• 한국산림과학회지
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• 제94권2호통권159호
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• pp.112-116
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• 2005

This study was conducted to obtain the information of distribution, protection and management for mammal species in fragmented forest areas around the road from June 2002 to May 2003 in 9 study sites of Baekdugdaegan mountains, Korea. Field signs of twelve mammals, moles Molera robusta, Korean hares Lepus coreanus, Manchurian chipmunk Tamias sibiricus, red squirrels Sciurus vulgaris, Korean racoon dogs Nyctereutes procyonoides, Siberian weasels Mustela sibirica, badgers Meles meles, otters Lutra lutra, Bengal cats Felis bengalensis, wild boars Sus scrofa, water deer Hydropotes inermis and roe deer Capreolus pygargus were recorded in this study. There were no differences in total number of species between 50 m areas and 50-100 m areas from road in snow and non-snow season. Number of mammals' field signs were different in non-snow season between both areas. Red squirrels and Siberian weasels were more abundant in 50 m areas, and Korean hares and Manchurian chipmunks were in 50-100 m areas. Habitat using pattern of mammal species may be affected by the road. Reasonable road construction and maintenance would be needed for protection and management of wildlife and their habitats.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.241-250
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• 2019

도로표지는 도로 이용자를 위한 시설물로서 관리 및 유지보수의 편의성 증진을 위해 국토교통부에서는 관리시스템을 구축하여 운영 중에 있다. 향후 자율주행 시대에 도로표지의 역할은 감소하겠지만 그 필요성은 지속되고 있다. 이에 도로표지에 표기된 안내지명의 정확한 기계적 판독을 위해 도로표지 자동인식 장비를 개발하여 영상 기반의 문자 인식 기술을 적용하고 있지만 불규칙적인 규격과 수작업 제조, 조도, 빛반사, 강우 등 외부환경에 의해 오인식되는 경우가 다수 발생하고 있다. 본 연구에서는 영상 분석 등으로 극복할 수 없는 오인식 결과를 개선하기 위해 위치기반의 안내지명 후보를 도출하여 기준으로 하고, 오인식된 지명의 음소 분리를 통한 레벤슈타인 문자 유사도 검증 방법을 이용해 도로표지 안내지명 자동인식율을 개선하고자 하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권2호
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• pp.203-212
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• 2015

본 논문은 도로주행 영상에서 도로표지판을 인식하는 방법을 제안한다. 지능형 차량에서 얻어지는 도로표지판 영상은 일반적인 사물 영상과는 다른 두 가지 특징이 있다. 첫째는 대상이 되는 사물들은 종류가 제한적이고 형태가 단순한 도형인 경우가 대부분이다. 둘째는 일반적인 도로주행 영상은 다양한 조명 환경과 날씨 상태로 인해서 선명한 영상을 취득하기 어려운 점이다. 본 논문에서는 조명 변화가 심한 도로주행 영상에 대해서 효과적으로 특징을 추출하기 위해서 Modified Census Transform(MCT)을 개선한 특징추출 방법을 제안한다. 추출된 특징들은 히스토그램으로 쌓여지고 영상 전반에 걸쳐 아주 고차원의 기술자(Descriptor)로 변환되며, 변환된 수많은 기술자들은 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 활용한 Fisher-vector 방법에 의해서 저차원으로 변형하여 특징으로 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 일반적인 표지판 인식 방법에 비해서 조명변화에 강한 검출 결과를 보여주었으며, 실시간 검출 및 인식도 가능하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.41-51
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• 2010

차량 운전자 지원을 위한 연구에서 도로상에 위치한 교통 표지판은 운전자에게 아주 중요한 정보임에 틀림없다. 따라서 주행중인 차량에서 획득한 영상으로부터 실시간으로 교통 표지판을 검출하여 운전자에게 그 정보를 제공한다면 안전운전에 큰 도움이 될 것이다. 하지만 주행중인 차량으로부터 획득한 영상에는 차량과 노면의 진동에 의해 획득된 영상에 흐림 현상이 발생하고 또한 노이즈들이 포함되어 있어 정확한 표지판 검출이 어려운 문제점이 있다. 게다가 영상획득을 위한 촬영 각도나 날씨 등에 의해 교통 표지판의 고유한 색상과 모양이 서로 다르게 표현되는 문제점이 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 도로 환경과 같은 다양한 조도 변화가 포함된 교통 표지판 영상들로부터 고유색상 정보를 분석하고 HSI 고유칼라 모델을 생성하고 이를 이용하여 교통 표지판의 후보 영역을 검출한다. 그리고 모양정보 분석을 위해 교통 표지판의 고유한 형태학적 정보를 표현할 수 있는 불변 모멘트 특징정보를 추출하여 SVM을 통해 최종 교통 표지판 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 도로에서 획득한 영상에서 실험한 결과, 교통 표지판 검출율은 91%, 그리고 프레임당 처리 시간은 0.38초이며, 제안한 방법은 실시간 지능형 교통 안내 시스템에 유용하게 적용될 수 있다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.13-24
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• 2008

