• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.924-926
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• 2017

본 논문에서는 좁고 곡률이 큰 도로에서의 자율 주행을 위한 AVM 시스템 기반의 알고리즘을 제안한다. 기존의 전방을 주시하는 모노/스테레오 카메라를 이용한 차선 인식 방법을 이용한 자율주행 알고리즘은 모노/스테레오 카메라의 제한된 FOV (Field of View)로 인해 좁고 곡률이 큰 도로에서의 자율 주행에 한계가 있다. 제안하는 알고리즘은 AVM 시스템을 기반으로 하여 이 한계를 극복하고자 한다. AVM 시스템에서 얻은 영상을 차선의 색상 정보를 이용해 차선의 영역을 이진화 한다. 이진화 영상으로부터, 차량의 뒷바퀴 주변의 관심영역을 시작으로 재귀적 탐색법을 이용하여 좌, 우 차선을 검출한다. 검출된 좌, 우 차선의 중앙선을 차량의 경로로 삼고 조향각을 산출해 낸다. 제한하는 알고리즘을 실제 차량에 적용시킨 실험을 수행하였고, 운전면허 시험장의 코스를 차선의 이탈없이 주행 가능함을 실험적으로 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.705-717
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• 2001

이 논문에서는 카메라로 연속으로 촬영한 일련의 그레이레벨 영상으로부터 전방의 차량을 포착하기 위한 빠른 차선검출방법을 제안한다. 개별 영상에서 가려지지 않는 제한된 영역을 대상으로 차선의 위치를 검출하고, 에지 영상을 이용하여 차선의 기울기를 구한다. 이를 근거로 차량이 존재할 가능성이 있는 관심영역을 구하고 그 영역 내에서 에지 성분을 이용하여 구조적 방법으로 전방 차량의 위치를 포착한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차선검출알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도, 차량검지 등의 결과를 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.139-146
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• 2021

자율주행자동차의 상용화를 앞두고, 현재의 교통체계에 적용을 검토해야 한다. 한정된 교통 환경에서 자율 주행자동차가 적용되었을 때, 차선변경 규칙을 효과적으로 설정하는 것만으로도 이득을 가져올 수 있다. 본 연구는 소규모 군집주행을 포켓주행으로 정의하고, 차량 간에 효과적인 이동을 제안한다. 복잡한 도로상황을 가정하고 제안한 협조운행방식을 적용 하였다. 정체된 도로환경에서 차량 간의 불규칙한 차간간격은, 통제와 협조에 의해 차선변경 하고자 하는 차량의 수락간격 확보를 가능하게 한다. 차량의 이동 방법에 대해 다양한 연구를 진행 중이며, 한 가지 예시를 기술하였다. 기존 차선변경방법보다 제안한 차선변경 방법은 최대 86.6%의 교통 지연시간 감소를 나타내었다. 효과적인 차선변경 방법으로 교통량 개선을 보였으며, 나아가 차세대 도로설계에 영향력 있는 인자로써 기대할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.1628-1631
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• 2010

본 연구에서는 최근 인기를 끌고 있는 스마트폰 중 하나인 Apple 사의 iPhone 3GS 용 차선이탈경보 애플리케이션 개발을 수행하였다. 국내외적으로 수행되고 있는 지능형 자동차 연구를 통해 개발된 다양한 안전주행 지원 기술들이 단계적으로 상용화되면서 자동차를 지능화시키고 있는 시점에서 고가의 안전주행 지원장치를 대체할 수 있는 플랫폼으로 스마트폰을 활용하고, 안전주행 지원기술을 애플리케이션으로 개발하여 사용자가 쉽고 저렴하고 편리하게 사용할 수 있는 제품을 개발하고자 하였다. Before-Market 에만 집중된 차선이탈경보장치 기능을 iPhone 에 적용하기 위해서 제한된 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용할 수 있는 차선인식알고리즘이 필요하고, 본 연구에서는 Hough Transform 기반의 알고리즘을 사용하였다. 이외에도 iPhone 이라는 플랫폼의 여러 가지 특징을 고려하여 애플리케이션을 개발하였다. 효율적인 영상처리를 위해 OpenCV 라이브러리를 사용하였고, 개발은 매킨토시 컴퓨터에서 개발 후 iPhone 에 탑재하여 확인하였다. 현재까지 개발된 애플리케이션의 기능에서 보완할 점은 차선인식률과 처리 속도를 향상 시키는 것이다. 2011 년 2 월까지 완제품을 개발하여 앱스토어에 등록하는 것을 목표로 하고 있으며, 향후 안드로이드용 애플리케이션도 개발할 계획이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.163-164
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• 2020

