주차장은 교통시스템의 일부분으로, 최근 차량이 급증하면서 주차장의 안전성과 효율적 운영이 중요해 지고 있다. 이동 차량을 탐지하여 주차 현황을 안내하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔지만 영상 내에 빠르게 이동하는 다수의 차량을 동시에 탐지하는 것은 여전히 도전적인 문제이다. 이에 본 연구에서는 공영 주차장이나 대형 주차장에 주차 구역이 분명하고 주차 구역 내에 감시 카메라가 설치되어있는 것에 착안하여, 참조 템플릿 기반 실시간 영상처리 기법을 이용한 무인 주차 가용 정보 제공 및 안내 시스템을 개발하고자 하였다. 즉, 주차 공간 내에 참조 표식 마커로써 주정차 중인 차량의 움직임과 상황을 인지하여 차량의 크기, 형태 등 직접적인 탐지 여부에 관계없이 주차 관제가 가능한 대안적 방법을 제시하였다. 또한, 주차 정보와 층별 주차 현황을 시뮬레이션하기 위한 프로토타입 시스템을 구현하여 본 연구에서 제시한 방법론의 실제 적용 가능성을 검토하고 성능 분석을 수행하였다. 결과적으로 실시간 영상 정보를 처리하여 주차장의 총 주차 공간 수, 주차된 차량 수와 같은 주차장 통계 정보의 저장 관리가 가능하였다. 향후, 본 연구 결과는 주차 상황 분석을 통해 주차 관리를 체계적이고 효율적으로 운영하는데 있어 비용 절감과 사용자 편의를 보다 증진 시킬 수 있을 것으로 기대된다.
도시 지역에서 객체를 탐지하기 위해 드론 고해상도 영상에 기계 학습 알고리즘을 적용하는 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 대부분의 차량 추출 연구는 인스턴스 세그멘테이션 대신 경계 박스로 차량을 탐지하여 차량의 방향이나 정확한 경계를 알 수 없다는 한계점이 있다. 인스턴스 세그멘테이션은 개별 개체를 훈련하기 위한 노동 집약적인 레이블링 작업을 필요로 하므로, 차량 추출을 위해 자동 무감독 인스턴스 세그멘테이션을 수행하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 드론 영상의 차량 경계 박스에 대해 무감독 SVM 분류 기반의 차량 추출 기법을 제안하였다. 연구 결과, 차량을 89% 정확도로 추출할 수 있음을 확인하였으며 차량 내의 분광 특성이 크게 다른 경우에도 차량을 추출할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 영상처리 기술을 기반으로 한 내부 운전자에게 위협이 될 수 있는 금속 물체를 탐지하기 위한 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 퍼지 이론을 이용하여 금속물체를 탐지할 수 있는 색상 필터를 설계하여 사용하였다. 차량안의 특정 탐지 영역 내에서 FCF(Fuzzy Skin Filter)를 이용하여 운전자의 얼굴 영역을 탐지하고, 동승자가 위협을 가한다는 가정 하에 손 영역을 탐지한다. 탐지된 동승자의 손 영역을 중심으로 색상기반 원형 탐색기법을 사용하여 최종 금속물체의 후보영역을 설정하고, 금속물체 색상필터를 적용하여 최종적인 금속물체영역을 탐지 한다. 제안된 방법은 여러 실험을 통해 내부 운전자 보호를 위한 금속물체 탐지 시스템의 우수성을 증명한다.
차량 애드 혹 망 (Vehicular Ad Hoc Networks: VANETs)은 일반적으로 이동성이 높은 차량 노드들로 구성되어 매우 짧은 시간 망 위상이 지속되므로 불안정한 통신 링크를 갖는 자기 조직화 P2P 망이다. VANETs은 고정된 인프라 구조나 중앙 통제 라우팅 장비 없이 자동적으로 망구조를 구성하고, 차량 노드들은 시간에 따라 고속으로 이동하며 망에 결합하거나 이탈하는 개방 망이므로 중앙 집중식 제어 없이 누구나 접속을 허용하기 때문에 망상에 해롭고 비정상 행위 노드들에 대한 침입에 매우 취약하다. 본 논문에서는 이러한 VANETs에서의 노드들의 활동에 대한 비정상 행위를 효율적으로 식별할 수 있는 러프집합기반 비정상 행위 탐지방법을 제안하고, 그 성능을 모의실험을 통해 임계 허용 오차에 대한 비정상 행위 탐지율과 거짓 경고율로 평가하였다.
적외선 유도 무기의 급속한 발달로 인해 현대 장갑 차량의 생존성은 크게 위협 받고 있다. 따라서 적외선 신호를 줄여 탐지가능성을 줄이는 것이 지상 장갑 차량의 생존성 향상을 위해 반드시 필요하다. 이러한 목적으로 본 연구는 수치해석을 사용해 차량 적외선 신호의 시간 및 탐지 위치별 특성을 분석하였다. 그 결과 가장 낮은 대비복사강도를 보이는 방사율이 시간 및 탐지 위치별로 상이하며 적외선 신호를 효과적으로 저감하기 위해서는 차량 부위별로 다른 방사율을 갖는 제어 구조를 적용해야 할 것이다.
