• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.45-50
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• 2009

본 논문에서는 영상처리를 이용하여 온라인으로 교통표지판을 인식하는 비젼 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 넓은 두 개의 카메라, 즉 광각렌즈(wide-angle lends)와 망원렌즈(telephoto lends)를 장착하였고, 이미지처리 보드가 있는 PC로 구성되었다. 이 시스템은 색상, 밝기, 형태 등과 같은 정보를 이용하여 광각이미지의 교통표지판을 추출한 다음, 보다 큰 이미지에서 정확한 표지판 후보영역을 추출하기 위해 망원렌즈에서 포착된 이미지를 이용하여 처리하였다. 실험결과로써 수동으로 촬영한 비디오 연속장면에서 포착한 영상을 시용하여 실험한 결과 속도표지판은 추출율 96.5%, 인식률 34.4% 그리고 안내표지판은 추출율 100%, 인식률 40%의 결과를 나타내었다. 또한 간단한 실행과정으로 빠른 인식률을 얻을 수 있었으며, 도로상에서의 실험으로 시스템의 효용성을 입증하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권1호
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• pp.55-69
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• 2017

최근 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통하는 응용프로그램 및 하드웨어가 잇달아 소개되고 있다. 이런 추세에 더불어, 상황인식 기반의 지식이 결합되어 인공지능 서비스를 제공하는 사물인터넷(IoT : Internet of Things) 환경이 급속도로 발전하고 있다. 사물인터넷을 활용한 산업 중 하나로 자동차 산업을 들 수 있다. 최근에는 연료 효율과 원활한 교통 환경뿐만 아니라 운전자와 승객의 안전을 최우선으로 하는 자율 주행 자동차가 화두가 되고 있다. 이전부터 센서, 라이다, 카메라, 레이더 기술 등을 이용하여 자율 주행 자동차를 위한 주위 환경 인식에 대한 연구가 활발히 진행돼 왔다. 현대에는 차세대 무선통신 기술인 WAVE를 기반으로 차량과 차량, 차량과 주변의 교통 인프라와의 통신을 통한 네트워킹을 형성하고 주변 환경에 대한 정보를 공유하는 등 사물인터넷을 활용한 자율 주행 자동차 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 자율 주행 자동차의 주위 환경 인식 기술의 일환으로 고속도로 교통 표지판 및 전방 잔여거리 인식에 관한 연구를 진행하였다. 본 연구는, 도로 교통 표지판이 설치 규정에 의하여 정해진 규격과 지정된 설치 위치를 갖고 있다는 특성을 이용하였다. 궁극적으로, 고속도로 주행 중 촬영한 영상을 이용하여 해당 비디오 영상 내에서 도로 교통 표지판을 인식한 뒤 추가적으로 표지판에 씌어 있는 문자 정보를 인식하고 이를 운전자 및 승객이 인지하도록 하는 이론 학습과 해당실험 결과를 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.95-104
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• 1999

자동차가 증가함에 따라 교통 안전화를 목적으로 한, 자동차 전반에 관한 연구들이 주요한 과제로 대두되고 있다. 무인화 주행을 위한 시각 시스템은 미리 알려져 있지 않은, 일반적인 도로에서 주행하기 위해서는 연속적으로 입력되는 도로정보로부터 도로정보의 모델을 생성하여 주행에 필요한 도로정보를 추출한다. 본 논문에서는 자동 항법 시스템 중에서 자동 조종에 필요한 도로정보 표지판의 추출 방법을 하프변환과 유전자 알고리즘을 이용하여 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.645-648
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• 2003

본 논문에서는 영상처리를 이용하여 온라인으로 교통표지판을 인식하는 비젼 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 넓은 두 개의 카메라, 즉 광각렌즈(wide-angle lends)와 망원렌즈(telephoto lends)를 장착하였고, 이미지처리 보드가 있는 PC로 구성되었다. 이 시스템은 색상, 밝기, 형태 둥과 같은 정보를 이용하여 광각이미지의 교통표지판을 추출한 다음, 보다 큰 이미지에서 정확한 표지판 후보영역을 추출하기 위해 망원렌즈에서 포착된 이미지를 이용하여 처리하였다. 또한 간단한 실행과정으로 빠른 인식률을 얻을 수 있었으며, 도로상에서의 실험으로 시스템의 효용성을 입증하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.699-708
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• 2021

본 논문에서는 2개의 비전 센서와 딥 러닝을 이용한 자율주행 차량의 속도제어 알고리즘을 제시하였다. 비전 센서 A로부터 제공되는 도로 속도 표지판 영상에 딥 러닝 프로그램인 텐서플로우를 이용하여 속도 표지를 인식한 후, 자동차가 인식된 속도를 따르도록 하는 자동차 속도 제어 알고리즘을 제시하였다. 동시에 비전 센서 B부터 전송되는 도로 영상을 실시간으로 분석하여 차선을 검출하고 조향 각을 계산하며 PWM 제어를 통해 전륜 차축을 제어, 차량이 차선을 추적하도록 하는 조향 각 제어 알고리즘을 개발하였다. 제안된 조향 각 및 속도 제어 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해서 파이썬 언어, 라즈베리 파이 및 Open CV를 기반으로 하는 자동차 시작품을 제작하였다. 또한, 시험 제작한 트랙에서 조향 및 속도 제어에 관한 시나리오를 검증함으로써 정확성을 확인할 수 있었다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
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• pp.47-52
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• 2005

