• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.468-469
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• 2018

본 연구는 자동차 조향제어 시스템에 적용 가능한 CNN(Convolutional Neural Network)을 설계하고자 한다. CNN은 현재 많은 분야에서 폭넓게 사용되고 있으며, 특히 영상 분류(image classification) 작업에 있어 매우 뛰어난 성능을 나타내고 있다. 그러나 이러한 CNN이 함수를 근사하는 회귀(regression) 문제에서는 많이 적용되지 못하고 있다. 이는 CNN의 입력으로 이미지 데이터와 같은 다차원적인 데이터 구조로 되어 있어 일반적인 제어 시스템의 적용이 쉽지 않기 때문이다. 최근 들어 자율주행차에 관해 연구가 활발히 진행되고 있으며, 자율주행차를 구현하기 위해 많은 기술이 요구된다. 이를 위해 차량에 장착된 블랙박스의 영상 이미지를 사용하여 차선을 검출하고 검출된 차선에 따라 소실점 등을 검출하여 자율주행차를 제어하는 연구가 많이 진행되었다. 그러나 소실점 검출에 있어 영상 이미지의 외부 환경, 순간적인 차선의 소실 그리고 반대편 차선의 검출 등 여러 요인으로 인하여 안정적인 소실점 검출에 어려움이 있다. 본 연구에서는 자동차에서 촬영된 블랙박스 영상 이미지를 입력받아 자율주행차의 조향제어를 위해 CNN을 적용해 보고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권10호
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• pp.3858-3874
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• 2021

As an essential part of the urban transportation system, precise perception of the traffic flow parameters at the traffic signal intersection ensures traffic safety and fully improves the intersection's capacity. Traditional detection methods of road traffic flow parameter can be divided into the micro and the macro. The microscopic detection methods include geomagnetic induction coil technology, aerial detection technology based on the unmanned aerial vehicles (UAV) and camera video detection technology based on the fixed scene. The macroscopic detection methods include floating car data analysis technology. All the above methods have their advantages and disadvantages. Recently, indoor location methods based on wireless signals have attracted wide attention due to their applicability and low cost. This paper extends the wireless signal indoor location method to the outdoor intersection scene for traffic flow parameter estimation. In this paper, the detection scene is constructed at the intersection based on the received signal strength indication (RSSI) ranging technology extracted from the wireless signal. We extracted the RSSI data from the wireless signals sent to the road side unit (RSU) by the vehicle nodes, calibrated the RSSI ranging model, and finally obtained the traffic flow parameters of the intersection entrance road. We measured the average speed of traffic flow through multiple simulation experiments, the trajectory of traffic flow, and the spatiotemporal map at a single intersection inlet. Finally, we obtained the queue length of the inlet lane at the intersection. The simulation results of the experiment show that the RSSI ranging positioning method based on wireless signals can accurately estimate the traffic flow parameters at the intersection, which also provides a foundation for accurately estimating the traffic flow state in the future era of the Internet of Vehicles.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.25-40
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• 2003

