• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.623-628
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• 2015

본 논문에서는 자전거 사고를 방지하기 위한 어플리케이션을 구현하였으며, 이를 위해 도플러 레이더 센서를 이용하였다. 도플러 레이더 센서는 접근하는 위험 물체를 감지하며, 어플리케이션은 위험 판단 알고리즘을 통해 사용자에게 경고 알람 서비스를 제공한다. 위험 판단 알고리즘은 감지한 전방 물체의 접근 상태와 도플러 주파수를 이용한 상대 속도를 비교하여 위험 상황을 판단한다. 또한 사고가 발생할 경우 설정된 연락처로 SMS를 발송하여 사용자의 위급 상황을 전달한다. 실험 결과 정상적으로 접근 상태와 속도를 파악하여 위험 판단을 내렸으며, 사고 발생이라 가정했을 시 설정된 연락처로 SMS 발송하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.173-184
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• 2018

프로브 차량을 이용한 이동식 교통정보수집체계가 확산되면서, 기존 소통정보 이외에 차량 내 센서를 이용한 포트홀, 낙하물, 노면결빙과 같은 도로위험정보 수집이 가능해지고 있다. 본 연구는 다수의 프로브 차량이 GPS 좌표 기반으로 도로위험정보와 같은 이벤트를 검지했을 때 시간 공간적으로 통합하여 실시간으로 처리하는 복합처리 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘의 핵심기능은 특정 지점에 발생된 도로위험정보를 (1)다수의 프로브가 서로 다른 GPS 좌표로 검지한 결과로 부터 동일지점인지 여부를 판단하고, (2)그 지점을 국가표준노드링크 상에 특정하여 이벤트 데이터를 생성하며, (3)생성된 이벤트 데이터가 유효한지 지속적으로 판단하고, (4)도로위험상황이 종료되었을 때 이벤트를 종료시키는 것이다. 이를 위해 프로브 차량이 수집한 도로위험정보를 실시간으로 처리하여 조건부 확률을 지속적으로 갱신하는 과정을 통해 이벤트의 유효성을 판단하고 종료할 수 있도록 개발하였고, 시뮬레이션을 통해 알고리즘의 적용가능성을 검증하였다. 개발된 복합처리 알고리즘은 향후 C-ITS 및 자율주행자동차 등 프로브 기반의 교통정보 수집 및 이벤트 정보 처리에 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5D호
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• pp.627-638
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• 2008

현재까지, 다양한 위험요소를 내포하고 있는 도로 곡선부의 위험도를 교통안전 측면에서 합리적이고 정량적으로 판단하는 기준이 부재한 실정이다. 이에 본 연구에서는, 지방부 2차로 도로를 대상으로, 곡선부 사고요인을 기하구조, 시선유도시설, 속도 및 운전자 사고요인으로 분류하여, 곡선부 사고와의 상관관계 분석을 실시하고, 곡선부 사고와 밀접한 관련이 있는 주요 곡선부 사고요인을 파악하여, 곡선부 위험도 판정척도를 제시하였으며, 곡선부 위험도 판정척도를 이용하여, 곡선부 위험도 판정 알고리즘을 개발하였다. 또한, 실무활용에 용이하게 하기 위하여 Worksheet을 제시하였다. 본 연구에서 개발된 곡선부 위험도 판정척도 및 알고리즘을 이용하여, 도로 곡선부 설계시 곡선부 사고요인을 사전에 파악할 수 있으며, 기존도로 개선사업 수행 시 사업우선순위 선정에도 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권6호
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• pp.149-161
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• 2009

차량의 전자제어 시스템은 운전자의 안전을 확보하려는 법률적, 사회적 요구에 발맞추어 빠르게 발달하고 있으며, 하드웨어의 가격하락과 센서 및 프로세서의 고성능화에 따라 레이더, 카메라, 레이저와 같은 다양한 센서를 적용한 다양한 운전자 지원 시스템 (Driver Assistance System)이 실용화되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCD 카메라로부터 취득되는 영상을 이용하여 실험차량의 주행 차선 및 주변에 위치하거나 접근하는 차량을 인식할 수 있는 프로그램을 개발하였으며, 선행 연구에서 개발된 위험운전 판단 알고리즘과 통합하여 위험운전에 대한 원인 및 결과를 분석 할 수 있는 Vision 시스템 기반 위험운전 분석 프로그램을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 위험운전 분석 프로그램은 위험운전판단 알고리즘의 판단변수인 차량 거동 데이터와 차선 및 차량인식 프로그램에서 획득된 정보와 융합하여 위험운전 행위의 원인 및 결과를 효과적으로 분석할 수 있을 것으로 판단된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.98-105
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• 2007

