• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.125-131
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• 2019

소실점이란 실제 공간의 평행한 선들이 영상 내에 투영되면서 한곳에 모이는 점으로, 도로 공간에서의 소실점은 매우 중요한 공간정보이다. 도로 공간에서의 소실점을 이용해 추출된 차선의 위치를 개선하거나, 깊이지도 영상을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 자동차의 시점을 기준으로 도로를 촬영한 영상을 Deep Neural Network(DNN)과 Histogram of Oriented Gradient(HoG) Feature를 이용한 소실점 검출 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 영상을 블록별로 나눠서 주요 에지 방향을 추출하는 HoG Feature 추출 단계와 DNN 학습 단계, 그리고 Test 단계로 나뉜다. 학습단계에서는 자동차 시점으로 기준으로 도로 영상 2300장으로 학습을 진행한다. 그리고 Test 단계에서는 Normalized Euclidean Distance(NormDist) 방법을 사용하여 제안하는 알고리즘의 효율성을 측정한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제6권4호
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• pp.269-278
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• 2004

최근 임계속도 (critical velocity)는 터널안전 분야의 연구자들로부터 많은 관심을 끌고 있는 주제가 되고 있다. 이러한 임계속도는 화재시 화재연의 역류 (backlayering)를 방지하기 위한 최소유속으로써 지금까지 많은 식들이 제안되고 있으며, 다음의 3가지 식들이 제연팬의 용량을 산정하기 위한 국내 기준으로 고려되고 있다. Froude 수에 기초한 Kennedy 식, Kennedy 식을 수정하여 ${\beta}$ 변수값을 고려한 Tetzner 식, 그리고 초임계속도 (super critical velocity) 개념을 도입한 Wu 식 등이 본 연구의 비교 분석대상이며, 또한 임계속도와 제연팬 용량간의 관계를 보여주는 등고선도 (제연팬 특성도)는 국내 도로터널의 화재시 제연팬의 대수를 산정하기 위한 툴로써 제시되고 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.231-236
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• 2014

본 논문은 호스트(PC) 기반의 직렬처리 방식으로 도로영역 추출 방식에 디바이스(Graphic Card) 기반의 병렬 처리 방식을 추가함으로써 보다 향상된 처리 속도를 가지는 도로영역검출을 제안하였다. OpenCV CUDA는 기존의 OpenCV와 CUDA를 연동하여 병렬 처리 방식의 많은 함수들을 지원한다. 또한 OpenCV와 CUDA 연동 시 환경 설정이 완료된 OpenCV CUDA 함수들은 사용자의 디바이스(Graphic Card) 사양에 최적화된다. 따라서 OpenCV CUDA 사용은 알고리즘 검증 및 시뮬레이션 결과 도출의 용이성을 제공한다. 제안된 방법은 OpenCV CUDA 와 NVIDIA GeForce GTX 560 Ti 모델의 그래픽 카드를 사용하여 기존 방식보다 3.09배 빠른 처리 속도를 가짐을 실험을 통해 검증한다.

• 한국측량학회지
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• 제34권1호
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• pp.11-19
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• 2016

최근 세계적인 기업들은 자율주행 자동차 상용화를 위해 최첨단 IT 기술을 융합한 자동차 기술을 발전시키고 있다. 이러한 자율주행 자동차는 차량을 안전하게 제어하여 신뢰도를 제고할 수 있도록 정확한 도로 경계 및 차선 정보를 요구하고 있다. 이에 본 연구는 저고도에서 취득된 고해상도 영상을 이용하는 UAV 사진측량의 적용 가능성을 검토하고자 한다. 취득된 GSD 7cm급의 디지털 영상으로부터 고해상도의 DSM과 정사영상을 생성하고, 생성된 자료를 기반으로 차선이 포함된 도로의 위치 정보를 추출하였다. 추출 자료의 정확도 검증 결과, RMSE는 약 15cm 이내임을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과로 도로 영역에 대한 정밀 지도 제작과 갱신을 위해 UAV 사진측량이 효과적으로 적용될 것으로 판단된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권1호
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• pp.49-55
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• 2008