본 논문은 신호교차로의 정지선 검지기를 위한 수동형적외선 검지기의 검지알고리즘의 개발이다 신뢰성 있는 교통상황정보의 획득을 위하여 수동형 적외선 검지기의 기존검지영역($1.8{\times}4.0m$)에 세부검지영역을 설정하여 신호교차로에서 교통상황정보(교통량, 점유시간, 비점유시간)를 수집하였다. 기존검지영역($1.8{\times}4.0m$)의 수동형 적외선 검지기와 본 연구에서 개발한 알고리즘을 적용한 수동형 적외선 검지기를 각각 기존PIR과 제안PIR로 명명하였다. 이와 같이 개발된 알고리즘은 교통량, 점유시간, 비점유시간, 속도 및 차로변경 유무 정보를 수집할 수 있으나 본 연구에서 알고리즘의 평가는 교통량, 점유시간 및 비점유시간으로 한정하였다. 개발된 알고리즘의 수행과정과 단계별 연구내용은 다음과 같다. (1) 제안 PIR의 검지영역은 $1.8{\times}4.0m$의 영역에 $1.8{\times}0.6m$ 영역 2개(검지영역 1, 검지영역 3)와 $1.8{\times}1.78m$ 영역 1개(검지영역 2)이 다. (2) 비디오 카메라 촬영자료는 모니터 상에 수동형 적외선 검지기의 검지영역과 동일하게 영역을 설정하여 비디오 프레임 분석을 실시하였다. (3) 검지영역 1과 검지영역 3으로 점유시간, 비점유시간, 속도자료를 수집하고, 검지영역 1, 검지영역 2, 검지 영역 3의 조합으로 차로변경 유무에 대한 정보를 수집할 수 있다. 알고리즘의 현장 적용성 검토 및 알고리즘 평가를 위하여 교통량, 점유시간, 비점유시간에 대한 평균절대편차(MAD), 평균절대비율오차(MAPE)를 정확도의 비교척도로 사용하였다. 그 결과 개발된 알고리즘을 적용한 제안검지기의 효과는 기존검지기보다 우수한 것으로 나타났고, 교통량, 점유시간 및 비점유시간은 각각 53$\%$, 40$\%$, 61$\%$의 개선효과를 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권4호
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• pp.49-60
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• 2008

현재 비디오 영상처리시스템(VIPS: Video Image Processing System)은 실시간으로 들어오는 영상정보를 분석하여 유용한 정보를 제공하고, 하나의 카메라로 여러 차로를 동시에 감시할 수 있는 알고리즘으로 교통량, 속도뿐만 아니라 밀도 및 점유율 등 다양한 정보를 제공하나, 안전지대에서는 효과적이지 못한다. 그러나, 영상검지시스템에서 개별차량에 대한 추적시스템으로 개발할 경우 사고 및 차로 변경의 위험요소 감지 등 실시간으로 보다 다양한 정보를 제공할 수가 있다. 본 논문은 컴퓨터비전 기술을 이용하여 개별차량의 추적시스템을 개발하였으며, 이 시스템을 실제 도로영상에 적용하여 Tripwire에서 수집할 수 있는 교통정보뿐만 아니라 사고, 상충정보 등 다양한 정보를 제공한다. 본 연구의 검증을 위하여 개별차량 추적시스템으로 1) 돌발상황 감지 2) 급차로 변경과 같은 비정상적인 차량흐름의 경우를 감지하는 실험을 수행하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.983-990
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• 2010

외부 환경에서의 영상처리 기술은 환경에 매우 민감하여 외부환경이 급격하게 변화할 때마다 정확도가 많이 떨어지는 경향이 있다. 본 논문에서는 다양한 변화가 일어나는 실외환경에서 영상처리 기술을 이용한 방범용 차량 검지 및 추적 시스템을 제안한다. 방범용 카메라검지기는 하나의 차선내에서 차량을 검지하고 추적하기 때문에 차량의 윤곽보다는 차량의 특징 영역을 분리하는 것이 중요하다. 제안한 시스템은 차량 진입의 판단을 광류를 통하여 검지하며, 차량의 전조등, 본넷, 전면창, 루프 등으로 영역을 분류하여 차량을 추적한다. 실험을 통하여 제안한 시스템이 차량의 종류, 속도 및 시간 의 환경 변화에도 강인함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.671-674
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• 2018

본 연구에서는 모형 자동차를 이용한 YOLO 운전 보조 시스템을 구현 하였다. YOLO는 최근에 잇슈가 되고 있는 딥 러닝을 사용하는 물체 감지 및 인식 알고리즘입니다. 이 시스템은 카메라를 통해 획득한 영상에 영상처리 기술을 적용하여 차선 이탈을 경고하고, YOLO를 이용하여 객체를 인식하며 객체 유형 및 차량 사이의 거리에 따라 다양한 기능을 수행한다. 기존 물체 검출 및 인식 알고리즘 보다 우수한 YOLO는 추가 장비 없이 주행 보조 시스템 성능을 향상시킨다. YOLO를 이용한 주행 보조 시스템은 적은 비용으로 운전자의 안전성을 확보할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.376-380
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• 2015

