• 한국통신학회논문지
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• 제35권1C호
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• pp.1-7
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• 2010

본 논문은 하나의 소스, 하나의 릴레이, 그리고 하나의 목적 노드가 각각 두 개의 송수신 안테나를 갖는 협력 통신망에서, 연판정 후 전달(soft-decision-and-forward: SDF) 방식의 성능을 쌍 오류 확률(pairwise error probability: PEP)을 이용해 분석한다. 준정지 레일리 페이딩 채널에서 최적 그리고 차선의 전력 분배비를 결정한다. 최적의 전력 분배는 평균 PEP를 최소로 하는 것이나 일반적으로 구하기 어려우므로, 다이렉트와 릴레이 링크의 잡음 대 신호비의 곱(product signal-to-noise ratio: product SNR)을 최대화하는 전력 분배 전략을 고려한다. 모의실험 결과를 통해 높은 SNR 구간에서는 차선의 전력 분배 방식의 성능이 최적의 성능에 근접함을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.1885-1894
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• 2014

기존 영상 검지기 분야에는 다양한 고성능 알고리즘들이 존재하지만 실시간 연산 요구량이 너무 많아 시스템 장비가 고가, 고전력을 소모하는 단점이 있었다. 이에 본 논문에서는 저가, 저전력 영상 검지 시스템 구현을 위해 안드로이드 플랫폼의 성능 사양에 적합한 저연산량의 영상 검지 알고리즘을 제안한다. 본 방법은 차량 하부에만 생성되는 sub-shadow 를 분리하여 이를 누적함으로써 차선 및 검지 영역을 정밀하게 설정하고 이 검지 영역을 통과하는 차량 자체와 차량 sub-shadow 의 통과패턴을 판단하여 차선별 교통량 뿐만 아니라 상행 및 하행 교통량까지 자동으로 분류할 수 있다. 실험 결과 제안하는 알고리즘은 하행 차량의 경우 평균 97.1%, 상행 차량의 경우 평균 94.1%의 검지율을 보였다. 이 결과는 상용 루프검지기의 성능 95% 에 버금가는 수준으로 만족스러운 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.400-403
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• 2021

최근 자율주행 기술의 발전과 더불어 차량의 최적 경로를 예측하기위한 알고리즘이 활발하게 연구되고 있다. 기존 국내에서는 SK, Kakao, Naver등과 같은 기업들에서 차량의 최적 경로를 알려주는 서비스를 시행하고 있다. 언급된 기업들에서 사용하는 기술은 해당 어플리케이션 사용자들의 정보를 실시간으로 입력받아 최적 경로를 예측해준다. 하지만 이러한 방법은 최적 경로를 예측할 수는 있으나 최적 차선경로 까지는 예측할 수 없다. 본 논문에서는 최근 자율주행 차량에 부착된 Lidar 센서를 활용하여 주변 차량의 좌표를 취득 후 최적 차선 경로를 안내하는 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 Lidar기반 object detection 방법을 수행한 후 차량의 시계열 좌표 데이터를 취득하여 원활한 차선을 안내하는 시스템이다. 제안하는 방법은 실험결과에서 실제 취득된 데이터를 사용하여 제안하는 방법의 성능을 입증한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권5호
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• pp.815-825
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• 2017

