• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제19권3호
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• pp.9-15
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• 2022

This paper proposes a method for constructing and verifying datasets used in deep learning technology, to prevent safety accidents in automated construction machinery or autonomous vehicles. Although open datasets for developing image recognition technologies are challenging to meet requirements desired by users, this study proposes the interface of virtual simulators to facilitate the creation of training datasets desired by users. The pixel-level training image dataset was verified by creating scenarios, including various road types and objects in a virtual environment. Detecting an object from an image may interfere with the accurate path determination due to occlusion areas covered by another object. Thus, we construct a database, for developing an occlusion area detection algorithm in a virtual environment. Additionally, we present the possibility of its use as a deep learning dataset to calculate a grid map, that enables path search considering occlusion areas. Custom datasets are built using the RDBMS system.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제12권2호
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• pp.79-102
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• 2007

점포의 평가는 소비자의 마음속에 자리 잡고 있는 유사한 경쟁점포들 내에서 이루어지게 되며, 이렇게 "소비자가 특정 점포선택을 할 때 실제 고려하게 되는 점포들의 집합"을 고려점포군(考廬店鋪群; consideration set of stores)이라 한다. 본 연구에서는 소비자가 의류제품을 구매할 때 점포선택과정 중에 형성하는 고려점포군을 알아보고, 고려점포군과 점포이미지 중요도와의 관련성을 알아보고자 하였다. 연구결과에서 의류점포선택과정을 통해 형성된 고려점포군은 결과적으로 고려점포수와 고려하는 점포유형에 따라 다시 구체화될 수 있으며, 이를 기준으로 소비자 유형화를 실시한 결과 '소수-가두점 고려집단', '소수-시장 고려집단', '소수-백화점 고려집단', '소수-백화점/아울렛 고려집단', '다수-백화점/시장 고려집단', '다수-백화점/가두점 고려집단', '다수-백화점 고려집단'으로 구분되었으며, 유형화된 소비자 집단별 점포이미지 중요도에 있어서 유의한 차이가 있음이 밝혀졌다. 예를 들면, 시장을 고려점포유형으로 포함하는 소수-시장 고려집단과 다수-백화점/시장 고려집단은 저렴한 가격을 중요한 점포이미지로 여겼으며, 소수-백화점 고려집단은 점포 마일리지 카드나 할인카드, 다수-백화점/가두점 고려집단은 주변 여가공간 요인을 중요한 점포이미지로 꼽아 집단별 차이를 나타냈다. 이러한 결과들은 점포 운영자들이 자사 목표고객과 경쟁점포를 파악하고 이에 대응한 마케팅 전략을 수립하는데 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국조경학회지
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• 제51권6호
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• pp.61-74
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• 2023

그린인프라스트럭처(Green Infrastructure)의 개념은 자연 시스템과 도시 사회 시스템 간의 밀접한 관계를 강조하며, 생태 환경을 보호하고 인간의 삶의 질을 향상시키는 서비스를 제공한다. 녹시율은 도시의 녹지 공급을 측정하는 중요한 지표로, 녹피율보다 더 많은 3차원 공간 요소를 포함한다. 가로 녹지는 도시 그린인프라스트럭처의 중요한 부분이며 가로 녹시율의 개선은 도시 기후 위기에 대처하고 인간의 복지를 향상시키는 데 매우 중요하다. 본 연구는 중국 쓰촨성(四川省) 청두시(成都市)의 3순환가로 이내 지역을 중심으로 한다. 연구 목적은 첫째, 스트리트뷰 이미지 데이터를 활용하여 가로 녹시율의 공간 분포 특성 및 도시 공원 녹지 시스템과의 상관관계를 분석하는 것이다. 둘째, 낮은 녹시율 가로의 특성을 분석한다. 셋째, 공간 구문론을 활용하여 도로 교통과 가로 녹시율의 연결성을 분석한다. 연구 결과를 살펴보면, 첫째, 연구 범위 내에서 남서부 가로 녹시율은 북동부보다 높다. 가로 녹시율의 공간적 분포는 도시 공원 녹지와 상관관계가 있다. 둘째, 낮은 녹시율의 가로 이미지는 주로 상업 시설 집적 지역, 도시 신규 건설 지역, 고가가로 및 주변, 도시 4급 이하 가로, 교차로 지역에 집중되어 있다. 셋째, 도시 교통과 인구 집중 지역에서 높은 통합도와 낮은 녹시율의 가로는 주로 1순환가로 중심 지역에 집중되어 있다. 이는 향후 쓰촨성 청두시 가로 녹시율를 개선하기 위한 기초자료를 제공할 수 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제15권4호
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• pp.548-559
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• 2019

