• 설비공학논문집
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• 제5권3호
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• pp.226-233
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• 1993

Thermosyphons are simple devices that can passively transport thermal energy over relatively large distance with little temperature degradation. Especially, the thermosyphon system requires no costly energy input and is completely maintenance free. These attributes permit the use of low grade thermal energy for thermal control of structures including the stabilization of highway foundations. This paper presents the experimental results of the snow melting system in which thermosyphon was utilized to ransfer the earth energy to the pavement to remove snow and ice. The test facility, three earth heated and one unheated test panels, is designed to investigate the variables associated with removing snow and ice from pavement surfaces. The results of these test show that the earth heated panel surface temperature is higher $2{\sim}6^{\circ}C$ than unheated panel when the ambient air temperature is $-7^{\circ}C$. The thermal performance of this earth source thermosyphon system for road heating showed that there was no snow on the heated test panels when the snowfall was 5cm average for the region.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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• pp.400-403
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• 2010

도로상의 안개로 인한 시정감소는 교통사고를 유발하는 주된 원인이므로 전방의 운전자에게 도로의 시정거리를 미리 알려주어 안전운행을 유도하기 위한 안개경고시스템은 도로의 안전관리를 위해 매우 중요한 요소이다. 우리는 CCTV 카메라 영상에서 도로상에 통행중인 차량의 이동영역이 시정에 따라 달라진다는 점에 착안하여 이동영역을 추출하고 이를 이용하여 가시거리를 계산하는 시정 측정 장치를 개발하고 있으며, 주간, 야간 등 날씨의 변화에 덜 민감하면서도 효과적이고 정확한 이동영역의 추출은 시정측정을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 이동영역의 추출을 위해 영상대비를 이용하여 자동으로 임계치를 결정하는 방법을 제안하며, 결정된 임계치를 적용시킴으로써 프레임간의 차영상으로 부터 잡음이 효과적으로 제거될 수 있음을 보인다. 또한, 차영상을 일정시간 누적시키는 방법을 통해 효과적으로 차량의 이동영역이 추출 되는 것을 보이기 위해 실제 고속도로에서 촬영된 CCTV 영상을 이용하여 실험한 결과를 제시한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권3호
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• pp.207-214
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• 2010

본 논문에서는 실제 도로환경의 신호등 및 속도표지판 영역 검출 및 인식 방법을 제안하였다. 밝기정보 및 HIS 컬러모델에기반한 색상정보를 이용하여 신호등을 인식하였다. 또한 HSI 컬러정보로부터 적색강도를 추정함으로써 속도 표지판을 검출하였다. 표지판의 경사여부를 판단하여 시계방향, 반시계방향으로 각각 표지판을 회전시켜 기울기를 보정한 후 인식을 행함으로써 인식률을 제고하였다. 도로환경의 동영상을 대상으로 인식을 행한 결과 신호등과 속도표지판이 혼합된 영상에서도 매우 강건한 인식 결과를 보인다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.220-228
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• 2022

Image always carry useful information, detecting a text from scene images is imperative. The proposed work's purpose is to recognize scene text image, example boarding image kept on highways. Scene text detection on highways boarding's plays a vital role in road safety measures. At initial stage applying preprocessing techniques to the image is to sharpen and improve the features exist in the image. Likely, morphological operator were applied on images to remove the close gaps exists between objects. Here we proposed a two phase algorithm for extracting and recognizing text from scene images. In phase I text from scenery image is extracted by applying various image preprocessing techniques like blurring, erosion, tophat followed by applying thresholding, morphological gradient and by fixing kernel sizes, then canny edge detector is applied to detect the text contained in the scene images. In phase II text from scenery image recognized using MSER (Maximally Stable Extremal Region) and OCR; Proposed work aimed to detect the text contained in the scenery images from popular dataset repositories SVT, ICDAR 2003, MSRA-TD 500; these images were captured at various illumination and angles. Proposed algorithm produces higher accuracy in minimal execution time compared with state-of-the-art methodologies.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.1996-2015
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• 2023

