• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.88-90
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• 2004

대표적인 현재 및 미래 위치 색인인 TPR-Tree는 이동 객체의 위치 좌표와 속도 벡터 정보를 이용하여 시간에 대해 선형적으로 이동 객체의 현재 및 미래 위치를 예측한다. 그러나 이동 객체의 이동 방향 및 속도가 특정한 임계값을 벗어날 경우에는 서버로 새로운 위치 보고를 수행하기 때문에, 차량과 같이 이동 방향과 속도가 빈번하게 변하는 환경에 적용할 경우 서버로 잦은 보고를 필요로 하게 되어 통신비용을 크게 증가시키는 문제가 있다. 통신비용을 일정하게 유지하기 위한 방법으로 이동 객체의 보고를 일정한 시간 간격으로 수행하게 하는 방법이 있다. 그러나 일정한 시간 간격으로 이동 객체의 위치 보고가 수행되는 환경에서는 보고간격 사이에 속도와 방향이 변하게 되면 시간에 대해 선형적인 위치 예측 시에 오차가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 일정한 시간 간격으로 이동 객체의 위치 보고가 수행되는 환경에서 보고 간격 사이에 이동객체의 이동 속도와 방향의 변화에 대한 불확실성을 반영하기 위하여 도로 네트워크를 이용한 이동 객체의 불확실 위치데이터의 질의 처리 기법을 제시한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.636-639
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• 2003

In this paper, we present a robust method for detecting other vehicles from n forward-looking CCD camera in a moving vehicle. This system uses edge and shape information to detect other vehicles. The algorithm consists of three steps: lane detection, ehicle candidate generation, and vehicle verification. First after detecting a lane from the template matching method, we divide the road into three parts: left lane, front lane, and right lane. Second, we set the region of interest (ROI) using the lane position information and extract a vehicle candidate from the ROI. Third, we use local orientation coding (LOC) edge image of the vehicle candidate as input to a pretrained neural network for vehicle recognition. Experimental results from highway scenes show the robustness and effectiveness of this method.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1149-1157
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• 1994

위성을 이용한 이동통신시 도로 주변의 가로수가 신호감쇠의 주요 원인이 된다. 이러한 가로수로 인한 신호감쇠를 해석하기 위하여 가로수를 구형장애물들의 조합으로 모델화 시키고, 가로수 모델에 대한 신호세기의 변화를 Frensnel 및 Kirchhoff 회적이론을 근거로 유도하였다. 가로수 모델에 의한 신호감쇠를 송.수신 거리, 송.수신 단의 위치 및 고도각을 변화시켰을 때의 이론치를 수치해석적으로 계산하여 실험치와 비교하였다. 이론치와 실험치와를 비교한 결과 신호감쇠 경향이 일치함을 볼 수 있었다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.465-471
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• 2004

The digital map expresses natural topographies and artificial things with 3D position coordinates in the computer such as the road, railway, building, river, mountain, paddy and dryland. Therefore, the digital map is regarded as an important factor in the information-oriented society. However, it is difficult to maintain the most recent topographic information all the times because of restricted budget and time. For that, the efficient method corresponded with the digital map should be presented. This study aims to suggest the way to make an estimate of updating cost for 1:5,000 scale digital map by using remotely sensed data. To predict updating area of the digital map, the screen digitizing method was applied to the overlapped images and digital map

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.19-27
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• 2019

This paper proposes a new method using multi-layer overlapped windows to improve the performance of YOLO network which is vulnerable to detect small dense objects. In particular, the proposed method uses the YOLO Network based on the multi-layer overlapped windows to track small dense vehicles that approach from long distances. The method improves the detection performance for location and size of small vehicles. It allows crossing area of two multi-layer overlapped windows to track moving vehicles from a long distance to a short distance. And the YOLO network is optimized so that GPU computation time due to multi-layer overlapped windows should be reduced. The superiority of the proposed algorithm has been proved through various experiments using captured images from road surveillance cameras.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
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• pp.103-106
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• 2004

Nowadays it is necessary to manage the road system effectively because of the explosive increment of vehicle and goods. To resolve this problems through the fast upgrade of information about position and time of moving vehicle, the combined navigation system using GPS and complementary navigation system, i.e. INS, DR, etc. has been used. Although GPS is popular for the vehicle navigation system, this is not useful for the kinematic positioning of the vehicles in the urban canyon because of its few satellites. Therefore, this study deals with the kinematic positioning of the vehicles with GPS CORS to GPS navigation. For this, first the static single point positioning of GPS and GPS for reference station was performed to evaluate the accuracy of GPS positioning. Next, in the post-processed, the DGPS (Differential GPS) was performed for the kinematic positioning of the vehicles. So, it is expected that GPS CORS can be applicable to the control of traffic flow, the effective management of road system, and the development of ITS and it is regarded that the combined navigation system of vehicles with GPS, INS, and DR, etc. should be studied constantly.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.243-253
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• 2010

Multihop data delivery in vehicular ad hoc networks (VANETs) suffers from the fact that vehicles are highly mobile and inter-vehicle links are frequently disconnected. In such networks, for efficient multihop routing of road safety information (e.g. road accident and emergency message) to the area of interest, reliable communication and fast delivery with minimum delay are mandatory. In this paper, we propose a multihop vehicle-to-infrastructure routing protocol named Vertex-Based Predictive Greedy Routing (VPGR), which predicts a sequence of valid vertices (or junctions) from a source vehicle to fixed infrastructure (or a roadside unit) in the area of interest and, then, forwards data to the fixed infrastructure through the sequence of vertices in urban environments. The well known predictive directional greedy routing mechanism is used for data forwarding phase in VPGR. The proposed VPGR leverages the geographic position, velocity, direction and acceleration of vehicles for both the calculation of a sequence of valid vertices and the predictive directional greedy routing. Simulation results show significant performance improvement compared to conventional routing protocols in terms of packet delivery ratio, end-to-end delay and routing overhead.