연구목적: 인력에 의한 조사를 대처할 수 있는 V2I 데이터 기반의 고속도로 휴게소 이용행태 분석. 연구방법: 휴게소 구간 개별차량의 통행속도 자료 분포 특성을 활용하여 통행상태 그룹 분할 및 휴게소 이용경계(Boundary) 설정. 연구결과: 검증 결과 점심시간 휴게소 이용률이 급증, 통행속도 자료 분포 상태간 경계가 명확하거나 불명확한 모든 경우 휴게소 이용경계를 정교하게 산정. 결론: 인력에 의한 휴게소 이용실태 조사를 대처할 수 있어 비용절감의 효과가 크며 조사의 시공간적 범위에 제한이 없음. V2I 시스템이 구축된 휴게소/졸음쉼터/간이 휴게소 등 각 시간대별 동적 이용률 산정이 가능. 단시간/중시간/장시간 이용의 구분이 가능. 차종별 이용실태 도출 가능. 도로구간 불법 주정차 여부 파악 가능. 도로구간 내 돌발상황 검지 가능. 실시간 휴게소 이용률 및 혼잡도 정보 제공등 다양한 분석과 운영전략 수립 가능.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_2호
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• pp.1579-1590
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• 2020

본 논문에서는 고해상도의 위성영상을 활용하여 도시의 변화 양상을 분석하기 위하여 SPADE기반의 U-Net과 객체 영역기반 변화탐지 방법을 제안한다. 제안하는 네트워크는 기존의 U-Net에서 공간 정보를 잃지 않기 위해 SPADE를 사용했다. 고해상도 위성영상을 활용한 변화탐지 방법은 계획, 예측 등 다양한 도시 문제를 해결하기 위해 활용할 수 있다. IR-MAD 등 전통적인 방법인 화소 기반의 변화탐지를 수행할 경우, 다중 시기 영상 간의 기후, 계절 변화 등에 의해 화소의 변화가 민감하기 때문에 미변화 지역들이 변화 지역으로 오탐지될 가능성이 매우 크다. 이에 본 논문에서는 시계열 위성영상에서 도시를 구성하는 객체에 대한 변위를 정확하게 탐지하기 위해 도시를 구성하는 주요 공간 객체를 정의하고, 딥러닝 기반 영상 분할을 통해 추출한 후 영역 간의 변위 오차를 분석하여 변화탐지를 수행한다. 변화 양상을 분석하기 위한 공간 객체로 건축물, 도로, 농경지, 비닐하우스, 산림 영역, 수변 영역의 6개로 정의하였다. KOMPSAT-3A 위성영상으로 학습한 각 네트워크 모델을 시계열 KOMPSAT-3 위성영상에 대한 변화탐지를 수행한다. 객관적인 성능 평가를 위한 변화탐지 지표는 F1-score, Kappa를 사용한다. 제안하는 변화탐지 기법은 U-Net, UNet++ 대비 뛰어난 결과를 보이며, 평균 F1 score는 0.77, kappa는 77.29의 성능을 확인할 수 있다.

