• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.329-336
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• 2006

본 논문은 안전한 차선 변경을 위하여 측후방에서 접근하는 차량을 컴퓨터비전 알고리즘으로 탐지하여 운전자에게 알려주는 차선변경보조시스템에 대해 설명한다. 제안 시스템은 운전자가 차선변경을 시도하려 하면 영상 처리를 통하여 측후방 차량의 유무 및 움직임을 추적하여 차선 변경 가능 여부를 판단하여 운전자에게 알린다. 차선을 탐지 후 이를 기반으로 ROI(Region of Interest)을 설정하고, 이 영역내에서 광류 흐름 기법을 이용하여 접근하는 차량을 탐지한다. 제안된 알고리즘 및 시스템 검증을 위하여 실제 도로의 주행 영상을 사용하여 시험한 결과 91%의 차량 인식률을 보였고, 향후 상용화될 차선변경보조시스템에 적용 가능할 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.138-144
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• 2020

현재 자율주행 차량 연구들은 긴급상황이 대처 가능한 4레벨의 자율주행 차량을 개발하기 위해 매진하고 있다. 차량이 긴급상황에 유연하게 대처하기 위해서는 피해를 최소화하는 방향으로 움직여야 하는데, 이는 주변 보행자, 도로 상태, 주변 차량의 상태 등 주행 중인 도로의 모든 상태를 판단하여 진행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 자율차량 내부의 탑승객 상황을 탐지하고, 그것을 V2V로 주변 차량에 공유하여 이 긴급상황에서 주행을 결정하는 데 도움을 줄 수 있는 자율차량의 주행을 보조하기 위한 탑승객 탐지 및 공유 시스템을 제안한다. 탑승객 탐지 및 공유 시스템은 현재 차량에서 탑승객을 인식하는 무게 측정 방식을 개선하여 정확하게 차량 내부의 승객 위치를 식별할 수 있고, 각 차량의 승객 위치를 주변의 다른 차량과 공유하기 때문에 긴급상황이 발생할 때 차량의 주행 결정에 도움을 줄 수 있다. 실험 결과, 탑승객 인식 서브 모듈에 적용된 체압 센서는 기존의 공진형 센서보다 약 8%, 압전형 센서보다 약 17% 높은 정확도를 보였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권1호
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• pp.8-19
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• 2016

도로의 결빙과 해빙으로 도로면의 수축과 팽창이 반복되어 도로면에서 침투한 수분이 포장면의 결합력을 약화시켜 노면홈(포트홀)을 발생시킨다. 현재의 포트홀 조사는 현장에서 육안 조사하고 기록하는 수동적인 방식으로 매년 수 만개소의 포트홀이 발생하는 것에 어려움이 발생하고 있다. 포트홀 정보를 자동으로 수집하기 위해 최근까지 가속도 센서를 이용한 기술과 레이저 스캐닝을 이용한 기술이 많이 연구되었다. 하지만, 가속도 센서 기반 기술은 낮은 인식률과 제한된 센싱 영역의 문제가 있고, 레이저 스캐닝 기반 기술은 비용이 너무 큰 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 대중적으로 사용하는 차량용 블랙박스 카메라를 이용한 자동 포트홀 탐지 기술을 제안한다. 일반적으로 차량용 블랙박스 카메라에 탑재한 연산프로세서는 낮은 컴퓨팅 능력을 가지므로 포트홀 탐지 알고리즘을 그게 맞게 설계할 필요가 있다. 설계된 알고리즘을 블랙박스에 내장하여 도로 주행실험을 실시하며, 포트홀 탐지 성능을 중심으로 한 실험결과는 포트홀 탐지 정밀도, 민감도 등의 지표를 토대로 분석하고, 실시간 포토홀 탐지 기술의 현장 적용성을 확인한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.91-92
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• 2023

본 논문에서는 Yolov5와 Deepsort를 사용한 Tracking by detection을 구현하여 특정 영역을 통과하는 차량의 수를 집계하고, 각 차량의 추정속도를 계산하는 시스템을 구현한다. 실시간 객체 탐지 기능을 수행하는 Yolov5 모델의 학습에는 Kaggle의 개방 데이터인 '도요타 자동차 이미지'를 사용한다. 이미지 크기 640*640, 배치사이즈 16, Early stopping 플래그를 사용하여 학습했을때, Yolov5의 객체 탐지 성능은 정확도 98%, 정밀도 0.961, mAP 0.72을 보여주었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.451-454
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• 2001

본 논문에서는 그룹화 블록스네이크와 영상분할을 이용하여 다차선을 검출하고 컬러 정보를 기반으로 차량 후면에 위치하는 미등과 브레이크등을 인식, 저속 주행환경에서의 다차선 및 전방차량을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 기울기 값과 명암도 값으로 기초 블록을 얻은 뒤, 차선의 가능성이 큰 블록을 탐색하여 영상분할을 시행한다. 영상 분할에서 잡음 블록들을 제거하여 차선일 가능성이 가장 높은 블록들만을 검출하고, 그룹화 블록스네이크를 이용하여 차선을 검출하도록 하였다. 또한 전방 차량인식을 위해 미등과 브레이크등의 컬러 특징을 이용하여 후보 영역을 분할한 후, 미등과 브레이크등의 패턴의 기하학적 특징과 위치적 특징을 이용하여 한 쌍의 미등 혹은 브레이크등을 탐지하도록 하였다. 탐지된 양쪽 등의 위치정보를 이용하여 전방차량의 위치를 측정 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.97-100
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• 2023

