• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권5호
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• pp.33-52
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• 2008

본 연구에서는 교통량, 차량의 이동여부에 따른 속도, 방향 이외에 주정차 감시경보, 역주행, 금지영역진입 등 기본적인 교통정보를 실시간 영상분석을 통한 실시간 측정 및 검지방식을 조사하고, 보다 정확하고 환경적응적인 영상을 이용한 차량검지 알고리즘을 제시한다. 또한 본 연구에서 제시된 차량검지 알고리즘을 이미 상용화된 영상검지 시스템(A제품)과 성능을 비교하여 이들의 개선점을 도출하고 이를 통해 비교우위의 정확한 검지 성능을 갖는 영상검지 알고리즘을 개발하였다. 본 연구과제의 결과를 분석한 결과는 기성 제품(A제품)과의 비교 시에도 유사한 성능을 나타내고 있다. 기성 제품인 A제품의 경우 4개 샘플의 검지누락이 발생한 반면 본 연구에서는 1개 샘플의 중복 검지가 발생하였다. 연구과제의 결과를 보완하여 다양하고 복잡한 실제 교통 환경에서 2차 시험을 실시하여 높은 검지 정확성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.797-800
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• 2003

본 논문은 차량 번호판 중앙부 위치값을 기반으로한 신경망을 이용하여 차량의 번호판 영역을 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 임의의 숫자들로 정의된 표시영역에 대한 학습패턴과 넓은 범위를 수용할 수 있도록 한 신경망의 학습패턴을 이용하여 보다 효율적인 방법을 제시하였다. 학습패턴으로 차량 번호판 인식의 최적화을 이루었고 차량번호 및 헤드라이트 부분의 은닉효과와, 학습패턴의 확대 및 감소에 대하여 연구하였단. 위의 과정을 통하여 지하주차장에서 595여대의 자동차에 대하여 번호판 영역을 추출한 결과 98.5%의 인식율을 보여주었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제1권3호
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• pp.105-109
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• 2008

본 논문은 차량 번호판 중앙부 위치값을 기반으로한 신경망을 이용하여 차량의 번호판 영역을 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 임의의 숫자들로 정의된 표시영역에 대한 학습패턴과 넓은 범위를 수용할 수 있도록 한 신경망의 학습패턴을 이용하여 보다 효율적인 방법을 제시하였다. 학습패턴으로 차량 번호판 인식의 최적화을 이루었고 차량번호 및 헤드라이트 부분의 은닉효과와, 학습패턴의 확대 및 감소에 대하여 연구하였다. 위의 과정을 통하여 지하주차장에서 595여대의 자동차에 대하여 번호판 영역을 추출한 결과 98.5%의 인식율을 보여주었다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제25권4호
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• pp.67-72
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• 2023

Human and material damage can be reduced if the risk is evaluated by engineering analysis of fire combustion products, smoke concentration, and smoke movement speed in the event of a fire in apartment houses and officetels. In this study, a lot of research on related safety evaluation in the basement needs to be studied and reflected in design, so experimental research was conducted to analyze the flow of smoke through computer simulation and provide analysis data through evacuation safety evaluation. First of all, the five-story underground parking lot subject to simulation has a large floor area, which is advantageous for improving evacuation safety performance, but it uses temperature detectors to increase detection time and fire spread speed. Second, it was analyzed that the evacuation time at all evacuation ports did not exceed the evacuation time, and as the time from the start of evacuation to the evacuation time was 216.9% compared to the travel time, it was evaluated that the safety performance of the evacuation was secured. Third, the above simulation results are a comprehensive safety evaluation based on the non-operation of fire extinguishing facilities in the fire room to increase safety, which means that smoother evacuation safety performance can be secured by linking fire extinguishing facilities.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권3호
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• pp.12-19
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• 2008

