• 한국측량학회지
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• 제21권1호
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• pp.45-51
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• 2003

제천지역의 다양한도시의 형태를 입체적으로 조망해 볼 수 있도록 하기 위하여 입체 지형조감도를 작성하였고, 이를 시공간에서 동영상으로 보여주기 위하여 3차원 시뮬레이션을 실시할 수 있도록 하였다. 입체 조감도의 제작은 투시기법을 이용한 이미지 제작 기법을 이용하였으며, 그 기본재료가 되는 영상들은 다음과 같이 준비하도록 하였다. 준비영상으로는 우리나라 아리랑 위성의 EOC 영상을 이용하도록 하였으며, 국립지리원에서 국가기본도로 제작한 1/5,000 수치지도의 등고선으로부터 추출하여 임의로 오차가 보정된 DEM 생성과 1/1,000 수지지도의 도로 래이어 벡터 파일로 제작된 도로선을 분류하여 대상지의 3차원 영상위에 중첩시켜 처리하는 것으로 하였다. 특히 이번 연구에 사용한 도심지역의 도로망 구성 데이터는 새주소 부여를 위해 제작된 1/1,000축척의 간선도로를 최대한 이용함으로서 새주소에서 사용하게 될 주소체계와의 연계성을 크게 염두에 두어 제작하도록 연구하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.26-34
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• 2008

본 연구는 도로 관제 목적으로 사용 중인 가시 카메라(Visible Camera)를 사용하여 촬영한 도로표면 영상을 화상 인식 도로표면의 상태를 식별하는 방법과 기준을 제안하였다. 먼저, 입력 화상은 낮 시간대의 아스팔트 포장 도로면을 촬영하여 도로표면 상태의 화상을 만들었고, 편광 및 웨이블릿 변환(Wavelet transform)으로 도로 표면을 5가지의 상태(건조, 습윤, 수막, 적설, 동결)로 인식할 수 있는 분류기준절차를 연구하였다. 표면 화상 인식 과정은 편광계수(수직/수평 편광 비율) 값이 1.3 이상이면 젖은 땅으로 분류한 후, 다음으로 젖은 땅을 제외한 나머지는 웨이블릿 패킷 변환을 통해 시간-주파수 분석을 하였다. 또한 영상 템플릿을 이용하여 마른 땅과 빙판의 표준적인 주파수 특성을 분석하여, 마른 땅과 빙판을 구분하였다. 입력 영상에 대해서 제안한 도로표면상태의 인식분류 및 기준에 따라, 도로표면영상에서 마른 부분과 젖은 부분을 구분한 결과를 정리하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권5호
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• pp.29-37
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• 2009

본 논문은 움직이는 차 안에서 교통 표지판을 실시간으로 검출하는 영상 기반 시스템을 기술한다. 제안된 시스템은 표지판 검출을 실시간으로 수행하기 위하여 아다부스트 알고리즘을 기본 구조로 가지고 있고, 대부분의 교통 표지판이 지표면으로부터 수직으로 세워져 있는 점에 착안하여 수직면 값을 후보군 검출 과정에서 사용하였다. 기존의 아다부스트 알고리즘은 실시간 검출을 위하여 유용하지만, 특징으로써 누적 영상들만을 사용하므로 복잡한 도로 환경에서는 검출율이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 후보군 검출을 위한 특징으로써 수직면 값을 이용함으로써 검출 후보군의 신뢰도를 높이고, 또한 특징 원형의 종류가 추가된 누적 영상들을 사용함으로써 표지판 검출 성능을 향상시킨다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제안된 방법이 실제 도로 환경에서 기존의 아다부스트 방법보다 검출율이 향상되었음을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.436-443
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• 2009

사회 전 분야에 걸쳐 다양하고 복잡한 공간의 현상을 모델링하여 컴퓨터를 통해 공간 데이터를 사용하고자 하는 요구가 급격하게 증가하면서 원격탐사와 GIS의 중요성과 활용도가 증대되고 있다. 원격탐사영상자료를 GIS의 분석기술과 연계하여 사용함으로써 높은 정확도와 가치를 지닌 수치자료의 생성이 가능하며, 토지피복 분류와 분석 등을 수행함으로써 다양한 주제도의 제공이 가능하다. 대상 지역에 대한 이러한 지도의 구축이 가능케 되면, 이 지도를 기초로 하여 모델링 및 지속적인 모니터링이 용이하며, 데이터베이스의 수정을 쉽게 함으로써 지형공간정보의 갱신이 효율적으로 수행되어 질 수 있다. 이 연구에서는 원격탐사 기술과 GIS의 통합을 통하여 도로변의 토지피복변화를 분석하기 위해 두시기의 영상에 대한 토지피복분류를 수행하고 6개의 분류항목별 10년간의 변화탐지를 수행하여 대상지역에 대한 정량적 변화면적 통계값을 추출함으로써 도시계획 수립 및 개발을 위한 기초 의사결정 자료를 획득하는 것이다. 도로주변의 이용형태분석을 통하여 주변 도심과의 상호 보완된 계획의 수립을 가능하게 할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.125-131
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• 2019

소실점이란 실제 공간의 평행한 선들이 영상 내에 투영되면서 한곳에 모이는 점으로, 도로 공간에서의 소실점은 매우 중요한 공간정보이다. 도로 공간에서의 소실점을 이용해 추출된 차선의 위치를 개선하거나, 깊이지도 영상을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 자동차의 시점을 기준으로 도로를 촬영한 영상을 Deep Neural Network(DNN)과 Histogram of Oriented Gradient(HoG) Feature를 이용한 소실점 검출 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 영상을 블록별로 나눠서 주요 에지 방향을 추출하는 HoG Feature 추출 단계와 DNN 학습 단계, 그리고 Test 단계로 나뉜다. 학습단계에서는 자동차 시점으로 기준으로 도로 영상 2300장으로 학습을 진행한다. 그리고 Test 단계에서는 Normalized Euclidean Distance(NormDist) 방법을 사용하여 제안하는 알고리즘의 효율성을 측정한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권2호
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• pp.59-66
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• 2018

