• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1665-1667
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• 2015

본 논문은 운전자의 안전운전 지원을 위하여 실세계 자동차 외부에 위치한 카메라와 RADAR 센서들에서 취득하는 정보들을 통하여 가상세계에 운전 환경의 실세계를 그대로 재현하여 활용하는 기술을 소개한다. 이 기술은 운전상황의 제한된 인터페이싱 상황과 짧은 주의집중 시간에 모든 정보를 정확하게 전달하기 위하여, 직관적이고 효과적 전달이 가능한 복합 멀티미디어 - 동영상 및 간단한 텍스트 정보 - 의 형태를 활용한다. 이러한 융합 미디어 기반 운전정보 지원 서비스는 실시간 운전 상황에 대한 운전자의 이해와 대응력을 높여 안전운전에 기여할 수 있을 것이다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.6
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• pp.1311-1316
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• 2021

In this paper, we present a bifocal stereo camera system combining two cameras with different focal length cameras to generate stereoscopic image and their corresponding depth map. In order to obtain the depth data using the bifocal stereo camera system, we perform camera calibration to extract internal and external camera parameters for each camera. We calculate a common image plane and perform a image rectification for generating the depth map using camera parameters of bifocal stereo camera. Finally we use a SGM(Semi-global matching) algorithm to generate the depth map in this paper. The proposed bifocal stereo camera system can performs not only their own functions but also generates distance information about vehicles, pedestrians, and obstacles in the current driving environment. This made it possible to design safer autonomous vehicles.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.273-275
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• 2011

최근 교통량이 증가함에 따라 자동차 사고피해도 비례하여 증가하고 있으며, 이로 인해 CCTV 등과 같이 교통사고 예방에 소모되는 비용이 막대하게 지출되고 있다. 단일시점 카메라의 시스템은 객체들의 겹침, 카메라각도에 의한 인식오류 등으로 오차율이 높은 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 다중시점의 협업기반 자동 상황인지 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은먼저 영상데이터로부터 차량, 사람 등의 객체를 추출하고 이들 객체 쌍의 특징 정보를 계산한다. 이를 바탕으로 각 카메라 센서노드의 규칙기반 시스템을 이용하여 객체간의 사고여부를 가려낸다. 각 센서노드의 사고여부 정보는 메인서버로 수집되고, 수집된 정보는 상위 규칙에 의해 최종 사고 여부가 판단된다. 본 논문에서는 실제 교차로에 설치된세대의 카메라를 이용한 실험을 통해 제안하는 시스템의 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.510-511
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• 2012

지능형 자동차의 차량 안전시스템의 요구가 증가되면서 FCW(Frontal Collision Warning)에 대한 중요도가 높아지고 있다. 이미 몇몇 회사들이 상용화에 성공한 위 기술은 단일 카메라, 복수의 카메라, 또는 라이더와 카메라의 정보 혼합 방식 등을 사용하고 있다. 본 논문은 단일 카메라 기반 방식에서 차량 후보를 필터링하는 방법에 대해 소개한다

• The Optical Journal
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• s.132
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• pp.41-45
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• 2011

자동차 카메라 렌즈 분야는 아직까지 시장성에 대해서도 이견이 많다. 품질 보증 기간과 개발 기간이 길기 때문에 품질/개발 비용이 크며, 사양의 표준화가 이루어져 있지 않기 때문에 초기 개발이 어려운 것이 사실이다. 그러나 완성차 업체의 동향을 보면, 법조화를 통한 의무 탑재를 통해 큰 폭의 시장 확대가 이루어지고 있고 단순 시인용에서 센싱용으로의 선행 개발이 상당히 이루어지고 있기 때문에 기존의 대응 방식과 차별화된 저가화와 고신뢰성을 확보한다면 큰 기회가 될 것으로 예상된다.

