• 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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.71-72
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• 2019

본 논문에서는 계층구조 합성곱 신경망 기반의 고해상도 동영상 프레임 고속 보간 방법을 제안한다. 기존의 고해상도 동영상 프레임 보간 방법은 시간 해상도와 공간 해상도를 분리하여 보간 하기 때문에, 예측된 보간 프레임이 블러(blur) 열화를 갖는 문제를 보인다. 제안하는 방법에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 계층구조 합성곱 신경망 기반의 보간 방법을 이용한다. 제안하는 계층구조 합성곱 신경망은 우선 저해상도의 광학 흐름 추정지도를 생성하고 이를 고해상도로 복원하여 프레임 보간을 수행한다. 이때, 저해상도 광학 흐름 지도를 추정할 때 사용된 특징 정보들을 활용하여 고품질의 고해상도 광학 흐름 지도를 추정한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 고해상도 프레임을 고속으로 보간하며, 동시에 블러 열화에 대한 성능 향상을 가짐을 보였다.

• 지적과 국토정보
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• 제44권1호
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• pp.127-138
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• 2014

수치지도의 도로 데이터를 효율적으로 갱신하기 위해서는 최신 갱신된 지도자료로부터 갱신된 정보만을 추출하여 반영하는 것이 효율적이다. 본 연구에서는 갱신 대상이 되는 네트워크 데이터와 갱신 참조 데이터를 중첩한 후 네트워크 매칭기법을 적용하여 갱신 대상 객체를 탐색한 후, 해당 대상 객체의 갱신 케이스를 분류하고 케이스에 따라 갱신하는 일련의 프로세스를 개발, 적용하고자 하였다. 이를 위해 수치지형도 도로중심선 데이터를 갱신 대상으로 하고 도로중심선 전자지도의 도로구간 데이터를 갱신 참조 데이터로 하여 버퍼 기반 네트워크 매칭 기법을 적용한 후, 각 객체의 중첩길이비를 계산하여 매칭 및 갱신 케이스에 따라 객체그룹을 분류하였으며 분류된 객체그룹에 갱신 프로세스를 적용하여 갱신된 수치지형도 도로중심선 데이터를 도출하였다. 적용 결과, 이종의 데이터로부터 갱신정보를 추출하여 도로 네트워크 데이터의 갱신과정에 이를 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권11호
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• pp.123-132
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• 1998

본 논문은 위성 탑재 합성개구 레이더 영상에서 중요한 지리적 특징점인 도로를 검출하는 기법을 제시한다. 도로에 대한 모델로서 snake를 사용하였고, 이 snake의 외부 에너지를 도로의 특성에 맞도록 새롭게 정의 하였다. 레이더 영상만을 사용할 경우 도로를 검출하는 것이 매우 어려우므로 다른 정보가 필요하다. 우리는 디지털 지도를 이용하여 snake의 위치와 형태를 초기화하는데 사용하였다. 레이더 영상에 나타나는 도로의 지리적 위치는 지형부호화(geocoding)를 통해서 대략적으로만 알 수 있고, 보통의 디지털 지도는 정확도가 낮아서 두 데이터 사이에는 큰 오차가 존재한다. 초기 매칭(matching) 과정을 통하여 이 오차를 매우 줄이고, 디지털 지도에서 추출한 도로를 이용하여 snake의 형태를 초기화한 후 에너지를 최소화함으로써 도로를 검출한다. 도로 검출시에 나타나는 대표적이 두 가지 문제점을 제시하고 이 문제점을 완화시키는 방법을 제안하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.84-99
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• 2021

