• 한국전자파학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.99-107
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• 2014

돌발적으로 발생하는 도로 장애물은 고속으로 주행하는 차량의 안전운행을 위협한다. 따라서, 악천후 시에도 도로상의 돌발 장애물을 탐지하고, 충돌을 방지할 수 있는 전천후 레이다 센서에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 도로 장애물 탐지 및 경보를 위한 Ka-대역 펄스 도플러 레이다 시험모델의 설계 제작 및 성능시험 결과를 제시한다. 레이다 센서는 도로 환경조건에 적합하고, 다양한 고정 및 이동 장애물에 대하여 탐지, 추적 및 차선 식별 기능이 요구된다. 개발된 레이다는 안테나, 송수신기, 신호처리기 및 제어기로 구성된다. 주요 적용 기술은 고정 장애물 탐지를 위한 클러터 맵 기반 변화 탐지 기법, 이동 장애물 속도 탐지를 위한 도플러 추정 기법, 그리고 차선 식별을 위한 3-horn 모노펄스 방위각 추정 및 추적 기법이 포함된다. 개발된 레이다 시스템의 장애물 탐지와 차량 감시 성능은 성능시험과 환경시험을 통하여 설계 요구 조건을 만족하는 것으로 확인되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.93-99
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• 2020

드론 기술의 발전으로 감시, 재난사고 예방 및 구호 등 공공임무 수행에도 지능화된 드론 활용이 급속히 늘어날 것으로 본다. 드론이 스마트 안전도시 플랫폼에 구축에 사용되기 위해서는 목표물 탐지 및 추적기술, 드론비행 시에 비행 조정 및 장애물 회피기능, 착륙지점 탐지 및 제어 기능 등의 주요 기술 구현이 필요하다. 드론 시스템 은 기술적 파급효과가 크고 신기술 분야의 산업화를 촉진한다. 본 논문에서는 이와 같은 드론 개발을 위하여 객체지향 분석/설계 방법을 이용한 요구사항 분석 및 플로우차트, 화면 설계 등을 보여여줌으로 효과적인 드론 시스템의 소프트웨어 분석 및 설계 방법을 제시하고자 한다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.599-607
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• 2021

스트리트뷰(Street-view) 영상은 도로의 특정 위치를 중심으로 한 전방위 영상을 제공하며, 보행 환경에 대한 다양한 장애물 정보를 포함한다. 보행자용 길안내 서비스에 활용하기 위한 보행 네트워크(Pedestrian network) 데이터는 교통약자를 비롯한 보행자의 이동 편의성을 보장하기 위하여 보행 장애물에 대한 최신 정보를 반영해야 한다. 본 연구에서는 스트리트뷰 영상과 딥러닝 기반의 객체탐지 알고리즘을 활용하여 서울 전역에 위치한 주요 보행 장애물인 볼라드(Bollard)를 학습하였다. 또한, 탐지된 볼라드 정보와 보행 네트워크 간의 공간매칭을 통해 횡단보도 노드를 대상으로 볼라드의 유무와 개수 정보를 장애물 속성으로 입력하고, 동시에 누락된 횡단보도 정보를 갱신하기 위한 프로세스를 정의하였다. 스트리트뷰 영상으로 학습된 모델은 보행 상황에서 스마트폰으로 촬영한 사진에 대해서도 적용이 가능하며, 향후 스트리트뷰 영상에 포함된 다양한 보행 장애물에 대한 추가 학습을 통해 효율적인 보행 장애 정보 갱신이 가능할 것으로 기대된다.

• International Journal of Railway
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• 제3권3호
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• pp.106-112
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• 2010

Accidents at level crossing have large portion on train accidents, and causes economical loss by train delay and operational interruption. Various safety equipments are employed to reduce the accident at level crossing, but existing warning device, and crossing barrier are simple train-oriented protection equipments. In this paper, intelligent railway level crossing system is proposed to prevent and reduce accidents. For train driver's prompt action, image of level crossing and obstacle warning message are continuously provided to train driver through wireless communication in level crossing control zone. Obstacle warning messages, which are extracted by computer vision processing of captured image at level crossing, are recognized by train driver through message color, flickering and warning sound. It helps train driver to decide how to take an action. Meanwhile, for vehicle driver's attention, location and speed of approaching train are given to roadside equipments. We identified the effect of proposed system through test installation at Sea train and Airport level crossing of Yeong-dong line.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.635-640
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• 2009

