• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.740-743
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• 2010

본 논문에서는 컴퓨터 비젼에서 특징점 추적을 이용한 끼어들기 위반차량 검지 방법을 제안한다. 제안된 끼어들기 위반차량 검지 시스템의 전체적인 알고리즘은 영상 변환 및 전처리, 특징 추출, 추적대상 차량의 특징점 등록 및 추적, 끼어들기 위반차량 검지 등의 단계로 구성된다. 특히 형태학적 기울기 영상에서 특징점을 추출하므로 써 주간 및 야간 영상에 대해 동일한 알고리즘을 적용하여 그림자, 기상 조건, 차량 전조등 및 조명 등에 강인한 실시간성이 가능한 영상 검지 시스템을 구성 한다. 제안한 시스템을 끼어들기 금지구간에서 주간, 야간, 비 오는 날 야간에 취득한 영상을 사용하여 실험한 결과 정인식률 99.49%와 오류율 0.51%를 보였으며, 실시간처리에 문제가 없는 초당 91.34프레임의 빠른 처리속도를 나타냈다.

• 대한교통학회지
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• 제26권5호
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• pp.51-62
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• 2008

최근 각종 센서 및 통신기술의 발달은 다양한 교통류의 정보를 실시간으로 수집하고 관리, 제공 할 수 있는 환경을 제공하게 되었다. 본 연구에서는 이러한 실시간 모니터링 환경에서 차량추종 및 차로변경 이벤트 발생 시 안전도를 평가할 수 있는 방법론을 개발하였다. 이를 위해 이미지 트랙킹을 통해 추출된 개별차량 주행 정보와 기존 교통상충분석기법을 응용하였다. 차량 간 안전거리 개념을 반영한 RSI(Real-time Safety Index)와 첨단안전차량의 효과 및 성능평가 등에 주로 사용되는 TTC(Time-to-Collision), 모멘텀 보존의 법칙을 이용한 충돌에너지 개념을 추출된 개별차량의 주행정보에 적용하여 교통사고 위험도를 분석하였다. 본 연구에서 제시된 방법론은 향후 교통사고 분석 및 실시간 안전평가를 위한 자료수집이 가능한 검지시스템의 개발과 평가 등에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국도로학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.159-166
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• 2008

최근 교통감시시스템은 실시간의 영상검지시스템(VIPS)을 가장 선호하고 있으며, 그 수요는 매년 증가하고 있는 추세이다. 일반적으로 영상검지시스템은 공간기반의 검지알고리즘을 사용하고 있으며, 교통량, 속도, 점유율 등의 교통정보를 제공하고 있다. 현재 전 세계적으로 이미 상용화되어 있는 대부분의 영상검지시스템들은 Tripwire기반의 검지영역 내 차량의 존재유무를 판단하여 교통정보를 수집하는 알고리즘으로 구성되어 있으나, 개별차량에 대한 걸지는 불가능한 한계를 갖고 있다. 반면 개벽차량의 추적시스템은 보다 구체적인 공간적 교통정보를 제공할 수 있어 사고검지, 급차선 변경 등 교통정보를 보다 다양화 할 수 있다는 장점이 있으나 추적길이가 불과 100미터이내이면, 그 이상 관측하기 위해서는 운영자가 카메라를 줌인을 하여 영상을 확대하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 차량 추적의 효과를 높이기 위해서 기존의 100미터 이내 추적거리를 여러 대의 CCTV시스템을 이용하더라도 200미터이상으로 확대함으로써 사고 또는 비정상적 차량흐름을 검지할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제3권1호
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• pp.1-9
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• 2002

본 논문은 고속토로에 설치되어 있는 CCTV카메라 영상을 이용하여 자동으로 교통정보를 수집할 수 있도록 영상검지기 기능을 부가하는 방법을 제안한다. 현행 고속도로 영상검지기에서 수집되는 교통정보는 차로별로 교통정보를 검지하여 수집할 수 있으나 이 방법은 대형차량이 지나가는 경우 Occlusion에 의한 오 검지 빈도가 빈번히 발생하고 있다. 또한 이 Occlusion의 영향으로 고속도로 8차로 중 최고 6차로까지만 검지가 가능하고 그 이상의 차로를 검지한다는 것은 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 교통정보를 차로볕 검지를 하지 않고 전체 차로를 포함하는 검지영역을 설정한 다음 다음 이 검지영역 안에서 차량이 통과할 때까지 개별차량을 추적하여 교통정보를 수집함으로써 고속도로 8차로까지 검지가 가능한 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 실제 경부고속도로 상행선 기흥IC에 실험용 CCTV카메라를 설치하여 획득한 영상과, 청계터널 앞 도로에서 녹화한 영상을 대상으로 실험을 하였으며, 영상처리는 frame-grabber보드에서 초당 30프레임으로 캡쳐를 한 다음 $640{\times}480$ 해상도와 빠른 데이터 처리를 위해서 256 gray-level로 영상처리를 하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권6호
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• pp.31-39
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• 2012

