• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2477-2479
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• 2004

본 논문에서는 차선관련 정보의 변이도함수(DLI, Disparity of Lane-related Information)를 기반으로 하는 선행차량 인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 이용하여, 주행차선내에 있는 선행차량의 유무 검출과 위치 유추 및 선행차량 인식을 수행한다. DLI를 이용하는 방법은 특징점의 탐색공간을 현저히 줄여 실시간 처리문제를 해결한 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 제안된 선행차량 인식알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 다양한 환경의 도로영상에 알고리즘을 적용하여, 제안된 선행차량 인식기법의 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2008.06a
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• pp.857-858
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• 2008

This paper proposes a new fast algorithm that detects the lanes on the road using Moore-Neighbor edge trace algorithm, which traces the edge elements by searching the connectivity in eight direction window. The detected line components are connected if they have the same orientation on the same line. The proposed algorithm is faster than other conventional algorithms since it tests only the connectivities of the line segments. The performance of the proposed algorithm has tested by the experiments to test how fast and accurate.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.195-198
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• 2005

본 논문에서는 Hough 변환을 이용하여 도로 차선의 핵심 정보를 추출하고 차선을 인식하는 방법을 제안하고 실시간으로 차선 인식이 용이 하도록 차선 검출의 고속화 방법을 제안한다. 고속화를 위해 이미지를 작은 영역(Interest Zone)으로 분할하고 분할된 영역에 대해 Hough 변환을 수행하여 영역내의 차선을 검출한다. 검출된 차선의 패턴 정보를 이용하여 다음 Step의 Interest Zone을 결정하고 Hough 변환의 수행을 반하여 차선 검출을 시도 하였다. 또한 실험 영상을 대상으로 시뮬레이션 수행한 결과를 제시하고 제안 방법의 유효성을 검증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2770-2773
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• 2002

본 논문은 지능형 안전 자동차(ASV)의 범주인 차선이탈경보 및 방지시스템에 적용을 위한 차선검출 알고리즘을 나타낸다. 그러기 위해서는 차선검출의 높은 신뢰도가 우선 되어야 한다. 대부분의 고속도로는 직선로와 곡선로로 이루어져있고, 곡선 도로는 차선을 검출하는데 여러 가지 제약이 있다. 본 논문에서는 곡선 차선의 직선 근사화를 통한 신뢰성 있는 차선 검출을 위해서 입력되는 연속영상의 효율적인 처리 기법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the KSR Conference
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• 1999.05a
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• pp.307-314
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• 1999

The potential use of ranging sensors for reducing the occurrence of accidents in real environment is explored by many companies and laboratories. Most of the sensors under investigation utilize the FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) waveforms. The automotive environment presents to the FMCW radar sensor a multitude of moving and fixed targets and the sensor must detect and track only the targets which may pose a threat of collision or passengers accident. The sensor must function accurately in the presence of background echoes generated by moving and fixed targets, ground reflections, atmospheric noises, including rains, fog, and, snow and noise generated within the receiver. False detection of the desired target in this environment may issue false alarms. That may be dangerous to the passenger and the vehicle. A high false alarm rate is totally unacceptable. The false alarm mechanism consists of noise peaks, crossing the threshold and the undesired response of the system to off lane targets which are not potentially hazardous to the radar equipped vehicle. This paper presents an improve technique safety performance for driver-less operation using FMCW radar sensors.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.901-904
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• 2017

차선 검출은 자율주행 자동차의 가장 기본 기능 중의 하나이다. 전방 카메라를 통하여 얻은 입력 영상을 변환하여 주행 방향을 정할 수 있도록 차로를 검출하는 방법은 여러 가지가 있는데, 본 논문에서는 버드아이뷰 영상을 활용하는 방법을 채택하고 여러 가지 성능이 제한적인 임베디드 시스템에서 이를 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 EPM(Expected Perspective Mapping) 방법과 변환 영상을 이용해 차로를 검출하는 슬라이딩 윈도우 알고리즘의 개선 방안을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 차선 검출 방법에 비해 약 30% 이상 적은 연산량으로 수행할 수 있으면서 기존 방법과 동일한 결과를 생성하여 실시간성이 중요한 상황에서 정확한 차선 검출을 할 수 있음을 보여 준다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07b
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• pp.1368-1370
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• 2000

The automotive environment presents to the FMCW radar sensor a multitude of moving and fixed targets and the sensor must detect and track only the targets which may pose a threat of collision or passengers accident. The sensor must function accurately in the presence of background echoes generated by moving and fixed targets, ground reflections, atmospheric noises, including rains, fog, and, snow and noise generated within the receiver. False detection of the desired target in this environment may issue false alarms. That may be dangerous to the passenger and the vehicle. A high false alarm rate is totally unacceptable. The false alarm mechanism consists of noise peaks, crossing the threshold and the undesired response of the system to off lane targets which are not potentially hazardous to the radar equipped vehicle. This paper presents an improve technique safety performance for driver-less operation using FMCW radar sensors.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2459-2461
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• 2003

본 논문은 차량 내에 설치된 두 대의 CCD 카메라를 이용하여 도로 영상으로부터 주행차선내에 있는 장애물을 인식하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 주행하는 차선과 관련이 있는 차선 정보만을 이용하여, 스테레오 영상에서 변이도를 추출할 수 있는 변이도 함수인 DLI(Disparity of lane-related information)를 정의하였다. DLI는 선행 차량과 같은 장애물은 주위보다 상대적으로 큰 에지값을 가진다는 특성을 이용하여, 주행차선 내에 있는 장애물의 유무를 검출하고 위치를 유추한다. 제안된 방법은 특징점의 탐색공간을 현저히 줄여 실시간 처리문제를 해결한 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 DLI를 이용한 선행차량 인식기법의 성능을 검증하기 위하여 다양한 환경의 도로영상에 알고리즘을 적용하여 제안한 방법의 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.616-618
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• 2012

본 논문에서는 터널 내 환경에서 2차 사고의 위험성이 되는 정지차량, 보행자와 같은 유고상황 검출 시스템의 안전성을 확보하고 효율성을 증대시킬 수 있도록 하기위해 차선검출알고리즘에 기반하여 카메라 이동을 조기에 감지하는 방법을 제시한다. 제안하는 알고리즘은 다른 컬러변환 및 복잡한 계산량 증가 없이 입력되는 RGB 컬러 정보의 실험적 분석을 통하여 효과적으로 차선을 검출함으로써 카메라 이동을 감지한다. 제안하는 알고리즘은 직선을 찾는 알고리즘에 비해 수행시간을 단축시킬 수 있으며 실시간 처리에 용이함을 알 수 있으며 운전보조안전시스템에서 활용 가능함을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.359-362
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• 2013

최근 지능형 차량에 대한 관심이 늘어나면서 차선검출에 대한 관심도 많이 늘어나고 있다. 그 중에서도 실시간 적용을 위하여 연산량이 적은 허프변환을 이용한 차선검출 방법이 많이 연구되고 있다. 하지만 허프변환은 안개와 같은 열악한 환경에서와 같이 에지성분이 두드러지게 나타나지 않은 경우에 대해서는 정확한 차선검출이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 열악한 환경의 영상에 차선의 에지를 강조하는 전처리를 수행하고 허프변환을 이용하여 차선검출을 수행하는 방식을 제시한다. 제안하는 전처리 방법은 처리 속도와 성능에서 기존의 전처리 기법과 비교하여 높은 처리속도와 차선 검출률을 보였다. 특히 안개와 같은 열악한 영상에서의 결과에서 기존의 전처리 방법보다 제안한 전처리 방법이 더 높은 검출률을 보였다.