번호판 인식 작업은 번호판 영역분할, 개별문자 추출, 문자인식의 세 단계를 거쳐 이루어진다. 이 가운데 번호판 영역분할은 번호판 인식의 가장 핵심이 되는 부분이면서 또한 처리 시간이 가장 많이 소요되는 부분이다. 본 논문은 다양한 도로 주변 환경을 고려해야하는 불법주정차 무인단속 현장으로부터 획득된 차량영상을 대상으로 번호판 영역을 효과적으로 추출하는 방법에 관해 기술한다. 접근방법은 번호판 영역의 가로 명암 값 변화의 특성을 이용하여 번호판 영역에서 문자 폭, 배경영역과 문자 영역의 명암차를 조사하여 문자 영역임을 확인하고, 문자와 문자 사이의 거리를 조사하여 번호판 영역을 확인한다. 또한 번호판 영역 추출 과정에서 배경영역과 문자 영역의 명암차를 이용하여 번호판의 종류를 구분한다. 본 연구는 새로운 유럽형 번호판을 포함한 국내 번호판에 대하여 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역 추출 실패의 문제점을 해결하고 시간 소요의 문제를 실시간으로 처리함으로서 실용적 응용이 가능하도록 하였다.

• Spatial Information Research
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• 제16권1호
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• pp.19-32
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• 2008

우리나라는 일반적으로 좁은 지역에서도 다양한 토지피복분포와 복잡한 지형기복을 보인다. 그러나, 대부분의 항공라이다 관련 외국의 선행연구사례들은 대부분 토지피복이나 지면경사가 일정한 지역을 연구대상으로 하고 있다. 본 연구는 다양한 토지피복 및 지형기복의 분토특성에 따라 3차원 표면모형을 재구성하는 방법의 탐색을 위해 수행하였다. 연구대상지로는 설악동매표소 인근에서 지형기복이 다양한 산림, 하상이 드러난 암석지 및 가로수와 건물, 주차장 등의 인공시설물이 분포하는 지역을 선정하였다. 자료처리절차는 우선, 정사항공사진을 이용하여 토지피복 및 지형기복에 따라 영역을 구분하고 이 결과를 이용하여 항공라이다 자료를 분할하였다. 분할된 각각의 자료들은 토지피복 및 지형특성에 따라 상이한 처리절차를 거쳐 3차원 표면모형을 별도로 구성하고 이를 통합함으로써 전체적인 3차원 모형을 복원하였다. 이러한 토지피복 및 지형특성을 고려한 3차원 표면모형은 경관관리, 산림조사 및 수치지도 작성 등에 효과적으로 이용될 수 있다. 아울러, 대용량의 항공라이다 자료처리 시, 전체 자료를 방형의 격자구획으로 분할하여 처리하는 과정에서 발생할 수 있는 한계를 보완하는 데에도 유용할 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.2461-2469
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• 1997

목표물 탐지 및 인식은 신경망의 적용이 활발한 하나의 분야로서, 일반적인 형태인식 문제들의 요구 사항에 추가적으로 translation invariance와 실시간 처리를 요구한다. 본 논문에서는 이러한 요구 사항을 만족하는 새로운 신경망의 구조를 소개하고, 이의 효과적인 학습 방법을 설명한다. 제안된 신경망은 특징 추출 단계와 형태 인식 단계가 연속(Cascade)된 가중치 공유 신경망(Shared-weight Neural Network)을 기본으로하여 이를 확장한 형태이다. 이 신경망의 특징 추출 단계는 입력에 가중치 창(weight kernel)으로 코릴레이션 형태의 연산을 수행하며, 신경망 전체를 하나의 2차원 비선형 코릴레이션 필터로 볼 수 있다. 따라서, 신경망의 최종 출력은 목표물 위치에 첨예(peak)값을 갖는 코릴레이션 평면이다. 이 신경망이 갖는 구조는 병렬 또는 분산 처리 컴퓨터로의 구현에 매우 적합하며, 이러한 사실은 실시간 처리가 중요한 요인이 되는 문제에 적용할 수 있음을 의미한다. 목표물과 비목표물간의 숫자상 불균형으로 인하여 초래되는 오경보(false alarm) 발생의 문제를 극복하기 위한 새로운 학습 방법도 소개한다. 성능 검증을 위하여 제안된 신경망을 주차장내에서 이동하는 특정 차량의 탐지 및 인식 문제에 적용하였다. 그 결과 오경보 발생이 없었으며, 중형급 컴퓨터를 이용하여 약 190Km로 이동하는 차량의 추적이 가능한 정도의 빠른 처리 결과를 보여 주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.153-159
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• 2012

