• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.705-717
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• 2001

이 논문에서는 카메라로 연속으로 촬영한 일련의 그레이레벨 영상으로부터 전방의 차량을 포착하기 위한 빠른 차선검출방법을 제안한다. 개별 영상에서 가려지지 않는 제한된 영역을 대상으로 차선의 위치를 검출하고, 에지 영상을 이용하여 차선의 기울기를 구한다. 이를 근거로 차량이 존재할 가능성이 있는 관심영역을 구하고 그 영역 내에서 에지 성분을 이용하여 구조적 방법으로 전방 차량의 위치를 포착한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차선검출알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도, 차량검지 등의 결과를 보인다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.123-128
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• 2017

본 논문에서는 카메라 및 기타 센서 처리를 통한 소형차의 자율 주행을 통한 미션 수행에 대해 다루도록 한다. 주어진 차선내에서 안전한 운행을 위해서는 차선내에서의 차량의 자세 정보 추출이 필요하다. 이를 위해 호모그라피를 이용하도록 한다. 주어진 영상을 흑백 이미지로 변환후 이치화와 에지를 이용하여 차선에서 필요한 제어점들을 추출한다. 호모그라피를 이용하여 두 개의 제어점들을 세계 좌표계로 변환후 차량의 각도와 위치를 계산하도록 한다. 칼라 정보를 이용하여 신호등 판단을 하도록 한다. 실험을 통해 주어진 임무를 잘 수행함을 확인할 수 있었다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.163-171
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• 2016

Lane detection is a widely researched topic. Although simple road detection is easily achieved by previous methods, lane detection becomes very difficult in several complex cases involving noisy edges. To address this, we use a Convolution neural network (CNN) for image enhancement. CNN is a deep learning method that has been very successfully applied in object detection and recognition. In this paper, we introduce a robust lane detection method based on a CNN combined with random sample consensus (RANSAC) algorithm. Initially, we calculate edges in an image using a hat shaped kernel, then we detect lanes using the CNN combined with the RANSAC. In the training process of the CNN, input data consists of edge images and target data is images that have real white color lanes on an otherwise black background. The CNN structure consists of 8 layers with 3 convolutional layers, 2 subsampling layers and multi-layer perceptron (MLP) of 3 fully-connected layers. Convolutional and subsampling layers are hierarchically arranged to form a deep structure. Our proposed lane detection algorithm successfully eliminates noise lines and was found to perform better than other formal line detection algorithms such as RANSAC

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.698-701
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• 2005

This paper examines that is extracted certain information in forest areas within high resolution imagery based on wavelet transformation. First of all, study areas are selected one more species distributed spots refer to forest type map. Next, study area is cut 256 x 256 pixels size because of image processing problem in large volume data. Prior to wavelet transformation, five texture parameters (contrast, dissimilarity, entropy, homogeneity, Angular Second Moment (ASM≫ calculated by using Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Five texture images are set that shifting window size is 3x3, distance .is 1 pixel, and angle is 45 degrees used. Wavelet function is selected Daubechies 4 wavelet basis functions. Result is summarized 3 points; First, Wavelet transformation images derived from contrast, dissimilarity (texture parameters) have on effect on edge elements detection and will have probability used forest road detection. Second, Wavelet fusion images derived from texture parameters and original image can apply to forest area classification because of clustering in Homogeneous forest type structure. Third, for grading evaluation in forest fire damaged area, if data fusion of established classification method, GLCM texture extraction concept and wavelet transformation technique effectively applied forest areas (also other areas), will obtain high accuracy result.

• 한국산림과학회지
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• 제81권3호
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• pp.224-233
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• 1992