• 한국지리정보학회지
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• 제5권4호
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• pp.75-85
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• 2002

GPS 기술이 교통에 도입되면서 차량의 위치에 대한 실시간 추적이 가능하게 되었다. X, Y, Z의 3차원으로 측정되는 위치정보는 시간상으로 연속적일 뿐만 아니라, 2대 이상의 연속주행 차량에 대해서도 동시 측정이 가능하다. 따라서 그간 자료수집의 한계로 인해 제한적으로 진행되던 연구에 많은 도움이 되고 있다. 하지만 GPS를 통해 수집한 자료의 정확성을 규명하는 것이 선행되지 않고는 합리적인 결과를 기대하기는 어려울 것이다. 기본적으로 수반되는 오차의 크기에 따라 연구결과에 대한 신뢰성이 달라질 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구의 목적은 GPS 수신기로부터 측정되는 자료의 정확도를 분석 보정함으로서 동일 기종의 장비를 이용하여 수행되는 향후 연구에 대한 준거를 제시하고자 함이다. 연구는 2가지 유형의 구간으로 구분하여 진행하였는데, 대상구간 주변의 3, 4등 삼각점을 설정하고, 이로부터 측정된 측량 좌표와 DGPS 수신자료에 의한 좌표를 비교하였다. DGPS 수신 결과는 최대 0.6m 이내의 오차를 수반하는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권5호
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• pp.255-264
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• 2011

본 논문에서는 스테레오 비전기반의 컬럼 검출과 조감도 맵핑을 이용한 전방 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 실제 복잡한 도로 환경에서 전방 차량을 강건하게 검출할 수 있다. 전체적인 알고리즘은 도로 특징기반의 컬럼 검출, 조감도 기반의 장애물체 세그멘테이션, 차량 특징기반의 영역 재결합, 차량 검증으로 크게 네 단계로 구성되어 있다. 먼저 v-시차맵상에서 최대 빈도값을 이용하여 도로 특징 정보만을 추출한 후, 이를 기반으로 컬럼 검출을 수행한다. 도로 특징 정보는 기존의 중앙값과 달리 도로 환경에 영향을 받지 않아 도로상의 장애물체 유무를 판단하는 기준으로 적절하다. 그러나 다수의 장애물체가 동일한 장애물체로 검출되는 것을 해결하기 위하여 조감도 기반의 세그멘테이션을 수행한다. 조감도는 시차맵과 카메라 정보를 기반으로 계산된 장애물체들의 위치를 평면상에 표시함으로써 장애물체를 쉽게 분리할 수 있다. 그러나 분리된 장애물체 중에는 동일한 장애물체인 경우도 있으므로, 도로상의 차량 특징을 기반으로 장애물체가 동일한지를 판단하여 재결합하는 과정을 수행한다. 마지막으로 시차맵과 그레이 영상기반의 차량 검증 단계를 수행하여 차량만 검출한다. 제안된 알고리즘을 실제 복잡한 도로 영상에 적용함으로써 차량 검증 성능을 검증한다.

• Spatial Information Research
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• 제13권4호
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• pp.373-380
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• 2005

모바일매핑시스템은 차량에 GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), CCD 등을 탑재하고 대상에 관한 위치 및 영상 정보를 취득하는 효율적인 시스템이다. 모바일매핑시스템은 현재 도로 시설물 관리, 지도 갱신 등 다양한 분야에 활용되고 있으며 앞으로 그 활용도가 더욱 증가할 것으로 보인다. 항공사진측량과 같은 기존의 일반적인 사진측량의 경우, 영상 외부표정요소를 구하기 위해서는 지상기준점이 필요하다. 이러한 기준점들은 자료취득 전후에 현장측량을 통해 좌표가 결정되는데 일반적으로 많은 비용과 시간이 소요되고, 사실 영상을 취득할 도로를 따라 필요한 만큼 충분히 많은 기준점을 설치한다는 것도 거의 불가능하다. 하지만 모바일매핑 시스텔의 경우 GPS/INS를 이용해 영상촬영당시의 카메라의 위치 및 자세, 즉 외부표정요소를 직접적으로 구할 수 있어 시간과 비용 면에서 훨씬 효율적이다. 즉 외부표정요소를 결정하기 위해 영상표정기법은 지상기준점이 필요한 반면, 직접위치참조기법은 GPS/INS를 이용해 직접 외부표정요소를 구할 수 있다. 본 논문에서는 영상표정 기법과 직접위치참조기법에서 산출되는 영상외부표정요소를 이용해 지상점의 위치정확도에 대해 비교 분석해 보았다.