• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.101-111
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• 2011

WSN기반 주차관리 시스템에서 대부분의 연구는 주차장에서 사건을 통제하기 위해 무선 센서를 이용하지만, 주차장에서의 차량충돌에 대한 연구는 거의 수행되지 않았다. 시간에 따른 자세한 차량의 위치는 충돌 사건을 분석하는데 매우 중요하다. 본 연구는 주차장에서 차량 충돌사건을 감지하여 분석하고, 이를 차주에게 통보하는 충돌감지 방법을 제시한다. 차량의 위치 및 이동 방향을 감지하기 위해, 움직임 센서로부터의 정보를 활용하며, 빠른 OBB 교차 테스트를 사용하여 검증을 위한 객체를 추적한다. 성능평가 결과 위치추적 기법은 센서를 추가함에 따라 좀 더 정확함을 보였고, 제안한 OBB 충돌 테스트가 일반적인 OBB 교차테스트에 비해 속도가 향상됨을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.33-39
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• 2014

자동 주행 차량을 구현하기 위해서는 장애물 인식, 차선 인식 및 변경 등 많은 기능들이 필요하다. 본 논문에서는 자동차 주행에 필요한 '차선 인식'의 범위를 확장시킨 '색깔 인식' 개념을 도입 적용시키기 위해 3가지 코스를 주행하는 시스템을 구현하였다. RC car의 크기와 비례하게 축소 제작한 각 코스에서 주행에 필요한 검지선의 위치, 기울기 및 차량의 속도를 고려하여 조향 제어를 하였고, 브레이크 기능이 없는 RC car를 제어하기 위해 차량의 속도와 검지선의 위치를 고려하였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집
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• pp.69-74
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• 2011

In the curving detection method by using an accelerometer, the ride comfort in the first car is worse than one in the others due to spend the time to calculate the tilting command and drive the tilting mechanism after entering in the curve. In order to enhance the ride comfort in the first car, the preditive curve detection method which predicts the distance from a train to the starting point of curve by using the GPS, Tachometer, Ground balise and position DB for track. In this study, we predicted and evaluated the ride comfort for predictive curve detection method in transient curves according to the shape and dimension of transient curve and the various driving speed. Also, we predicted the improvement of the ride comfort for predictive curve detection method by comparing with the result of the ride comfort for predictive curve detection method and for curve detection method using an accelerometer in the short transient curve.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.400-404
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• 2006

We suggest a method to detect rear car license plate of one more cars by using blobs. First, we try to search all of the blobs from an input image based on the difference between objects and background. Second, we obtain rectangles enclosed the blobs, and rectangle clusters by considering the properties, for example, the number, size, distance, position. Third, the cluster is verified by the Support Vector Machine. Even if we only use the adaptive binarization as the preprocessing, the detection ratio is very high.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.138-148
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• 2015

Object detection methods based on background learning are widely used in video surveillance. However, when a car runs with headlights on, these methods are likely to detect the car region and the area illuminated by the headlights as one connected change region. This paper describes a method of separating the car region from the area illuminated by the headlights. First, we detect change regions with a background learning method, and extract blobs, connected components in the detected change region. If a blob is larger than the maximum object size, we extract candidate object regions from the blob by clustering the intensity histogram of the frame difference between the mean of background images and an input image. Finally, we compute the similarity between the mean of background images and the input image within each candidate region and select a candidate region with weak similarity as an object region.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.91-105
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• 2024

