• 한국자동차공학회논문집
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• 제19권5호
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• pp.82-91
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• 2011

In this paper, a planar model for mechanics of a vehicle/pedestrian collision incorporating road gradient is derived to evaluate the pre-collision speed of vehicle. It takes into account a few physical variables and parameters of popular wrap and forward projection collisions, which include horizontal distance traveled between primary and secondary impacts with the vehicle, launch angle, center-of-gravity height at launch, distance from launch to rest, pedestrian-ground drag factor, the pre-collision vehicle speed and road gradient. The model including road gradient is derived analytically for reconstruction of pedestrian collision accidents, and evaluates the vehicle speed from the pedestrian throw distance. The model coefficients have physical interpretations and are determined through direct calculation. This work shows that the road gradient has a significant effect on the evaluation of the vehicle speed and must be considered in accident cases with inclined road. In additions, foreign/domestic empirical cases and multibody dynamic simulation results are used to construct a least-squares fitted model that has the same structure of the analytical one that provides an estimate of the vehicle speed based on the pedestrian throw distance and the band within which the vehicle speed would be expected to be in 95% of cases.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제1권2호
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• pp.26-33
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• 2005

In this paper, an algorithm is presented to recognize road based on unpaved test courses image. The road images obtained by a video camera undergoes a pre-processing that includes filtering, gray level slicing, masking and identification of unpaved test courses. After this pre-processing, a part of image is grouped into 27 sub-windows and fed into a three-layer feed-forward neural network. The neural network is trained to indicate the road direction. The proposed algorithm has been tested with the images different from the training images, and demonstrated its efficacy for recognizing unpaved road. Based on the test results, it can be said that the algorithm successfully combines the traditional image processing and the neural network principles towards a simpler and more efficient driver warning or assistance system.

• 한국지리정보학회지
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• 제10권2호
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• pp.152-163
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• 2007

현재 시행되고 있는 사전환경성검토는 부분 항목별 수치분석이 이루어지고 있어 종합적인 사전환경성검토가 어려운 실정이다. 또한, 수치자료의 활용이 미흡하여 환경성검토 분석결과의 객관성이 저하되고 있고, 평가비용과 시간도 많이 소요되고 있다. 본 연구에서는 8개 사전환경성 검토요소에 대한 지리정보체계의 공간분석기능을 도입하였으며, 개별 요소들의 평가결과를 통한 종합적인 검토를 수행할 수 있도록 계층분석기법을 활용한 사전환경성검토 GIS 의사결정시스템을 구축하였다. 본 연구에서 개발한 사전환경성 검토 GIS 의사결정 시스템과 기 구축된 GIS 데이터의 활용을 통해 환경성 검토에 객관성의 충족 및 시간 비용 절감이 가능하여 사업초기에 도로노선선정 시 사전환경성 검토에 활용 가능할 것이다. 또한, 본 연구에서 개발된 시스템을 통하여 수치적이고 시각적인 자료를 활용한 평가로 주민의 합의를 보다 용이하게 이끌어 낼 수 있고, 사업초기에 비용과 시간을 절감하면서 도로건설에 따른 환경성을 검토할 수 있을 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.348-357
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• 2007

개인용 이동형 단말기의 개선된 성능과 비용, 그리고 무선 통신 기술의 비약적인 발전으로 인하여, 이를 이용하는 사용자들의 수가 빠른 속도로 늘고 있다. 그에 따라 사용자들에게 다양한 서비스를 제공할 수 있는 기술이 요구하고 있는 시점이다. 현재까지의 연구를 통해 사용자가 필요로 하는 최단 경로 찾기 등의 기술은 많은 연구가 이루어져 있다. 하지만 사용자의 현재 위치에 따라 여러 가지 추천 서비스를 제공할 수 있게 하는 기술은 우리가 필요로 하는 도로 망에서가 아닌 Euclidean spaces에 집중되어 있다. 따라서 우리는 기존의 연구를 확장시켜, 도로 망에서 이러한 요구를 충족시킬 수 있는 방법을 제안한다. 우리가 제안하는 시스템은 질의에 대한 응답을 하기 위해 전처리 단계를 필요로 한다. 이 단계에서는 먼저 전체 도로 망을 몇 개의 Voronoi 다각형으로 나누고, 나누어진 각각의 Voronoi 다각형들에 대한 정보를 계산한다. 이러한 과정에서 도로 망의 규모에 맞춰 자동으로 Voronoi 다각형의 개수를 결정하게 한다. 이를 통해 전체 도로 망의 크기가 변경되더라도, 전처리 단계 정보를 저장하는 공간이 예측 가능하도록 선형적으로 증가되게 하였다. 실제 질의 응답과정에서는 미리 계산된 정보를 이용하여 사용자들에게 빠른 속도의 서비스를 제공 할 수 있게 한다. 실험을 통하여 제안된 시스템이 도로 망에서 최근접 질의와 영역 질의를 효과적으로 처리 하여 탐색 시간과 방문 노드 수에서 많은 이점이 있음을 보인다.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권10호
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• pp.25-34
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• 1999

In this paper, an algorithm is presented to recognize lane and obstacles based on highway road image. The road images obtained by a video camera undergoes a pre-processing that includes filtering, edge detection, and identification of lanes. After this pre-processing, a part of image is grouped into 27 sub-windows and fed into a three-layer feed-forward neural network. The neural network is trained to indicate the road direction and the presence of absence of an obstacle. The proposed algorithm has been tested with the images different from the training images, and demonstrated its efficacy for recognizing lane and obstacles. Based on the test results, it can be said that the algorithm successfully combines the traditional image processing and the neural network principles towards a simpler and more efficient driver warning of assistance system

