번호판인식은 번호판 영역분할, 개별문자 추출, 문자 인식의 세 가지 핵심부분으로 구성된다. 이 가운데 번호판 영역분할의 정확성은 전체 인식률을 결정한다. 본 논문에서는 다양한 도로주변 환경을 고려해야하는 불법주정차 무인단속 현장으로부터 획득된 영상에서 차량의 번호판 영역을 정확하고 빠르게 분할하는 방법을 제안한다. 접근방법은 현장영상으로부터 번호판영역의 분할성능을 높이기 위하여 번호판색상의 수학적 모델을 제시하고, 이를 이용한 이진화를 수행하며, Gaussian Smoothing과 Double Threshold을 이용한 잡영제거, 1-패스 경계추적 레이블링 및 레이블링 이후 MBR을 이용한 번호판 영역후보 판정과 판정된 번호판 영역후보에서 개별문자 추출을 통한 번호판영역 검증과정을 통해 최종적으로 번호판영역을 분할하는 방법이다. 본 연구는 기존방법의 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역분할 실패의 문제점을 해결하고 시간소요의 문제를 실시간 안에 처리함으로서 실용적 응용이 가능하게 되었다.
본 논문에서는 자연 이미지가 갖는 통계적 일관성과 안개를 인식하는 시지각적 통계 특성을 이용하여 단일 안개 영상에서, 안개가 없는 참조 영상과의 비교 없이, 시지각적으로 안개 영상의 가시성을 예측한다. 제안하는 모델은 기존 안개 영상의 가시성 예측 방법들이 불가피하게 사용했던 추가 정보들, 예를 들면, 다수의 다양한 안개 영상, 차량 탑재 카메라의 지리적 위치 정보, 사람의 가시성 평가에 대한 학습 결과, 도로 선 혹은 교통 신호와 같이 안개 영상의 돋보이는 특정 물체 정보 등을 사용하지 않는다. 본 논문의 모델은 오직 테스트 안개 영상이 자연 현상에 의한 안개 영상 혹은 안개가 전혀 없는 영상에서 일관적으로 발견되는 통계적 특성으로부터 얼마나 떨어져 있는지 측정함으로써 안개 영상의 가시성을 예측한다. 시지각적으로 안개를 인식하여 일관된 통계를 나타내는 특징 인자들은 공간상의 자연 이미지 통계 모델과 안개 영상의 특징 (명암대비의 감소, 색상과 채도의 감소, 밝기의 증가)으로부터 유도된다. 제안하는 모델은 안개 영상의 전체 영역에 대한 가시성뿐만 아니라 각 관심 영역에서 패치 크기에 따른 지역적 안개 영상의 가시성도 예측할 수 있다. 본 모델의 성능분석을 위하여 사람이 직접 인지하는 가시성 측정 실험을 100 장의 다양한 안개 영상에 대해 수행하였다. 본 논문에서 제시한 모델을 통해 예측된 안개 영상의 가시성과 사람이 체감한 안개 영상의 가시성을 비교한 결과, 둘 사이에 매우 높은 상관관계가 있는 것으로 평가되었다. 본 논문이 제안하는 무참조 안개 영상의 가시성 예측 모델은 사람의 시지각적 특성을 활용한 새로운 방법으로, 향후 안개 영상의 가시성 향상 알고리듬 개발과 선 개발된 안개 제거 및 가시성 향상 알고리듬들의 성능을 정확히 평가할 수 있는 새로운 측정방법 개발 등에 매우 유용할 것으로 기대된다.
