• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.91-105
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• 2024

자동차 사고는 차량 간의 충돌로 인해 발생되며, 이로 인해 차량의 손상과 함께 인적, 물적 피해가 유발된다. 본 연구는 CCTV에 의해 촬영되어 YouTube에 업로드된 차량사고 동영상으로 부터 추출된 2,550개의 이미지 프레임을 기반으로 차량사고 탐지모델을 개발하였다. 전처리를 위해 roboflow.com을 사용하여 바운딩 박스를 표시하고 이미지를 다양한 각도로 뒤집어 데이터 세트를 증강하였다. 훈련에서는 You Only Look Once 버전 8 (YOLOv8) 모델을 사용하였고, 사고 탐지에 있어서 평균 0.954의 정확도를 달성하였다. 제안된 모델은 비상시에 경보 전송을 용이하게 하는 실용적 의의를 가지고 있다. 또한, 효과적이고 효율적인 차량사고 탐지 메커니즘 개발에 대한 연구에 기여하고 스마트폰과 같은 기기에서 활용될 수 있다. 향후의 연구에서는 소리와 같은 추가 데이터의 통합을 포함하여 탐지기능을 정교화하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.423-425
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• 1998

영상검지기를 이용하여 도로상에서 이동중인 차량의 움직임을 탐지하고 분석하는 방법은 지능형교통시스템의 많은 분야에 적용되어질 수 있다. 영상분석으로 움직이는 물체를 탐지하는 방법에는 영상차를 이용하는 방법과 영상차를 이용하지 않는 방법으로 분류할 수 있다. 영상차를 이용하는 방법에서는 영상간의 차영상을 기반으로 하여 물체를 탐지하는 방법은 일반적이고 보편적인 방법이나 시간에 따른 배경영상의 왜곡과 물체의 정체현상에 많은 문제점을 지니고 있다. 그리고 영상차를 이용하지 않는 방법은 영상내의 분석으로 물체를 탐지하는 방법이고, 영상간의 정보를 사용하지 않으므로 영상차에 의한 문제점은 발생되지 않는다. 기존에 연구되어진 영상차를 이용하지 않는 방법은 물체의 형태를 고려하지 않고 단지 이동점의 좌표분석으로 차량의 움직임을 측정하고 있다. 본 논문에서는 영상차를 이용하지 않으며 영상내의 형태정보 분석과 색상정보를 고려하여 기존의 영상검지기가 지니는 문제점을 개선하여 정밀한 차량 추적에 대한 가능성을 알 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.33-38
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• 2018

본 논문에서는 단일 클래스만을 학습하여 차량에 대한 새로운 공격을 탐지한다. 분류 성능 평가를 위해 Car-Hacking 데이터셋을 사용한다. Car-Hacking 데이터셋은 실제 차량의 OBD-II 포트를 통해 CAN (Controller Area Network) 트래픽을 로깅하여 생성된다. 이 데이터셋에는 네 가지 공격 유형이 포함된다. 실험에 사용한 단일 클래스 분류기법은 정상 클래스만을 학습하여 비정상인 공격 클래스를 분류해내는 비지도 학습이다. 비지도 학습 방법을 사용하는 경우에 훈련 과정에서 네거티브 인스턴스를 사용하지 않기 때문에 고효율의 분류 성능을 내는 것은 어렵다. 하지만, 비지도 학습은 라벨이 없는 새로운 공격 데이터를 분류하는데 적합한 장점이 있다. 본 연구에서는 네트워크 침입탐지 시스템에서 서명기반의 규칙으로 탐지하기 어려운 새로운 공격 유형을 탐지하기 위해 단일 클래스 분류기를 사용한다. 제안 방법은 새로운 공격을 모두 탐지하고 정상데이터에 대해서도 효율적인 분류 성능을 보이는 파라미터 조합을 제시한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권12호
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• pp.209-215
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• 2015

차량 등 객체를 추적하기 위한 많은 알고리즘들이 있지만 본 논문에서 제안하는 특징점 정합 알고리즘 분야는 지수 복잡도의 시간이 걸리는 작업이다. 더구나, 차량을 추적하기 위해 기존에 제안되었던 객체 추출 등 영상 전처리 알고리즘 또한 상당한 시간을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 도로상에서 많은 차량들의 이동 궤적을 빠르고 효율적으로 추적하기 위한 방법을 2단계로 제안한다. 1단계로 객체 탐지가 아닌 번호판 영역을 먼저 탐지한 후 특징점을 추출하는 단계하고, 2단계로 특징점들을 정합하기 위한 비용산정식을 구한 후 동적계획법을 이용하여 효율적으로 차량을 추적할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.60-68
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• 1999

본 논문에서는 교통정보 수집용 영상검지기를 위한 새로운 배경생성 방법을 제안한다. 입력되는 영상열의 화소위치별 모든 밝기값을 평균 또는 빈도 계산과정에 참여시키는 기존의 배경생성방법은 차량의 정체가 잦은 경우에 좋지 않은 결과를 보인다. 이러한 단점을 개선하기 위해서 배경생성 과정에 하이레벨 정보인 차량의 탑지결과를 반영하였다. 차량으로 탐지되지 않은 영상부분만을 배경생성 과정에 참여시켰으며 실험을 통해서 새로 제안한 배경생성 방법이 종전 방법에 비해 차량의 정체가 잦은 경우에도 더 견고하게 차량 탐지를 할 수 있는 배경을 생성할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.1-7
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• 2005