본 논문은 안개 낀 날 차선을 인식하는 방법을 제안한다. 이것은 주행 중 안개구간이 나타나면 시야확보가 어려운 운전자의 안전을 도모하고 또한 자동차 자율 주행을 가능하게 하기 위한 것이다. 제안한 방법은 먼저 입력 영상에서 화소 수 분포와 시작점으로 안개 구간인지를 판단한다. 만약 안개구간이면 Retinex 알고리즘에서 미디언 필터를 입력영상의 범위만큼 한 후 히스토그램 평활화와 정규화를 수행한다. 실험 결과 기존 연구보다 차선 검출이 정확하고 먼 거리까지 인식할 수 있었다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.47-55
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• 2023

Recently, Sensor technologies are emerging to prevent traffic accidents and support safe driving in complex environments where human perception may be limited. The UWS is a technology that uses an ultrasonic sensor to detect objects at short distances. While it has the advantage of being simple to use, it also has the disadvantage of having a limited detection distance. The LDWS, on the other hand, is a technology that uses front image processing to detect lane departure and ensure the safety of the driving path. However, it may not be sufficient for determining the driving environment around the vehicle. To overcome these limitations, a system that utilizes FMCW radar is being used. The BSD radar system using FMCW continuously emits signals while driving, and the emitted signals bounce off nearby objects and return to the radar. The key technologies involved in designing the BSD radar system are tracking algorithms for detecting the surrounding situation of the vehicle. This paper presents a tracking algorithm for designing a BSD radar system, while explaining the principles of FMCW radar technology and signal types. Additionally, this paper presents the target tracking procedure and target filter to design an accurate tracking system and performance is verified through simulation.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1026-1031
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• 2021

세계 자동차 기술의 발전과 시장 규모의 확대로 차량 수요가 증가하고 있으며 이로 인해 차량탑승 인원은 감소하고 도로의 차량 수는 증가하는 추세이다. 이는 교통체증의 원인이 되며 이러한 문제를 해결하기 위해 다인승 전용차로 제도를 시행하고 있으나 불법 이용 차량은 계속 증가하고 있다. 이러한 불법 행위를 단속하기 위한 다양한 기술이 연구되고 있다. 기존에 개발된 시스템은 트리거 장비를 이용하여 차량을 인식하고 적외선 카메라를 통해 차량을 촬영하여 차량 탑승 인원을 감지한다. 본 논문에서는 기존 시스템 적용된 트리거 장비를 이용하지 않고 딥러닝 모델 기술을 적용한 차량탑승 인원탐지 시스템을 제안한다. 제안된 기술은 영상 내에 트리거를 설정하여 차량을 탐지하고 딥러닝 객체 인식모델을 적용하여 실시간 탑승 인원을 감지하는 시스템을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.187-190
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• 2015

주행 중 차선 이탈 경고 시스템은 사고 발생 예방 차원에서 매우 높은 효과가 인정되어서 차선이탈 경고 장치(LDWS) 제품들이 출시되고 있다. 본 논문은 블랙박스의 영상을 이용하여 차선 검출에 정확도를 향상하기 위한 알고리즘을 연구한 것으로 특히 차량에 장착되어 있는 블랙박스 영상을 영상 변환 없이, 실시간 소프트웨어 만 으로 처리할 수 있는 알고리즘을 연구한다. 차선인식을 위한 최적의 영상 ROI를 결정하고, 차선 인식 정확도를 향상하기 위한 전 처리 과정을 적용하고, 동영상의 연속성을 잘못된 차선인식에 대한 보정, 인식이 되지 않는 차선에 대한 후보 차선 추천 알고리즘과 시점 변환에 의한 야간, 곡선 도로에 대한 오인식율을 최소화 하는 방법을 제안한다. 도로주행의 다양한 환경에 대한 실험을 진행했으며, 각각의 방법 적용에 의한 오인식율의 감소와 많은 인식 알고리즘 적용에 의한 처리 속도 저하를 개선하기 위한 연구를 진행했으며, 본 논문은 블랙박스 영상을 이용하여 주행 차선 인식을 위한 최적 알고리즘을 제안한다.