도로 주변의 영상을 사용자들에게 제공하기 위해서는 사생활 침해의 문제가 발생하지 않도록 영상에 존재하는 사람(얼굴)을 추출하여 제거하는 과정이 필수적으로 이루어져야 한다. 도로 주변의 CCD영상에서의 얼굴 추출을 위해, 영상의 먼저 HSI(색상, 채도, 명도)와 YCrCb 칼라 모델을 사용하여 피부색을 검출하였으며, 두 개의 모델을 사용한 결과 효과적인 피부색의 검출이 가능하였다. 이렇게 검출된 피부색 영역을 연결성과 밝기 차이를 영역 분할을 실행하고 나뉜 구역들에 면적, 개수, 비율, 타원의 조건을 적용하여 최종적인 얼굴 후보 구역을 결정하였다. 그리고 이렇게 결정된 구역들을 임계값을 이용하여 이진화하고, 이진화 된 영상 중 검은 부분이 5% 이상일 때 얼굴로 결정하였다. 실험 결과 초상권 침해의 문제가 되는 38개의 영상 중에서 28개의 얼굴이 추출되었다. 얼굴이 추출되지 않은 원인으로는 얼굴의 음영지역과, 피부색과 유사한 배경 등을 들 수 있다. 또한 얼굴과 비슷한 색과 형태를 가진 물체들이 추출되는 사례가 많이 발생하였다. 이러한 문제들을 보완하기 위해서는 얼굴 후보 영역조건을 세분화 하고 영역 분할 방식과, 얼굴 최종 결정 부분의 알고리즘을 더 구체적으로 보완해야 할 필요성이 있다고 여겨진다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권11호
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• pp.2291-2297
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• 2015

본 연구에서는 레이더 검지 시스템과 통합하여 적용하기 위해 도로 위를 이동하는 자동차의 영상을 입력 받아 자동차를 검출하는 방법을 제안한다. 입력 영상의 제약조건이 있다. 도로 위에서 아래 방향을 비스듬히 내려 보는 고정된 시야를 가져야한다는 점이다. 주어진 영상 중 도로 영역만을 이용하기 위해 도로 영역을 관심영역으로 검출해 적용한다. 서론에서는 도로 영역 내에서 차량 검출을 위해 사용한 모션 히스토리 이미지 추출 방법, SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘, 히스토그램 분석 등을 적용한 실험결과와 이에 대한 한계점을 제시했다. 이를 해결하기 위해서 가우시안 혼합 모델(GMM, Gaussian Mixture Model)의 응용을 제안한다. 가우시안 혼합 모델 알고리즘을 응용한 차량 검출 GMM(VDGMM, Vehicle Detection GMM)과 이를 차량 검출에 더 최적화한 차량 검출 GMM 2.0을 설명하고, 차량 검출 GMM 2.0을 적용한 실험결과 및 결론을 제시한다. 도로 영역 검출 없이 GMM을 적용한 결과는 정확율, 재현율, F1이 각각 9%, 53%, 15%이었고, 도로 영역 검출 후 차량 검출 GMM 2.0을 적용한 결과는 각각 85%, 77%, 80%로 많은 차이를 보였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제22권4호
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• pp.347-365
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• 2020

도시지역의 교통난 해소와 녹지공간의 확보를 위해 도심지 터널이 증가하면서 차량의 정체 가능성이 높은 터널에 대한 제·배연방식으로 대배기구에 의한 집중배기방식의 적용이 증가하는 추세에 있다. 집중배기방식의 배연성능은 배연풍량 뿐만 아니라 배기구(댐퍼)의 형상이나 배기풍속 등 다양한 인자에 의해서 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 각국의 배연시스템 설계기준 및 설치현황을 알아보고 배연풍량이 동일한 경우에 배연댐퍼 사이즈에 따른 배연성능을 연기 이동거리 측면에서 수치시뮬레이션을 수행하여 비교·평가하였으며, 다음과 같은 결과를 얻었다. 배연댐퍼의 단면적이 증가할수록 배기팬에 근접한 댐퍼에서 배기풍량이 집중되어 화재 하류의 댐퍼의 배연풍량이 감소하여 하류측의 연기 이동거리가 증가하는 현상이 발생한다. 이와 같은 현상을 방지하기 위해서는 배연댐퍼의 단면적을 작게하여 통과풍속을 높게 함으로써 댐퍼통과 시 압력손실이 증가하도록 하여 배기구간에서 배연풍량의 불균일성을 완화할 필요가 있다. 본 해석범위에서는 배연댐퍼의 설치간격이 50 m인 경우에는 설계통과풍속이 4.4 m/s (댐퍼면적: 2.34 ㎡ = 1.25 × 1.85 m) 이상, 댐퍼의 설치간격이 100 m인 경우에는 설계통과풍속이 4.84 m/s (댐퍼면적: 3.38 ㎡ = 1.5 × 2.25 m) 이상일 때 배연성능확보에 유리한 것으로 나타났다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제21권4호
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• pp.65-73
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• 2018