본 논문은 주행 차량의 차선 변경 시, 위험 여부를 판단하는 방법을 제안하고 시스템을 구현한다. 차선 변경의 위험 여부를 판단하기 위해서 첫째, 변경하고자 하는 차선에 관심 영역(ROI)을 설정해야 하고 둘째, 변경할 차선으로 자차가 이동할 때 자차에 위험이 될 차량을 정확하게 추출해야 하며 셋째, 추출된 차량의 방향과 상대 속도, 상대 거리를 계산하여 운전자에게 위험 경보를 울릴지에 대한 여부를 판단해야 한다. ROI를 설정하기 위해서 영역의 한 축이 되는 차선을 잡고 이를 기준으로 영역을 확장시켰는데 좌표 변환 기법을 이용하여 정확성을 높였다. 변경 차선의 정확한 차량 추출을 위하여 적응 배경화면 갱신 모델 기법과 주행 도로의 특징을 이용한 영상의 영상 분할 방법을 이용하였다. 위험 차량으로 추출된 물체는 자차(自車)와의 상대거리, 상대 속도를 계산하고 픽셀 좌표 이동을 일정시간 평균을 내어 방향을 알아내어 위험으로 판단 시 경보를 울리도록 하였다. 제안한 알고리즘은 영역을 최소화하고 도로와 차량의 특징을 이용함으로써 정확도를 높이고 계산량을 줄여 빠른 연산을 요구하는 주행 차량의 영상에서 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권6호
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• pp.5-12
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• 2023

산사태 위험 지역을 사전에 조사하여 설정하는 것은 다수의 피해를 줄이기 위해 필요하다. 해당 연구의 목적은 machine learning 기법 중 분류 알고리즘을 활용하여 대상 지반의 안전율 분류를 수행할 수 있는 방법론을 제시하는 것이다. 산사태 위험 지역은 high risk area(HRA) 모델을 적용하였으며, 8개의 지반공학 물성치를 통해 위험 지역을 판단하였다. 분류 알고리즘은 decision tree(DT), K-Nearest Neighbor(KNN), logistic regression(LR) 그리고 random forest(RF)의 4가지가 활용 되었으며, 안전율 1.2~2.0 범위에 8가지 지반공학 물성치의 분류 정확도를 계산하였다. 정확도는 안전율이 1.2~1.7 범위에서 신뢰성 높게 나타났지만, 그 외 범위인 1.8~2.0 사이에서는 상대적으로 낮은 정확도를 보였다. 이를 극복하기 위하여 synthetic minority over-sampling technique(SMOTE) 알고리즘을 적용하여 데이터 개수를 증폭하였으며, 증폭한 데이터를 통해 분류 알고리즘을 적용하면 안전율 1.8~2.0 범위에서 정확도가 평균적으로 약 250% 증가한 것으로 나타났다. 해당 연구 결과는 SMOTE 알고리즘이 데이터 개수를 향상시켜 분류 알고리즘의 정확도가 개선된 것을 보여주며, 타 분야에도 정확도 향상에 적용 가능하다고 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.504-514
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• 2009

최근 문화재나 시설물 관리를 위한 화재 감시 응용 시스템에 대한 요구가 증대되고 있다. 이러한 화재 감시 시스템은 화재 상황을 대처할 수 있도록 지원함으로써 피해규모를 축소시킬 수 있다. 그러나 기존 시스템은 일정 주기로 화재 감시를 수행함으로써 화재 판단을 지연시키는 단점이 존재한다. 또한 감시 상황을 확인 할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공하지 않는다. 따라서 이러한 두 가지 문제점을 해결하기 위하여 첫째, 조기 위험상황 경보를 위해 새로운 화재 판단 알고리즘(Early Fire Detection Algorithm)을 제안한다. 이는 데이터 분포를 기반으로 하여 화재 판단 시작 주기를 동적으로 설정하기 때문에, 화재 판단 시간 측면에서 기존 알고리즘 보다 우수하다. 둘째, 제안하는 화재 판단 알고리즘을 통하여 사용자 인터페이스를 제공하는 화재 감시 응용 시스템을 개발한다. 마지막으로 성능 실험을 통해, 개발된 시스템이 다양한 화재 상황에서 조기 위험상황 경보를 위해 활용될 수 있음을 보인다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.10-12
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• 2011