본 논문에서는 4S-Van에 의하여 수집된 동영상으로부터 공간정보, 특히 도로 표지판을 구축하고 갱신할 수 있는 변화탐지 기술에 대하여 소개한다. 4S-Van은 차량의 위치/자세정보와 영상을 동기화하여 취득하고 이로부터 공간객체의 위치정보를 구축하는 시스템이다. 4S-Van에서 취득한 영상으로부터 표지판을 구축하고 갱신하는 작업은 수동 입력에 의한 많은 시간을 필요로 하며, 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 영상으로부터 표지판 정보를 구축 및 갱신할 때 수동 입력을 최소화하기 위한 방법을 제안하고 시스템을 구축한 결과를 제시한다. 4S-Van 데이터로부터 객체의 위치를 결정하는 사진측량기술과 영상처리기술을 결합하여 공간객체를 인식할 수 있는 기술을 제안하였으며, 새로 취득된 동영상에서 객체의 변화를 탐지함으로써 해당객체의 정보만을 새로 구축할 수 있도록 하였다. 개발된 시스템은 표지판 정보의 효율적 구축과 갱신을 지원할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권6호
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• pp.1-9
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• 2014

최근 Mobile Mapping System을 활용한 영상의 수집과 도로표지 속성정보의 자동 인식을 위한 연구가 진행되고 있다. 도로표지는 판의 규격, 글씨크기 및 배치가 다양하고 가로수 등 타 시설물의 간섭으로 인해 일정한 패턴을 찾아 정보를 추출하기 어렵다. 본 연구에서는 다양한 크기의 한글 문자가 있거나, 한글문자 주변에 심벌이 위치한 도로표지에 대해서도 국문지명을 성공적으로 검출하기 위해서는, 한글문자 템플릿에 의존하지 않는 새로운 국문지명 검출 방법이 필요하다. 그 새로운 한 방법으로서, 점진적 좌측방향으로의 블럽 투사(incremental right-to-left blob projection, IRBP)를 제시하고, 그 가능성과 개선 정도를 평가하였다. 성능 평가하기 위하여, 60개의 도로표지 영상 데이터로 기존의 한글 템플릿을 사용하는 경우와 비교하여 성능을 평가하였다. 전반적으로, IRBP 방법으로 국문지명 검출 성능을 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2007년도 GIS 공동춘계학술대회 논문집
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• pp.329-332
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• 2007

현재 2D기반 내비게이션에서는 다양한 형태로 차량에 부착한 단말기나 핸드폰을 통하여 차량 주행 안내서비스를 제공하고 있으나, 이러한 주행 안내 서비스는 대부분 2차원 평면상에서 정보만을 지원해 줄 뿐 사람의 인식과 일치하는 실감형 정보를 제공하지 못하는 한계가 있다. 또한 차량이 도로를 주행하는 과정에서 다양한 돌발 상황이 발생할 수 있는데 이에 대한 정보의 제공이나, 또는 주행안내에 필수적인 직진, 회전 등 방향 정보와 차선 변경, 교통 표지판 정보 등 필요정보를 운전자에게 가장 효율적으로 제공할 수 있는 실감형 정보 제공의 필요성이 커지고 있는 실정이다. 본 논문에서는 안내 서브시스템, 차선 인식 서브시스템, 신호등/표지판 인식 서브시스템으로부터 정보를 취득하여, 취득된 정보를 표현 서브시스템이 안내 정보를 표현할 수 있도록 정보를 제공하는 주행상태 판단 모듈의 기능을 구현 한다.

• 한국측량학회지
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• 제37권4호
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• pp.219-231
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• 2019

간판은 유형마다 간판의 규격이 정해져 있으나 실제 설치된 간판은 형태와 크기가 일정하지 않다. 또한, 간판은 간판 내부의 색상에 대한 규정이 정해져 있지 않기 때문에 다양한 색상을 갖고 있다. 간판을 인식하기 위한 방법은 도로표지판과 차량번호판을 인식하는 유사한 방법으로 생각할 수 있으나 간판의 특성으로 인해 도로표지판과 차량번호판과 유사한 방법으로 간판을 인식할 수 없는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반의 Faster R-CNN 알고리즘을 이용하여 불법 및 노후 간판의 주요 대상이 되는 판류형 간판을 인식하고 간판의 영역을 자동으로 추출하는 방법론을 제안하였다. 스마트폰 카메라를 이용하여 촬영한 간판 영상을 통해 판류형 간판을 인식하는 과정은 2가지의 순서로 나뉜다. 먼저, 다양한 유형의 간판 영상에서 판류형 간판을 인식하기 위해 딥러닝을 이용하여 간판의 유형을 인식하였으며 그 결과는 약 71%의 정확도로 나타났다. 다음으로 판류형 간판의 경계영역을 인식하기 위해 간판 영역 인식 알고리즘을 적용하였을 때 85%의 정확도로 판류형 간판의 경계영역을 인식하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.5446-5451
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• 2014

내비게이션 단말기에 사용되는 전자지도 제작이 수작업으로 이루어지고 있어 오기가 발생할 수 있기 때문에, 본 논문에서는 내비게이션 정보의 요소로 다루어지는 교통 표지판에 대한 오프라인 자동 인식에 대해 제안하였다. 컴퓨터 비전과 패턴 인식 응용 분야로 2차원 얼굴 인식 분야에 널리 활용되고 있는 주성분분석기법(PCA)과 선형판별분석기법(LDA)을 이용하여 교통표지판을 인식하고자 한다. 먼저 PCA를 이용하여 높은 차원의 2차원 이미지 데이터를 저차원의 특징 벡터영역으로 투영을 시킨다. PCA로부터 구해진 저차원의 특징 벡터를 이용하여 LDA로 분산 매트릭스들 간에 최대가 되고 하고, 분산 매트릭스 내에서는 최소가 되도록 하였다. 실제 도로 환경에서 추출된 교통 신호판의 대부분을 제안된 알고리즘에 의해서 특징 벡터를 40개 이상 사용하였을 경우 92.3%이상의 높은 인식률을 보임을 확인하였다.