본 논문은 컴퓨터 비전 기반의 인식 기법으로 주간 시내도로에 정차된 버스와 보도 사이로 접근하는 측후방 차량을 탐지하는 시스템을 설명한다. 이 시스템은 승객의 안전한 하차를 위해 버스 운전자와 승객에게 차량의 접근 유무를 알려준다. 버스의 측후방 영상은 버스가 정차할 때마다 버스 중앙 출입문 상단에 장착된 카메라에서 입력된다. 이 영상에서 버스와 보도 사이에 탐색영역을 설정하고 이 영역에서 영상의 변화와 소벨 필터링으로 차량을 탐지한다. 탐지된 차량의 중심점을 잡은 후, 위치 및 가로 세로의 크기를 이용하여 거리, 속도, 방향을 알아낸다. 이 정보를 이용하여 하차하는 승객에게 위험한 상황이라 판단될 경우, 운전자와 승객에게 위험을 알려준다. 실험결과로 시내 주행시 87% 이상의 탐지율을 나타내었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권3호
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• pp.373-385
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• 2021

운전자의 안전성 및 편의성을 향상시키기 위하여, 최근 자동차에는 다수의 전자제어장치가 탑재되고 있다. 전자제어장치들은 차량의 상태를 서로 공유하기 위하여 일반적으로 CAN 통신 프로토콜을 이용하여 통신한다. 현대의 자동차는 안전성 및 편의성과 관련된 최첨단 서비스를 제공하고 있지만, 사이버보안 위협에 대한 Attack Surface가 증가하는 문제점이 있다. 자동차 해킹의 경우에는 운전자 생명과 직접적 영향이 있기 때문에, 이에 대응하기 위한 자동차 보안 기술 개발은 매우 중요하다. 차량용 침입탐지 기술은 자동차 해킹에 대응하기 위해 연구되고 있는 가장 대표적인 자동차 보안 기술 중 하나지만, 현재 제품화 가능한 수준의 차량용 침입 탐지 기술은 모두 주기 메시지에 대한 침입 탐지 여부만 분석이 가능하고 주기 메시지와 이벤트 메시지가 혼합된 형태인 PE (Periodic-and-on-Event) 메시지에 대해서는 분석이 어렵다. 본 논문에서는 PE 메시지를 이용하여 자동차 내부 네트워크에 침입하는 공격자 유형을 분류하고 이를 탐지할 수 있는 기법을 제안한다. 그리고 실제 차량에서 제안하는 기법을 우리의 공격자 모델에서 평가한 결과 0%의 FPR과 FNR을 보여준다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.157-160
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• 2001

영상검지기에서 차량 탐지를 위해 사용하는 방법은 배경차이(Background Differencing), 장면차이(Frame Differencing), 공간차이(Spatial Differencing), 밝기값 비교(Gray-Level Comparison) 등이 있다. 이 방법들중에서 배경차이 방법은 기준이 되는 배경영상과 입력영상의 차를 구해 차량을 탐지하는데 대부분의 영상검지기에서 채택 되어 사용되는 방법이다. 배경차이 방법에서 가장 중요한 것은 매번 기준이 되는 배경영상을 정확하게 구하는 것 인데, 영상내 차량의 흐름이 원활하다면 어느 배경생성 방법을 사용해도 좋은 결과를 얻을 수 있지만 차량의 정체 가 심하거나 장기간 지속되면 좋은 배경을 생성하기가 어렵다 특히 교차로의 경우 진행중인 차량 및 신호 대기중 인 차량이 통시에 존재하므로 배경생성에 더욱 어려움을 겪게된다. 이상에서 제시된 세 가지 배경생성 방법을 고속도로와 교차로에서 적용시켜 각 배경영상 생성 방법을 비교 분석한다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.197-200
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• 2000

본 논문에서는 교통정보 수집용 영상검지기를 위한 실제 교차로 상황에 잘 맞는 배경영상 생성 방법을 제안한다. 교차로 특성상 진행중인 차량 및 신호 대기중인 차량 등 여러 가지 통행패턴이 있을 수 있는데 차량의 움직임 정보를 추출하기 위해 장면차이 방법을 사용한다. 영상열내 차량의 움직임을 관찰하여 배경영상의 생성 과정에 선택적으로 부분 영역을 반영함으로써 보다 좋은 초기 배경영상을 얻을 수 있다. 기존 방법으로 해결하지 못하는 복잡한 상황하에서의 좋은 초기 배경영상을 생성하므로, 차량으로 탐지되지 않는 영상의 부분영역만을 배경생성 과정에 참여시키는 기존의 배경생성 방법에 이 방법을 사용할 경우, 복잡한 상황에서도 견고하게 차량 탐지를 할 수 있는 배경영상을 생성할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.430-431
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• 2022

자율주행 차량의 성능을 검증하기 위해서는 다양한 검증용 시나리오가 필요하기 때문에 최근에는 검증용 시나리오를 자동으로 생성하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 실세계에서 발생되는 다양한 현상을 반영한 시나리오를 생성하기 위해서는 자율주행 차량의 주변 상황에 대한 측정이 필요하지만, 공간적인 문제로 한계가 발생한다. 이와 같은 데이터 수집의 어려움을 자율주행 차량에 탑재된 블랙박스의 영상을 통해서 생성하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 DRQN을 이용하여 자율주행 차량 사고영역을 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 동영상에서 추출된 프레임을 분석해서 교통사고 원도우의 초기 위치를 설정한다. DRQN 학습 프레임워크로 차량의 특징을 도출한다. 마지막으로 특징을 기반으로 교통사고 원도우의 크기와 위치를 조정해서 교통사고 영역을 정확하게 찾는다.