• 한국항행학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.46-53
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• 2008

지능형 교통 체계(ITS: Intelligent Transport Systems)는 기존의 교통에 정보통신, 전기 및 전자, 기계, 제어 동의 기술을 접목시켜 도로 및 교통 체계의 안전 및 운영 효율을 극대화하여 교통 문제를 해결하는 시스템이다. 현재 대량의 교통 원시 데이터를 위해 시스템을 통합하는 문제는 다른 소스데이터 간의 표현상의 이질성 및 데이터의 양과 다양성 그리고 소스의 자동화와 서로 다른 성능 등 몇 가지 문제에 직면해 있다. 본 논문에서는 고속도로 교통관리시스템과 우회도로 교통정보시스템에서 수집되는 이질적인 대용량 교통데이터의 데이터웨어하우스를 구축하기 위해 상용 도구를 활용해 추출 및 적재하는 방안을 기술한다. 또한, 고품질 교통데이터를 제공하기 위한 통합 품질관리 기법을 적용하여 평가 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권6호
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• pp.36-45
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• 2009

최근 도로상의 비디오 영상에서 다양한 저차원 정보를 바탕으로 자동 차량 흐름 파악과 사고 탐지에 관해 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 CCTV 동영상 교통관리시스템을 이용하여 자동으로 차량의 흐름을 파악하고 이를 이용하여 교통체증과 더 나아가 사고탐지를 위한 알고리즘과 그 응용에 대해 연구하였다. 이를 위하여 우선 움직임 객체를 시공간 관계 모델링을 통해 차량의 실제 궤적과 매핑하고 이를 통해 차량의 흐름 파악에 사용하였다. 또한 시공간 관계 모델링과 차량의 실제 궤적간 매핑을 위해 TSR (Tangent Space Representation) 알고리즘을 사용하였다. 또한, 객체의 움직임 추출을 위해 먼저 차(Differece)영상을 이용하여 움직임 객체 추출을 하였고, 이를 통하여 객체의 움직임 트래킹(Tracking)을 하고 각 객체에 번호를 부여하여 동시에 여러 객체를 인식시키고 이를 저장하였다. 이를 통하여 의미적 움직임 객체를 인식하고, 차량 흐름을 파악하는 어플리케이션을 구현하였다. 본 연구를 통해 기본적인 움직임 객체에 대한 의미적인 결과를 얻을 수 있었고, 나아가 CCTV를 이용한 자동 사고 탐지에 관한 연구로 확장시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권2A호
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• pp.95-104
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• 2012

혼합분류기를 이용한 패턴인식은 약한 분류기를 결합하여 강한 분류기를 구성하는 형태이다. 본 논문에서는 고정된 카메라를 통해 입력된 영상을 이용하여 특징을 추출하고 이것들을 이용한 약한 분류기의 결합으로 강한 분류기를 만들어 낸다. 제안하는 시스템 구성은 차영상 기법을 이용해서 이진화된 전경 영상을 얻고 모폴로지 침식연산 수행으로 얻어진 혼잡도 가중치 영상을 이용해 특징을 추출하게 된다. 추출된 특징을 조합하고 혼잡도를 판단하기 위한 모델의 훈련 및 인식을 위한 혼합분류기 알고리즘으로 부스팅 방법을 사용하였다. 혼합 분류기는 약한 분류기의 조합으로 하나의 강한 분류기를 만들어 내는 분류기로서 그림자나 반사 등이 일어나는 환경에서도 잠재적인 특징들을 잘 활용할 수 있다. 제안하는 시스템의 성능실험은 "AVSS 2007"의 도로환경의 차량 영상과 철도환경내의 승강장 영상을 사용하였다. 조명변화가 심한 야외환경과 승강장과 같은 복잡한 환경에서도 시스템의 우수한 성능을 보여주었다.