Although the road construction in forest is increasing and there is a need for development ecological restoration on deforest area, no consideration has been given to individual trees in there. This study analyzed aerial photographs of deforest area before and after road construction for determining the degree of forest destruction by extracting individual trees. Study area was selected in the sites where are damaged by road construction in GongJu-si, YuSung-gu, and YeongDong-gun. The aerial photograph taken 1979 before construction is panchromatic image of 80cm in GSD (Ground Sample Distance) and other photograph taken 2016 after construction is multi-spectral image of 10cm in GSD. In order to minimize the difference of GSD, we conducted image re-sampling process for setting to same GSD for the two photographs. After that we carried out visual interpretation method for determining to change of individual tree. The result found that for GongJu-si of the number of individual tree was 1,014 in 1979 and 886 in 2016, which decreased by 128 (12.6%) and the average width of those decreased from 5.77m to 5.75m by 0.47%. In case of YoungDong-gun, the number of it was 761 in 1979 and 746 in 2016, which decreased by 2.0% and the average width of it decreased from 8.99mm to 8.90m by 1.1%. Lastly in case of YuSung-gu, the number of it was 1,578 in 1979 and 988 in 2016, which decreased by 37.4% and the average width of it decreased from 7.09m to 6.65m by 6.21%. these result imply that road construction causes destruction of forests. Since there are limitations such as errors due to researcher, it is necessary to construct a quantitative analysis method for the change of the deforest area. It is need to study the method of extracting individual tree in deforest area more accurately using high-resolution image of GSD 10cm or more as well. This study can be used as a basic data for the ecological restoration of the deforest area considering characteristics of individual tree such as height, diameter at breast height, and biomass.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.257-262
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• 2009

본 논문에서는 실제 도로환경의 속도 표지판 영역 추출 및 인식 방법을 제안한다. 화소의 색상정보를 이용하여 속도 표지판 영역을 추출하고 추출된 속도 표지판 영역 안에서 숫자 영역만 다시 추출한다. 표지판의 경사여부를 판단하여 시계방향, 반시계방향으로 각각 표지판을 회전시켜 기울기를 보정한 후 인식을 행함으로써 인식률을 제고한다. 도로환경의 동영상을 대상으로 인식을 행한 결과 일반적인 속도표지판 뿐 아니라 기울어진 환경에서도 매우 강건한 인식 결과를 보인다.

• 대한교통학회지
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• 제14권3호
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• pp.45-59
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• 1996

The shortest path algorithm for route guidance is implicitly required not only to support geometrical variations of transportation network such as U-TURN or P-TURN but to efficiency search reasonable routes in searching mechanism. The purpose of this paper is to integrate such two requirements ; that is, to allow U-TURN and P-TURN possibilities and to cut down searching time in locating routes between two points (origin and destination) in networks. We also propose a new type of link searching algorithm which can solve the limitation of vine building algorithm at consecutively left-turn prohibited intersections. The test site is a block of Gangnam road network that has some left-turn prohibited and allowed U-TURN intersections. Four models have been identified to be comparatively analyzed in terms of searching efficiency. The Models are as follows : (i) Model 1 - Link Searching Dijkstra Algorithm without Searching Area Extraction (SAE) ; (ii) Model 2 - Link Searching Dijkstra Algorithm with SAE ; (iii) Model 3 - Link Searching Bidirectional Dijkstra Algorithm without SAE ; and (iv) Model 4 - Link Searching Bidirectional Dijkstra Algorithm with SAE. The results of comparative evaluation show that Model 4 can effectively find optimum path faster than any other models as expected. Some discussions and future research agenda have been presented in the light of dynamic route guidance application of the urban ATIS.