하여 도로의 평면선형과 종단선형을 고려한 예측 모형식을 개발하였다. 또한 모형을 활용하여 추정된 개별차량의 속도와 개별차량의 가속도를 이용하여 도로의 안전성을 평가하는 방법을 제시하였으며 두 가지 방법으로 도출된 결과를 종합적으로 판단하여 일정 도로구간의 안전성을 양호, 보통, 열악의 세 단계로 평가하도록 하였다. 본 연구에서 제시한 안전성 평가 방법은 추후 안전성 측면에서 개선이 필요한 지점을 도출하는데 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 전자공학회지
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• 제15권1호
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• pp.106-113
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• 1988

현재 필자가 소속하고 있는 연구실에서는, 컴퓨터 아니메이숀, 컴퓨터 그래픽, 화상처리, 인공지능에 관한 연구등을 하고 있다. 본고에서는 화상처리에 관한 연구중에서, 본 연구실에서 최근에 발표한 컴퓨터 비죤에 관계있는 각종의 도로 정보처리에 관한 연구에 대해서 소개한다. 우선, 화상처리의 수법을 이용한 자동조종의 연구로서, 고속도로에서의 선행차의 자동동정에 관한 연구와 하프변환을 이용한 차량번호판 추출에 관한 연구에 대해서 소개한다. 다음에 도로망 지도처리에 관한 연구로서, 차재형 자동항법 시스템의 개요에 관한 소개와 최단시간 경로에 관한 연구, 도로지도의 자동판독에 관한 연구에 대해서 소개한다. 가까운 미래에, 점점 자동차의 자동화가 추진되고, 인공위성을 이용해서 자동차의 현재 위치를 정확하게 파악할 수 있게 되면, 본고에서 소개하는 연구들이 보다 중요한 의미를 가지게 되리라 생각한다.

• 대한교통학회지
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• 제16권1호
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• pp.47-58
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• 1998

자동차 항법장치의 디스플레이는 도로, 교통정보, 부가정도 등 ITS 정보를 운전자에게 직접전달 하는 부분으로 그 핵샘부품인 도로지도는 정보의 정확성 및 신뢰성의 획득과 함께 운전자의 안전 및 수 행도 향상 항법장치의 사용성 향상을 위하여 운전자가 쉽고 빠르고 정확하게 자신이 원하는 정보를 획 득할 수 있도록 운전자 중심의 설계가 실시되어야 한다. 이에 97년 G7 Navigation 시스템 제작기술 프 로젝트의 일환으로 실시된 본 연구는 지도의 회전방법(map-rotation)방법인 Heading-Up 및 North-Up 과 지도상 지형지물 명칭 문자정보의 회전(text-rota-tion)을 실험변수로 하여 운전자의 반응시간 에러발 생 정신적부하의 측면에서 교차로 유형별 지도진행방법에 따른 인간공학적 평가를 실시한다. 본 연구의 결과로 한국인의 정보인지 형태에 적합한 항법장치 도로지도 진행방법을 제시하며 각 진행방법의 특징 및 운전자의 정보인지에 영향을 주는 요인을 추출한다.

• 인지과학
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• 제5권2호
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• pp.47-73
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• 1994

본 논문에서는 일반적인 도로 영상을 이해할 수 있는 시스템을 블랙보드 모델을 이용하여 구현하였다. 블랙보드에는 계층적인 구조를 갖는 여러 가지의 정보를 저장 하도록 하였으며 이들은 제어모듈의 통제에 따라 여러 개의 지식원들과 유기적으로 결 합하여 가정을 세우고 검증하므로써 도로 영상을 이해하도록 하였다. 실제의 영상을 대상으로 실험한 결과는 90% 정도의 물체를 인식하는 것을 확인하였다. 이 결과를 토 대로 무인운항에 필요한 도로 정보의 추출이 가능하다는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.159-160
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• 2019

본 연구에서는 영상 내 도로의 형태와 영상 내 객체들의 속성을 실시간으로 자기 학습하고 영상 전체에서 나타난 객체와 각 도로 차선을 지나는 객체들의 이상 징후를 판별하기 위해 교통 CCTV 영상을 활용한다. 각 도로 구간을 촬영한 교통 영상에서 추출한 이동 객체 로그에서 영상 내 도로 형태와 영상 내 객체들의 속성을 통해 감시 공간을 학습하고 학습된 정상 프로파일 대비 각 차선을 지나는 객체들과 영상 내 객체들의 이상 상황을 실시간에 판별한다.