운전자의 시야는 차량 구조 등 물리적인 요소들로 인해 차량 주변 환경에 대한 사각지대가 존재한다. 사각지대에 존재하는 장애물은 차량 파손 및 인사 사고의 원인이 된다. 차량 주변의 사각지대 개선을 위해 최근 출시되는 차량에는 장애물 감지 센서, 후방 카메라 등 운전자의 시각에서 벗어난 곳의 장애물에 대한 정보를 제공하기 위한 장치들과 차량 주변 환경을 영상으로 제공하는 AVM(Around View Monitoring) 시스템 등 안전 운행을 위한 전장 장치들이 장착되고 있다. 운전자는 후진 주행이나 좁은 골목길 주행시 이러한 장치들에서 제공되는 차량 주변 환경에 대한 정보를 얻음으로써 안전 운행에 도움을 받고 있다. 본 논문에서는 운전자의 시야 개선을 위해 차량의 전, 후, 좌, 우에 4대의 카메라를 부착하여 차량 주변을 한 눈에 볼 수 있는 통합된 Bird's Eye View를 제공하는 4SM 시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 제안하는 4SM 시스템은 전, 후, 좌, 우 4대의 카메라로부터 입력된 영상을 통합된 하나의 영상으로 제공함으로써 운전자가 한 눈에 차량 주변 상황을 인식할 수 있도록 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권1호
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• pp.13-22
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• 2007

본 논문은 극장이나 공연장에 설치된 CCTV 혹은 캠코더를 통해 입력받은 영상으로부터 패턴비교를 이용해 관객의 수를 카운팅하는 방법을 제안한다. 극장이나 공연장의 환경은 주로 어둡고 관객의 수가 많기 때문에 기존의 객체 검출에 의한 방법으로는 정확한 실시간 카운팅이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 극장이나 공연장의 좌석이 고정되어 있다는 점을 이용해 각 좌석마다 관객이 존재하지 않는 기준영상을 획득한 후 카운팅 하고자 하는 입력 영상의 동일 좌석 영상과 패턴비교를 이용해 각 좌석에서 관객의 유무를 판단한다. 특히, 본 논문에서는 기존 방법들이 지닌 조명 변화이나 잡음에 민감한 문제를 해결하기 위해 상호 보완적인 성능을 보이는 두 가지 특징인 크기투영과 Walsh-Hadamard Kernel에 기반한 패턴비교 방법들을 효과적으로 결합함으로써 조명이나 잡음의 영향을 최소화하고 정확한 카운팅을 가능하게 한다. 제안된 방법은 실제 극장에서 획득한 영상에 대한 실험을 통해 정확한 시스템 성능을 검증하며, 제안된 방법을 주차장에서 빈 주차공간을 확인하는데 적용해 봄으로써 다른 분야로의 적용 가능성을 확인한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.1-8
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• 2011

최근 차량의 출입통제 및 주차관리 그리고 불법 차량의 단속 등 다양한 분야에서 차량 번호판 자동 인식 기술들이 활용되고 있다. 그러나 기울어지거나 햇빛 또는 조명 등의 영향을 받은 차량 영상에서는 번호판의 고유한 정보가 변형될 수 있다. 본 논문에서는 왜곡에 불변한 차량 번호판 검출 및 인식 알고리즘을 제안하였다. 먼저 DoG(Difference of Gaussian) 필터를 이용해서 번호판의 문자 획이 잘 보전된 이진영상을 생성하였다. 그리고 왜곡에 불변한 연속된 큰 숫자들의 위치를 찾고 그 정보를 이용해서 번호판영역을 검출하였다. 기하학적 왜곡 보정과 영상 개선 작업을 수행한 다음 신경망을 이용해서 번호판을 인식하였다. 제안한 알고리즘을 상용 LPR(License Plate Recognition) 시스템으로부터 획득한 6,200장의 차량 영상을 대상으로 시뮬레이션 한 결과 98.4%의 번호판 영상 인식률과 0.05초의 인식 속도를 얻을 수 있었다.