• Spatial Information Research
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• 제20권6호
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• pp.45-57
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• 2012

도시지역의 가로수는 보행자와 운전자에게 쾌적한 환경을 제공하며 탄소를 흡수하는 중요한 역할을 수행한다. 따라서 가로수의 위치, 수고, 수관폭 등에 대한 효율적인 획득과 관리가 필요하다. 본 연구는 항공라이다 자료를 이용하여 도시지역 가로수에 대한 개수, 위치, 수고, 수관폭의 수치적인 정보를 추출하는 방법론을 제안하였다. 가로수는 그 형태와 크기가 다를 수 있기 때문에 본 연구에서는 수관폭의 크기를 변화시키면서 가로수를 추출하는 방법을 제안하였다. 또한 가로수는 일반적으로 도로변을 중심으로 식재되기 때문에 이러한 식재위치의 직선적 특성을 이용하여 가로수점들을 선택하였다. 오산시 일부를 대상으로 가로수 추출에 대한 실험을 수행하였으며 결과는 1/1,000 수치지도와 비교하여 제안한 방법론의 적합성을 평가하였다. 실험 결과를 통해서, 가로수의 위치오차는 최소 0.5m, 최대 1.9m, 그리고 평균제곱근오차는 약 ${\pm}0.4m$를 나타냈다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.104-114
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• 2016

포트홀은 차량파손과 교통사고 유발 등의 사회문제를 유발시키고 있다. 포트홀을 효율적으로 관리하기 위해서는 빠르게 포트홀을 찾아내는 기술이 가장 중요하다. 기존의 포트홀 탐지 기법은 민원에 의한 수동식 신고방식을 사용하고 있어, 포트홀로 인해 발생하는 문제를 사전에 예방하지 못하고 있다. 최근 포트홀을 저비용으로 빠르게 탐지하기 위하여 영상 카메라를 이용한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사전에 연구되었던 포트홀 탐지 알고리즘의 탐지정확도를 개선하기 위한 Saliency Map 기반의 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘은 포트홀이 그림자와 겹쳐있거나 포트홀의 내부 모양이 주변 도로노면과 비슷한 형태를 가지는 등의 복잡한 환경에서 포트홀을 탐지하지 못하는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 제안하는 알고리즘은 Saliency Map 알고리즘을 이용하여 보다 정확한 포트홀 후보 영역을 찾는다. 제안 알고리즘은 포트홀 후보영역 추출부와 결정부로 구성되며, 실험을 통하여 기존 알고리즘보다 더 높은 탐지 정확도를 가짐을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.77-85
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• 2011

본 논문은 보행중인 시각장애인에 장착된 카메라로부터 획득한 영상에서 보도와 차도 영역을 구분하기 위한 영역분할 기법과 질감 특징추출 기법에 대해 제안한다. 허프 변환 알고리즘을 이용한 라인검출을 통해 도로 경계선을 검출하고, 분할된 영역을 원근에 따라 3단계의 레벨로 구분한다. 그리고 분할된 영역들의 질감 특징성분을 추출함으로써 보도와 차도영역으로 분리한다. 보도블록이 가지는 복잡하고 다양한 특성의 패턴과 차도의 균일한 질감을 가진 영역의 특성을 비교하기 위하여 회전에 강건한 LBP, GLCM 질감 특징성분들을 이용함으로써 두 영역을 구분하였다. 제안된 방법은 주간과 야간 영상에 대해 실험한 결과 조도의 변화에 강건하게 영역을 분리할 수 있었고, 또한 보행자와 장애물이 많은 영상에서도 회전이나 폐색에 관계없이 영역 분리가 가능함을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권10호
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• pp.1143-1155
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• 1999