과거 충돌회피를 위한 알고리즘은 충돌위험을 결정하는데 항해사 대신 위험도를 판단하여 충돌회피를 하려고 한다. 그러나 경우에 따라서 국제해상충돌예방규칙에 맞지 않게 충돌 회피를 시행한다. 또한 타선과의 피항 관계를 항해사가 주시하고 기억해야 하는 것은 항해사에게 부담을 줄 수 있다. 따라서 국제해상충돌예방규칙에 맞게 피항 관계를 정의하여 항해사에게 알려줌으로써 피항 행동을 결정하는데 시간 및 인적 실수를 줄여줄 것으로 기대한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.13-15
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• 2017

최근 카메라로부터 획득한 영상을 이용하여 지능적으로 상황을 인지하고 판단하고 결정하는 알고리즘의 연구개발이 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 영상 내의 객체를 검출하는 알고리즘, 영상 내 화재와 같은 위험 상황을 알려주는 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 SuBSENSE 라고 하는 영상 내 객체를 검출하는 알고리즘에 대해서 분석하고자 한다. SuBSENSE 는 background subtraction 기반으로 동작하는 객체 알고리즘으로서 다양한 상황에도 강건하게 객체를 추출하기위한 몇 가지 과정들이 존재한다. 본 논문에서는 SuBSENSE 알고리즘 구조 분석 및 해당 구조에서 동작하는 파라미터들의 역할에 대해 살펴보고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.381-381
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• 2018

우리나라에서는 지속적인 자연재해로 각기 다른 필요성과 목적에 따라 다양한 형태의 홍수 침수 관련 지도가 작성되어 왔다. 연구 성과로 작성된 계획 빈도 및 상위 2개 빈도의 호우피해예상도를 실측 강우와 연계하여 재난관리단계별 대응단계에 활용하기 위해 실시간 피해위험구역을 표출하고자 한다. 본 연구는 실시간으로 피해위험구역을 표출하기 위해 실측 강우와 연계된 호우피해예상도에 공간 보간 알고리즘을 적용하고자 한다. 호우피해예상도란 돌발호우나 태풍으로 인하여 홍수가 발생하면 인명 및 재산피해를 최소화하기 위해 홍수지역을 미리 예측 가능하도록 제작된 지도이다. 지형자료(DEM), 하천 중심선(Stream Centerline), 하천 횡단면(Cross-Section Line), 제방고(Bank), 수문기상 자료(Hydrological Data), 조도계수(Roughness) 등을 사용하여 하천법 제 21조와 하천법시행령 제 17조를 근거로 작성된다. 본 연구에서는 호우피해예상도에 IDW(Inverse Distance Weighted, 역거리가중법) 보간, TIN(Triangulated Irregular Network system, 불규칙삼각망) 보간, Kriging 보간 방법 적용 알고리즘을 제시하고자 하였다. 호우피해예상도에 보간 알고리즘을 적용하기 위해 보간 방법에 따른 적용사례를 분석하였으며 그 결과, 보간 알고리즘을 적용한 호우피해예상도 보간을 통하여 계획빈도 및 상위 2개 빈도 이외의 빈도(하위빈도-계획빈도, 계획빈도-상위빈도 구간)에 대한 호우피해예상도의 피해위험구역 구현 방안을 제시하였다. 호우피해예상도에 IDW, TIN, Kriging 보간 알고리즘을 적용하여 계획빈도 및 상위빈도 이외의 빈도에 대한 피해위험구역을 표출 할 수 있다. 표출된 계획빈도 및 상위빈도 이외의 빈도를 지점확률강우량-빈도에 대한 Matching table을 통하여 실측 강우와 연계 가능하다. 본 연구 결과는 추후 풍수해피해예측시스템에 활용하여 재난관리단계별 예방 및 대응 단계에 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.