실행공동체는 특정 주제에 대해 관심을 가지고 있는 조직 구성원들이 자발적인 상호작용을 기반으로 학습을 수행하는 접근법으로, 성공적인 지식경영을 위한 혁신 인프라 요소 중 하나로 강조되고 있다. 최초의 실행공동체는 자발적이고 비공식적으로 운영되는 것을 전제로 하였으나, 실행공동체의 전략적 활용 가능성이 알려지면서 많은 기업들이 공식적인 관리와 지원을 하고 있다. 따라서 이러한 기업들은 실행공동체 구성원의 활발한 참여를 장려하는 방법을 모색하고 있다. 본 연구에서는 실행공동체 구성원 재구성을 통해 조직차원에서의 새로운 지식공유 활동 개선 방안을 제시하고자 한다. 실제적으로 지식공유활동을 활발히 하는 실행공동체 구성원들이 그들이 속한 실행공동체 전체의 지식 공유활동을 이끌고 있으며, 따라서 이와 같은 활발한 구성원을 재배치함으로써 기업 조직차원에서 실행공동체 전체의 지식공유 활성화를 기대할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 사항을 반영하여, 조직차원에서의 새로운 지식공유 활동 개선을 목적으로 실행공동체 구성원의 최적 재구성 방안을 찾기 위한 수리모텔을 수립하였다. 수립된 수학모델은 비선형 해를 찾는 문제이므로 해당 문제를 차량경로문제로 전환하여 휴리스틱 알고리즘을 적용하여 풀고자 시도하였다. 실행공동체를 경로, 구성원을 노드, 구성원 유형의 중요도를 거리에 대응함으로써 문제 변환을 하였으며, 휴리스틱 알고리즘 중 다수이동 방법을 적용하여 가능해를 도출하였다. 이와 같은 알고리즘을 적용하기 위한 솔루션 프로그램을 개발하였으며, 솔루선 프로그램의 적합성을 검증하기 위해 실제로 실행 공동체를 전략적으로 활용하고 있는 기업 A의 자료를 이용하여 효과성을 검증하였다.
오늘날의 교통현실은 전체적인 교통망을 분산화시켜 임의의 교통환경, 즉, 교통사고, 병목 구간, 긴급공사 등 예기치 못한 상황에 실시간적으로 대응할 수 있는 교통추론이 필요하다. 이러한 역할에 영향을 미치는 것 중 하나가 도로의 운전자 경로탐색 과정이다. 본래, 인간의 차량운전에 대한 경로선택 문제는 여러가지 환경변수가 많은데, 그 중 대표적인 변수요소가 주행시간, 주행거리, 주행비용 등을 고려할 수가 있으며, 그 외 운전자의 심리(기분)상태도 많이 좌우한다 그리고, 가상의 우위경로 채택의 미묘성도 잠재되어 실제적 탐색에 어려움을 주고 있다. 따라서, 인간의 심리와 관련된 인공지능 분야의 알고리즘과 의사제어기법 등이 필요한데 본 연구는 교통경로의 최적탐색을 위해, 기존의 경로탐색과는 달리, 인간의 사고과정에 착안하여 퍼지평가 및 계층분석법을 사용하여 구현하였으며, 애매한 주관적 판단을 정량적으로 분석.평가하였다. 그리고 경로에 대한 평가요소 및 중요도, 평가치를 운전 전문가로부터 의견 수렴한 것을 기초로 도출하였으며, 실제 효용성을 진단하고자 경로모델의 예를 사용하였다. 모델평가는 평가요소에 대한 속성소속함수화 및 평가치 규정, 계층분석법에 의한 중요도 결정, $\lambda$-퍼지척도에 의한 중요도의 비가법적 표현, Choquet 퍼지적분 등으로 수행하였다 결국 퍼지 척도치와 평가치를 퍼지 적분(fuzzy integral)으로 종합평가하고, 최종 판단 추론하는 알고리즘을 제안하여 최적의 경로를 선택함을 보여 주었다.
최근에, 효율적인 상호작용을 지원하는 시스템 인 휴먼 머신 인터페이스(HMI)가 인기를 끌고있다. 본 논문에서는 차량 상호작용방법 중 하나로 새로운 실시간 저비용 손동작 제어 시스템을 제안한다. 계산 시간을 줄이기 위해 RGB 카메라를 사용하여 손 영역을 감지할 때 많은 계산이 필요하므로 TOF (Time-of-Flight) 카메라를 사용하여 깊이 정보를 취득한다. 또한, 푸리에 기술자를 사용하여 학습 모델을 줄였다. 푸리에 디스크립터는 전체 이미지에서 적은 수의 포인트만 사용하므로 학습 모델을 소형화 할 수 있다. 제안 된 기법의 성능을 평가하기 위해 데스크탑과 라즈베리 pi 2의 속도를 비교했다. 실험 결과에 따르면 소형 임베디드와 데스크탑의 성능 차이는 크지 않다. 제스처 인식 실험에서 95.16 %의 인식률이 확인되었다.
