• 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.

• 한국도로학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.85-92
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• 2012

PURPOSES : Since expressways in South Korea are toll roads, many trumpet type interchanges exist, resulting in the installation of loop ramps very frequently. While the travel speed of the main lane is designed to be 100-110 km/h, the structure of a loop ramp is different and is designed for a minimum speed of 40 km/h. In fact, most of the actual travel speeds measured on the ramp exceed the designated speed, which has been a major problem in traffic safety. In this research, a type of pavement marking speed-reduction treatment called the "Peripheral Transverse Line" is installed on expressway loop ramps in order to study the change of driving speeds after the installation. METHODS : To verify statistically the change, this speed-reduction treatment has been installed on the Chungju interchange and the Yeoju junction. The driving speeds before the installation were compared with driving speeds both one month and five monthsafter the installation. RESULTS : As a result, the reductions of the average driving speeds after the treatment were statistically significant. More specifically, the average driving speeds of the Chungju interchange were reduced by 7.1-7.7 % for its tangent road section, and the speeds decreased by 8.5-9.5 % for its curve section. Similarly, in the Yeoju junction, an average speed reduction of 2.9-4.8 % for its tangent section was measured, along with 3.9% long-term speed reduction for its curve section. CONCLUSIONS : Since the pavement marking speed-reduction treatment has been partially proven to be effective from this research, we expect to expand this treatment and re-confirm the effect from a long-term perspective in the future.

• 대한교통학회지
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• 제25권4호
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• pp.33-42
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• 2007

우리나라에서 운전자가 교통안내지도를 이용하여 복잡한 도로를 찾아 목적지를 찾아가기에는 많은 어려움을 겪게 된다. 그 원인으로는 교통안내지도 외에도 도로의 체계, 도로안내표지 등이 있을 것이나 본 연구는 교통안내지도 제작기법에 대한 분석을 실시하였다. 연구방법은 연구주제의 특성상 정성적인 분석을 위주로 하고 정량적인 분석을 일부 포함하였다. 연구 수행과정을 보면 도로명과 도로번호 중심의 선개념 안내체계를 도입해야 하는 필요성에 대해 검토하였고 국내외의 도로안내지도의 현황을 비교하였으며, 우리나라 도로안내지도의 개선방안을 도출하였다. 도로안내지도에서 도로 번호의 중요성을 나타내기 위하여 도로번호 기입간격, 도로번호의 크기 및 색상, 노선의 분기 및 결합에 따른 내용을 연구하였다. 도로안내지도의 간결성, 도로의 위계별 두께, 색도, 선표현 방법에 대한 연구와 도심부 복잡한 지역 확대창 활용방안과 색인에 관한 내용, 입체교차 표현방법 등에 대한 내용을 포함하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.224-230
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• 2013

운전자 보조 시스템에서 차선 경계 검출은 매우 중요하다. 본 연구는 악조건인 환경에서 차선 경계를 검출하기 위한 강건한 방법을 제안한다. 첫 번째로 원래의 image에서 iVMD(improve Vertical Mean Distribution) Method를 이용하여 수평선을 검출하고, 수평선 하위영역 image를 결정하며, 두 번째로 Canny edge detector를 사용하여 하위 영역에서 차선 표시를 추출한다. 마지막으로, RANSAC algorithm을 이용하여 각각에 맞는 line model을 적용하기 전에, k-means clustering algorithm을 이용하여 오른쪽 왼쪽 차선을 분류 한다. 제안된 알고리즘은 변종조명, 갈라진 도로, 복잡한 차선 표시, 교통신호에 관하여 상당히 정확한 차선 검출 기능을 나타낸다. 실험결과는 제안된 방법이 악조건인 환경하에서 실시간으로 효율적인 요구 사항을 충족함을 보여준다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권2호
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• pp.711-718
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• 2013