• The Journal of Natural Sciences
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• v.14 no.2
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• pp.15-23
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• 2004

생활 주변에서 쉽게 구할 수 있는 플래쉬 램프회로를 이용하여 소형 고체레이저를 개발하였다. 레이저 매질로는 Nd:YAG가 사용되었으며, 수동형 큐스위칭 $동작^{[1-4]}$을 위하여 Cr:YAG 결정이 사용되었다. 플래쉬 램프 회로로는 코닥 일회용 카메라, 후지 일회용 카메라, 자동차 장식용으로 사용되는 훠링의 스파크 라이트를 사용하였다. 레이저의 펌핑 에너지에 따른 레이저 출력의 변화를 측정하고, 수동형 Q-switch로 사용되는 Cr:YAG의 도핑 농도에 따른 레이저 출력을 측정하였다. 또한 출력경의 투과율에 따른 레이저 출력을 측정하여 레이저 출력경의 최적투과율을 실험적으로 구하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.1
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• pp.35-45
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• 2013

A autonomous vehicle requires improved and robust perception systems than conventional perception systems of intelligent vehicles. In particular, single sensor based perception systems have been widely studied by using cameras and laser radar sensors which are the most representative sensors for perception by providing object information such as distance information and object features. The distance information of the laser radar sensor is used for road environment perception of road structures, vehicles, and pedestrians. The image information of the camera is used for visual recognition such as lanes, crosswalks, and traffic signs. However, single sensor based perception systems suffer from false positives and true negatives which are caused by sensor limitations and road environments. Accordingly, information fusion systems are essentially required to ensure the robustness and stability of perception systems in harsh environments. This paper describes a perception system for autonomous vehicles, which performs information fusion to recognize road environments. Particularly, vision and laser radar sensors are fused together to detect lanes, crosswalks, and obstacles. The proposed perception system was validated on various roads and environmental conditions with an autonomous vehicle.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.318-320
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• 1999

본 논문에서는 디지털 카메라를 통해 얻어진 자동차 영상으로부터 이산코사인변환(Discrete Cosin Transform : DCT)를 이용한 자동차번호판 추출방법을 제안한다. 번호판은 문자와 배경으로 이루어져 있으며 번호판 내에는 문자들이 조밀하게 모여 있다는 특징과 번호판 영역이 직사각형으로 되어 있다는 것을 이용하여 DCT에 의해서 자동차영상에서 수직, 수평, 대각선 성분만을 추출한후 이 추출된 에지영상에서 코릴레이션(Correlation)을 이용하여 번호판영역을 검출하고 이 검출된 번호판영역을 투영 히스토그램(Histogram)에 의해서 날씨가 흐리거나 아주 밝거나 밤에 찍은 영상들에 대해서는 번호판 추출이 힘들었다. 그러나 제안된 본 논문은 날씨와 납과 밤에 상관없이 일관된 번호판 영상을 추출할 수 있었다.

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.11 no.6
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• pp.213-221
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• 2003

This paper describes a method of lane tracking by means of a vision system which includes vehicle control and modeling. Lane tracking is considered one of the important technologies in an unmanned vehicle and mobile robot system. The current position and condition of the vehicle are calculated from an image processing method by a CCD camera. We deal with lane tracking as follows. First, vehicle control is included in the road model, and lateral and longitudinal controls. Second, the image processing method deals with the lane detection method, image processing algerian, and filtering method. Finally, this paper proposes a correct method for lane detection through a vehicle test by wireless data communication.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.143-147
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• 1998

카메라 영상에 의한 자동차 번호판 인식시스템은 영상 획득, 번호판 추출, 전처리, 문자 분리, 문자 인식 등 크게 5자기의 핵심 부분으로 구성된다. 따라서 자동차 번호판 인식시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 이들 부분들 각각의 성능의 최적화가 필요하다. 본 연구는 자동차 번호판 인식시스템의 여러 단계 중 전처리에 해당하는 번호판 영역의 이진화에 관한 연구로서, 기존의 단일 임계치 방법과 다중 임계치 방법이 해결하지 못했던 부분을 보완하는 새로운 다중 임계치 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 다중 임계치 알고리즘(Adaptive Multi-threshold Algorithm)을 사용함으로써 gray-level 번호판 영상에 대해서 보다 깨끗한 이진 영상을 얻을 수 있었으며, 또한 이 알고리즘은 번호판 영역의 밝기값이 고르지 않은 영상에 대해서도 효율적인 알고리즘 임을 알 수 있었다.