야간 혹은 우천시에 노면표시의 시인성이 저하되어 교통안전에 위협을 초래하고 있는 가운데, 본 연구에서는 최근 소개된 차선도색 장비 성능개량에 따른 노면표시 수명 연장(1.5배), 생산성 향상(56.3%), 축광차선도료를 배합한 야광 노면표시의 시인성 개선(97.0%) 등 다양한 기대 편익과 종합적인 소요비용을 고려한 경제적 타당성을 제시하고자 하였다. 노면표시 시인성 개선에 따라 45.4%의 사고가 감소, 연간 2,463억원의 교통사고 절감편익이 발생하며, 재도색주기 증가에 따른 공사중 교통혼잡비용 절감 연간 123억원, 자율주행자동차 차선인식 성능 개선에 따른 장비 가격 절감으로 연간 453억원의 편익이 발생하여, 축광노면표시 도입에 따른 연간 총 편익은 3,039억원으로 산정되었다. 전국 도로 91,195km의 차로구분선, 중앙선 및 가장자리차선에 야광차선 도입시 총비용 증가분은 연간 1조 9,222억원으로 경제성(비용-편익비 0.16) 확보가 어려운 것으로 나타났다. 교통사고 잦은 곳의 지방부 분석 구간길이(400m)에 대한 도로유형별 차로수별 차선도색비용과 교통사고비용 원단위를 적용하여 축광 노면표시의 경제적 타당성이 확보되는 사고 규모를 산정한 결과, 노면표시가 직 간접적 원인인 사고로 유발된 사망자가 연간 1명 이상이거나, 부상자가 연간 2명 이상(단, 왕복 4차로 미만인 경우는 연간 1명 이상)인 경우 경제적 타당성이 확보되는 것으로 나타났다. 구체적으로, 관련 사고구간(5,697개)에 대한 야광 노면표시 설치비용을 사고감소편익과 비교한 결과, 충분한 경제성(비용-편익비 3.91)이 확보되었다. 연구의 한계와 향후 연구주제가 논문의 말미에 토의되었다.

• 전기의세계
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• 제46권3호
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• pp.20-25
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• 1997

자율주행시스템은 복잡한 환경에서 효과적인 주행을 위해서 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고 주변환경에 적절한 동작을 취해야 한다. 이러한 자율주행시스템에 지능적인 방법을 통하여 새롭게 제안한 방법을 서술하였다. 퍼지 논리를 이용하여 운전자와 같이 차량이 차선을 따라 주행하기 위한 퍼지 논리 제어기(FLC)가 설계되었다. 함축적인 차량모델을 기반으로 설계한 퍼지 논리 제어기가 복잡하고 정확한 차량모델을 기반으로 설계된 PID나 FSLQ 제어기와 동등한 성능을 발휘하였다. 인간의 운전방법을 학습할 수 있는 신경회로망을 이용하여 자율주행시스템에 적용하였다. 퍼지 신경회로망은 인간의 제어특성을 반영하도록 설계되었으며 자동으로 생성된 제어기는 퍼지 논리 제어나 신경회로망의 기법보다 우수한 성능을 발휘하였다. 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘 등의 인간의 지능 모델에 기초를 둔 방법을 자율주행차량의 제어에 도입하므로써 기존의 자율주행시스템의 문제점을 극복하는데 주요한 역할을 하였다. 앞으로 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘은 각각의 강점을 융합하거나, 고전적인 제어 알고리즘과 결합하므로써 더욱 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.671-674
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• 2018

본 연구에서는 모형 자동차를 이용한 YOLO 운전 보조 시스템을 구현 하였다. YOLO는 최근에 잇슈가 되고 있는 딥 러닝을 사용하는 물체 감지 및 인식 알고리즘입니다. 이 시스템은 카메라를 통해 획득한 영상에 영상처리 기술을 적용하여 차선 이탈을 경고하고, YOLO를 이용하여 객체를 인식하며 객체 유형 및 차량 사이의 거리에 따라 다양한 기능을 수행한다. 기존 물체 검출 및 인식 알고리즘 보다 우수한 YOLO는 추가 장비 없이 주행 보조 시스템 성능을 향상시킨다. YOLO를 이용한 주행 보조 시스템은 적은 비용으로 운전자의 안전성을 확보할 수 있을 것이다.

