• 한국도로학회논문집
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• 제10권3호
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• pp.79-86
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• 2008

차량의 동적하중이 도로상에 작용하는 위치를 계측하기 위한 원더링 계측용 사선센서의 적정 설치각도를 제안하였다. 이를 위해서 테이프스위치 센서를 이용하여 원더링 계측용 장비를 개발하였고, 개발된 장비와 실험차량을 이용하여 평가용 자료를 수집하였다. 수집자료 분석 결과, 사선센서의 설치각도가 커질수록 원더링 수집자료의 오차가 감소하였고, 이러한 오차의 감소는 통계적으로도 의미가 있는 것으로 분석되었다. 그러나 사선센서를 $30^{\circ}$ 이상으로 설치할 경우, 탠덤축의 제원상의 이유로 인해 오류자료가 수집되는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 국내 차량제원 등을 종합하여 원더링 계측용 사선센서의 적정 설치각도를 $20^{\circ}{\sim}25^{\circ}$로 제안하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권7C호
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• pp.538-543
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• 2012

주행 중 차량내의 음성인터페이스 에서 음성인식기의 성능은 가장 중요한 부분이다. 본 논문은 차량내 음성인식기의 성능 평가를 자동화하기 위한 플랫폼의 개발에 대한 것이다. 개발된 플랫폼은 주 프로그램, 중계 프로그램 데이터베이스 관리, 통계산출 모듈로 구성된다. 성능 평가에 있어 실제 차량의 주행 조건을 고려한 시뮬레이션 환경이 구축되었고, 미리 녹음된 주행 노이즈와 발화자의 목소리를 마이크를 통해 입력하여 실험하였다. 실험 결과 제안하는 플랫폼에서 얻어진 음성인식 결과의 유효성이 입증되었다. 제안한 플랫폼으로 사용자는 음성인식의 자동화와 인식결과의 효율적인 관리 및 통계산출을 함으로서 차량 음성인식기의 평가를 효과적으로 진행할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.2473-2481
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• 2013

2차로 양방향 교통류의 주요한 특징은 저속차량으로 인한 차량군과 차량추월이다. 따라서 교통류 모의실험을 이용하여 2차로 도로 교통류의 미시적 분석하기 위해서는 차량군의 행태와 더불어 대항차로를 이용한 추월 행태를 동시에 구현하는 차량모형의 개발이 필수적이다. 이에 따라 국내에서는 이산적 시공간을 기반으로 2차로 양방향 교통류 모형이 소개 되었다(윤병조, 2011). 그러나 선행연구는 임계밀도 이하의 안정 교통류 상태에서 차량추월 행태의 설명력이 우수한 반면, 불안정 교통류상태에서 차량추월의 행태를 설명하기에는 단점을 가지고 있었다. 따라서 본 연구에서는 선행연구를 기반으로 불안정 교통류 상태에서 보다 현실적으로 차량추월을 구현하는 모형을 수정/개발하였다. 개발된 모형의 평가를 위하여 모의실험을 수행한 결과, 차량추종모형은 교통류의 미시적 특성중 하나인 가다서다(Stop-and-go) 현상을 설명하면서 거시적 교통류 관계를 효과적으로 구현 하였으며, 추월모형은 대향방향 교통류와 차량추월 확률변수의 조건에 따라 불안정 교통류상태에서도 합리적으로 차량추월을 설명하였다. 따라서 본 논문에서 제시된 차량모형은 보다 더 현실적으로 2차로 도로 교통류의 분석에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제20권6호
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• pp.115-128
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• 2002