교통 신호등 자동 제어시스템 기술은 교통 체증 현상을 방지하고 횡단 보도를 건너는 보행자들의 안전을 목적으로 시작되었다. 이는 1가구당 2차량에 가까운 보급률을 보이고 있는 현대 사회에 불가피하게 생기는 문제인데 본 연구에서는 이러한 문제로 인한 교통 신호등 자동 제어시스템 기술을 적용하고자 한다. 사거리에서 운전을 하다 보면 차량이 많이 지나가는 차선이 있는 반면 비교적 차량이 많이 지나가지 않는 차선들을 볼 수 있다. 이런 경우 차량이 많은 차선은 신호시간 내 차량이 모두 지나가지 못해서 교통체증이 발생하게 된다. 교통 체증을 최소화하기 위해서 압력 센서를 설치하여 차량이 많이 정체 되고 있는 차선에 신호의 시간을 증가시켜주고 차량이 많이 없는 차선은 기본 신호의 시간을 주어 차량이 많이 있는 차선의 차들의 교통 체증을 해소시켜 준다. 그리고 차량이 많이 지고 스마트폰의 보급이 많아지다 보니 횡단 보도에서 스마트폰을 보고있다 횡단 보도에서 사고를 당하는 경우 증가하고 있다. 이러한 보행자들을 위해 횡단 보도의 신호가 초록불이 되었을 때 간단한 음악이 나오고 발 밑에 횡단 보도 신호등과 같은 색깔이 나오게 하는 LED를 설치한다. 이렇게 하여 초록불이 들어왔다는 것을 보행자들에 인식시켜 보행자들의 안전을 지킬 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.97-106
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• 2010

본 논문에서는 곡선 템플릿 정합 방법을 이용한 곡률 검출 및 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 영상의 원근감을 제거하기 위하여 입력 영상을 탑뷰(top view) 영상으로 변환한다. 생성된 탑뷰 영상을 이용하여 에지 영상을 생성하는데 검출의 정확도를 높이기 위해 차선 검출에 적합한 에지 검출 방법을 제안한다. 검출된 에지 영상을 이용하여 먼저 직선 차선을 검출한 후 본 논문에서 제안한 곡선 템플릿 정합 방법을 이용하여 가장 적합한 곡선 차선을 결정하여 곡률을 검출한다. 제안된 곡선 템플릿 정합 방법은 법선의 방정식과 원의 방정식만을 이용한 단순한 계산만으로 곡선 차선을 검출하기 때문에 알고리즘이 단순하고 검출 시간이 매우 짧다. 또한 본 논문에서는 이전 프레임에서 검출된 차선 정보를 이용하여 현재 프레임의 차선 정보를 보정하고 보완함으로써 보다 안정적인 차선 검출이 가능하였다. 제안된 알고리즘은 고속도로나 비교적 복잡한 시내 도로, 야간 시 고속도로 등에서 얻은 다양한 환경에서의 영상을 이용하여 실험하였다. 제안된 알고리즘은 초당 70 frame 가량의 영상 처리가 가능하였고 95% 이상의 차선 검출율과 90% 가량의 곡률 검출율을 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.786-792
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• 2010

본 논문은 복잡한 도로 환경에서 차선을 정확하게 찾는 실시간 차선 검출법을 보인다. 기존의 많은 방법들은 대게 후처리 과정에서 차선 안쪽에 존재하는 잡음을 찾아 차선의 위치를 찾지만, 제안하는 방법은 특징 추출 단계에서 가능한 많은 잡음을 제거하므로 후처리 과정에서 검색 영역을 최소화한다. grid기반 모폴로지 연산은 우선 관심영역을 능동적으로 생성한 후, 모폴로지의 닫기 연산을 통해 에지 들을 연결한다. 그리고 방향성 에지 연결 기법을 통하여 유효한 방향에지를 찾고 사전에 구해진 영상 내 차선의 높이와 두 차선 간의 폭 관계를 이용하여 두 개의 차선을 군집화한다. 마지막으로 차선의 색상은 YUV색상 공간에서 두 개의 연결된 에지 안쪽을 검사하여 Bayesian확률 모델을 사용하여 추정한다. 제안하는 방법의 실험 결과는 다수의 불필요한 에지 군집이 존재하는 복잡한 도로 환경에서 효과적으로 도로 에지를 감별하였으며, 제안하는 알고리즘은 해상도 $320{\times}240$ 영상으로 10ms/frame의 속도에서 약92%의 정확도를 보였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.137-144
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• 2009