대부분 영상검지기는 입력영상 전체영역의 밝기값에 기반하여 카메라가 받아들이는 광량을조절하는 자동 아이리스 방법을 채택하고 있다. 대형차량의 출현, 갑작스런 외부 일광의 변화가 있을 때 영상내 밝기값이 급격히 변할 수 있는데 기존 방법의 경우 기계적인 대응으로 인한 지연 때문에 차량을 미탐지하는 오류가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용자 제어 아이리스(UCI: User-Controlled Iris) 방법을 제안한다. 사용자 제어 아이리스를 사용할 경우 배경영상의 밝기값 변화에만 반응함으로써 움직이는 물체의 밝기값 또는 외부 일광이 급변하는 상황하에서도 양질의 입력영상을 얻을 수 있어 견고한 차량 탐지가 가능하다.
우리나라의 수소연료전지 차량의 점유율이 매년 증가하고 있으나, 수소충전소 설비의 잦은 중단으로 수소연료전지 차량 운전자들이 제때 차량을 충전하지 못하는 불편이 발생하고 있다. 본 논문에서는 수소충전소 설비 중 Diaphragm을 사용하는 압축기의 이상 패턴을 탐지하는 Ensemble 모델을 통해 수소충전소에서 2023년 1월 1일부터 2023년 6월 28일 동안 수집된 데이터를 분석하였으며, 해당 기간 동안 발생했던 고장에 대해 2일전부터 이상 패턴이 10,000 이상 탐지되는 결과를 얻었다.
차량에 장착되는 전장품 사이의 정보 교환용 통신방식으로 주로 사용되는 CAN 통신 프로토콜의 이상상태를 분석하고 차량제어기에 적용해야할 CAN 이상상태 검출 및 처리 기능에 대해 연구하였다. 이 연구결과는 CAN 통신 문제의 탐지와 대응 방법을 제시하여 차량운행 시 시스템의 안정성을 높이는데 기여할 것으로 예상된다.
인구의 감소 및 고령화 사회가 진행되면서 운전자의 평균 연령은 높아지게 된다. 그에 따라 잠재적인 사고의 위험성이 높은 고령 운전자들은 자율 주행형 개인 이동체가 필요하게 된다. 이러한 이동체가 도로 주행 중에 안전성을 확보하기 위하여 여러 장애물에 대응할 기술이 요구된다. 그 중에서도 주행 중에 마주할 수 있는 차량, 자전거, 사람과 같은 동적 장애물뿐만 아니라 도로 노면의 불량 상태와 같은 정적 장애물을 인식하는 기술이 가장 우선적으로 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 두 종류의 장애물을 동시에 탐지할 수 있는 심층 신경망 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘을 개발하기 위해서 1,418장의 영상을 이용하여 7종의 동적 장애물에 표기한 annotation data와 도로 노면 파손을 표시한 label 영상을 확보했다. 이를 이용하여 학습한 결과, 46.22%의 평균 정확도로 동적 장애물을 탐지하고 74.71%의 mean intersection over union으로 도로 노면 파손을 탐지했다. 또한 한 장의 영상을 처리하는데 평균 소요시간은 89ms로 일반 차량보다 느린 개인 이동 차량에 사용하기 적합한 알고리즘을 개발했다. 향후 주행 중 마주할 있는 도로 장애물을 탐지하는 기술을 활용하여 개인 이동 차량의 주행 안전성이 향상되길 기대한다.
터널 내 화재 발생 시 대규모의 인명, 재산 피해가 발생하는데 이러한 상황을 조기에 탐지함으로써 피해를 최소화하기 위한 시스템이 필요하다. 또한 터널 내 설치된 CCTV를 사람이 24시간 감시하기에는 너무 어려운 점이 많다. 이에 따라 적절한 영상 처리를 통한 화염 및 연기 검출 시스템을 통해 경보를 알려줄 경우, 보다 편리하고 사람이 모니터 앞에 없을 때 화재 발생 시 화재를 검출할 수 있어 피해를 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 영상처리 기법을 이용하여 터널 안에서 발생한 화재 및 연기를 고속으로 탐지하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 터널 안에서의 화재 탐지는 차량 조명 및 터널내의 조명등과 같은 여러 가지 상황에 의해 산불 탐지 알고리즘과 다른 독자적인 알고리즘의 개발이 요구된다. 본 논문에서 제시한 두 가지 알고리즘은 기존 알고리즘보다 정확한 위치 탐지와 초기 단계에서의 탐지가 가능하도록 되었다. 또한 우리는 실험 결과를 통해 각각의 성능을 비교함으로써 제시한 알고리즘의 타당성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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