High-definition (HD) maps can provide precise road information that enables an autonomous driving system to effectively navigate a vehicle. Recent research has focused on leveraging semantic segmentation to achieve automatic annotation of HD maps. However, the existing methods suffer from low recognition accuracy in automatic driving scenarios, leading to inefficient annotation processes. In this paper, we propose a novel semantic segmentation method for automatic HD map annotation. Our approach introduces a new encoder, known as the convolutional transformer hybrid encoder, to enhance the model's feature extraction capabilities. Additionally, we propose a multi-level fusion module that enables the model to aggregate different levels of detail and semantic information. Furthermore, we present a novel decoupled boundary joint decoder to improve the model's ability to handle the boundary between categories. To evaluate our method, we conducted experiments using the Bird's Eye View point cloud images dataset and Cityscapes dataset. Comparative analysis against stateof-the-art methods demonstrates that our model achieves the highest performance. Specifically, our model achieves an mIoU of 56.26%, surpassing the results of SegFormer with an mIoU of 1.47%. This innovative promises to significantly enhance the efficiency of HD map automatic annotation.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.786-792
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• 2010

본 논문은 복잡한 도로 환경에서 차선을 정확하게 찾는 실시간 차선 검출법을 보인다. 기존의 많은 방법들은 대게 후처리 과정에서 차선 안쪽에 존재하는 잡음을 찾아 차선의 위치를 찾지만, 제안하는 방법은 특징 추출 단계에서 가능한 많은 잡음을 제거하므로 후처리 과정에서 검색 영역을 최소화한다. grid기반 모폴로지 연산은 우선 관심영역을 능동적으로 생성한 후, 모폴로지의 닫기 연산을 통해 에지 들을 연결한다. 그리고 방향성 에지 연결 기법을 통하여 유효한 방향에지를 찾고 사전에 구해진 영상 내 차선의 높이와 두 차선 간의 폭 관계를 이용하여 두 개의 차선을 군집화한다. 마지막으로 차선의 색상은 YUV색상 공간에서 두 개의 연결된 에지 안쪽을 검사하여 Bayesian확률 모델을 사용하여 추정한다. 제안하는 방법의 실험 결과는 다수의 불필요한 에지 군집이 존재하는 복잡한 도로 환경에서 효과적으로 도로 에지를 감별하였으며, 제안하는 알고리즘은 해상도 $320{\times}240$ 영상으로 10ms/frame의 속도에서 약92%의 정확도를 보였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제12권3호
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• pp.215-222
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• 2010

본 연구에서는 도로터널 화재 시 지하 및 지상 환기소의 방재 효율을 검토하기 위해 터널 축소모형실험을 실시하였다. 터널 모형은 Froude 상사를 기본으로 도로터널을 1/50로 축소하여 20 m의 모형 터널을 제작하였다. 방재 효율 분석에 적용된 연직갱은 설제 터널 설계시 고려된 두 가지 모형으로서 실터널 560, $280\;m^3/s$의 배연량을 1/50으로 상사하여 적용하였다. 결과로 모두 연직갱을 통한 CO 가스의 전량 배출이 가능한 것으로 분석되었다. 두 환기소의 CO 농도는 지상 환기소가 지하 환기소 보다 2.23~2.73 ppm 작게 배출되었다. 그리고 지상 환기소의 경우 터널 벽면의 냉각효과로 인해 화재 후 온도의 상승이 지하 환기소보다 $0.53{\sim}0.94^{\circ}C$ 낮게 나타났다. 이상의 축소모형 환기소 내 CO농도 및 온도변화의 분석 결과, 방재적인 측면에서 볼 때 도로터널 내 환기소의 위치는 지하보다 지상에 위치하는 것이 유리할 것으로 판단되었다.

• 한국산림과학회지
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• 제101권3호
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• pp.365-373
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• 2012

본 연구는 원주시를 대상으로 중해상도 위성영상을 이용하여 산림전용지의 추출 및 정확도 분석을 목적으로 수행하였다. 2000년부터 2008년까지 산림에서 비산림으로 전용된 면적은 467 ha로 연평균 약 52 ha가 전용되었으며, 전용형태는 주거지로의 전용이 약 72% 차지하였으며, 전체발생면적의 약 97%가 2 ha 미만이였다. 또한, 산림전용지는 도로로부터 500 m이내와 산림 비산림 경계로부터 100 m이내 지역에서 약 79%가 발생하였다. 한편, 행정정보상의 산림전용지(GIS전용지)와 위성영상에 의하여 구축된 지수별(NDVI,NBR,NDWI) 산림전용지(RS전용지)와 비교한 결과, 추출정확도는 $3{\times}3$ 필터링을 적용한 NDVI의 평균$({\mu})$-표준편차$({\sigma}){\times}1.5$ 구간에서 일치율 35.47%, K-지수 0.20로 가장 안정적인 정확도를 나타냈다. 정확도 오차의 원인으로는 산림전용지의 토지이용변화와 토지피복변화의 불일치로서, 행정정보상의 산림전용지의 실제 토지피복변화율은 약 32%에 지나지 않았다. 또한, RS전용지에 의하여 산림경영활동지역의 약 7.52%가 산림전용지로 오류 추출되었다. 토지이용 및 토지피복상 변화된 산림전용지(GIS전용지2)를 대상으로 지수별 RS전용지와 정확도를 비교한 결과, $3{\times}3$ 필터링을 적용한 NDVI의 ${\mu}-{\sigma}{\times}2$ 구간에서 일치율 61.23%, K-지수 0.23으로 향상되었다.

