본 논문은 차량영상을 입력영상으로 받아 차량의 종류를 인식하는 보안 알고리즘을 연구한다. 차량 인식 보안 알고리즘은 영상입력, 배경제거, 에지영역 추출, 전처리(이진화), 차량인식 등의 5가지 핵심부분으로 구성된다. 그러므로 차량 종류 인식 보안 알고리즘의 최종 인식율은 각 단계의 역할 및 기능에 직간접적인 영향을 받는다. 영상을 그레이 스케일 이미지로 입력시킨 후 배경을 제거하고, 에지영역만 추출한 후 이진화를 거친다. 외곽선을 또렷하게 해주기 위한 전처리 과정을 거친 후 차량의 높이와 넓이의 비율을 통해 차량의 종류를 대형차, 승용차, 오토바이의 3가지 범주로 나누게 했다.
현재 자율주행 차량 연구들은 긴급상황이 대처 가능한 4레벨의 자율주행 차량을 개발하기 위해 매진하고 있다. 차량이 긴급상황에 유연하게 대처하기 위해서는 피해를 최소화하는 방향으로 움직여야 하는데, 이는 주변 보행자, 도로 상태, 주변 차량의 상태 등 주행 중인 도로의 모든 상태를 판단하여 진행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 자율차량 내부의 탑승객 상황을 탐지하고, 그것을 V2V로 주변 차량에 공유하여 이 긴급상황에서 주행을 결정하는 데 도움을 줄 수 있는 자율차량의 주행을 보조하기 위한 탑승객 탐지 및 공유 시스템을 제안한다. 탑승객 탐지 및 공유 시스템은 현재 차량에서 탑승객을 인식하는 무게 측정 방식을 개선하여 정확하게 차량 내부의 승객 위치를 식별할 수 있고, 각 차량의 승객 위치를 주변의 다른 차량과 공유하기 때문에 긴급상황이 발생할 때 차량의 주행 결정에 도움을 줄 수 있다. 실험 결과, 탑승객 인식 서브 모듈에 적용된 체압 센서는 기존의 공진형 센서보다 약 8%, 압전형 센서보다 약 17% 높은 정확도를 보였다.
The purpose of this study is to identify participation-types of the family in the purchasing decision-making on items of commodities (TV, refrigerator, furniture, passenger car, housing, vacation, saving, husbands’clothing and children’s clothing). The other thing is to find who is major factors in each of the decision-making stages(the recognition of problem, the searching of information, the evaluation of alternatives and purchasing) among the subjects of decision-making (husband, wife, couple combination and family combination). To complete the purpose, the data were collected through questionnaire which 549 wives living in Seoul answered. From the data, frequency, percentage and correspondence analysis were executed by SPSS. The results of this study were briefly summarized as follows; Wives played an important role on all of decision-making stages for refrigerator, furniture, children’s clothing and husbands’clothing. Husbands played an important role on vacation and passenger car. And in case of saving, TV and housing, couple combination played an important role. It means that wives have a major influence on the purchasing process.
본 논문에서는 어린이통학버스 안전사고 예방을 위한 지능형 탑승객 모니터링 시스템을 개발한다. 지능형 탑승객 모니터링은 통학버스 내 설치된 카메라로 부터 촬영되는 영상을 실시간으로 분석한 후 통학버스 내 발생할 수 있는 다양한 이벤트를 운전자 또는 교사에게 적시에 통보하여 잠재적 안전사고를 지능적으로 회피할 수 있도록 지원하는 시스템을 말한다. 제안한 시스템은 Yolov4, DeepSort, MediaPipe등의 인공지능 관련 SW기술을 활용하여 영상을 분석한 후 싸움과 같은 이상행동, 정차 후 잔류 인원 발생, 하차자와 차량 간의 안전거리 확보 여부를 포함하는 3가지 이벤트를 인식한 후 운전자 또는 교사에게 알림을 제공한다.
본 논문은 택시 탑승 불안감을 감소시키고 승객의 만족도를 증가시키기 위하여 비콘 단말기를 사용한 택시안심이용시스템을 제안하였다. 먼저 택시 내부에 간편하게 장착 할 수 있는 USB형태의 저전력 비콘 단말기를 설계하였으며, 비콘 신호세기를 이용한 거리 및 위치 추정 방법을 제안하였다. 비콘 신호를 기반으로 동작하는 승객 및 운전자의 모바일 어플리케이션을 개발하였으며, 택시 승객의 상황 인식, 위치 측위, 위험 관리 및 알림 등을 수행하는 중앙관제실의 서버용 운영프로그램도 개발하였다. 또한 택시 승객의 상하차 및 거리 인식을 통하여 사고 위험 관리 방법도 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법들은 실제 실험을 통해 적용 가능성과 유용성을 검증하였다.
