• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1802-1808
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• 2003

본 논문은 자동 보행자 추적 시스템에 필요한 배경 이미지를 추출하는 방법과 추출되어진 배경 이미지를 이용하여 보행자를 탐지하고 적응적 신경망을 이용하여 보행자의 이동 궤적을 추적하는 시스템을 구현하였다. 본 논문은 고스트(ghost) 현상을 극복하기 위하여 모자이크 배경 이미지 추출 법으로 배경 이미지를 추출하였으며, 보행자의 탐지에 차영상 분석법을 기반으로 하여 보행자를 탐지하였다. ART2 네트워크는 프레임에 존재하는 이동 물체의 중심점을 탐지할 수 있다. 그리고, 이전 프레임에서 탐지되어진 물체의 정보를 이용하여 물체의 이동궤적을 추적할 수 있다. 제안하는 방법으로 실험한 결과 비강체(non­rigid)형태 운동을 하는 보행자를 탐지하고 그 궤적 추적에 대한 실시간 시스템 구성의 가능성에 대하여 알 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제23권1호
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• pp.9-17
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• 2005

본 연구는 디지털 비디오카메라를 이용하여 아스팔트 콘크리트 포장의 노면을 촬영하고 획득된 영상을 분석함으로써, 대상 도로노면의 정보를 추출하는데 그 목적이 있다. 먼저, 수치영상처리에 의한 도로노면정보의 정확도를 분석하기 위해 기준점 측량에 의한 성과와 비교·분석하였다. 그 결과, X방향으로 0.0427m, Y방향으로 0.0527m, Z방향으로 0.1539m의 평균오차를 나타내었으며, 이는 축척 1/1,000 이하의 지도제작 및 GIS 자료로 충분히 활용성이 있는 것으로 판단된다. 또한, 처리된 수치영상을 분석하여 도로노면의 평가를 위한 중요 요소인 균열률, 소성변형량, 그리고 종단평탄성 정보를 획득할 수가 있었으며, 이를 이용하여 공용성지수와 유지관리지수를 산출함으로써, 대상도로의 노면평가를 수행할 수가 있었다. 향후 도로를 대상으로 취득된 양질의 영상정보를 축적함으로 인해 포장유지관리시스템 분야에 있어서 중요한 기초 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산림과학회지
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• 제95권1호
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• pp.38-44
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• 2006

본 연구에서는 GIS와 퍼지집합을 이용하여 고로쇠나무 수액채취 적지를 판정할 수 있는 모형을 제시하고, 이에 따라 적지도를 작성하였다. 이를 위해 고로쇠나무 수액생산에 영향을 미치는 인자를 생물인자와 입지환경인자로 구분하여 선정하였고, 수액 채취 여건은 지형인자와 접근성인자를 선정하여 평가하였다. 각 인자별 가중치의 결정은 실제 고로쇠나무 수액이 채취되고 있는 지역의 인자별 특성을 분석하여, 채취 지역과 비채취 지역의 차이가 클수록 높은 가중치를 부여하는 방식을 이용하였다. 이 결과 수계로부터의 거리, 임상, 광노출도 등이 수액생산량 예측모형에서 높은 가중치를 보였으며, 영급, 도로접근성, 경급인자는 수액채취 적지 판정에 있어서 관련성이 적었다. 개발된 모형의 타당성을 검토하기 위하여 실제 고로쇠나무 수액이 채취되고 있는 지역을 대상으로 모형을 적용한 결과, 적지지수 평균값이 0.81로써 높게 분석되었다.

• 한국측량학회지
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• 제30권2호
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• pp.163-171
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• 2012

고해상도 위성영상은 높은 공간해상도의 이점으로 도심지역의 건물 및 도로망 분석, 경관 분석, 생태 환경 평가 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 도심지역의 건물, 교량, 기타 구조물 등 높이 변화를 갖는 개체들은 영상 전체에 걸쳐 그림자 문제를 필연적으로 야기한다. 본 연구에서는 다양한 토지 이용 요소를 포함하는 넓은 영역의 도심지에 그림자 추출 기법을 적용하고, 수동으로 추출된 참조 그림자 지도와 비교하여 정량적인 평가를 수행하였다. 이를 위해 Canny 연산자와 팽창 필터를 이용하여 건물 영역의 인접 정보에 대한 버퍼 영역을 생성하고, Gram-Schmitt 융합 영상에 객체분할기법을 적용하여 생성된 객체들의 분광, 공간 인자들을 계산하였다. 이후 계산된 분광 및 공간 인자 특성과 건물 버퍼 영역과의 중첩여부를 바탕으로 도심지역의 그림자 추출에 가장 적합한 인자와 임계 규칙을 생성하였으며 추출된 그림자 지역 중 이상 객체를 추가적으로 제거하였다. 다양한 정량적 평가지수를 통해 제안된 그림자 추출 기법을 평가한 결과80%~90%의 높은 정확도를 나타냈다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.595-601
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• 2018