• 한국도로학회논문집
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• 제20권1호
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• pp.117-126
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• 2018

PURPOSES : The purpose of this paper is to analyze the change in lane reflection performance through lane washing and sweeping on highway lanes. METHODS : This paper compared and analyzed the changes in lane reflection performance before and after lane washing and sweeping. The research method was as follows. First, we selected four research sites on the Gyeong-bu Highway. Second, the parameters affecting lane reflection performance are classified into luminance, brightness, and number of glass beads. Third, the change in reflection performance was measured after washing /sweeping at the same place after studying 60m of the unwashed/unswept area. Fourth, the measurement results were compared and analyzed before and after lane washing/sweeping. RESULTS : The results of this study are as follows. First, lane washing improved the luminance and brightness by 4.2~21.4% and 1.4~5.1%, respectively, and reduced the number of glass beads per wash by 0.2~1.2%. Second, lane sweeping improved the luminance and brightness by 2.3~8.5% and 0.8~2.3%, respectively, and reduced the number of glass beads per sweep by 0.8~4.9%. CONCLUSIONS : By comparing the results of lane washing and sweeping, it was found that compared to lane sweeping, lane washing improved the luminance and fewer glass beads were dropped.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.181-199
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• 2022

본 연구에서는 정밀도로지도를 활용하여 자동차의 거동 정보와 정밀도로지도의 위치 관계를 계산하여 차로 이탈 경고장치의 성능을 평가하는 방법론을 도출하였다. 한국의 노면 표시 설치에 대한 기준과 차로 이탈 경고장치의 평가 기준에 대한 분석을 하고, 평가 기준에 맞는 정밀도로지도의 구축하고 평가 장치 을 구성하여 제안한 방법론에 대한 시험을 통해 제안한 방법론에 대한 검증을 실시하였다. 정밀도로지도를 활용한 차로 이탈 경고장치의 평가는 정밀도로지도와 정밀차량위치를 이용한 데이터취득, 실시간 데이터 처리 및 이탈 판단 확인 절차 수행만으로 평가가 가능하고 다양한 도로 환경에 적용 가능하다.

• 한국도로학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.93-101
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• 2011

본 연구는 칼라아스팔트 포장의 표면 색채를 보수하기 위하여 사용되는 칼라코팅 공법에 대한 평가를 버스전용 차선에서 실시한 실내외 시험에 관한 연구이다. 교통과 시간의 경과에 따라 칼라아스팔트 표면은 탈변색, 마모가 발생하여 표면 색상에 손상이 발생하게 된다. 총 9개 공법에 대하여 평가를 실시하였다. 실내시험 항목으로 UV시험, 부착성능 및 타버시험장치를 사용하여 내마모시험을 실시하고 현장시험으로는 BPT를 이용한 미끄럼저항시험과 현장 육안조사를 실시하였다. 실험 결과 각 공법들은 서로 다른 공학적 특징을 보였는데 이러한 결과는 각 공법에 사용한 주재료와 관련이 있는 것으로 판단하였다. 고무에폭시를 주재료로 사용한 공법이 평가된 공법 중에서 만족할만한 결과를 보였으나 100일 후 현장 추적조사 결과 모든 공법이 탈변색, 마모, 벗겨짐 현상이 심하게 발생하여 코팅공법으로 적합하지 않으며 추후 적용하기 위해서는 연구가 필요한 것으로 나타났다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제24권6호
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• pp.627-634
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• 2016

In this paper, an augmented video generation method to evaluate the performance of lane departure warning system is proposed. In our system, the input is a video which have road scene with general clean lane, and the content of output video is the same but the lane is synthesized with contamination image. In order to synthesize the contamination lane image, two approaches were used. One is example-based image synthesis, and the other is background-based image synthesis. Example-based image synthesis is generated in the assumption of the situation that contamination is applied to the lane, and background-based image synthesis is for the situation that the lane is erased due to aging. In this paper, a new contamination pattern generation method using Gaussian function is also proposed in order to produce contamination with various shape and size. The contamination lane video can be generated by shifting synthesized image as lane movement amount obtained empirically. Our experiment showed that the similarity between the generated contamination lane image and real lane image is over 90 %. Futhermore, we can verify the reliability of the video generated from the proposed method through the analysis of the change of lane recognition rate. In other words, the recognition rate based on the video generated from the proposed method is very similar to that of the real contamination lane video.