실제 시스템 적용에 있어서, 수중비행체(Underwater Flight Vehicle : UFV)의 자율제어(autonomous control)를 위한 장애물회피(obstacle avoidance) 시스템은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, 소나(sonar)는 지역적 탐색영역 내의 장애물 정보만을 제공할 수 있으므로 지역적 정보를 가지며, 에너지 소비 및 음향학적 소음이 적은 시스템이 필요하므로 연속적인 제어입력을 요구한다. 나아가, 구조와 파라메터의 관점에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이 문제를 해결하기 위해서 진화 전략(Evolution Strategy : ES) 및 퍼지논리 제어기(Fuzzy Logic Controller : FLC)를 이용하는 지능형 장애물회피 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 UFV 장애물회피가 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 실제 시스템에 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결하고 있음을 보여준다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.163-166
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• 2000

Real-time traffic detection scheme based on Computer Vision is capable of efficient traffic control using automatically computed traffic information and obstacle detection in moving automobiles. Traffic information is extracted by segmenting vehicle region from road images, in traffic detection system. In this paper, we propose the advanced segmentation of vehicle from road images using multiple local region information. Because multiple local region overlapped in the same lane is processed sequentially from small, the traffic detection error can be corrected.

• 자동차안전학회지
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• 제11권2호
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• pp.35-43
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• 2019

This paper describes the improved environment recognition algorithms using some type of sensors like LiDAR and cameras. Additionally, integrated control algorithm for an autonomous vehicle is included. The integrated algorithm was based on C++ environment and supported the stability of the whole driving control algorithms. As to the improved vision algorithms, lane tracing and traffic sign recognition were mainly operated with three cameras. There are two algorithms developed for lane tracing, Improved Lane Tracing (ILT) and Histogram Extension (HIX). Two independent algorithms were combined into one algorithm - Enhanced Lane Tracing with Histogram Extension (ELIX). As for the enhanced traffic sign recognition algorithm, integrated Mutual Validation Procedure (MVP) by using three algorithms - Cascade, Reinforced DSIFT SVM and YOLO was developed. Comparing to the results for those, it is convincing that the precision of traffic sign recognition is substantially increased. With the LiDAR sensor, static and dynamic obstacle detection and obstacle avoidance algorithms were focused. Therefore, improved environment recognition algorithms, which are higher accuracy and faster processing speed than ones of the previous algorithms, were proposed. Moreover, by optimizing with integrated control algorithm, the memory issue of irregular system shutdown was prevented. Therefore, the maneuvering stability of the autonomous vehicle in severe environment were enhanced.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.323-328
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• 2011

실제 시스템 적용에 있어서, 수중비행체(Underwater Flight Vehicle : UFV)의 자율제어(autonomous control)를 위한 3-D 장애물회피(obstacle avoidance) 시스템은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, 소나(sonar)는 지역적 탐색영역 내에서 장애물의 거리(range)/방위(bearing) 정보를 제공하며, 자율수중운동체(Autonomous Underwater Vehicle : AUV) 관점에서 에너지 소비 및 음향학적 소음이 적은 시스템을 필요로 하며, 최대 피치 및 심도와 같은 UFV 운용 제약조건을 가진다. 나아가, 구조와 파라메터의 관점에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이 문제를 해결하기 위해서 진화 전략(Evolution Strategy : ES) 및 퍼지논리 제어기(Fuzzy Logic Controller : FLC)를 이용하는 지능형 3-D 장애물회피 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 UFV의 3-D 장애물회피가 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 실제 시스템에 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결하고 있음을 보여준다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.552-557
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• 2009

본 논문은 지능형 휠체어의 장애물 감지 및 회피를 위한 하이브리드 내비게이션 시스템을 제안한다. 하이브리드 내비게이션 시스템은 센서정보와 비전 정보를 통합하여, 다양한 종류의 장애물을 강건하게 검출하고 휠체어가 안전한 길로 이동할 수 있도록 경로를 선정하는 시스템이다. 이를 위해 지능형 휠체어에 2개의 초음파센서와 8개의 적외선 센서, CCD 카메라를 부착하였다. 이로부터 들어온 센서정보와 실시간 영상을 이용하여 제안된 시스템은 다양한 장애물들을 감지할 수 있었고 최적의 경로를 선정할 수 있었다. 제안된 하이브리드 내비게이션 시스템의 효율성을 증명하기 위하여 다양한 환경에서 장애물들이 설치된 장소에서 실험한 결과 제안된 시스템은 사용자의 안전한 이동성을 제공할 수 있음을 보여주었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권3호
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• pp.1284-1292
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• 2015

As visual surveillance systems become more and more common in human lives, approaches based on these systems to solve security problems in practice are boosted, especially in railway applications. In this paper, we first propose a robust snag detection algorithm and then present a railway security system by using a combination of multiple sensors and the vision based snag detection algorithm. The system aims safety at several repeatedly occurred situations including slope protection, inspection of the falling-object from bridges, and the detection of snags and foreign objects on the rail. Experiments demonstrate that the snag detection is relatively robust and the system could guarantee the security of the railway through these real-time protections and detections.