• 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.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.400-405
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• 2003

본 연구에서는 기존 지형도나 준공도면 자료에서 상세정보가 누락되거나 갱신이 이루어지지 않아 시설물관리체계에 필요한 수치지도의 체계적인 구축이 요구되는 지역에 적용할 수 있도록 지상사진, 항공사진 등 영상자료에 다양한 사진해석 기법을 적용하여 수치지도를 생성하고 공간 및 속성정보를 추출하였다. 본 연구에서는 다중사진 촬영에 의하여 대상물의 3차원 모델과 3차원 사진영상모델을 생성하였다. 또한, 소축척 항공사진을 이용하여 대상지역의 벡터라이징을 실행한 결과, 각 건물과 도로시설물의 위치와 형태 등 공간정보의 추출이 가능하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.157-160
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• 2000

본 논문에서는 교통 감시 시스템의 필수 단계중에 하나인 실시간 자동차 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 후보 영역 추출 단계와 자동차 인식 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반으로 하여 움직임이 있는 후보 영역을 추출한다. 두 번째 단계에서는 추출된 후보 영역에 자동차가 포함되어 있는지를 판별하기 위해 웨이블릿 변환 계수들을 입력으로 하는 신경망을 사용한다. 일반 도로에서 획득한 230대의 자동차가 포함된 동영상을 실험한 결과, 자동차 검출율은 97.8%, 프레임당 처리 시간은 0.12ms이다. 본 논문에서 제안한 실시간 자동차 검출 방법은 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제38권3호
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• pp.237-246
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• 2020

최근 고해상도 영상을 지원하는 위성들이 다양화되면서 도심지에 대한 DSM (Digital Surface Model) 생성 및 업데이트가 가능해지고 있다. 그에 따라 고해상도 DSM을 이용해 건물 단위의 변화탐지가 가능해지면서 DSM을 활용한 건물 변화탐지 기법들이 다양하게 연구되고 있다. 기본적으로 DSM을 활용한 건물 변화탐지를 위해서는 스테레오 위성영상을 이용한 두 시기에 대한 DSM의 생성이 필요하며, 생성된 DSM의 표고값 차이를 이용해 변화를 탐지하는 D-DSM (Differential DSM) 방법이 일반적으로 사용된다. 그러나 D-DSM을 이용하는 기법은 두 DSM 간의 수직오차가 클 경우 건물의 변화를 탐지하기 위한 최소 수직좌표의 임계치를 정밀하게 적용하기에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 DTM (Digital Terrain Model)의 높이를 기준표고로 지정하고 구조물의 높이만을 표현하는 nDSM (Normalized DSM)을 기반으로 D-nDSM (Differential nDSM)을 생성하고 모폴로지 필터링을 거쳐 변화탐지를 진행하여 표고 오차에 따른 변화탐지의 오류를 줄이고자 하였다. 또한 도로변 건물의 추출 정밀도 향상을 위해 nDSM에서 도심지의 도로망을 추출하는 방안을 제시해 D-nDSM기법에 적용하였다. 도시 변화지역을 대상으로 두 시기의 스테레오 영상을 이용하여 실험을 진행하였고, D-DSM을 이용한 변화탐지기법과 D-nDSM기법, 도로선형을 추출해 D-nDSM에 적용한 탐지방법 등을 비교하여 결과를 얻었다. 단순 D-DSM을 이용한 기법에서 수직 임계치에 따라 약 30~55%의 정확도를 얻어낼 수 있었다. 또한 D-nDSM 기법의 적용시 59%의 정확도를 얻었으며, 노이즈 필터링의 과정을 거쳐 77.9%의 정확도를 얻었다, 최종적으로 대상지의 도로 선형을 추출해 적용하여 87.2%의 전체 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.239-247
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• 2022

현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.