본(本) 연구(硏究)는 전주(全州)-군산간(群山間) 국도변(國道邊)에 열식(列植)된 20년생(年生) 왕벚나무에 대하여 식수대폭(植樹帶幅), 엽록소(葉綠素), Mg, 그리고 Na 함유량(含有量)을 분석(分析)하여 대기오염과 벚나무 성장(成長)과의 관계(關係)를 조사(調査)하였다. 선정(選定)된 전주(全州)-군산간(群山間) 국도변(國道邊) 양측(兩側)(좌(左), 우(右)) 10개의 지점(地點)에서 각(各) 지점(地點)당 5그루 씩 총(總) 100주(株)에 있어서 수관중간부위(樹冠中間部位) 성숙엽(成熟葉)을 분석재료(分析材料)로 한 것은 전보(前報)와 같다. (1) 기록상(記錄上) 전주(全州), 이리(裡里), 군산지역(群山地域)은 주로 편서풍(偏西風)의 영향(影響)을 받고 있으며, (2) 수고(樹高)는 평균(平均) 5.7m, 흉고직경(胸髙直徑)은 25~30cm의 범위를 보였고 도로우측수목(道路右側樹木)의 흉고직경(胸髙直徑)이 좌측수목(左側樹木)의 흉고직경(胸髙直徑)보다 더 크게 나타났으며, 수관폭(樹冠幅)은 5.5~7.5m, 지하고(枝下髙)는 1.3~1.4m였다. (3) 식수대(植樹帶)의 평균폭(平均幅)은 160~170cm였다. (4) 총(總) 엽록소(葉綠素) 함유량(含有量)은 전주(全州)-이리간(裡里間)이 $8.60{\sim}9.31(ml/cm^2)$, 이리-군산간(群山間)은 $9.24{\sim}10.74(ml/cm^2)$의 범위를 보여 이리(裡里)-군산간(群山間)의 총(總) 엽록소(葉綠素) 함유량(含有量)이 더 높게 나타났다. (5) 엽록소(葉綠素) 함유량(含有量)은 도로좌측시료(道路左側試料)가 도로(道路) 우측시료(右側試料)보다 낮게 나타났다. (군산(群山)을 향(向)하여 좌우측(左右側)으로 나눔) (6) Mg 및 Na 함유량(含有量)은 이리(裡里)-군산간(群山間) 시료(試料)가 전주(全州)-이리간(裡里間) 시료(試料)보다 높게 나타났으며 도로(道路) 좌우측간(左右測間)의 차(差)는 없었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.97-104
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• 2016

우리나라의 인구 10만명당 차대사람 사망자 수는 OECD평균보다 약 3배 높고, 특히 생활도로에서 60% 이상 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 보행자 및 차량의 통행실태 조사를 통해 사고원인을 분석하여 생활도로의 실질적인 안전성 증진방안을 도출하고자 하였다. 최근 보행환경은 우측보행 비율이 증가하고, 보행 중 스마트폰 사용자가 증가하는 등 많은 변화가 일어나고 있다. 통행실태 조사결과, 우측보행이 65%로 높고, 보행중 스마트폰 사용율도 17%로 나타났다. Eye Camera 실험을 통한 운전자의 운전부하량은 생활도로가 도시부 도로에 비해 4배 이상 높게 나타났으며, 속도조사 결과 30km/h이상 주행하는 차량이 62%로 높게 나타났다. 생활도로의 사고특성은 가장자리 통행사고 비율이 전체도로 대비 2.3배 높으며, 우측보행 시 사고가 좌측보행 시에 비해 2.5배 더 많고 우측에서 좌측으로 횡단할 때 더 위험한 것으로 분석되었다. 사고원인은 대부분 안전운전불이행(84.4%)이고, 차량이 좌회전할 때 사고가 우회전대비 2.3배 높고 후진사고의 비율이 14%로 높게 나타났다. 생활도로에서는 운전자가 일반도로에 비해 4배 이상 많은 운전집중력을 가져야하기 때문에 차량을 등지고 보행하거나 부주의한 행동을 하는 것은 사고로 이어질 개연성이 큰 것으로 분석되었다.

• 한국도로학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.183-191
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• 2008

본 연구에서는 아스팔트 혼합물의 변형강도시험에서 하중봉의 치수가 변형강도 특성에 미치는 영향을 평가하였다. 이를 위하여 직경(D) 40mm, 하단의 원형 절삭 반경(r)을 10.0mm와 10.5mm로 제작한 두 개의 하중봉으로 아스팔트 혼합물의 변형강도를 측정하고, 반복주행시험을 수행하여 얻어진 소성변형 특성치와 상관성 분석을 하였다. 또한 하중봉의 원형 절삭반경에 따른 골재치수에 어떠한 영향을 미치는지를 확인하기 위하여 통계 분석을 하였다. 변형강도 값과 변동계수는 r=10mm하중봉을 사용한 것이 더 낮은 것으로 나타났다. 또한 r=10mm 하중봉이 변형강도와 소성변형 특성치와 상관성 분석에서도 더 높은 상관성을 보였다. 골재치수와 원형 절삭반경은 변형강도에 영향을 미치는 것으로 나타났으나 두 변수의 교호작용에서는 골재의 크기가 $10mm{\sim}19mm$내에서는 r에 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 따라서 소성변형과의 상관성이 더 우수하며 변동계수도 낮은 것으로 나타난 D=40mm, r=10.0mm의 하중봉을 사용하는 것이 적합할 것으로 판단되었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제16권1호
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• pp.22-33
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• 2002