차량 인터넷은 목적지까지 스스로 주행하는 자율 주행 자동차의 최적 경로 설정을 도와주는 차세대 네트워크이다. 자율 주행 자동차의 원활한 자율 주행을 위해서는 도로 위 객체 인지뿐만 아니라 실시간 교통 정보가 수신되어야 한다. 공격자는 자동차로 전달되는 메시지를 탈취하여 내용을 변경하거나 메시지를 제거하는 중간자 공격을 시도할 수 있다. 중간자 공격을 탐지하기 위해 MARINE 기법이 제안되었지만, 주행하는 자동차가 적은 환경에서 중간자 공격을 탐지하기 어렵다. 제안 방법은 이러한 문제를 해결하기 위해 교통 정보 센터에 축적된 교통 정보를 이용하여 자동차에 전달되는 메시지를 분석하고 중간자 공격을 탐지하는 방법을 제안한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권6호
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• pp.36-45
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• 2009

최근 도로상의 비디오 영상에서 다양한 저차원 정보를 바탕으로 자동 차량 흐름 파악과 사고 탐지에 관해 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 CCTV 동영상 교통관리시스템을 이용하여 자동으로 차량의 흐름을 파악하고 이를 이용하여 교통체증과 더 나아가 사고탐지를 위한 알고리즘과 그 응용에 대해 연구하였다. 이를 위하여 우선 움직임 객체를 시공간 관계 모델링을 통해 차량의 실제 궤적과 매핑하고 이를 통해 차량의 흐름 파악에 사용하였다. 또한 시공간 관계 모델링과 차량의 실제 궤적간 매핑을 위해 TSR (Tangent Space Representation) 알고리즘을 사용하였다. 또한, 객체의 움직임 추출을 위해 먼저 차(Differece)영상을 이용하여 움직임 객체 추출을 하였고, 이를 통하여 객체의 움직임 트래킹(Tracking)을 하고 각 객체에 번호를 부여하여 동시에 여러 객체를 인식시키고 이를 저장하였다. 이를 통하여 의미적 움직임 객체를 인식하고, 차량 흐름을 파악하는 어플리케이션을 구현하였다. 본 연구를 통해 기본적인 움직임 객체에 대한 의미적인 결과를 얻을 수 있었고, 나아가 CCTV를 이용한 자동 사고 탐지에 관한 연구로 확장시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권6호
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• pp.27-32
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• 2010

오늘날 FMCW 레이더 시스템은 차량의 능동 안전 시스템에 널리 활용되어지고 있다. 레이더 시스템에서 탐지확률을 높이고 오경보율을 줄이기 위해서는 정지타겟을 포함한 클러터 성분을 제거하고 관심 있는 이동타겟을 효과적으로 탐지하기 위한 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 이동타겟 탐지 및 클러터 제거 알고리즘을 제안한다. 먼저 제안된 이동타겟 비트주파수 검출 필터를 이용하여 클러터를 제거한다. 검출된 이동타겟 비트주파수들을 이용하여 데이터-결합 한 후, 제로-도플러 제거 알고리즘을 이용하여 남아있는 클러터를 제거한다. 이 알고리즘을 검증하기 위해 실제 FMCW 레이더를 이용하여 도로 상에서 실험하였다.

• 벤처다이제스트
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• 통권56호
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• pp.9-9
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• 2004

최근 잇따른 버스기사 폭행사건, 현금 수송차량 도난사고 등으로 차량의 내외부 상황을 녹화∙감시할 수 있는 ‘MDR(Mobile Digital Video Recorder)’의 필요성이 확산되고 있다. 해외의 경우 이미 경찰차, 구급차, 소방차 등 특수목적을 위한 중요 차량이나 기차, 선박 등에 설치가 보편화되어 중앙상황실에서 위험을 미리 탐지, 사고를 미연에 방지하고 있다. 국내에서는 현재 주차단속 및 차량견인에 MDR이 사용 중이며 향후 경찰차, 스쿨버스, 철도, 선박 등으로 사용의 폭이 크게 확대될 전망이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.120-122
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• 2021

현재 국내외 자동차 수요가 증가하게 되면서 차량탑승 인원은 적어지고 차량 수는 증가하는 추세이다. 이는 교통체증이 더 심해지게 되는 주요 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 다인승 전용차로, HOV(High-occupancy vehicle) lane을 운영하고 있지만, 이용 조건을 무시하고 불법으로 이용하는 사람들이 계속 증가하고 있다. 이러한 불법행위를 경찰이 육안으로 판단하여 단속하기 때문에 단속 정확도도 낮으며 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전을 이용한 영상 분석 기술을 이용해서 보다 효율적인 탐지를 할 수 있는 시스템 설계를 제안한다. 기존의 연구되었던 차량 탐지 방법을 개선하여 영상 안에서 트리거를 설정하여 탐지 객체가 선정된 후 대상에 대해서 집중적으로 영상 분석을 진행할 수 있게 설계했으며 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLO 모델을 사용하여 실시간 객체 탐지와 정확한 신호를 얻기 위해 영상 내 bounding box로 판단하는 것이 아닌 중심점의 이동량을 이용하는 방법을 제안한다.