차세대 실감 내비게이션 시스템은 2D 기반 내비게이션 시스템의 단점을 보완하고 보다 안전한 운전을 할 수 있도록 다양한 서비스를 제공하기 위해 연구되고 있다. 실감 내비게이션 시스템 차선인식과 도로시설물 객체 DB, 교차로 인식 모듈등의 기능 블록들로 구성된다. 본 논문에서는 실감내비게이션의 중요 요소 중 하나인 교차로 인식을 위한 신호등과 표지판 인식 시스템을 개발하였다. 개발된 알고리듬은 색상 정보를 이용해 인식 대상을 검출하고 객체의 특징을 이용하여 신호등과 표지판을 객체별로 인식할 수 있도록 하였으며 실험을 통해 검증하였다. 실험결과 신호등의 경우 60-30m의 거리에서 평균90%의 인식률을 보였으며, 표지판의 경우 90-40m의 거리에서 평균 97%의 인식률을 보였고, 프레임 당 평균 처리시간이 46msec로서 실시간 처리가 가능함을 보였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권1호
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• pp.1-10
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• 2023

4차 산업혁명 시대의 도래에 따라 자율주행 기술에 관한 관심이 증대되고 있다. 이에 따라 기존 교통시설에 대한 자율주행차의 적용 가능성 및 정밀도로지도의 활용과 함께 자율주행차에 부착된 센서를 이용하여 주변 상황을 인지함으로써 안전한 주행을 모색해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 자율주행시대에 도로· 교통 인프라 개선을 위해 개발한 자율주행차에 장착된 센서를 통해 인지하는 표지 시설의 활용을 위해 기존 도로시설물인 도로표지, 교통안전표지, 시선유도시설과 정밀도로지도의 시설물 관련 레이어와의 비교분석을 통한 자율주행차량이 인식 가능한 표지 시설의 역할을 도출한다. 자율주행차량이 인식 가능한 표지 시설은 자율주행차에 직접 특정한 행동을 수행하도록 하는 등의 역할을 함으로써 안전주행을 도모할 수 있다. 자율주행차가 센서를 이용하여 표지시설을 인지함으로써 주행안전을 도모하기 위해서는 설치와 관리 및 활용 기준의 마련이 필요하며, 기준에 따라 지속해서 관리 및 감독이 이루어져야 할 것으로 사료된다.

• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 한국도로학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.387-394
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• 2006

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 2007년도 제56회 학술발표회논문집
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• pp.443-450
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• 2007

• 대한교통학회지
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• 제29권2호
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• pp.71-80
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• 2011

도로를 이용하는 이용자에게 보다 합리적인 정보 제공 및 혼란을 방지할 수 있도록 하기 위해서는 안내지명의 연계성 확보가 중요하다. 본 연구에서는 안내지명의 지역적 특성 및 인지도를 반영한 지역의 중요도를 산출하여 이에 따른 영향권의 공간적 분석을 수행하여 합리적인 영향권을 제시하여 안내지명의 연계성을 확보하기위한 근거를 제시하였다. 안내지명을 선정함에 있어 의사결정 문제를 계층적으로 분석하여 대안을 결정하는 AHP 기법을 적용하여 각 안내지명의 지역적 특성 및 인지도를 반영한 상대적 중요도를 산정하였으며, 이를 이용하여 각 안내지명의 영향권 반경을 달리 설정하는 방법론을 구축하였다. 최종 영향권 반경을 설정하는 기준으로 사용한 효과 척도로서 영향권 중첩면적과 잔여면적의 합을 이용하여 그 값이 최적이 되는 대안을 최종 영향권 반경으로 결정하였다. 그 결과 본 연구에서는 안내지명의 영향권은 안내지명의 중요도에 따라 상이하며 평균적인 영향권의 범위는 중요지 11.4km, 주요지 5.9km로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권11호
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• pp.521-528
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• 2015

도로주행 영상에서의 객체 검출에 관한 기존의 연구들은 날씨 및 조명 상태에 따른 객체 검출의 어려움 때문에 대부분 맑은 날씨의 영상을 대상으로 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 도로주행 영상의 다양한 날씨 및 조명 상태를 먼저 판단하고, 이를 기반으로 도로 이정표에 대한 색상모델을 설정하여 이정표 객체를 찾는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 5종류의 도로 이미지 특징을 이용하여 맑음, 흐림, 비, 야간, 역광으로 날씨 및 조명 상태를 먼저 분류하고, 각각의 상태에서 대상 이정표 색상의 픽셀값의 범위를 추출하여 GMM(Gaussian Mixture Model)을 생성하고 이를 객체 추출에 사용한다. 날씨 및 조명이 다양하게 변하는 도로주행 영상에 제안한 방법을 적용하여 이정표 영역이 안정적으로 찾아지는 것을 확인할 수 있었다.