• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.68-71
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• 2011

본 논문에서는 차량의 네트워크를 통해서 차량의 상태를 확인하고 관리하는 것과 차량에 대한 위치를 실시간으로 추적하는 원격에서 차량을 제어하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 차량의 상태는 CAN 네트워크를 통해서 차량의 정보를 획득하였으며, 실시간 추적을 위해서 GPS 기반으로 WCAMA 이용하여 구현하였다. 설계에서 구현한 시스템을 테스트를 하였으며 차량 관리 및 도난 방지 시스템 및 텔레매틱스를 서비스 활용이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.643-644
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• 2023

본 논문에서는 고속도로 전용차로에서의 운행기준을 위반한 차량을 검지하는 시스템을 제안한다. 다인승 탑승차를 별도의 차로로 통행하도록 하여 혼잡도를 해소하겠다는 정책을 시행하고 있으며, 9인승 이상 차량에 6인 이상 텁숭자를 다인승 통행차량으로 정의하며, 이러한 기준을 만족하지 않는 차량을 자동 검지하는 시스템이다. 트리거 신호 검지기와 4조의 적외선 카메라로 차량 내부 촬영하고 결과 이미지를 분석하여 자동으로 다인승 차량을 판별하여 운행 위반을 검지한다. 테스트 결과 주야간에 관계없이 80% 이상의 우수한 검지율을 나타내었다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권3호
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• pp.147-153
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• 2015

본 논문에서는 주차장 환경에서의 차량 사고 감지방법을 제안한다. 제안하는 방법은 차량 검출, 차량 추적, 사고 감지의 3단계로 구성된다. 차량 검출 단계에서는 픽셀 기반의 전경 검출 방법과 모션맵을 이용하여 차량을 검출하고, 차량 추적 단계에서는 검출된 차량 정보를 바탕으로 차량의 이동을 추적한다. 마지막 단계인 차량 사고 감지 단계에서는 차량의 이동 방향에 맞추어 사고 감지 영역을 지정하고 사고 감지 영역에서 발생하는 움직임의 변화량을 분석하여 차량 사고를 감지한다. 실험을 통해 제안하는 방법은 주차장 환경에서 발생하는 차량 사고를 효과적으로 검출함을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.37-43
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• 2003

본 연구는 연속된 컬러 영상으로부터 전방의 차량과 차선을 검출하는 과정에서 연속 영상 분석을 통하여 다중 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 하나의 프레임에서 차량 후보 영역의 검출은 그림자 특징과 에지 성분을 이용한다. 그리고, 다중 차량 영역을 검출하는 방법은 연속된 영상에 존재하는 차량 후보 영역들의 차량 추정값과(EOV)과 누적 유사도 함수(ASF)를 분석하여 차량일 가능성을 검사한다. 대부분의 연구 방법이 전방의 한 차량을 검출하는데 비해 본 연구에서는 여러 차량을 검출하는 방법을 제시하였으며, 교통량이 많고, 차선 변경이 자주 있는 경우에도 차량의 검출이 가능하도록 한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량 검출 알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도 및 차량검지 결과를 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.113-114
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• 2023

본 논문은 다양한 방향성과 멀티 홉을 고려하여 최적의 콘텐츠 제공을 위한 릴레이 차량 선택 방안을 제안한다. 도로변 기지국의 제한성으로 인해 자율 주행 차량에 탑승한 승객들이 콘텐츠를 충분히 전달받는 데에 있어서, 지연시간과 버퍼링 등의 문제가 발생할 수 있다. 따라서, 도로변 기지국의 보조를 위하여 주위의 다른 차량들을 활용하여 요청된 콘텐츠를 원활하게 제공할 수 있다. 하지만, 기존 방안들은 한 대 또는 너무 많은 차량을 무분별하게 선택함으로써 최적화된 성능을 도출할 수 없었다. 그러므로, 본 논문은 요청 차량과 같은 방향으로 이동하는 1 차 릴레이 차량을 선발하는 데에 있어서 반대쪽에서 오는 2 차 릴레이 차량의 사전 캐싱량을 활용하는 방안을 제안한다. 1차 릴레이 차량의 충분한 요청 차량과의 연결 시간에 비교하여 부족한 사전 캐싱량을 2 차 릴레이 차량들로 보충함으로써 지연시간과 버려지는 패킷을 최소화할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권3호
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• pp.1-9
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• 2012

본 논문에서는 영상 센서를 이용한 강인한 차량 검출 및 차간거리 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 차량 검출 알고리즘은 차량의 가장 큰 특징인 차량 하단의 그림자부분과 차량의 뒷바퀴 부분을 추출하기 위해 Haar-like 특징들과 차량 뒷부분의 방향성 에지특징을 동시에 활용하기 때문에 더욱 강인한 차량 검출 효과가 있다. 차량의 그림자에 해당하는 Haar-like 특징에 추가적인 방향성 에지특징은 차량이 아닌 부분을 잘못 검출하는 오검출률(false-positive error)을 현격히 줄이는 효과가 있고, 차량 추적기법을 통해 전체적인 수행 속도를 크게 개선한다. 그리고 차간거리 추정 알고리즘에서는 먼저 영상에 나타난 차량의 위치를 통해 추정하는 방법과 차량의 폭을 이용한 두 방법의 장단점을 분석한 후, 차량의 위치를 이용하는 방법이 가지고 있는 문제점과 차량의 폭을 이용한 방법의 단점을 극복하면서, 차간거리의 정확도를 높일 수 있는 개선된 방법을 제안한다. 제안된 차량 검출 및 차간거리 추정 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 다양한 실험영상들을 통해 그 효과를 입증한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권5호
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• pp.47-52
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• 2011