셀룰러 방식의 이동통신 시스템에서 전파의 유효신호 도달범위를 예측하기 위해서는 전파전파 모델을 이용한 예측기법이 주로 사용된다. 그러나, 전파과정에서 주변 지형지물에 의해 발생하는 전파손실은 매우 복잡한 비선형적인 특성을 가지며 수식으로는 정확한 표현이 불가능하다. 본 논문에서는 신경회로망의 함수 근사화 능력을 이용하여 전파손실 예측모델을 생성하는 방법을 제안한다. 즉, 전파손실을 송수신 안테나간의 거리, 송신안테나의 특성, 장애물 투과영향, 회절특성, 도로, 수면에 의한 영향 등과 같은 전파환경 변수들의 함수로 가정하고, 신경회로망 학습을 통하여 함수를 근사화한다. 전파환경 변수들이 신경회로망 입력으로 사용되기 위해서는 3차원 지형도와 벡터지도를 이용하여 전파의 반사, 회절, 산란 등의 물리적인 특성이 고려된 특징 추출을 통해 정량적인 수치들을 계산한다. 이와 같이 얻어진 훈련데이타를 이용한 신경회로망 학습을 통해 전파손실 모델을 완성한다. 이 모델을 이용하여 서울 도심 지역의 실제 서비스 환경에 대한 타 모델과의 비교실험결과를 통해 제안하는 모델의 우수성을 보인다.Abstract In cellular mobile communication systems, wave propagation models are used in most cases to predict cell coverage. The amount of propagation loss induced by the obstacles in the propagation path, however, is a highly non-linear function, which cannot be easily represented mathematically. In this paper, we introduce the method of producing propagation loss prediction models by function approximation using neural networks. In this method, we assume the propagation loss is a function of the relevant parameters such as the distance from the base station antenna, the specification of the transmitter antenna, obstacle profile, diffraction effect, road, and water effect. The values of these parameters are produced from the field measurement data, 3D digital terrain maps, and vector maps as its inputs by a feature extraction process, which takes into account the physical characteristics of electromagnetic waves such as reflection, diffraction and scattering. The values produced are used as the input to the neural network, which are then trained to become the propagation loss prediction model. In the experimental study, we obtain a considerable amount of improvement over COST-231 model in the prediction accuracy using this model.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.136-141
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• 2012

운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호인 뇌파 (Electroencephalogram, EEG)와 안구전도 (Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜에 의거하여 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하고 선형예측(Linear Predictive coding, LPC) 계수를 특징벡터로 한 신경회로망 기반 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)을 가지고도 96.5%라는 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 수 있는 운전 시 돌발 상황을 실시간으로 검출 가능성을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.32-39
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• 2016

지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation System, ITS)은 첨단기술을 사용하여 도로의 상황을 판단하고 적절한 처리를 수행하므로 이상적인 차량의 흐름을 유도하는 시스템이다. 교통상황에 대한 정보는 다양한 지점에서 측정되고 관리되어야 하므로 주로 컴퓨터를 이용한 영상이 사용된다. 컴퓨터를 이용한 영상처리는 실시간으로 다양한 교통 파라미터를 수집하기 용이한 방법이고, 기술들도 점점 발전하고 있다. 지능형 교통 시스템의 교통 파라미터 중 차량 검출은 기본적으로 매우 중요한 기술이다. 이를 위해 영상의 배경 차를 이용한 검출방법, 에지를 이용한 윤곽선 추출 방법 등의 기술들이 사용되고 있으나 검출률의 정확도에 문제점이 제기되고 있다. 본 논문에서는 레이블링에 의한 차량검출과 감지선을 이용한 영상처리 방법으로 차량을 검출하였다. 제안된 방법의 정확도를 확인하기 위해 국도와 고속도로 등 두 곳의 장소에서 20개의 수직, 수평 방향 영상을 수집하여 차량 계수를 측정하였다. 그 결과 수직 방향 92%, 수평 방향 91.3%의 검출률을 얻었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.16-26
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• 2012

사용자들은 시간, 거리, 도로 혼잡도와 같은 속성들에 의해 선호하는 경로가 있기 때문에 사용자의 이동 성향에 맞는 경로를 생성하는 기법들이 필요하다. 기존의 기법들은 이동 성향을 고려하여 경로를 생성하기 위해서는 사용자의 이동 성향 정보를 추가적으로 입력하여야 한다. 그러나 네비게이션 및 모바일 장치의 불편한 인터페이스 특성상 이러한 정보 입력은 거의 하지 않고 출발지와 목적지만을 입력하여 경로를 추천받는 경향이 있다. 본 논문에서는 추가적인 이동 성향에 대한 정보 입력 없이 이동 성향에 맞는 경로를 생성하는 기법을 제안한다. 성능평가를 통해 최소 시간 경로나 최단 거리 경로와 비교하여 제안하는 기법이 사용자의 이동 성향을 고려한 경로가 생성됨을 입증한다.