• 한국산림과학회지
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• 제102권2호
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• pp.229-238
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• 2013

효율적인 임목수확작업 기술의 보급과 임목수확작업시스템을 구축하기 위해 타워야더 및 스윙야더 등에 의한 전목집재작업시스템과 굴삭기 그래플 등에 의한 단목집재작업시스템의 작업비용을 비교 분석하였다. 전목집재 작업시스템에서 작업비용을 산정한 결과, 체인톱에 의한 벌목작업비용이 2,099원/$m^3$, 타워야더에 의한 전목집재작업비용이 28,286원/$m^3$, 스윙야더에 의한 전목집재작업비용이 18,265원/$m^3$, 굴삭기 그래플 및 체인톱에 의한 조재작업비용이 18,939원/$m^3$, 바퀴식 미니포워더에 의한 소운재 및 집적 작업비용이 20,484원/$m^3$, 굴삭기 그래플 및 소형 운재차에 의한 소운재 및 집적 작업비용이 12,701원/$m^3$으로 나타났다. 또한, 단목집재작업시스템에서 작업비용을 산정한 결과, 체인톱에 의한 벌목 및 조재 작업비용이 10,160원/$m^3$, 굴삭기 그래플에 의한 단목집재작업비용이 7,567원/$m^3$, 굴삭기 그래플에 의한 지엽수집작업비용이 6,982원/$m^3$, 굴삭기 그래플에 의한 작업로개설비용이 3,040원/$m^3$, 바퀴식 미니포워더에 의한 소운재 및 집적 작업비용이 20,484원/$m^3$, 굴삭기 그래플 및 소형 운재차에 의한 소운재 및 집적작업비용이 12,701원/$m^3$으로 나타났다.

• 한국산림과학회지
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• 제101권3호
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• pp.344-355
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• 2012

임목수확작업시스템 구축과 효율적인 임목수확작업 기술을 보급하기 위해 타워야더 및 스윙야더 등에 의한 전목집재작업시스템과 굴삭기 그래플 등에 의한 단목집재작업시스템의 작업시간 및 공정을 분석하였다. 전체 조사작업시간을 기준으로 분석한 1 cycle당 작업시간은 전목집재작업시스템에서 체인톱에 의한 벌목 46.6초/cycle, 타워야더에 의한 집재 480.6초/cycle, 스윙야더에 의한 집재 287.4초/cycle, 체인톱에 의한 조재 155.14초/cycle로 나타났다. 또 한 단목집재작업시스템에서는 체인톱에 의한 벌목 및 조재 225.65초/cycle, 굴삭기 그래플에 의한 단목집재 4,972초/cycle, 지엽집재 3,143초/cycle로 나타났으며, 바퀴식 미니포워더에 의한 소운재 4,688초/cycle, 굴삭기 그래플 및 소형운재차에 의한 소운재 2,118초/cycle로 나타났다. 전목집재작업시스템의 작업공정에서 체인톱에 의한 평균 벌목공정이 $57.89m^3$/일, 타워야더에 의한 평균 집재공정이 $20.3m^3$/일, 스윙야더에 의한 평균 집재공정이 $31.55m^3$/일, 체인톱에 의한 평균 조재공정이 $20.3m^3$/일로 나타났다. 또한, 단목집재작업시스템의 작업공정에서 체인톱에 의한 평균 벌목 및 조재공정이 $11.96m^3$/일, 굴삭기 그래플에 의한 평균 단목집재공정이 $34.75m^3$/일, 굴삭기 그래플에 의한 평균지엽수집공정이 $37.66m^3$/일, 굴삭기 그래플에 의한 평균 작업로의 개설공정이 73.8 m/일로 나타났으며, 바퀴식 미니포워더와 굴삭기 그래플 및 소형 운재차에 의한 평균 소운재 작업공정이 각각 $15.73m^3$/일과 $65.03m^3$/일로 나타났다.