본 연구에서는 컴퓨팅 자원이 제한된 환경에서도 효율적으로 동작 가능한 머신비전 기반의 보행자 신호 검출 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 제한된 자원에서도 높은 효율성을 발휘하며, 주변 조명 등의 영향을 최소화하기 위해 HSV 색공간 기반의 영상처리, 이진화, 모폴로지 연산, 라벨링 등의 단계를 순차적으로 적용하여 빛 번짐과 같은 현상에 대응할 수 있도록 설계되었다. 특히, 이 알고리즘은 비교적 단순한 형태로 구성되어 임베디드 시스템 환경에서 부담 없이 동작할 수 있도록 고려되었다. 이를 통해 낮은 컴퓨팅 자원을 보유한 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있는 구조를 갖췄다. 또한, 제안된 보행등은 보행신호 검출 기능뿐만 아니라 IoT 기능을 탑재하여 무선으로 웹서버와 연동되는 기능을 갖췄다. 이에 따라 보행등 설치자 및 제어권자들은 웹 서버를 통해 신호등의 상태를 모니터링하고 제어할 수 있는 편의성을 제공받을 수 있다. 더불어, 50W급 LED 보행등을 효과적으로 제어할 수 있는 구현이 완료되었다. 이러한 제안된 시스템은 자원 제한 환경에서의 신속하고 효율적인 보행자 신호 검출 및 제어 시스템으로, 실제 도로 환경에서의 적용 가능성을 고려하고 있다. 이를 통해 보다 안전하고 지능적인 도로 교통 시스템의 구축에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문은 보행중인 시각장애인에 장착된 카메라로부터 획득한 영상에서 보도와 차도 영역을 구분하기 위한 영역분할 기법과 질감 특징추출 기법에 대해 제안한다. 영상내의 허프 변환을 이용한 라인검출을 통해 도로 경계선을 검출하고, 분할된 영역을 원근에 따라 3 레벨로 구분하여 질감 특징성분을 추출함으로써 보도와 차도영역을 분리한다. 보도블럭이 가지는 복잡하고 다양한 특성의 패턴과 차도의 균일한 질감을 가진 영역의 특성을 비교하기 위하여 회전에 강건한 LBP, GLCM 질감 특징성분들을 이용함으로써 두 영역을 구분하였다. 제안된 방법은 낮과 밤 영상에 대해 실험한 결과 조도의 변화에 강건하게 영역을 분리할 수 있었고, 또한 보행자와 장애물이 많은 영상에서도 회전이나 폐색에 관계없이 영역 분리가 가능함을 검증하였다.
본 논문에서는 자동차용 컴퓨터 비전 알고리즘을 고속으로 처리하기 위해 VLIW 보조프로세서를 설계하였다. VLIW 보조프로세서는 8단 파이프라인 구조로 1개의 사이클에 4개의 명령을 처리할 수 있으며, 보행자 인식을 위한 36개의 정수 및 부동 소수점 명령어 집합을 갖고 있다. 프로세서는 45nm CMOS 공정에서 최대 동작 속도는 300-MHz이며 약 210,900 게이트로 구성되며 예상 연산 성능은 1.2 GOPS 이다. VPE와 8개의 VLIW 코어로 구성된 비전 프로세서 시스템은 25~29 FPS의 보행자 검출 성능을 가진다. VLIW 보조 프로세서는 높은 검출 속도와 호스트 프로세서와 느슨한 결합 특성으로 다양한 비전 분야에 응용 가능하다.
보행자 탐지를 위해 많은 알고리즘들이 제안되었고 그 중 HOG 알고리즘은 가장 좋은 성능을 보이는 알고리즘으로 알려져 있다. 하지만 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 알고리즘은 연산량이 많아 계산 속도가 느려 실시간 시스템에 적용하기는 힘들다. 본 논문은 HOG 알고리즘으로 얻어진 특징 벡터를 이용해 보행자를 인식하는 방법의 속도 개선에 대하여 연구하였다. 기존 HOG 알고리즘에서 계산량이 많은 곳이 어느 부분인지 분석하고, 그 중 기울기와 방향을 계산하는 부분의 근사화를 통해 계산 속도를 높이는 방법을 제안한다.
교통 신호등은 운전자 혹은 보행자들의 뚜렷한 시인성 확보를 위해 가능한 주위 배경과 구분되는 색상, 모양, 질감 등으로 구성하여 설치되어 있는 특징을 가지고 있다. 결국 기존 교통 신호등 검출 연구들에서는 대부분 교통 신호등의 색상과 모양을 기반으로 한 검출 연구가 주류를 이루고 있는 것이 사실이다. 하지만, 외부 날씨, 복잡한 시내, 다른 물체와의 겹침 등의 문제로 인해 색상 및 모양 기반의 교통 신호등, motion blur, 검출 오류가 증가 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 입력 영상에서 색상정보를 배제하고 motion blur나 밝기 변화에 덜 민감하고 먼 거리에서도 뛰어난 시인성을 가진 spot light 검출을 통해 입력 영상에서 가장 밝은 교통표지판 후보 영역들을 검출한다. 그리고 교통 신호등의 특징인 가능한 원형을 유지하고 있으며 원형 외부 색상과 내부 색상이 현저하게 두드러지는 영역을 maximally stable extremal regions (MSER) 알고리즘을 사용하여 입력 영상에서 후보 영역을 선택한다. 마지막으로, 검출된 영역들에서 교통 신호등 영역을 검출하기 위해 템플릿 매칭 방법을 적용한다. 제안한 방법을 도로 상에서 실험한 결과, 평균 94% 이상의 검출율을 제시하였고, 특히 야간 시간대에 검출율이 비교적 높게 제시되었다.