운전자가 차량 조작에 개입하지 않고, 차량 스스로 주행하는 자율주행차량의 시대가 도래하였다. 자율주행차량 시대에서는 자율주행차량이 도로환경을 정확히 인식함으로써, 자율주행 차량의 안전성을 확보 할 수 있다. 그러나, 도로환경을 구성하고 있는 요소는 도로안전시설, 교통관리시설, 횡단구성으로 구분 할 수 있으며, 각각을 구성하고 있는 종류, 형태 및 규격은 다양하다. 따라서, 도로환경을 구성하고 있는 시설물 중에서 우선적으로 취득해야 하는 도로시설물에 대한 우선순위 결정이 필요하다. 본 연구에서는 전문가 설문 및 AHP(Analytical Hierarchy Process)기법을 이용하여 도로시설물 인식에 대한 우선선위를 결정하였다. AHP 분석을 위해 항목을 2계층으로 구분했으며, 1계층은 도로안전시설, 교통관리시설, 횡단구성, 2계층은 시선유도시설을 포함한 26개의 항목을 구분하였다. 분석 결과, 1계층에서는 도로안전시설, 교통관리시설, 횡단구성 중 교통관리시설이 가장 우선순위가 높은 것으로 나타났으며, 2계층에서는 방호울타리(도로안전시설), 교통신호기(교통관리시설), 중앙분리대(횡단구성)의 우선순위가 높게 나타났다. 또한, AHP 분석 기법을 이용하여 도출된 고정환경을 추출하는 사례를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 도로시설물에 대한 우선순위 선정 결과는 자율주행차량을 위한 인식기술 지원 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.239-247
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• 2022

현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.144-152
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• 2017

Among the technologies for implementing autonomous vehicles, advanced driver assistance system is a key technology to support driver's safe driving. In the technology using the vision sensor having a high utility, various preprocessing methods are used prior to feature extraction for lane detection. However, in the existing methods, the unnecessary lane candidates such as cars, lawns, and road separator in the road area are false positive. In addition, there are cases where the lane candidate itself can not be extracted in the area under the overpass, the lane within the dark shadow, the center lane of yellow, and weak lane. In this paper, we propose an efficient preprocessing method using k-means clustering for image division and the HSV color model. When the proposed preprocessing method is applied, the true positive region is maximally maintained during the lane detection and many false positive regions are removed.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2005년도 학술발표논문집
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• pp.300-305
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• 2005

To trace the flood inundation area around rural small stream, RADARSAT image was applied because it has the ability of acquiring data during storm period irrespective of rain and cloud. For the storm of 9 August, 1998 in Anseong-cheon watershed, three temporal RADARSAT images before, just after and after the storm were used. After ortho-rectification using 5 m DEM, two methods of RGB composition and ratio were tried and found the inundated area in the tributary stream, Seonghwan-cheon and Hakseong-cheon. The inundated area had occurred at the joint area of two streams, thus the floodwater overflowed bounding discharge capacity of the stream. The progression of damage areas were stopped by the local road and farm road along the paddy.

• ETRI Journal
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• 제36권6호
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• pp.968-978
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• 2014

Autonomous vehicle technology based on information technology and software will lead the automotive industry in the near future. Vehicle localization technology is a core expertise geared toward developing autonomous vehicles and will provide location information for control and decision. This paper proposes an effective vision-based localization technology to be applied to autonomous vehicles. In particular, the proposed technology makes use of numerical maps that are widely used in the field of geographic information systems and that have already been built in advance. Optimum vehicle ego-motion estimation and road marking feature extraction techniques are adopted and then combined by an extended Kalman filter and particle filter to make up the localization technology. The implementation results of this paper show remarkable results; namely, an 18 ms mean processing time and 10 cm location error. In addition, autonomous driving and parking are successfully completed with an unmanned vehicle within a $300m{\times}500m$ space.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.397-404
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• 2011

This paper proposes an algorithm capable of extracting corresponding points between a pair of stereo images based on dynamic programming. The purpose of extracting the corresponding points is to provide the stereo disparity data to a road-slope estimation algorithm with high accuracy and in real-time. As the road-slope estimation algorithm does not require dense disparity data, the proposed stereo matching algorithm aims at extracting corresponding points accurately and quickly. In order to realize this contradictory goal, this paper exploits dynamic programming, and minimizes matching candidates using vertical components of color edges. Furthermore, the typical occlusion problem in stereo vision is solved. The proposed algorithm is proven to be effective through experiments with various images captured on the roads.