본 연구는 차량 제원이 유사한 2축 차량의 차종분류에 있어서 정확도를 높이고자 차량 외형의 높이 프로파일을 이용한 차종분류 방안을 제시했다. 차종별 교통량 자료 생성은 도로를 주행하는 차량을 대상으로 AVC장비에서 계측되는 차량 제원들인 축수, 축간거리, 차량길이, 오버행 등을 활용하여 12종 분류 체계에 의해서 분류되고 있다. 그러나 차량 축이 2개인 2축 차량(1~4종 차량)의 경우 승용차(1종)의 다양화, 대형화로 인하여 화물수송용 차량(3종, 4종)의 제원과 유사해짐에 따라 기존 차량분류인자(축수, 축간거리, 차량길이 등)에 의한 차종분류 시 분류 오류가 발생할 수 있다. 이에 본 연구는 이러한 분류상의 한계를 극복하고자 차량 외관의 높이 프로파일 값을 통하여 주행차량의 형태를 파악하고 이를 이용한 차종분류 방법을 제시하였다. 그리고 현장실험을 통하여 제안된 방법의 정확도를 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.176-190
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• 2002

차량이 증가함에 따라 전방의 상황을 운전자에게 알려주기 위한 운전자 도움 시스템(Advanced Drivers Assistance System)과 같은 체계가 요구된다. 본 논문에서는 전방의 상황을 운전자에게 알려 주기 위한 기본과정으로 연속된 컬러 영상으로부터 영상처리만을 이용하여 전방의 차량과 차선을 검출하는 방법을 제안한다. 도로 전방의 상황은 차량이 많다고 하더라도 도로의 영역이 많은 부분을 차지하고 있으며, 차량이 있는 경우에 차량의 하단에 그림자와 같이 어두운 영역이 존재하는 점을 이용하여 전방의 차량을 검출한다. 그리고 차선은 그림자 영역의 반대 특징으로 횐색계열이라는 점을 이용하여 차선 정보를 추출한다. 이 방법은 도로가 혼잡하거나 도로상에 방향 표시가 있는 경우에도 좋은 결과를 보인다. 차량과 차선을 검출하는데는 HSV 컬러 모델에서 태도 성분과 명도 성분을 이용하여 후보점을 검출하고, 차량과 타선의 영역을 검출하며 에지 정보를 이용하여 차량의 영역을 결정한다. 그리고 검출된 차량 영역이 이전 프레임의 차량 영역과 같은 차량인지 알기 위해서는 HSV 성분과 위치 정보의 통계적 특징을 이용한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량 및 차선 검출 알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도 및 차량검지 결과를 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.797-807
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• 2008

본 논문은 복잡한 도로 영상에서 차량 검출의 효율성을 높이기 위해 체인코드를 이용한 차선의 검출로부터 도로 영역을 찾아 차량이 존재하는 차량 영역의 추출 기법을 제안한다 먼저, 복잡한 도로 영상에서 정확한 차선을 검출하기 위해 체인코드를 이용하여 에지 화소들간의 연결성을 고려한다. 주행 차량의 방향과 일치하는 차선을 검출한 후, 중앙의 차선으로부터 차도의 폭과 차선의 소실점을 찾아 인접하는 차도를 찾는다. 마지막으로 주행 차선과 인접 차선을 포함하는 도로 영역 내에 차량의 에지 정보를 이용하여 차량이 존재하는 차량 영역을 추출한다 따라서, 제안하는 차량 영역의 추출 기법은 복잡한 배경을 갖는 도로 영상에서 차량의 검출율을 높이고 추출된 차량 영역에 한정할 수 있기 때문에 차량을 검출하는데 매우 효율적이다. 본 논문은 제안하는 차량 영역의 추출 기법의 우수성을 복잡한 도로 영상에서 차량 검출율의 실험을 통해 검증하였다.

• 전산구조공학
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• 제10권4호
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• pp.30-33
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• 1997

차량의 제동에 의한 기존의 연구는 차량의 bounce와 pitch에 의한 차량의 거동특성에 따른 고려만이 이루어져 왔으며 교량의 수직방향 offset에 의한 고려는 이루어지지 않았다. 여기서 교량의 offset이란 교량의 주형과 상판 그리고 교좌부의 중심간에 수직방향 높이의 차이를 말하며, 차량의 제동이 발생할 때 이러한 offset에 의한 추가적인 휨거동이 발생하므로 이러한 offset을 고려하여야 한다. 아울러 고속철도와 같은 중차량의 경우에는 교각의 상대적인 강성에 의한 효과도 고려되어야 할 것이다.