Recently, the safety in vehicle also has become a hot topic as self-driving car is developed. In passive safety systems such as airbags and seat belts, the system is being changed into an active system that actively grasps the status and behavior of the passengers including the driver to mitigate the risk. Furthermore, it is expected that it will be possible to provide customized services such as seat deformation, air conditioning operation and D.W.D (Distraction While Driving) warning suitable for the passenger by using occupant information. In this paper, we propose robust vehicle occupant detection algorithm based on RGB-Depth-Thermal camera for obtaining the passengers information. The RGB-Depth-Thermal camera sensor system was configured to be robust against various environment. Also, one of the deep learning algorithms, OpenPose, was used for occupant detection. This algorithm is advantageous not only for RGB image but also for thermal image even using existing learned model. The algorithm will be supplemented to acquire high level information such as passenger attitude detection and face recognition mentioned in the introduction and provide customized active convenience service.
버스는 대중적으로 많이 이용되는 교통수단이다. 그만큼 승객의 안전관리를 위해 철저한 대비가 필요하다. 하지만 2018년 승차하기 위해 접근하는 노인을 인지하지 못하고 버스가 출발하면서 사망사고가 발생하는 등 안전 시스템이 미흡한 상황이다. 기존에 뒷문 계단 쪽 센서를 통해 끼임 사고를 방지하는 안전 시스템은 있지만, 이러한 시스템은 위 사고처럼 승하차하려는 과정에서 발생하는 사고를 예방하진 못한다. 버스 승객의 승하차 의도를 예측할 수 있다면, 위와 같은 사고를 예방하는 안전 시스템 개발에 도움이 될 것이다. 그러나 승객의 승하차 의도를 예측하는 연구는 부족한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 버스에 부착된 카메라 영상에서 UDP-Pose를 통해 승객의 skeleton keypoints를 추출하고, 이를 활용한 1×1 CNN3D 기반의 버스 승객 승하차 의도를 예측하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 승객의 승하차 의도를 예측하는 부분에서 RNN, LSTM 모델보다 약 1~2% 높은 정확도를 보여준다.
The purpose of this study is to demonstrate the relationship between the results of the analysis of the overseas railroad station buildings, which was conducted using the factors of environmental cognition for the purpose of designing an interior environment for the Incheon International Airport Railroad station that will be newly constructed, and the plan that could be applied to the design of interior environment for the airport railroad station. The station with a complex interior space layout and relatively larger space tends to be difficult to predict or forecast passenger's needs or recognition element in approaching stage of intoner environment design since the human's biological memory system is greatly affected by such factors. Cognitive approach at empirical standpoint would possibly create the design, of which elements will Implement the functions of their own as such approach enables necessary information to be structured in a systematical way and manner In implementing interior environment design for such stations to be built for the first time in Korea, behavioral approach based on systematic theory proved to be very crucial. Under such a background, the study was aimed at extracting the assessment elements for interior environment design, then setting the frame of cognitive approach to eventually propose the guideline in approaching to interior environment design.
공항의 디지털 사이니지는 탑승객에게 비행정보 및 공항정보를 효과적으로 제공하여 공항의 업무 효율을 향상시킨다. 그러나 지금의 디지털 사이니지는 한 가지 광고물을 고객이 누구이든 가리지 않고 일방적으로 정보를 표출함으로서 비효율적인 문제를 갖고 있다. 이러한 비효율성의 문제는 고객의 상황정보를 추출하여 그 고객에 적합한 맞춤형 정보를 제시하는 기능을 보유한 스마트 디지털 사이니지를 이용하여 해결할 수 있다. 본 논문에서는 고객의 여러 종류의 상황정보들 중에서 연령 정보를 인식하는 기능을 보유한 연령인식 스마트 디지털 사이니지에 대한 연구를 보고한다. 연령인식 스마트 디지털 사이니지는 전방의 고객을 실시간으로 인식하고 고객의 연령대를 추정하여 각 연령대에 맞는 광고를 송출하는 시스템이다. 지능형 디지털 사이니지는 원격지에 있는 관리서버에 의해 통제 관리된다. 또한 광고 효과 분석 소프트웨어를 개발하여 고객의 광고에 대한 집중도를 분석하여 광고 효과 향상에 활용할 수 있다. 이러한 스마트 디지털 사이니지는 고객이 감동할 수 있는 서비스를 제공하여 고객 만족도, 항공사 및 공항의 업무 효율이 향상 될 것으로 사료된다.
본 연구의 최종 목표는 블랙박스, 스마트폰, CCTV 등으로부터 수집된 영상에서 수배차량이 범죄차량인지 여부를 분석할 수 있는 시스템을 개발하는 것이다. 데이터 수집은 자체 개발된 블랙박스를 이용하였다. 본 연구에 활용된 데이터는 차량 유형 8개(트럭, RV, 승용차, 승합차, SUV, 버스, 스포츠카, 전기차)와 차량 모델 434개 등 총 83,753건의 데이터를 사용하였다. YOLO v5를 이용한 차량인식 결과, mAP가 80%로 나타났다. 자체 개발한 블랙박스를 이용하여 ReXNet으로 차량 모델을 식별한 결과, 정확도는 99%로 나타났다. 이러한 결과는 데이터 라벨링의 정확도를 개선하는 것이 차량인식 성능 향상에 도움이 된다는 것을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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