본 논문에서는 서울시에 속하는 25개의 지역구로부터 측정된 미세먼지 시계열(time series) 정보의 상관도를 정보이론(information theory)의 엔트로피(entropy)로 정량화하고, 이를 그래프로 표현하는 서울시 지역구 미세먼지 전이 모델을 만들어 지역별 유사성과 영향력을 분석하는 방법을 제안한다. 먼저, 각각의 미세먼지 농도 시계열을 가지는 지역구의 모든 쌍마다 전이 엔트로피(transfer entropy)를 계산하여 그래프의 노드간 연결 강도를 구한다. 이 그래프에 전통적인 커뮤니티 검출(community detection) 기법인 모듈성 기반 군집화(on modularity-based clustering) 알고리즘을 적용하여 전체 지역구들에 생성되는 커뮤니티를 검출하였다. 이를 통해 지역적인 근접 정도가 높은 지역과 차량 이동이 많은 지역 간의 미세 먼지 전이성이 높은 것을 확인하였으며, 더불어 제안된 방법은 기존 미세먼지의 기상모델 분석과 다른 정보이론 관점에서의 새로운 미세먼지 분석 방법의 고찰 및 향상된 미세먼지 분석 자료 생성에 활용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 교량의 노면조도 및 교량과 차량 사이의 상호작용을 고려한 수치해석방법을 사용하여 구한 도로교의 동적하중허용계수(DLA)를 LRFD 형식으로 신뢰도이론의 2차 모멘트법을 적용하여 보정하였다. 대상교량은 건설교통부에서 제정한 "도로교 상부구조 표준도"에 수록되어 있는 단순 PSC빔교와 단순 강판형교, 그리고 LRFD로 설계된 개구제형 단면을 갖는 강박스형교를 사용하고, "보통의 도로"에 대하여 생성시킨 10개의 노면조도를 사용하였다. 차량은 5축 트랙터-트레일러인 표준트럭(DB-24)을 3차원 차량모델로 모델링하고, 교량은 주형을 보요소로, 콘크리트 바닥판은 쉘요소로 이상화시켰으며 주형과 콘크리트 바닥판 사이는 Rigid Link를 사용하여 3차원으로 모델링하였다. 3가지 형식에 대한 10개의 교량에 각각 10개의 노면조도를 사용하여 해석적 방법으로 구한 100개의 해석결과와 OHBDC에서 사용한 보정 식을 사용하여 PSC빔교, 강판형교, 강박스형교 및 전체 대상교량에 대한 LRFD 형식의 DLA를 통계적으로 추정하였다.
디젤 분사시스템의 고압펌프는 저압으로 공급된 연료를 압축하여 고압 연료로 만들고 엔진 작동조건에 따라 커먼레일의 연료를 요구되는 압력수준으로 유지한다. 고압펌프는 차량의 전체 수명기간 동안 연료를 2000 bar에 달하는 고압으로 압축하여 원활히 동작해야 하므로 설계기술, 재료의 내구성, 고도의 가공정밀도가 요구된다. 이 연구에서는 1-플런저 레이디얼 피스톤 펌프 형태의 고압펌프에 대한 시뮬레이션 모델을 상용 소프트웨어인 AMESimpp의 서브 모델들을 이용하여 개발하고, 고압펌프의 동작특성을 살펴보기 위해 시뮬레이션을 실시한다. 주요한 시뮬레이션 내용들은 입구 및 출구 밸브의 변위, 유량, 압력 특성, 캠의 토크 특성, 그리고 연료 미터링밸브의 압력 제어 특성과 오버플로밸브의 동작 특성이다. 또한 입구 밸브의 구멍지름과 스프링 초기력 등의 파라미터 변화에 따른 입구 및 출구 밸브의 유량과 커먼레일 압력 등의 고압펌프의 동작 특성과 응답 특성을 시뮬레이션을 통해 검토한다. 이를 통해서 개발된 펌프 모델의 동작이 논리적으로 타당함을 제시하고, 고압펌프를 설계변경하거나 개발초기에 설계변수들의 설정과 튜닝에 활용할 수 있는 시뮬레이션 모델을 제안한다.