주행중에 취득된 비디오에서 정확한 차선 정보를 추출하는 기술은 차선이탈 경보시스템, 무인 자동차, 실감 차량항법 시스템 등의 지능형 자동차와 관련된 서비스 개발에 필요한 핵심 요소 기술의 하나이다. 본 논문에서는 주행중에 취득된 비디오에서 차선의 색깔을 인식하고 주행중인 차로의 위치를 인식하는 기법을 제안한다. 즉, 석양이나 역광 등의 다양한 조도 환경에서도 차선 색깔을 인식하기 위한 방안으로 Background-color 제거 기법을 제안하고 주행 차로의 위치를 인식하는 기법으로 확률망 기반 기법을 제안한다. 제안된 확률망 기반 기법은 비디오 인식을 통해서 얻은 차선의 색깔, 차선의 타입(점선, 실선) 등의 정보와 데이터베이스에서 얻은 차로의 수, 차로 폭 등의 도로 정보를 결합하여 주행차로를 결정하는 프레임워크를 제공한다. 실험을 통해서 제안된 기법이 다양한 도로 환경에서 우수한 인식 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.304-310
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• 2017

본 논문은 자율주행자동차가 곡선 주행 차로를 따라 주행 경로를 인지하고 경로 제어가 가능하도록 하기 위한 IPM 기반의 차선 검출기 구조에 대해 제안하고 RTL (Register Transfer Level) 기반의 회로 구현 결과에 대해 설명한다. 제안한 회로 구조는 곡률이 심한 차선에 대해 높은 정확도를 보장하기 위해 역투영 정합 영상을 Near/Far 영역으로 구분하여 허프 변환과 차선의 후보 영역 검출 연산을 적용한다. 자율주행자동차의 경우 다양한 알고리즘을 탑재해야 하므로 임베디드 시스템에서 차선 인식기의 시스템 자원 사용량을 줄이기 위해 차선 인식에 사용하는 영상 데이터 및 각종 파라미터 데이터에 대해 메모리 접근 회수를 최소화하는 방법을 제안하였다. 제안한 회로는 Xilinx Zynq XC7Z020에서 LUT 16%, FF 5.9%, BRAM 29%의 FPGA 자원 점유율을 보였으며 100MHz 클럭에서 Full-HD ($1920{\times}1080$) 영상을 초당 42장 처리 가능한 성능을 갖고 약 96% 차선 인식률을 보인다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권2호
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• pp.148-161
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• 2015

자동차 시장의 성장과 함께 차량에 카메라가 사용되는 사례가 늘고 있으며 영상 처리 기술의 중요성이 증가하고 있다. 또한, 차량 전장 시스템 기술 역시 급속도로 성장을 하고 있으며, 특히 차선이탈경보시스템(Lane Departure Warning System, LDWS)과 관련된 기술들이 다방면으로 개발 중이다. 본 논문에서는 기존의 방법보다 더 높은 차선 인식률을 검출하기 위해 촬영된 영상에서 먼저 Normalized Luminance Descriptor와 Normalized Contrast Descriptor값을 각각 연산하여, 두 값의 상관관계를 통해 Normalized Image Quality값을 조절하여 영상의 감마값을 조절한다. 그 뒤 다중의 관심영역을 통해 다중 영역에서 선택적 허프변환 알고리즘을 통한 차선 검출 알고리즘을 적용하여 차량 전방의 차선을 인식한다. 제안하는 알고리즘은 평균 27 Frame/sec와 $640{\times}480$ 해상도에서 검증 과정을 가졌다. 결과적으로 주 야간 및 심야를 포함한 도로들에서 평균 97% 이상의 차선 인식률을 보였으며 커브구간이나 차도 내 표식이 많은 구간에서도 성공적인 차선 인식을 보인다.