• 한국자동차공학회논문집
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• 제11권1호
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• pp.193-200
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• 2003

This paper proposes a novel algorithm to recognize the curve of a structured road. The proposed algorithm uses an LCF (Lane Curve Function) obtained by the transformation of a parabolic function defined on world coordinate into image coordinate. Unlike other existing methods, the algorithm needs no transformation between world coordinate and image coordinate owing to the LCF. In order to search for an LCF describing the lane best, the differential comparison between the slope of an assumed LCF and the phase angle of edge pixels in the LROI (Lane Region Of Interest) constructed by the LCF is implemented. As finding the true LCF, the lane curve is determined. The proposed method is proved to be efficient through various kinds of images, providing the reliable curve direction and the valid curvature compared to the real road.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.46-51
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• 2015

In this paper, we propose a vision-based method to recognize lane changes of an autonomous vehicle. The proposed method is based on six states of driving situations defined by the positional relationship between a vehicle and its nearest lane detected. With the combinations of these states, the lane change is detected. The proposed method yields 98% recognition accuracy of lane change even in poor situations with partially invisible lanes.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제7권5호
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• pp.178-185
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• 1999

Recently, Collision Warning System is developed to improve vehicle safety. This system chiefly uses radar. But the detected vehicle from radar must be decide whether it is the vehicle in the same lane of my vehicle or not. Therefore, Vision System is needed to detect traffic lane. As a preparative step, this study presents the development of algorithm to recognize traffic lane curve direction. That is, the Neural Network that can recognize traffic lane curve direction is constructed by using the information of short distance, middle distance, and decline of traffic lane. For this procedure, the relation between used information and traffic lane curve direction must be analyzed. As the result of application to sampled 2,000 frames, the rate of success is over 90%.t text here.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.649-656
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• 2014

본 논문에서는 지능형 운전 시스템을 위한 중앙 차선 검출 알고리즘을 제안 한다. 차량의 진행 방향에 있는 가로 한 줄의 색상 정보를 분석하여 중앙 차선에 대한 색상 정보를 얻는다. 이를 기반으로 차선 경계값을 설정하고 형태학적 연산처리와 클러스트링, 그리고 가상 직선화를 통해 중앙 차선을 검출한다. 또한 예상 차선 영역을 설정하여 다음 영상 프레임에서 전체 영상이 아니라 예상 영역에서 차선을 탐색하게 하여 차선 검출 속도를 높였다.

• 자동차안전학회지
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• 제16권1호
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• pp.29-34
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• 2024

This paper presents a multi-label lane detection method for autonomous vehicles based on deep learning. The proposed algorithm can detect two types of lanes: center lane and normal lane. The algorithm uses a convolution neural network with an encoder-decoder architecture to extract features from input images and produce a multi-label heatmap for predicting lane's label. This architecture has the potential to detect more diverse types of lanes in that it can add the number of labels by extending the heatmap's dimension. The proposed algorithm was tested on an OpenLane dataset and achieved 85 Frames Per Second (FPS) in end to-end inference time. The results demonstrate the usability and computational efficiency of the proposed algorithm for the lane detection in autonomous vehicles.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권1호
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• pp.88-93
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• 2012

자동차 기술의 발전으로 카메라를 이용하여 차선을 검출하는 운전자 보조 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 비가 오거나 차선이 노후화된 경우 차선 검출이 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 도로 환경 변화에 강인한 차선 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 밝기 값과 차선의 평균적인 폭 정보를 이용하여 후보 영역을 추출한다. 추출된 후보 영역을 기준으로 허프 변환을 이용하여 구간별 직선을 추출하고, B-Snake 방법을 사용하여 자연스러운 차선을 검출하게 된다. 노후화 되거나 손실된 차선을 검출하기 위하여, 기존에 검출된 차선 정보를 이용하여 다음 프레임에서 차선이 위치할 경로를 계산하고, 계산된 경로를 기준으로 차선 영역에서 검출되는 후보 영역에 대한 가중치를 부여한다. 실험 결과 제안하는 방법은 노후화되거나 비가 내려 차선의 밝기가 낮은 경우에도 효과적으로 차선을 검출하였다.