농촌 경관에서 파편화가 조류 군집에 미치는 영향을 파악하고자 경기도 양평군 강하면 성덕리와 항금리 두 지역에서 수종 구성과 산림환경구조, 농촌 경관의 구조, 조류상 및 조류 군집의 길드 구조를 분석하였다. 성덕리 지역은 항금리 지역보다 수종의 종 수와 흉고직경 6~10cm 임목의 헥타당 밀도는 높았으나, 흉고단면적은 낮았다. 2m 이하와 12mn 이상의 엽층에서 피도량은 성덕리 지역보다 항금리 지역에서 높았다. 한편 성덕리 농촌 경관은 12개의 조각을 가지고 있었으며 낙엽송과 아가시 나무의 점유 비율이 높았다. 항금리는 11개의 조각을 가지고 있었으며 리기다소나무, 밤나무, 낙엽송, 논의 점유 비율이 높았다. 두 지역에서 조류의 우점종은 동일하였으나 항금리 지역에서 36종으로 나타나 성덕리 20종보다 훨씬 많았다. 여름철새의 비율은 도로에 의해 파편화가 진행되지 않은 항금리에서 높았다. 수동, 관목층. 지면 영소길드와 물가, 관목, 지면 채이길드의 종 수 및 서식밀도는 항금리 지역에서 높았다. 도로에 의한 파편화가 진행되지 않은 항금리 농촌 경관에서 인간에 의한 영향이 상대적으로 적고 중, 대경급 임목이 생육하여 수동 영소길드 종 수 및 서식밀도가 높은 것으로 생각된다. 또한. 2m 이하 하층 피도량이 높고 논, 밭, 계류 조각이 28.4%를 차지하는 항금리 경관은 관목층과 지면 길드 및 물가 채이길드의 종 수 및 밀도를 높인 것으로 생각된다. 따라서 도로는 농촌경관에서 이질적인 조각을 점유할 뿐만 아니라, 인간의 교란을 쉽게 유도하여 농촌 경관의 생물 서식지의 다양성을 줄이고 가장자리 효과를 감소시켰다고 판단된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.353-360
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• 2006

본 논문에서는 도로 영상으로부터 차량 번호판 영역을 분할하는 알고리즘을 제시한다. 차량의 번호판 영역이 다른 영역에 비해 차별되는 특정을 세 가지 측면으로 나누어, 1) 번호판의 내부 문자, 2) 번호판의 색상, 3) 번호판의 형태에 대해 분석한다. 전처리 과정에서는, 이와 같은 세 가지 측면을 고려하여 번호판의 내부 영역 및 크기를 판별할 수 있는 임계값들을 계산하며, 이를 위해 표본 영상에 대한 통계적 처리를 수행한다. 차량 영역 분할 알고리즘에서는 임계값들을 이용하여 입력영상 내부에서 번호판 영역이 강조되도록 영상을 이진화한다. 일정한 크기의 윈도우로 이진 영상(binary image) 전체를 탐색하여, 윈도우 내부 픽셀 값의 합이 높은 순으로 서로 중복이 없도록 후보 영역을 찾은 후, 간단한 휴리스틱을 이용하여 후보 영역들 중에서 번호판 영역을 선택한다. 이 알고리즘은 번호판의 변형 또는 색상 명암도에 차이가 있는 경우에 대해서 안정적이다. 또한 이 알고리즘은 복잡한 전처리 과정을 요구하지 않고, 적은 수의 표본 영상에 대한 통계 처리만으로도 228장의 실험 영상들에 대해 97.8% 정도의 높은 성공률을 보였다. 프로토타입 시스템을 구현한 결과는 512M 바이트 메모리를 장착한 3GHz 펜티엄4 PC에서 $1280{\times}960$ 해상도의 영상 1장당 평균 0.676초의 처리 속도를 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권2D호
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• pp.121-127
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• 2012

교차로 주변의 주차공간할당과 불법주차행위는 도로점유로 인한 도로용량의 감소는 물론 교차로에 접근하는 운전자에 혼란을 주어 교차로 교통소통에 지체를 유발시킨다. 현재 주 정차금지구역은 교차로 가장자리 또는 모퉁이로부터 5미터 이내의 곳으로 지정되어 있다. 그러나 현실적으로 5미터 이상의 곳에 주차허가가 되어 있는 교차로에서도 주차로 인한 소통 방해가 심한 경우를 종종 볼 수 있다. 또한, 주차가 교차로의 지체에 미치는 영향은 교차로의 유형, 규모, 서비스수준 등의 많은 변수에 따라 차이가 존재할 것이라고 추측하고 있지만 이에 대한 공학적인 접근의 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 교차로 부근 주 정차 시, 교차로 교통에 가장 영향이 클 것으로 판단되는 변수인 통과교통량과 우회전 비율을 선정하여, 이들의 변화에 따른 교차로 지체의 변화를 추적하였다. 이를 위하여 실제 교차로의 교통량과 우회전비율을 조사한 후 시뮬레이션 프로그램을 이용하여, 각 시나리오의 효과척도 및 서비스수준(LOS)의 변화를 비교/분석 하였다. 이 연구결과는 향후 교통여건이 다른 교차로 부근 주 정차금지구역 또는 주 정차허가지점의 설정 시 중요한 기준을 제시할 것으로 판단된다.