• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
• /
• pp.392-394
• /
• 2019

국가 또는 지역의 재난에 대비한 대표적인 대피시설인 터널 및 지하차도에는 법 규정 및 편의상의 이유로 라디오 중계방송 설비가 설치되어 있다. 하지만 이 시스템은 라디오 방송으로 한정되며 DMB 방송이 되지 않고 전국 공동 방송만 중계되어 지역적으로 발생한 재난 또는 비상상황을 효과적으로 알리는 것은 불가능하다. 이를 개선하기 위하여 본 연구에서는 각 지역의 재난관리소에 원격재난방송장치를 구축하고 인터넷 또는 LTE 망을 이용하여 각 터널로 전송하는 시스템을 구현한다. 터널에 있는 시스템에서는 디지털 신호로 수신한 SMS, 미디어 파일, 실시간 방송 또는 영상을 디코딩하여 FM, DMB 주파수로 변환하는 모듈레이터를 거쳐 기존 중계 장비를 이용하여 비상방송신호를 송출한다. 본 연구에서 제안하고 구현한 방법은 터널 및 지하차도에서 비상상황 발생 시 효율적인 정보제공 및 원격 현장 통제에 활용 가능하다.

• 터널과지하공간
• /
• 제20권6호
• /
• pp.421-433
• /
• 2010

암반면 평가를 위한 디지털 영상 계측 시 획득된 영상정보는 조명의 광량과 조명색 그리고 카메라의 촬영조건 등에 따라 달라지며, 왜곡된 영상정보는 객관적인 암반 평가를 어렵게 하는 주요한 원인이 된다. 본 연구에서는 다양한 설정 조건 하에서 획득된 디지털 영상정보의 색보정을 통해 자연광 상태에서의 고유한 영상정보로 복원하기 위한 실험 및 분석을 수행하였으며, 최종적으로 영상정보 최적화를 위한 조명 조건 및 카메라 설정 방안을 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제45권4호
• /
• pp.59-70
• /
• 2008

본 논문에서는 터널 환경 내에서 발생할 수 있는 화재를 조기에 실시간으로 탐지하기 위한 시각 처리 기법을 제시한다. 다양한 환경 하에서 화재 발생 시 이를 조기에 발견하여 인명 및 재산 피해를 최대한 줄이기 위한 목적을 가지고 많은 연구들이 제안되었다. 그러나 터널 화재 탐지의 경우 터널 환경이라는 특이성 때문에 기존의 화재 탐지 기법을 적용하기 어려우며, 터널 공간에 특성화된 새로운 알고리즘이 필요하다. 이에 본 논문에서는 컬러정보를 기반으로 한 화염 후보 영역 검출기법, 움직임 정보를 기반으로 한 연기 후보 영역 검출 기법을 사용하고 모폴로지 기법, 재검증 및 제거 기법을 이용하여 화재 검출 시 발생할 수 있는 오검출 영역을 제거하는 방법을 통해서 정확한 위치 탐지와 조기 탐지가 가능한 알고리즘을 개발하였다. 또한 실험 결과를 통해 각각의 성능을 비교함으로써 제시한 알고리즘의 타당성을 보여주었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제26권2호
• /
• pp.129-152
• /
• 2024

터널 내 CCTV를 통한 딥러닝 객체인식 적용에 있어서 터널의 열악한 환경조건, 즉 낮은 조도 및 심한 원근현상으로 인해 오탐지가 대량 발생한다. 이 문제는 객체인식 성능에 기반한 영상유고시스템의 신뢰성 문제로 직결되므로 정탐지 향상과 더불어 오탐지의 저감 방안이 더욱 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 딥러닝 객체인식 모델을 기반으로, 오탐지 데이터의 재학습을 통해 오탐지의 저감뿐만 아니라 정탐지 성능 향상도 함께 추구하는 오탐지 학습법을 제안한다. 본 논문의 오탐지 학습법은 객체인식 단계를 기반으로 진행되며, 학습용 데이터셋 초기학습 - 검증용 데이터셋 추론 - 오탐지 데이터 정정 및 데이터셋 구성 - 학습용 데이터셋에 추가 후 재학습으로 이어진다. 본 논문은 이에 대한 성능을 검증하기 위해 실험을 진행하였으며, 우선 선행 실험을 통해 본 실험에 적용할 딥러닝 객체인식 모델의 최적 하이퍼파라미터를 결정하였다. 그리고 본 실험에서는 학습영상 포맷을 결정하기 위한 실험, 반복적인 오탐지 데이터셋의 재학습을 통해 장기적인 성능향상을 확인하기 위한 실험을 순차적으로 진행하였다. 그 결과, 첫 번째 본 실험에서는 추론된 영상 내에서 객체를 제외한 배경을 제거시키는 경우보다 배경을 포함시키는 경우가 객체인식 성능에 유리한 것으로 나타났으며, 두 번째 본 실험에서는 재학습 차수별 독립적으로 오탐지 데이터를 재학습시키는 경우보다 차수마다 발생하는 오탐지 데이터를 누적시켜 재학습 시키는 경우가 지속적인 객체인식 성능 향상 측면에서 유리한 것으로 나타났다. 두 실험을 통해 결정된 방법으로 오탐지 데이터 재학습을 진행한 결과, 차량 객체 클래스는 1차 재학습 이후부터 AP값이 0.95 이상 우수한 추론 성능이 발현되었으며, 5차 재학습까지 초기 추론 대비 약 1.06배 추론성능이 향상되었다. 보행자 객체 클래스는 재학습이 진행됨에 따라 지속적으로 추론 성능이 향상되었으며, 18차 재학습까지 초기 추론대비 2.3배 이상 추론성능이 자가 향상될 수 있음을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.186-195
• /
• 2017