• 한국안전학회지
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• 제27권3호
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• pp.153-160
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• 2012

Various social problems such as traffic congestion, car accidents and environmental problems(air pollution, noises etc.) have been happening in the Seoul metropolitan area that has the car oriented traffic system providing cars continuously. Along with this, the financial burden caused by current oil price anxiety made paradigm shift from caroriented to public transportation-oriented. Its typical example is an arterial branch bus system changing(bus lane through the center of main road) started in Seoul in July, 2004. But study on safety analysis of bus lane and characteristic of accidents are not sufficient enough to now. The bus lanes are expanded to provide roads for better traffic operation and accidents between buses and pedestrians or ordinary vehicles are considered main problems. This study divided each bus route of median bus lane(bus-only lane through the center of main roads) and bus lane at roadside by intersection and collected and analysed data about influence variables of bus accidents chosen in each section. We constructed a logistic model using collected data. As a result, bus lane at roadside are used by both buses and other kinds of vehicles differently from median bus lane and showed such characteristic in accident influence. Therefore access management to factors causing conflict and improvement of operation management are required. In case of median bus lane, the more buses moving general vehicle lane and traffic volume of section were, the more accidents happened. In case that stop line of center lane is not backward, view blocking of vehicles turning left caused accidents.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권6호
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• pp.15-24
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• 2011

지능형 자동차 시스템에 대한 인식이 높아지면서 차선 획득 알고리즘에 대해 많이 연구되고 있다. 일반적인 차선 인식에서 사용하는 경계선 추출을 사용하는 방법은 도로에서의 차선 검출에 좋은 결과를 가져 올 수 있다. 하지만 도로에 그림자, 혹은 가로 선 같은 다른 경계선이 검출 될 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 형태학적 연산을 적용하여 차선에 대한 정보를 추출하였다. 또한 HSV(Hue, Saturation, Value) 칼라 모델을 적용하여 색상에 대한 정보를 이용함으로써 한번 더 차선의 정보를 추출하였다. 추출된 차선의 후보들을 이용하여 Hough 변환을 통해 차선이 존재할 가능성이 높은 차선 검출 영역을 설정하고, 이러한 차선 검출 영역 내에서 차선을 추출하는 방식을 사용함으로써 효과적으로 차선을 검출할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권1D호
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• pp.25-32
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• 2009

교통시설공급정책의 한계를 극복하고자 다양한 교통수요관리 정책이 연구 시행되고 있으며, 본 연구는 이러한 연장선상 에서 현재 국내에 연구된 적이 없는 HOT(High Occupancy Toll) Lane에 대해 국내 도입여부 및 효과분석을 실시하였다. 본 연구에서는 HOT Lane의 국내 도입을 위해 현재 버스전용차로제가 시행되고 있는 경부고속도로 일부구간을 대상으로 IC에서 HOT Lane으로 접근까지의 최소차로변경구간과 HOT Lane으로 진입하려는 차량, 일반차로로 진출하려는 차량들의 엇갈림구간에 대한 교통처리방안을 제시함은 물론, HOT Lane의 효과분석을 수행하였다. 효과는 평소 교통수요가 많아 상습 적인 정체가 발생되는 경부고속도로 기흥IC~수원IC 구간(5.2km)과 서울외곽고속도로 학의JC~판교JC(8.3km) 구간에 대해 1 개 차로가 HOT Lane으로 운영되는 것을 가정하에 차선변경율(5~30%)을 고려하여 시뮬레이션 프로그램(VISSIM)을 사용하여 각 시나리오별로 분석한 결과, 일반차로의 통행속도가 시행 전에 비해 1.57~2.62km/h 향상되는 것으로 나타났다. 통행속도의 향상효과와 더불어 다양한 교통수요정책 연구라는 취지에서 국내에서의 연구가 전무한 환경에서 HOT Lane운영이라는 하나의 교통수요관리 정책분석은 향후 유사 연구의 기초가 될 수 있는 자료로서의 의미가 있다고 할 수 있을 것이다. 향후 버스의 수단분담률이 증가할 것으로 예상되나 버스간의 통행사이에서 여유gap 등이 생기는 버스전용차로에 대한 효율적인 운영방안 중 하나의 대안으로 HOT Lane의 연구가 향후 다른 고속도로 구간에서도 유용한 버스차로 관리정책대안으로서 구체적으로 검토되어야 할 필요성이 있는 것으로 사료된다.

• 자동차안전학회지
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• 제8권1호
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• pp.13-18
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• 2016

More than 80 percent of traffic accidents related with lane departure believed to be the result of crossing the lane due to either negligence or drowsiness of the driver. Lane-departure related accident in the highway usually involve high fatality. Even though LDWS is believed to prevent accident 25% and reduce fatalities by 15% respectively, its effectiveness in performance is yet to be confirmed in many aspects. In this study, the vehicle lateral locations relative to warning zone envelop (earliest and latest warning zone) defined in ISO standard, ECE and NHTSA regulations are compared with respect to various factors including delays, vehicle speed and vehicle heading angle with respect to the lane. Since LDWS is designed to be activated at the speed over 60 km/h, vehicle speed range for the study is set to be from 60 to 100 km/h. The vehicle heading angle (yaw angle) is set to be up to 5 degree away from the lane (abrupt lane change) considering standard for lane change test using double lane-change test specification. The TLC is calculated using factors like vehicle speed, yaw angle and reaction time. In addition, the effect of vehicle type and reaction time have been considered to assess LDWS safety.