한국도로교통공단은 교통사고분석시스템(TAAS)을 활용하여 2015년부터 발생한 교통사고 원인을 분석한 통계를 제공하고 있다. 교통사고 발생 주요 원인으로, 2018년 한해 전체 교통사고 발생원인 중 전방주시 부주의가 대부분의 원인임을 TAAS를 통해 발표했다. 교통사고 원인에 대한 통계자료의 세부항목으로 운전 중 스마트폰 사용, DMB 시청 등의 안전운전 불이행 51.2%와 안전거리 미확보 14%, 보행자 보호의무 위반 3.6% 등으로, 전체적으로 68.8%의 비율을 보여준다. 본 논문에서는 Deep Learning의 알고리듬 중 CNN(Convolutional Neural Network)를 활용하여 첨단 운전자 보조 시스템 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)을 개선한 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 영상처리에 주로 사용되는 Conv2D 기법을 사용하여 운전자의 얼굴과 눈동자의 조향을 분류하는 모델을 학습하고, 차량 전방에 부착된 카메라로 자동차의 주변 object를 인지 및 검출하여 주행환경을 인지한다. 그 후, 학습된 시선 조향모델과 주행환경 데이터를 사용하여 운전자의 시선과 주행환경에 따라, 위험요소를 3단계로 분류하고 검출하여 운전자의 전방 및 사각지대 보조한다.
본 연구는 통계적 분석기법을 통하여 부산시내에서 운영 중인 11개 터널에서 발생한 교통사고 456건을 대상으로 교통사고의 발생특성, 유형화 및 예측모델을 구축하였는바 다음과 같은 결론을 얻게 되었다. 교통사고 발생특성으로는 시간대별 터널 내 교통사고 08~18시 사이가 전체의 64.9%를 차지하고 있어 기존 도로의 45.8~46.1%에 비해 높게 나타났고, 사고유형별로는 차대차 사고가 대부분을 차지하고 있으며, 차량단독사고는 기존도로에 비해 다소 높게 나타났으며, 연령층별로는 21~40세의 구성비가 높았고, 제1당사자 차종별로는 화물차의 비중이 높았고, 운량별로는 맑은 날을 제외하고 비가 오는 날이 흐린 날 보다 더욱 높은 수치를 보였다. 교통사고 영향요인에 대하여 주성분분석을 실시한 결과, 제1주성분은 도로, 터널구조 및 교통류 관련요인이, 제2주성분은 조명시설 및 도로구조 관련요인이, 제3주성분은 대기상태 및 조명시설 관련요인이, 제4주성분은 인적 및 시계열 관련요인이, 제5주성분은 인적요인이, 제6주성분은 차량적 요인과 교통류 관련 요인이, 제7주성분은 기상요인으로 대별되었다. 교통사고 발생지점에 대하여 유형화를 실시한 결과, 최적 집단수는 5개로 구분지어 졌으며, 집단별로 수량화이론 1류를 적용하여 분석한 결과, 제1집단은 예측모델의 설명력이 낮은 반면 제4집단은 예측모델의 설명력이 중간정도, 제2, 제3, 제5집단은 높은 설명력을 가진 예측모델이 구축되었다. 예측모델의 편상관계수 절대 값이 0.2(약한 상관) 이상인 항목(주성분) 중에서 도로환경적 요인이 포함된 변수를 체크하여 분석한 결과, 주요 검토항목은 적절한 교통류 처리, 횡단구성(차로폭), 터널구조(터널길이), 도로선형, 환기시설, 조명시설로 요약되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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