교통노면표시는 다양한 도로정보를 일차적으로 이용자에게 전달하는 중요한 교통시설 중 하나로, 교통노면표시에 대한 올바른 이해는 교통안전 향상 및 올바른 교통문화 정착에 필수적인 사항이다. 그러나 전술한 교통노면표시의 중요도에도 불구하고 교통노면표시 이해도에 대한 국내 연구결과는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 이용자별 교통노면표시의 이해도를 설문조사를 통해 추정하였으며, 이용자 특성에 따른 이해도 차이의 유의성을 교차표와 로지스틱 모형을 적용하여 분석하였다. 분석결과 분석대상 교통노면표시에 대한 평균 이해도는 57.41%로 비교적 낮게 나타났으며, 양보표시의 이해도가 25.88%로 가장 낮았으며, 횡단보도예고표시의 이해도는 91.18%로 가장 높게 분석되었다. 한편 교차분석결과 일부 노면표시의 이해도는 운전면허 정지 및 취소자(특별교통안전교육대상자)와 같은 이용자 그룹에 따라 유의한 영향을 받으나, 보다 일반적인 이용자 특성(성별 및 운전경력)에 따라서는 크게 달라지지 않음을 알 수 있었다(${\alpha}$=0.05). 이처럼 교통노면표시에 대한 전반적인 이해도는 이용자 특성에 따라 유의한 차이를 보이지 않는바, 모든 이용자를 대상으로 하는 전반적인 노면표시 이해도 향상 방안의 도출이 필요하다고 판단된다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.69-74
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• 2018

도로명주소는 도로마다 이름을 짓고 건물마다 번호를 부여하는 2차원 평면상의 위치표시방법이다. 그러나 도로명주소는 행정, 법률행위 등에 필요한 부분만을 나타내고 있어 다양한 도로의 주요특성과 비주거지역 등을 제대로 나타내지 못한다. 이는 또 다른 목적을 가진 위치식별방법으로 독립하게 되어 서로 다른 위치식별 방법들을 표준화하기가 더욱 어렵다. 본 논문은 우리나라의 서로 다른 위치표시로 인한 통합의 어려움 극복과 2차원 평면적인 한계를 벗어나기 위하여 도로기반 3D 위치식별코드를 연구한다. 이는 도로에 기반하여 다양한 위치식별방법을 통합하고 공간 좌표를 식별하는 방법으로서, 4차 산업혁명시대에 적합한 국토의 3차원 디지털 코드화에 관한 연구이다.

• 한국도로학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.131-140
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• 2012

노면표시에 도포된 굴절률 1.5 유리알은 야간 우천 시 효과적인 재귀반사를 수행하지 못하여 교통안전에 심각한 문제를 초래하고 있다. 이를 극복하기 위해 습윤상태에서 효과적 재귀반사를 수행하는 굴절률 2.4인 우천형 bead와 건조 시 최적의 재귀반사를 수행해 내는 굴절률 1.9 bead를 혼합한다. 그러나 고성능의 굴절률 1.9와 2.4 bead는 기존 1.5 유리알에 비해 상당한 고가이므로 전량 사용하기에는 상당한 비용이 소요된다. 따라서 현장 설치 시에는 서로 혼합하여 사용하는 것이 바람직하며, 최적 성능과 소요 비용을 고려한 적정 배합비율을 찾아내는 것이 중요하다. 본 연구에서는 다양한 비율로 혼합된 bead를 국내 고속도로의 길가장자리선에 설치하였을 때 발생되는 각각의 비용 및 편익에 따른 경제성 분석을 수행하였다. 분석 수행결과, 다양한 강수량 변화에도 높은 시인성을 유지하는 대안은 굴절률 2.4가 100% 구성된 차선으로 나타났으며, 경제성이 가장 높게 확보되는 대안은 굴절률 1.5가 80%, 2.4가 20%로 구성된 차선으로 B/C는 약 1.92 수준으로 도출되어 국내 고속도로 길가장자리선의 적용 시 가장 효과적인 대안인 것으로 확인되었다. 아울러 연구의 한계와 몇몇 장래 연구과제가 토의되었다.