최근 자율주행 자동차에 대한 연구가 활발하다. 이러한 자율주행을 실현하기 위해서는 ITS, Connected Car, V2X, ADAS 등의 여러 가지 기술이 있다. 그 중에서도 차선의 변경과 목적지까지 운행하기 위해서는 도로상에서 차량이 어디에 있는가를 인식하는 것이 특히 중요하다. 일반적으로 GPS 및 카메라 영상처리를 통하여 이루어지고 있다. 그러나 GPS의 경우 터널과 같은 음영 지역으로 인한 위치 확인의 신뢰성에 한계가 있으며, 카메라 영상처리를 실행할 경우 도로 차선의 상태 및 도로 주변 환경에 따라 인식 및 측위에 한계가 있다. 본 논문에서는 GPS 음영지역인 터널에서 자율주행 자동차를 위한 LED 조명이 설치되어야 함을 제안한다. 본 논문의 실험에서는 차로별 다른 색온도의 빛을 조사하는 터널 LED 조명 모의 환경을 구성한 후, 색온도를 분석하여 자율주행차의 현재 차로의 위치를 측정할 수 있음을 보였다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 터널 LED 조명을 이용한 차로 위치측위 기술을 제안한다.

• 지질공학
• /
• 제12권1호
• /
• pp.23-34
• /
• 2002

시추공 영상조사는 지하 구조를 직접 확인함으로서 좀더 정확한 자료를 얻기 위하여 실시되고 있으나, 시추공 좁은 공간내에 국한된 정보이기 때문에 원하는 공간범위의 지하 구조물에 직접적으로 적용하기 어려운 실정이다. 이에 시추공 영상 자료를 처리하고, 방향에 따른 위경사를 고려하여, 2차원의 지하 불연속면을 원하는 단면의 방향에따라 가시화하는 프로그램을 개발하고, 지하 불연속면의 분포를 넓은 공간에 확장하여 현장에 적용함으로서 시추공 영상분석을 보완하였다. 이와 관련된 프로그림이 별도로 판매되어 일부에서 사용되고 있으나, 내용이 알려지지 않았고 일반인이 사용하는데에 제한이 있었으므로 이번 기회에 희망자들이 쉽게 사용할 수 있게 될 것이다. 지하 구조물이 계획된 지역의 지하단면을 작성하기 위하여 포트란과 비쥬얼배직 프로그래밍 언어를 사용하여 Window GUI(Graphic User Interface) 환경으로 프로그램을 제작하였고 이 프로그램을 이용하여 전라북도 장수군 계남면 장계리 지역 터널계획 구간의 불연속면 분포도를 작성하였다. 시추공내에 국한된 불연속면을 가시화 프로그램을 이용하여 공간적으로 확장함으로서 부근 전체의 지하구조를 파악하며, 다른 지점에서의 불연속면의 분포 형태를 추측할 수 있었다. 또한 터널에 영향을 미치는 불연속면의 절리간극의 크기 범위와 불연속면들의 출현 심도 및 영향 범위 등을 계획된 터널의 방향에 따라 가시화하여 설계와 시공에 쉽게 이용하게 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
• /
• pp.601-602
• /
• 2011

본 논문에서는 터널 내 유고 상황에서 심각한 사고의 원인이 되는 정지 차량, 역주행 차량 인식을 위한 전조등, 후미등 검출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 차량등 컬러 정보의 실험적 분석을 통하여 효과적으로 정차 및 역주행 차량을 검출하도록 하였다. 모의 실험 결과는 HD (High Definition) 터널 비디오 영상에 대하여 정지 차량 검출율이 95% 이상이고 역주행 차량 검출율이 96% 이상임을 보여준다.