고속도로 합류부는 본선과 유입램프가 만나는 부분으로 유입교통에 의한 교통량의 증가로 빈번히 고속도로 상류부 혼잡의 원인이 되어 고속도로 운영관리에 있어 중요한 관심을 요구한다. 근래에 들어 이러한 합류부 교통류의 분석을 위하여 운전자의 다양한 운행행태를 고려하는 모의실험모형이 적용되어왔다. 그러나 현존하는 모의실험모형은 운전자의 운행행태가 주어진 교통상황에 따라 능동적으로 변하지 않아 상황에 따라 변하는 복잡한 합류부에서의 운전자 간격수락행태를 현실적으로 모사함에 문제가 있다. 본 연구에서 수행한 현장자료 분석을 통하여 진입차량의 간격수락행태는 정규분포를 따르며 '가속차로 상의 주행위치' 대 '가속차로 길이'의 비율에 의해 영향을 받아 그러한 정규분포의 평균과 분산이 변화하는 것으로 도출되었으며, 합류 운전자는 본선 주행 전방차량과의 간격보다 후방 차량과간의 간격에 더 많은 영향을 받는 것으로 도출되었다. 본 논문은 모의실험 전산모형으로의 적용을 위하여 현장자료를 토대로 개발된 새로운 합류 차량 간격 수락 행태 모형을 제시한다. 제시된 간격수락모형을 사용하여 수행된 모의실험 결과와 현장자료를 비교한 결과 합류 시(1)본선 밀도수준별 가속 차로에서 본선으로의 차로 변경 위치분포, (2)합류 시 본선 후방차량과의 간격분포, (3)본선 후방차량과의 상대속도가 95% 신뢰수준에서 현장자료(모형개발에 사용되지 않은 자료)와 통계적으로 동일한 것으로 분석되었다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권5호
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• pp.136-146
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• 2015

차량 인식을 기반으로 하는 능동 제어는 지능형 자동차의 구현에 필요한 핵심 기술이며. 차폐 영역(occlusion)이 빈번하게 발생하는 도심에서 차량을 인식하기 위하여 차량의 부분적인 모습만으로도 차량을 인식할 수 있는 부분 기반 차량 표현이 필요하다. 본 논문에서는 지역적인 특징을 기저벡터로 사용하는 비음수 텐서 분해(non-negative tensor factorization, NTF)를 이용하여 차량을 표현하고, NTF 분해 계수를 특징으로 차량 인식률을 검증하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 기존의 비음수 행렬 분해를 사용한 경우에 비하여 보다 직관적인 부분 표현이 가능하며, 도심 영상에서도 보다 강건하게 차량을 인식함을 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권11호
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• pp.1496-1504
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• 2004

본 논문에서는 도로상에 운행중인 차량에 장착되어진 정방향 카메라로 획득한 스테레오 연속영상으로부터 추적대상 차량을 검출하고 추적중인 차량과의 거리를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 차량의 검출은 차선의 인식을 이용하여 도로 영역을 추출하고, 추출된 도로영역에서 차량의 특징 검색을 수행한다. 추적중인 차량과의 거리는 스테레오영상으로부터 TSS(three step search) 코릴로그램 정합 방법을 이용하여 추정된다. 제안된 방법은 컴퓨터 모의실험을 통하여 움직이는 카메라로부터 획득된 영상에서 추적하고자 하는 차량을 분리하고 정합하여 추적됨을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.352-357
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• 2006

매년 도로와 주차공간의 확장보다 차량의 수가 빠르게 증가하여 그에 따라 불법 주차 관리의 어려움이 증가하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 지능형 주차 관리 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 획득된 차량 영상에서 수직 에지의 특징을 이용하여 번호판 영역과 개별 코드를 추출하고, 추출된 개별 코드를 퍼지 신경망 알고리즘을 제안하여 학습 및 인식한다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 검출하기 위해 프리윗 마스크를 적용하여 수직 에지를 찾고, 차량 번호판의 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후에 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역은 반복 이진화방법을 적용하여 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 수직 분포도와 수평 분포도를 이용하여 번호판의 개별 코드를 추출한다 추출된 개별 코드는 제안된 퍼지 신경망 알고리즘을 적용하여 인식한다. 제안된 퍼지 신경망은 입력층과 중간층간의 학습 구조로는 FCM 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 제안된 방법의 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 차량 영상 150장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적이고 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.556-559
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• 2021