본 연구에서는 기존 기종점 트립 기반 교통시뮬레이션이 가지는 한계를 극복하고 대규모 지역이나 도시를 대상으로 개별 통행주체의 활동기반(activity-based) 모형의 적용가능성을 검증하기 위한 기초 연구로 단속류 가로구간을 대상으로 차량추종모형의 근간이 되는 가 감속 및 차로변경 등의 제어변수를 우리 실정에 맞게 보정(calibration)하는 방안을 제시하였다. 특히, 기존 한 cell의 크기인 7.5m보다는 1.0m가 단속류의 교통특성을 보다 잘 구현함을 확인하였으며 각 차량들에 ID를 부여하여 차량의 거동 특성을 추적하는 기법을 제시하였다. 나아가 차종을 세분화하고 대상구간의 차종비율을 적용시켜 실제 단속류에서의 차량의 주행특성을 분석하였다. 제안한 모델의 검증을 위해 대구시 수성구의 달구벌대로 일부 가로구간을 대상으로 시뮬레이션 한 결과 실제 단속류의 교통특성 구현이 가능함을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.718-724
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• 2013

In today's automotive industry, there exist several systems that help drivers reduce the possibility of accidents, such as the ADAS (Advanced Driver Assistance System). The ADAS helps drivers make correct and quick decisions during dangerous situations. This study analyzed the performance of the IMM (Interacting Multiple Model) method based on multiple Kalman filters using the data acquired from a driving simulator. An IMM algorithm is developed to identify the current discrete state of neighboring vehicles using the sensor data and the vehicle dynamics. In particular, the driving modes of the neighboring vehicles are classified by the cruising and maneuvering modes, and the transition between the states is modeled using a Markovian switching coefficient. The performance of the IMM algorithm is analyzed through realistic simulations where a target vehicle executes sudden lane change or acceleration maneuver.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권11호
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• pp.610-620
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• 2003

다양한 그림자는 비젼 기반 차량 검출에서 오류를 발생시키는 주요 원인이다. 본 논문에서는 노면 표시 기반 방법과 배경 빼기 및 에지(BS & Edge) 방법이라는 두 가지 방안을 차량 검출과 그림자 제거를 위해 제안하였다. 노변의 지형 지물들로 인해서 발생하는 그림자의 영향이 크게 증가하는 상황에서의 실험을 통해서 96% 이상의 차량 검출 정확도를 나타냄을 확인하였다. 전술한 두 가지 방법을 기반으로 하여, 차량 추적, 차량 계수, 차종 분류, 그리고 속도 측정을 수행하여 각 차로의 부하를 나타내는 데 사용되는 차량 흐름과 관련된 여러 가지 교통 파라미터를 추출하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.577-580
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• 2017

중합 효소 연쇄 반응 (PCR) 젤 전기영동 이미지에서 DNA 지문을 분석하기 위한 새로운 레인 검출 및 추적 알고리즘이 제안하였다. 이전에 여러 연구 결과가 보고되었지만 갑작스런 배경 밝기 차이와 구부러진 레인이 있는 이미지에서 레인을 정확하게 추출하는 것은 여전히 어려움이 있다. 우리는 평균 레인 폭과 레인 주기를 계산하기 위한 에지 기반 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 k-means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 상승 에지와 하강 에지를 정확하게 추출하는 부화소(sub-pixel) 알고리즘을 적용하여 레인 폭과 주기를 추정한다. 구부러진 레인을 처리하기 위해 젤 이미지를 정상영역과 비정상영역으로 분할하고, 각 분할 된 이미지의 레인 중심을 추적한다. 우리가 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 534 레인을 포함한 32 개의 젤 이미지가 사용되었다. 실험 결과는 우리의 방법이 전처리 과정 없이 배경 차이와 구부러진 레인을 갖는 이미지에 강인함을 보여 주었다.

• 대한교통학회지
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• 제27권2호
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• pp.207-214
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• 2009

최근 각종 센서 및 통신기술의 발달은 과거에 비해 보다 미시적이고 폭넓은 교통자료의 수집과 운전자의 주행편의를 위한 다양한 방식의 정보제공을 실시간 환경에서 가능하도록 하였다. 본 연구에서는 Positive Guidance 기법을 응용하여 이와 같은 실시간 환경에서 적용 가능한 실시간 교통상충 분석 기반의 경고정보 제공 방안을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 영상 이미지 추적 기법으로 개별차량의 주행패턴을 분석하여 인접 차량간 상충을 분석하고, ARIMA 모형을 이용하여 상충분석결과를 바탕으로 영상검지영역의 위험도를 예측한다. 위험도 예측을 통해 생성된 경고정보는 Positive Guidance 기법을 적용하여 영상검지영역 상류부에서 접근 중인 운전자에게 제공된다. 본 연구의 성과물은 향후 보다 교통사고 예방을 위한 보다 진보된 교통정보시스템의 개발 시 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.1536-1543
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• 2011

Video stabilization is a very important step for vision based applications in the vehicular technology because the accuracy of these applications such as obstacle distance estimation, lane detection and tracking can be affected by bumpy roads and oscillation of vehicle. Conventional methods suffer from either the zooming effect which caused by a camera movement or some motion of surrounding vehicles. In order to overcome this problem, we propose a novel video stabilization method using FOE(Focus of Expansion). When a vehicle moves, optical flow diffuses from the FOE and the FOE is equal to an epipole. If a vehicle moves with vibration, the position of the epipole in the two consecutive frames is changed by oscillation of the vehicle. Therefore, we carry out video stabilization using motion vector estimated from the amount of change of the epipoles. Experiment results show that the proposed method is more efficient than conventional methods.