• 한국경제지리학회지
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• 제26권2호
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• pp.123-136
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• 2023

경성 동부지역 전체를 대상으로 토지가격을 살펴본 결과, 병원과 학교, 연구기관 등 근대식 주요시설이 밀집해있는 중앙부를 기준으로 북부와 남부의 토지가격대에 차이를 보이고 있었다. 이에 경성 동부지역을 세부권역(경성 동북부와 동남부)로 나눈 후, 각 세부권역별 토지시장을 분석하였다. 동북부의 경우, 중앙부로부터 거리와 시구개수가 예정된 도로와의 거리가 토지가격에 영향을 주었고, 동남부의 경우, 주요대로인 이현대로와 종로와의 거리가 토지가격에 영향을 주었다. 즉, 동북부 지역은 주요시설이 밀집해있는 중앙부의 영향이 토지시장에 미치는 배후지 성향을 지녔고, 동남부 지역은 상권을 형성하고 있는 종로의 영향이 가장 큰 상업지 성향을 지녔다. 본 연구는 100년 전 토지시장에서도 도로 및 앵커시설과의 접근성, 토지시장의 분절 등 현대 토지시장에 영향을 주는 요인들이 당대에도 유의미하게 작용했음을 밝힘으로써 근대 토지시장의 일부 단면을 살펴본 것에 의의가 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권12호
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• pp.150-157
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• 2015

보행자 인식은 차량자율주행 및 사고방지를 위해 중요한 요소기술로서 많이 연구되고 있다. 이 기술들은 크게 카메라기반과 LIDAR 기반, 두 가지로 구별할 수 있다. 카메라 기반 방법과 대비되어 LIDAR 기반 방법은 화각이 넓고 조도환경에 영향을 받지 않는다는 강점이 있다. 하지만 LIDAR 기반 방법은 먼 물체를 인식하기엔 센서 해상도가 낮고, 복잡한 환경에서는 분할 오류나 폐색 등의 원인으로 인식률이 낮아진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 3차원 LIDAR 기반 보행자 탐지 알고리즘의 낮은 인식률을 개선시키기 위해 다중객체추적 기법의 하나인 GM-PHD 필터를 이용한 두 가지 성능 향상 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 GM-PHD 필터를 이용해 이전 프레임의 포인트를 현재 프레임의 물체에 자동으로 누적하여 물체 해상도 및 보행자 분류 성능을 향상시킨다. 두 번째 방법은 인식 성능이 낮은 상황에 맞춰 개선된 GM-PHD 필터를 분류된 다중객체에 적용하여 탐지 성능을 더욱 강화시킨다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 두 방법을 적용하여 제안한 방법이 기존의 보행자 탐지 알고리즘 성능을 대폭 향상시키는 것을 정량적으로 증명하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권4호
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• pp.71-78
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• 2021

자율주행 차량은 사람의 안전, 환경, 노령화 등의 문제 해결에 새로운 대안으로 부상하고 있다. 또한, 이러한 기술개발은 다른 산업 분야에 파급효과가 매우 크다. 하지만, 이에 따르는 문제점들이 발생한다. 자율주행 차량에 의한 인명 피해는 점점 증가하고 있는 실정이다. 활동성이 없는 물체에 대한 충돌 사고는 다소 줄어들고 있지만, 반대로 활동성을 가진 장애물에 대한 기술 개발은 아직 미미한 편이다. 이에, 본 연구에서는 자율주행차량에서 가장 큰 문제점으로 나타나고 있는 도로 위의 활동성이 있는 장애물을 추출하는 방안을 제안한다. 먼저, 자동차 카메라에 의해 획득한 연속적인 영상에서 핵심장면을 추출한 후, 장면에 포함되어 있는 장애물들에 대한 활동성의 크기와 활동의 반복성 정보를 이용하여 활동성 장애물을 추출하는 것을 제안하였다. 핵심장면은 영역분할과 병합을 통하여 산출한다. 이러한 결과를 바탕으로 영역의 픽셀 별로 빈도의 크기를 산출하고, 활동성의 빈번하게 나타나는 정보를 이용하여 장애물의 활동의 크기를 계산하였다. 사람이 직접 추출한 결과와 비교했을 때 추출 정확도는 다소 떨어지지만 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 제안된 연구가 자율주행의 문제점들을 해소하고 인명사고를 줄이는 방안에 기여할 것으로 사료된다.