• 공업화학
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• 제26권4호
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• pp.439-444
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• 2015

본 연구에서는 차선도료로 MMA (methyl metacrylate) 수지계 열경화성 수지를 선정하여 차선의 내구성능과 재귀반사성능을 개선할 수 있는 최적의 열경화성 차선도료를 설계하고자 하였다. 특히 현장 적용성을 향상시키기 위하여 차선도료의 경화시간을 8 min으로 단축하기 위해 주재의 구성요소를 설계하였다. 실험 결과 MMA 모노머($Tg=105^{\circ}C$) 15.6 wt%에 PMMA (ploymethyl metacrylate, MW = 70,000, $Tg=60^{\circ}C$) 6.0 wt%와 TMPTA (trimethylolpropane triacrylate, MW = 338, $Tg=27^{\circ}C$) 1.2 wt%를 배합한 TSRM-6가 부착강도 등 도료물성이 우수하여 최적 배합비율로 결정하였다. 열경화성 차선도료의 도장조건은 분사 전 반드시 균일한 혼합이 이루어져야 하며 최적 설계된 TSRM-6에 우천용 유리알을 사용한 경우 마모시험 횟수 20만 회에서 야간재귀반사성능계수는 $431mcd{\cdot}m^{-2}{\cdot}lux^{-1}$ (건조 조건), $354mcd{\cdot}m^{-2}{\cdot}lux^{-1}$ (젖은 조건), $172mcd{\cdot}m^{-2}{\cdot}lux^{-1}$ (비오는 조건)으로 우수한 성능을 나타내었다.

• ETRI Journal
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• 제37권6호
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• pp.1220-1230
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• 2015

An autonomous valet parking (AVP) system is designed to locate a vacant parking space and park the vehicle in which it resides on behalf of the driver, once the driver has left the vehicle. In addition, the AVP is able to direct the vehicle to a location desired by the driver when requested. In this paper, for an AVP system, we introduce technology to recognize a parking space using image sensors. The proposed technology is mainly divided into three parts. First, spatial analysis is carried out using a height map that is based on dense motion stereo. Second, modelling of road markings is conducted using a probability map with a new salient-line feature extractor. Finally, parking space recognition is based on a Bayesian classifier. The experimental results show an execution time of up to 10 ms and a recognition rate of over 99%. Also, the performance and properties of the proposed technology were evaluated with a variety of data. Our algorithms, which are part of the proposed technology, are expected to apply to various research areas regarding autonomous vehicles, such as map generation, road marking recognition, localization, and environment recognition.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.133-139
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• 2021

현재 정밀도로지도 구축 공정은 수작업의 비율이 높아 구축 시간과 비용의 한계가 따른다. 인공지능을 이용하여 정밀도로지도 제작을 자동화하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 정밀도로지도 제작을 위한 학습데이터의 구축 또한 수동으로 이루어지고 있어 학습데이터를 자동으로 구축할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 모바일매핑시스템으로 취득한 포인트 클라우드를 이용하여 영상으로 변환한 후, 임계치를 이용한 영상 재분류와 중첩 분석 등을 통해 도로 노면표시 영역을 추출하고 추출한 영역의 다각형 유형 분류를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 딥러닝 학습데이터를 자동으로 구축하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 2,764개의 차선 데이터를 딥러닝 기반의 PointNet 모델에 학습한 결과 학습 정확도는 99.977%로 나타났으며, 학습된 모델을 이용하여 3가지 색상 유형의 차선을 예측한 결과 정확도는 99.566%로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도 구축을 위한 학습데이터를 효율적으로 제작할 수 있는 것을 알 수 있었으며, 도로 노면표시의 정밀도로지도 제작과정 또한 자동화할 수 있을 것으로 사료된다.