마이크로 모빌리티 시장 규모가 성장함에 따라 오르막길 정보를 포함한 경로 안내에 대한 수요가 증가하고 있다. 전동모터에 따라 등판 각도가 다르므로 임계치 기준별 오르막길 정보구축이 필요하다. 도로의 선형정보는 주행의 안전성과 쾌적성을 좌우하는 매우 중요한 요소임에도 전자지도에 종단 경사도에 대한 정보는 부재하다. 자율주행차 시대를 대비하여 구축 중인 정밀도로지도는 기존 국가표준 노드링크와는 달리 고도정보를 추가 생성하였으나 일부 구간에만 고도정보가 있고 도로의 종단경사를 생성할 수 있는 정보는 여전히 부족한 실정이다. 이 연구에서는 현재 활용할 수 있는 데이터를 이용하여 도로의 종단 경사도를 산출하는 방안으로 국내 수치표고모델의 고도정보를 도로의 링크 정보와 매칭하는 방법을 제시하였다. 서울시 표준링크를 기준으로 4m 단위의 고도를 생성한 후 단위 거리당 개별 경사도를 산출하였다. 이를 활용하여 도로 링크 별로 대표 경사도를 부여한 후 마이크로 모빌리티가 운행할 수 없는 도로와 폭설시 노면이 미끄러워 운행할 수 없는 도로를 선정하였다. 또한, 도로 기반정보로 활용하는 수치표고모델의 한계점과 이슈를 설명하여 실제 활용 시 주의할 사항들을 기술하였다. 향후에는 본 연구의 결과를 바탕으로 기존에 부재했던 도로의 종단 경사 정보를 활용하여 다양한 융합 분석을 할 수 있기를 기대한다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1999년도 제36회 학술발표회논문집
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• pp.501-506
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• 1999

차량 항법 장치의 인간-기계 인터페이스의 중요한 구성요소인 전자지도에서 운전자가 경로를 선택하고 자신의 현 위치를 파악하는데 중요한 역할을 하는 랜드마크는 현재 표준화나 인간 공학적인 요소가 고려된 설계가 이뤄지지 않고 있는 실정이며 개발 회사마다 각기 독립적인 개발이나 종이 지도의 제작 표준에 의해 제작되고 있다. 이는 운전자에게 일관성 및 양립성의 결여 및 안전에 대한 문제 발생의 가능성을 내포하고 있으며, 운전자와 도로의 안전에 직결되는 중요한 문제이다. 이에 본 연구는 운전자가 편하고 빠르게 랜드마크를 인지할 수 있게 디자인 속성 조합을 도출하여 상용화된 전자지도와의 비교를 통하여 속성 각 수준별 조합의 인지능력 평가와 그 결과를 분석해 랜드마크 제작의 가이드라인으로 제시한다. 분석결과는 랜드마크의 속성은 색, 그래픽 차원, 형태, 중복 명명, 복수 색 사용, 외곽선 사용시가 가장 최적 속성 조합으로 나타났다.

• Spatial Information Research
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• 제2권2호
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• pp.189-196
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• 1994

적응성 평활화필터(Adaptive smoothing filter)는 화상 처리용 필터의 하나로 화소들간의 밝기(intensity)차이가 많이 나는 곳은 그대로 보존시켜주고 차이가 많이 나지 않는곳은 평균을 내주는 필터이다. 일반적으로 도시지역 지도에서의 영역구분은 한정된 갯수의 색깔로 구분되어있기때문에 컴퓨터로 기존의 지돌르 입력하여 전자지도를 구성할 경우 필요한 색은 몇 가지고 제한된다. 인간이 기존의 인쇄된 지도를 인식할 때는 어느 한 영역의 색이 한 가지로 같다고 느끼지만 자세히 그 지도를 들여다 보면 한 가지 영역도 한가지 색이 아니라 요동하고 있음을 알 수 있다. 컴퓨터가 지도를 인식할 때는 하나의 영역이라도 이러한 미묘한 색의 차이를 인식하기 때문에 인간처럼 한 가지 색으로 인식하지 못 하고 색의 요동이 있는 것으로 인식한다. 이 때 적응성 평활화 필터를 통과시켜주면 같은 영역내에서의 요동을 감소시켜 같은 색으로 만들어 줄 수 있다. 본 논문에서는 기존의 도시지역 지도를 컴퓨터로 입력한 화상을 색분해 한 뒤 적응성 평활화 필터를 적용하여 지도상의 도로, 주거 지역등의 정보 추출을 단색깔로 구분해 내기가 수월해짐을 고찰하였으며, 이러한 방법은 앞으로 GIS의 도시지역 데이타 베이스 구축에 그 활용성이 기대된다.