본 논문에서는 주행 중 가속도 센서와 카메라로부터 데이터를 실시간으로 수집, 분석하여 자동으로 도로 포장의 다양한 손상을 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 도로의 포장 손상을 탐지하는 즉시 해당 이미지와 가속도 신호, GPS좌표를 도로관리자에게 전송하며 이를 서버에도 전송하여 데이터베이스에 이력화한다. 이를 통해, 도로 포장 손상 탐지 시스템은 도로관리자로 하여금 1) 신속, 정확, 편리하게 도로의 상태를 관리할 수 있게 하며, 2) 다양한 종류의 도로 포장 손상을 조기에 발견하여 관리할 수 있도록 하며, 3) 도로의 포장 손상을 추적 관리할 수 있도록 한다. 결과적으로, 제안하는 시스템은 10번의 고속도로 주행 실증 평가에서 평균 100 km/h로 주행 중 74%의 민감도와 84%의 정밀도로 도로 포장의 손상을 탐지하여 그 유효성이 입증되었다.

• 경영과정보연구
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• 제4권
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• pp.257-284
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• 2000

According as the drivers increase who have their cars, the comprehensive studies on the automobile for the traffic safety have been raised as the important problems. Visual Recognition System for radio-controled driving is a part of the sensor processor of Unmanned Autonomous Vehicle System. When a driver drives his car on an unknown highway or general road, it produces a model from the successively inputted road traffic information. The suggested Recognition System of the Road Traffic Safety Information Board is to recognize and distinguish automatically a Road Traffic Safety Information Board as one of road traffic information. The whole processes of Recognition System of the Road Traffic Safety Information Board suggested in this study are as follows. We took the photographs of Road Traffic Safety Information Board with a digital camera in order to get an image and normalize bitmap image file with a size of $200{\times}200$ byte with Photo Shop 5.0. The existing True Color is made up the color data of sixteen million kinds. We changed it with 256 Color, because it has large capacity, and spend much time on calculating. We have practiced works of 30 times with erosion and dilation algorithm to remove unnecessary images. We drawing out original image with the Region Splitting Technique as a kind of segmentation. We made three kinds of grouping(Attention Information Board, Prohibit Information Board, and Introduction Information Board) by RYB( Red, Yellow, Blue) color segmentation. We minimized the image size of board, direction, and the influence of rounding. We also minimized the Influence according to position. and the brightness of light and darkness with Eigen Vector and Eigen Value. The data sampling this feature value appeared after building the learning Code Book Database. The suggested Recognition System of the Road Traffic Safety Information Board firstly distinguished three kinds of groups in the database of learning Code Book, and suggested in order to recognize after comparing and judging the board want to recognize within the same group with Nearest Neighborhood Decision Making.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.409-415
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• 2017

본 논문은 watershed를 이용한 차도 분할 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 차량과 차선 정보를 이용해 차도 마커와 배경 마커를 자동 생성하는 automatic marked watershed를 이용한 영역 분할 알고리즘이고 이는 지나치게 많은 영역이나 마커를 위한 수작업 같은 watershed 기반 영역 분할의 문제점들을 해결할 수 있다. 차도 마커는 차선은 포함되나 차량은 배제되는 순수한 차도 영역을 위한 속성을 포함하고 배경 마커는 차량과 배경을 포함하는 나머지 영역을 위한 속성을 포함하고 있다. 실제 도로 영상에 적용된 영역 분할 결과들은 제안된 알고리즘은 다양한 환경에서 적절한 마커들을 생성할 수 있고, 주행 차로와 양옆 차로를 포함한 필수 차도 영역을 적절하게 분할할 수 있는 것을 보여주고, 성능 면에 있어서는 제안된 알고리즘은 수작업으로 생성된 마커를 사용한 기존 알고리즘과 대등함을 보여준다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.130-136
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• 2015

In this paper, we propose a robust curved lane marking detection method. Several lane detection methods have been proposed, however most of them have considered only straight lanes. Compared to the number of straight lane detection researches, less number of curved-lane detection researches has been investigated. This paper proposes a new curved lane detection and tracking method which is robust to various illumination conditions. First, the proposed methods detect straight lanes using a robust road feature image. Using the geometric relation between a vehicle camera and the road plane, several circle models are generated, which are later projected as curved lane models on the camera images. On the top of the detected straight lanes, the curved lane models are superimposed to match with the road feature image. Then, each curve model is voted based on the distribution of road features. Finally, the curve model with highest votes is selected as the true curve model. The performance and efficiency of the proposed algorithm are shown in experimental results.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.979-989
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• 2016

Traversable region detection is an essential step for advanced driver assistance systems and self-driving car systems, and it has been conducted by detecting lanes from input images. The performance can be unreliable, however, when the light condition is poor or there exist no lanes on the roads. To solve this problem, this paper proposes an algorithm which utilizes the information about the number of lanes and texture analysis. The proposed algorithm first specifies road region candidates by utilizing the number of lanes information. Among road region candidates, the road region is determined as the region in which texture is homogeneous and texture discontinuities occur around its boundaries. Traversable region is finally detected by dividing the estimated road region with the number of lanes information. This paper combines the proposed algorithm with a lane detection-based method to construct a system, and simulation results show that the system detects traversable region even on the road with poor light conditions or no lanes.