해당 연구는 Insta evo 360° 카메라로 촬영한 Equirectangular 형태의 영상을 활용하여 보행자에게 위험한 차량을 구분한 후 실시간적으로 차량 접근 알림을 주는 시스템에 관한 연구이다. 360° 영상 속 위험 차량 탐지와 추적을 위해 파노라마와 일반도로 이미지 데이터 세트로 전이학습 된 You Look Only Once v5 (YOLOv5), 객체 추적 알고리즘 Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric (DeepSORT), 그리고 실험을 통해 개발한 비 위험 차량 필터링 알고리즘을 활용한다. Insta evo 360° 카메라를 머리 위에 얹어 촬영한 영상을 개발한 최종 시스템에 적용한 결과, 약 90% 정확도로 영상에서 비 위험 차량과 위험 차량을 구분할 수 있고, 위험 차량의 경우 차량의 방향을 시각적으로 알려줄 수 있다. 본 연구를 바탕으로 보행자 시야각 외부의 위험 차량에 대한 경고 알림을 주어 보행자 교통사고 발생 가능성을 줄이고, 전방위를 볼 수 있는 360° 카메라의 활용 분야가 보행 안전 시스템뿐만 아니라 더 다양해질 것으로 기대한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제40권7호
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• pp.582-589
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• 2012

본 논문은 무인 항공기에서 지상의 차량을 촬영하여 차종을 인식하기 위한 알고리즘의 개발에 대해 논하고 있다. NCC(Normalized Cross-Correlation) 방법을 이용하여 영상에서 목표물의 기하학적인 정보를 정합하도록 하였고, 실제 비행영상을 통해 획득한 템플릿 이미지와 위성 지도를 통해 획득한 템플릿 이미지를 이용하여 영상의 정합을 수행하였다. 실내 기반 실험을 통해 정합 가능성을 평가하였으며, 위성 지도를 이용한 모의실험을 통해 NCC 알고리즘을 이용하여 차량의 종류를 식별할 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 실제 비행 실험을 통해 획득한 영상을 통해 동일한 차량을 전체 영상에서 정합하는 실험을 수행하였다. 비행 실험 결과 승용차의 위치가 정확하게 탐지되었으며, 정합 결과 0.6점이상의 유사도가 나타남을 확인할 수 있었다. 또한 유사한 색상을 지닌 트럭은 정합하지 않음으로서 이종 차량의 구분이 가능함을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제27권5호
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• pp.63-74
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• 2009

본 연구에서는 실시간 주행환경에서 전방의 위험상황에 대해 운전자가 효과적으로 반응 할 수 있는 교통안전 경고정보 컨텐츠 도출을 위한 연구를 수행하였다. 차내 단말기를 통해 제공되는 경고정보 유형에 따른 운전자 반응특성을 분석하였다. 운전자 반응특성자료를 수집하기 위하여 DGPS를 장착한 실험차량을 이용하여 개별차량 주행궤적을 수집하여 속도 및 가감속도를 산출하였다. 차내 경고정보 유형은 사고위험성과 직접적인 연관이 있는 긴급영향권과 긴급영향권에 진입하는 차량에게 위험발생의 사전정보를 제공하기 위한 일반영향권으로 분류하였다. 컨텐츠는 시각적 정보인 Text, 이미지와 청각적 정보인 경고음, 그리고 음성 메시지를 고려하여 다양한 시나리오를 제작하여 현장실험에 활용하였다. 분석 결과 긴급영향권에서는 음성+이미지+text와 경고음+text로 구성된 경고정보를 제공하는 것이 가장 효과적인 것으로 분석되었으며, 일반영향권에서는 경고음+음성+이미지+text로 구성된 경고정보를 제공하는 것이 가장 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 향후 운전자의 반응특성을 고려한 보다 효과적인 실시간 경고정보를 설계하기 위한 유용한 정보로 활용 될 것으로 기대된다.