본 논문에서는 터널 내 환경에서 2차 사고의 위험성이 되는 정지차량, 보행자와 같은 유고상황 검출 시스템의 안전성을 확보하고 효율성을 증대시킬 수 있도록 하기위해 차선검출알고리즘에 기반하여 카메라 이동을 조기에 감지하는 방법을 제시한다. 제안하는 알고리즘은 다른 컬러변환 및 복잡한 계산량 증가 없이 입력되는 RGB 컬러 정보의 실험적 분석을 통하여 효과적으로 차선을 검출함으로써 카메라 이동을 감지한다. 제안하는 알고리즘은 직선을 찾는 알고리즘에 비해 수행시간을 단축시킬 수 있으며 실시간 처리에 용이함을 알 수 있으며 운전보조안전시스템에서 활용 가능함을 알 수 있다.
본 논문에서는 신체의 노화로 인해 보행활동이 제한되는 고령자가 사용하는 전동형 보행보조시스템의 조작 편리성 향상을 위해 기존의 조작 기법인 보행의지 기법과 융합이 가능한 보행상태 기법을 제안한다. 이것은 사용자가 핸들바를 파지하고 있는지 여부를 파악하고 그에 따라 사용자의 보행의지를 판별하는 단순 트리거 신호로 사용한다. 또한 보행의지 파악을 위한 사용자의 보행상태 확인은 레이저 거리 측정 장치를 사용하여 검출된 사용자의 선속도와 회전각속도를 보행보조시스템 중심의 선속도와 회전각속도로 사용한다. 이를 위해 사용자의 양측 다리 중심점을 추정하여 가상의 인체중심점 검출 기법을 제안한다. 실험은 보행자의 선속도 및 회전각속도와 보행 보조시스템 중심의 선속도 및 회전각속도를 비교 분석하는 실험을 진행하였다. 실험 결과, 사용자와 보행보조시스템 중심 간에 선속도와 회전각속도의 오차율은 각각 1%와 2.77%로 나타냈으며, 이는 사용자의 선속도와 회전각 속도를 보행보조시스템의 양측구동기, 속도산출기에 적용이 가능한 것으로 확인했다. 이를 통해 본 논문에서 제안하는 보행의지 기법과 보행상태 기법을 융합한다면 사용자가 보행보조시스템에 끌려가는 현상과 조작 미숙으로 인한 오작동 등이 예방 가능할 것으로 확인되었다.
이 논문은 노인 및 장애인의 활동을 보조하기 위한 보행보조 로봇의 핵심 기술인 사용자의 진행하고자 하는 방향과 속도를 검출하는 보행의지 파악시스템 구현을 하고자 한다. 최근에 노인인구의 증가로 인해 노인 및 장애인을 위한 보행 보조기에 대한 관심이 증가되고 있다. 그러나 대부분의 경우 동력이 없는 시스템으로 경사 등의 공간에서 취약성을 가지고 있다. 이에 동력형 보행보조기에 대만 관심이 증가되고 있으나, 대부분의 경우 보행보조기 조종이 여의치 않다. 이에 본 논문에서는 사용자의 보행의지를 파악할 수 있는 시스템을 도입하고 이를 기초로 보행자의 안정적인 구동을 수행할 수 있도록 하였다. 사용자의 의지력은 FSR 센서를 이용하여 파악하고, 이를 기초로 사용자가 이동하고자 하는 이동 방향과 이동속도 데이터를 기초로 보행보조기의 차량 속도와 방향에 대해 구동 바퀴의 차동구동을 통해 사용자의 의지에 맞춰 구동할 수 있도록 하였다. 이를 통해 사용자의 이동하려는 의지에 대해 안정적으로 차량을 이동시킬 수 있도록 보행 시스템을 구축하였다. 또한 사용자자의 힘에 대한 속도 및 방향 매핑 기법을 개발하여 보행의지의 정확성을 높였다.
안전한 자율주행을 위하여 차량 센서에만 의존하는 Stand-alone 방식의 한계를 극복하기 위한 방법으로, 노변의 인프라와 자율주행차간 정보를 교환하는 '자율협력주행' 방식의 기술 개발이 이루어지고 있다. 이 과정에서 협력의 대상이 되는 동적정보는 통신 데이터 손실 측면의 평가방법이 일반적이지만, 정보로서 역할 중심의 평가방법이 필요하다. 본 연구에서는 자율협력주행에서 동적정보 서비스 역할의 적정성을 평가하기 위하여 역할 기반 평가방법을 제안하였다. 평가 척도로 검출률, 검출 소요시간, LDM 처리시간을 제안하였고, 평가방법론을 검증하기 위하여 실제 도로에서 보행자 정보를 대상으로 실증 실험을 시행하였다. 실험 결과로는 검출률 99%, 소요시간 200ms/건, 처리시간 19ms/건을 얻었다. 향후 제안된 동적정보 서비스 평가 방법이 관련 정보제공 서비스의 평가에 활용되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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