• 한국지반공학회지:지반
• /
• 제14권4호
• /
• pp.91-102
• /
• 1998

전기비저항 탐사는 가장 널리 사용되는 물리탐사 기술 중의 하나로 지하수 및 지하자원 탐사에 널리 사용되어 왔으나 근래에 들어 단순한 이상대의 확인이 아닌 지하 구조를 영상화하는 것으로 확대, 발전되면서 토목 및 환경 분야에 많은 적용이 시도되고 있다. 본 연구에서는 전기탐사에서 큰 영향을 미치는 지형효과를 보정하는 유한요소 법 알고리즘을 개발하였으며 세 가지 현장 적용 사례를 통하여 토목 및 환경 분야에서의 전기비저항 영상화 기법의 적용 가능성을 입증하고자 하였다. 첫째. 공단조성공사 현장에서 토사층의 두께를 파악하여 토취장 후보지의 개발 가능성 여부를 판단하였고, 둘째, 산악지형에서 시공될 고심도 터널 예정구간내의 파쇄대, 한층과 같은 연약때 등을 파악하여 터널 설계 및 시공에 필요한 지질 정보를 제공하였으며, 셋째, 매립이 완료된 산업 폐기물 처분장에서 오염대의 수평l수직적인 분포 및 폐기물 처분의 최대 심도등을 파악하였다.

• 터널과지하공간
• /
• 제25권2호
• /
• pp.144-154
• /
• 2015

암석시료에 응력이 가해질 경우 역학적 에너지가 대상 물체에 누적되고, 대상 암석에 한계응력 이상이 가해질 경우 시료의 파괴가 발생한다. 이 때 시료 내부에 저장되어 있던 역학적 에너지는 물리적 변형뿐만 아니라 빛, 열, 소리 등 다양한 형태의 에너지로 발산된다. 본 연구에서는 $-10^{\circ}C$ 저온 환경에서 섬록암, 현무암, 응회암을 대상으로 일축압축강도 시험과 점하중강도 시험을 수행하고, 이때 발생하는 온도 변화를 열적외선카메라를 이용해 측정하고 정량적으로 분석하였다. 파괴 직전 파괴면에 응력이 집중되어 온도가 상승하였고, 파괴 순간 축적된 에너지가 열에너지의 형태로 방출되며 파괴면의 온도가 급격히 상승하는 것이 감지되었다. 강도가 높고 신선한 섬록암과 현무암 시료의 온도 상승폭이 상대적으로 강도가 낮고 풍화된 암석인 응회암 시료의 온도 상승폭에 비해 더 크게 나타났다. 본 연구결과는 저온지역에 위치한 암반사면, 터널, 광산 내부의 응력 집중지점을 감지해 향후 발생 가능한 재해를 예방하는데 적용될 수 있으며, 지진예측을 위한 위성영상 분석에도 적용될 것으로 기대된다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.9-16
• /
• 2017

본 논문에서는 도로에서 주행 중인 차량에서 차선을 검출하고 차선이탈여부를 확인 및 경고처리할 수 있는 영상기반의 알고리즘을 제안한다. 차량 탑재된 카메라 영상을 이용하여 차선을 검출하는 경우, 도로면 위의 다양한 표지로 인하여 오검출률이 증가하거나, 터널 통과시 터널 내의 조명 효과로 인해 노랑색의 중앙선이 미검출되거나 또는 우천시 차선 검출이 쉽지 않은 문제들을 안고 있기 때문에 제안된 알고리즘은 이러한 문제점들을 해결하는 데에 초점을 맞추었다. 또한 제안된 알고리즘은 검출된 차선 정보를 이용하여 차로 내에서 한쪽으로 치우치는 정도를 판단하여 차선 이탈 여부를 확인하고 경고처리할 수 있다. 제안된 알고리즘의 성능은 블랙박스를 통해 얻어진 실제 도로주행 영상을 이용하여 도로의 조명변화가 심하거나 노면에 표시가 있는 환경에서의 테스트 하였고, 실험 결과 높은 검출률을 보이는 것을 확인하였다.