• 지적과 국토정보
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• 제51권1호
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• pp.39-51
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• 2021

최근 자율주행에서 도로, 차로, 교차로, 도로 표지, 도로 시설물 등을 효과적으로 표현하기 위한 표준화된 정밀도로지도의 데이터 모델링과 더불어 실질적인 적용을 위한 관심이 크게 증가하고 있다. 현재 ISO 22726-1, ISO 14296, HERE HD Live map, NDS open lane model, OpenDRIVE, NGII HD map 등의 다양한 국제 표준 또는 산업계 표준 모델들이 활용되고 있으나, 이들 간의 모델링 방식에서 큰 차이가 존재하여 다양한 표준의 정밀도로지도를 융합하여 활용하는데 많은 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 자율주행에서 다양한 정밀도로지도 표준 모델들의 효율적인 융합 활용을 지원하기 위하여 정밀도로지도 모델 간의 변환 방안을 제안하고자 한다. 구체적으로, 국내에서 접근이 용이한 국토지리정보원 정밀도로지도 모델과 산업계에서 활발히 이용되고 있는 OpenDRIVE 모델 간의 변환 방안을 제안하고자 한다. 제안된 방안은 NGII HD map의 각 레이어와 OpenDRIVE의 객체 간 단순 변환을 수행하는 방안, OpenDRIVE에 신규 객체를 생성하는 방안, 그리고 선형 변환 및 데이터 융합을 이용하여 NGII HD map 데이터를 OpenDRIVE 객체로 변환하는 방안으로 구성된다. 끝으로 NGII HD map에서 OpenDRIVE로 변환된 결과 데이터에 대하여 Carla 시뮬레이터를 이용한 가시화를 통하여 검증을 수행하였다. 이러한 NGII HD map 모델의 변환 방안은 향후 자율주행에서 NGII HD map의 활용도를 높이는데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1999년도 추계학술대회 및 정기총회 : 정보통신기술의 활용과 21세기 전자상거래
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• pp.165-165
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• 1999

• 전자통신동향분석
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• 제32권4호
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• pp.40-47
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• 2017

자율주행 맵은 도로의 주행환경 정보(차로, 도로 마크, 신호등의 위치 등)와 시간에 따라 변화하는 동적 주행환경 정보(장애물 출현, 일시적인 통행제한, 긴급한 도로 복구, 교차로 교통혼잡 등)로 구성된다. 자율주행 맵 생성 및 갱신 기술은 차로 구분선이나, 도로 교통과 관련된 실시간 갱신 주기 측면에서 더욱 세밀하고, 정확한 위치 정보가 요구되며, 또한, 최신성을 유지하는 기능을 가진다. 이러한 고정밀 지도의 세밀함과 정확성, 최신성은 자율주행 서비스를 위해 요구되는 필수적인 요소이다. 클라우드와 연계하여 생성되는 자율주행 맵은 차량 운행 시 수집되는 정보를 클라우드에 축적하여 가공함으로써, 시간과 인력 투입을 통해 데이터를 취득하고 지도를 구축하는 면에서 작업 품을 효과적으로 개선하는 데 도움이 된다. 유지와 보수 측면에서는 정기적으로 또는 신속하게 갱신하여 최신의 정보를 유지하는 장점이 있다. 본고에서는 자율주행 맵을 생성하고 갱신하는 클라우드 연계 플랫폼과 연구 결과 일부를 소개한다.