• 한국환경과학회지
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• 제14권10호
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• pp.905-910
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• 2005

The purpose of this study is the comparative analysis of Susan citizens' images of Eulsook-do as a coastal tourism destination before and after the construction of a road bridge across the Nakdong estuary in order to analyze local people's changes in leisure patterns. Analysis of the images of a pre-construction Eulsook-do that people aged both 40 and less and 50 and more had on five dimensions showed values higher than zero(0) that suggests neutral image, while their images of a post-construction Eulsook-do showed the shrinking size of pentagon on all five dimensions: ET(Entertainment), CA(Culture & Art), EE(Environment & Ecology), RC(Recreation) and LP(Leports) dimensions. Its pre- and post- construction image analysis conducted 20 years after it came to be built finds that the road bridge construction has led to the ecological, environmental disruption of the coast and the lower Nakdong river, having negative influence on the images of Eulsook-so.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권4호
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• pp.314-320
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• 2009

최근에 검색서비스에서 스카이라인 질의 처리는 상당한 주목을 받고 있다. 스카이라인은 모든 속성들 측면에서 다른 객체에 지배되지 않는 관심 있는 객체들을 포함한다. 이에 관련된 기존 많은 연구들은 정적 데이터에 대한 스차이라인이거나 유클리디언 공간상에서 움직이는 대상에 대한 스차이라인 처리이다. 그러나 본 논문은 스카이라인 질의를 요청한 객체가 도로망에서 연속적으로 이동하는 것을 가정한다. 본 논문은 전처리된 객체들의 최단영역을 통하여 도로망에서 효과적인 연속적 스카이라인 질의처리를 위한 새로운 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 검색 대상에 대한 미리 연산된 최단거리 범위 데이터를 통하여 연속 스카이라인을 처리한다. 성능평가는 질의처리속도 측면에서 제안하는 기법이 기존방법보다 약 100배 정도 빠르다는 것을 보여준다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제9권1호
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• pp.23-31
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• 2020

It is essential to estimate the vehicle localization for an autonomous safety driving. In particular, since LIDAR provides precise scan data, many studies carried out to estimate the vehicle localization using LIDAR and pre-generated map. The road marking always exists on the road because of provides driving information. Therefore, it is often used for map information. In this paper, we propose to generate the Gaussian mixture map based on road-marking information and localization method using this map. Generally, the probability distributions map stores the single Gaussian distribution for each grid. However, single resolution probability distributions map cannot express complex shapes when grid resolution is large. In addition, when grid resolution is small, map size is bigger and process time is longer. Therefore, it is difficult to apply the road marking. On the other hand, Gaussian mixture distribution can effectively express the road marking by several probability distributions. In this paper, we generate Gaussian mixture map and perform vehicle localization using Gaussian mixture map. Localization performance is analyzed through the experimental result.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.234-237
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• 2007

Road networks are important geospatial databases for various GIS (Geographic Information System) applications. Road digital maps may contain geometric spatial errors due to human and scanning errors, but manually updating roads information is time consuming. In this paper, we developed a new road features updating methodology using from multispectral high-resolution satellite image and pre-existing vector map. The approach is based on initial seed point generation using line segment matching and a modified double snake algorithm. Firstly, we conducted line segment matching between the road vector data and the edges of image obtained by Canny operator. Then, the translated road data was used to initialize the seed points of the double snake model in order to refine the updating of road features. The double snake algorithm is composed of two open snake models which are evolving jointly to keep a parallel between them. In the proposed algorithm, a new energy term was added which behaved as a constraint. It forced the snake nodes not to be out of potential road pixels in multispectral image. The experiment was accomplished using a QuickBird pan-sharpened multispectral image and 1:5,000 digital road maps of Daejeon. We showed the feasibility of the approach by presenting results in this urban area.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권1D호
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• pp.185-193
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• 2006

현재 시행되고 있는 사전환경성검토는 부분 항목별 수치분석이 이루어지고 있어 종합적인 사전환경성검토가 어려운 실정이다. 또한, 수치자료의 활용이 미흡하여 환경성검토 분석결과의 객관성이 저하되고 있고, 평가비용과 시간도 많이 소요되고 있다. 본 연구에서는 8개 사전환경성 검토요소에 대한 지리정보체계의 공간분석기능을 도입하였으며, 개별 요소들의 평가결과를 통한 종합적인 검토를 수행할 수 있도록 사전 환경성검토 GIS 의사결정시스템을 구축하였다. 본 연구에서 개발한 사전환경성 검토 GIS 의사결정시스템과 기 구축된 GIS 데이터를 활용을 통해 환경성 검토에 객관성이 충족 및 시간 비용 절감이 가능하여 사업초기에 도로 노선선정 시 사전환경성 검토에 활용 가능할 것이다. 또한, 본 연구 개발된 시스템을 통하여 수치적이고 시각적인 자료를 활용한 평가로 주민의 합의를 보다 용이하게 이끌어 낼 수 있고, 사업초기에 비용과 시간을 절감하면서 도로건설에 따른 환경성을 검토할 수 있을 것으로 기대된다.