자동차 사고는 차량 간의 충돌로 인해 발생되며, 이로 인해 차량의 손상과 함께 인적, 물적 피해가 유발된다. 본 연구는 CCTV에 의해 촬영되어 YouTube에 업로드된 차량사고 동영상으로 부터 추출된 2,550개의 이미지 프레임을 기반으로 차량사고 탐지모델을 개발하였다. 전처리를 위해 roboflow.com을 사용하여 바운딩 박스를 표시하고 이미지를 다양한 각도로 뒤집어 데이터 세트를 증강하였다. 훈련에서는 You Only Look Once 버전 8 (YOLOv8) 모델을 사용하였고, 사고 탐지에 있어서 평균 0.954의 정확도를 달성하였다. 제안된 모델은 비상시에 경보 전송을 용이하게 하는 실용적 의의를 가지고 있다. 또한, 효과적이고 효율적인 차량사고 탐지 메커니즘 개발에 대한 연구에 기여하고 스마트폰과 같은 기기에서 활용될 수 있다. 향후의 연구에서는 소리와 같은 추가 데이터의 통합을 포함하여 탐지기능을 정교화하고자 한다.

• 한국항만학회지
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• 제13권2호
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• pp.303-312
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• 1999

The automated gate operating system is developed in this paper that controls the information of container at gate in the ACT. This system can be divided into three parts and consists of container identifier recognition car plate recognition container deformation perception. We linked each system and organized efficient gate operating system. To recognize container identifier the preprocess using LSPRD(Line Scan Proper Region Detection)is performed and the identifier is recognized by using neural network MBP When car plate is recognized only car image is extracted by using color information of car and hough transform. In the port of container deformation perception firstly background is removed by using moving window. Secondly edge is detected from the image removed characters on the surface of container deformation perception firstly background is removed by using moving window. Secondly edge is detected from the image removed characters on the surface of container. Thirdly edge is fitted into line segment so that container deformation is perceived. As a results of the experiment with this algorithm superior rate of identifier recognition is shown and the car plate recognition system and container deformation perception that are applied in real-time are developed.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.699-704
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• 2016

In this paper, we propose a development method for a drowsiness detection system using retinex theory and edge information for vehicle safety. Detection of a drowsy state of a driver is very important because the drowsiness of driver is often the main cause of many car accidents. After acquiring an image of the entire face, we executed the pre-process step using the retinex theory. We then applied a technique for the detection of the white pixels using edge information. Experimental results showed that the proposed method improved the accuracy of detecting drowsiness to nearly 98%, and can be used to prevent a car accident caused by the driver's drowsiness.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.888-896
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• 2018

In this paper, we report detection and recognition of vehicle logo from images captured from street CCTV. Image data includes both the front and rear view of the vehicles. The proposed method is a two-step process which combines image preprocessing and faster region-based convolutional neural network (R-CNN) for logo recognition. Without preprocessing, faster R-CNN accuracy is high only if the image quality is good. The proposed system is focusing on street CCTV camera where image quality is different from a front facing camera. Using perspective transformation the top view images are transformed into front view images. In this system, the detection and accuracy are much higher as compared to the existing algorithm. As a result of the experiment, on day data the detection and recognition rate is improved by 2% and night data, detection rate improved by 14%.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.411-421
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• 2015

최근 빠르게 발전을 이룬 ICT (Information and Communications Technologies) 기술과 IoT (Internet of Things) 기술이 융합되어가고 있다. 그에 따라 ICT 환경에서 발생하였던 보안 위협들이 IoT 환경에서도 이어지고 있다. IoT의 사물로 간주되는 차량에 있어 보안 위협은 재산피해와 인명피해를 가져올 수 있다. 현재 차량 보안에 대한 대비는 미흡하고, 차량 자체에서 스스로 위협을 감지하고 대응하는 것에는 어려움이 존재하는 실정이다. 본 연구에서는 차량에서의 이상징후 탐지를 위한 의사결정 프레임워크를 제안하고, 이를 통해 IoT 관점에서 발생할 수 있는 차량 내 위협 요소들은 어떤 것이 있는지 알아보고자 한다. 차량을 대상으로 하는 공격에 대한 위협 요인과 위협 경로, 공격 형태 등을 인지하는 것은 자가 점검 기술과 디바이스 제어 공격에 대한 신속한 대처에 앞서 차량 보안 이슈를 해결하기 위한 전제가 될 것이다.