• 인지과학
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• 제5권2호
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• pp.47-73
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• 1994

본 논문에서는 일반적인 도로 영상을 이해할 수 있는 시스템을 블랙보드 모델을 이용하여 구현하였다. 블랙보드에는 계층적인 구조를 갖는 여러 가지의 정보를 저장 하도록 하였으며 이들은 제어모듈의 통제에 따라 여러 개의 지식원들과 유기적으로 결 합하여 가정을 세우고 검증하므로써 도로 영상을 이해하도록 하였다. 실제의 영상을 대상으로 실험한 결과는 90% 정도의 물체를 인식하는 것을 확인하였다. 이 결과를 토 대로 무인운항에 필요한 도로 정보의 추출이 가능하다는 것을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.27-33
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• 2014

This paper proposes a gradation image processing method for the development of a Road Sign Recognition Platform (RReP), which aims to facilitate the rapid and accurate management and surveying of approximately 160,000 road signs installed along the highways, national roadways, and local roads in the cities, districts (gun), and provinces (do) of Korea. RReP is based on GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), INS(Inertial Navigation System), DMI(Distance Measurement Instrument), and lasers, and uses an imagery information collection/classification module to allow the automatic recognition of signs, the collection of shapes, pole locations, and sign-type data, and the creation of road sign registers, by extracting basic data related to the shape and sign content, and automated database design. Image division and merging, which were applied in this study, produce superior results compared with local binarization method in terms of speed. At the results, larger texts area were found in images, the accuracy of text recognition was improved when images had been gradated. Multi-threshold values of natural scene images are used to improve the extraction rate of texts and figures based on pattern recognition.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제8권1호
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• pp.61-77
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• 2002

본 연구는 교통주체자인 운전자가 교통안전시설 등을 포함한 도로환경의 자극세트에 대해 어떠한 지각차원과 구성개념을 갖고 있는지를 분석하였다. 이를 위해 특정 자극세트와 관련한 개인의 구성개념을 도출하는데 적합한 통계방법 중의 하나인 Q-방법을 이용하여 위험장면에 대한 운전자의 위험지각 정도를 살펴보았다. 분석결과, 운전자의 위험지각차원은 세 가지 유형-교통참여자의존형, 도로환경의존형, 교통상황의존형-으로 분류할 수 있었다. 그리고 일치항목분석을 통해 운전자의 위험지각에 대한 총 열 개의 공유 구성개념을 확인하였다. 이를 토대로 교통사고분석 및 운전자 교육 등을 포함한 교통안전의 측면에서 그 시사점과 제한점을 논의하였다.

• Journal of KIEE
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• 제11권1호
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• pp.69-77
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• 2001

This paper describes an image processing algorithm capable of recognizing road lanes by using a CDF(cumulative distribution function). The CDF is designed for the model function of road lanes. Based on the assumptions that there are no abrupt changes in the direction and location of road lanes and that the intensity of lane boundaries differs from that of the background, we formulated the CDF, which accumulates the edge magnitude for edge directions. The CDF has distinctive peak points at the vicinity of lane directions due to the directional and the positional continuities of a lane. To obtain lane-related information a scatter diagram was constructed by collecting edge pixels, of which the direction corresponds to the peak point of the CDF, then the principal axis-based line fitting was performed for the scatter diagram. Noises can cause many similar features to appear and to disappear in an image. Therefore, to reduce the noise effect a recursive estimator of the CDF was introduced, and also to prevent false alarms or miss detection a scene understanding index (DUI) was formulated by the statistical parameters of the CDF. The proposed algorithm has been implemented in real time on video data obtained from a test vehicle driven on a typical highway.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.484-491
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• 2015

항공영상은 디지털 광학 영상 기술의 성장과 무인기(UAV)의 발달로 인하여 영상의 도입 및 공급이 크게 증가하였고, 이러한 항공영상 데이터를 기반으로 지상의 속성 추출, 분류, 변화탐지, 영상 융합, 지도 제작 형태로 활용되고 있다. 특히, 영상분석 및 활용에 있어 딥 러닝 알고리즘은 패턴인식 분야의 한계를 극복하는 새로운 패러다임을 보여주고 있다. 본 논문은 딥 러닝 알고리즘인 ConvNet기반으로 항공영상의 영역분할 및 분류 결과를 통한 더욱더 넓은 범위와 다양한 분야에 적용할 수 있는 가능성을 제시한다. 학습데이터는 도로, 건물, 평지, 숲 총 3000개 4-클래스로 구축하였고 클래스 별로 일정한 패턴을 가지고 있어 특징 벡터맵을 통한 결과가 서로 다르게 나옴을 확인할 수 있다. 본 연구의 알고리즘은 크게 두 가지로 구성 되어 있는데 특징추출은 ConvNet기반으로 2개의 층을 쌓았고, 분류 및 학습과정으로 다층 퍼셉트론과 로지스틱회귀 알고리즘을 활용하여 특징들을 분류 및 학습시켰다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권4호
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• pp.71-78
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• 2021

자율주행 차량은 사람의 안전, 환경, 노령화 등의 문제 해결에 새로운 대안으로 부상하고 있다. 또한, 이러한 기술개발은 다른 산업 분야에 파급효과가 매우 크다. 하지만, 이에 따르는 문제점들이 발생한다. 자율주행 차량에 의한 인명 피해는 점점 증가하고 있는 실정이다. 활동성이 없는 물체에 대한 충돌 사고는 다소 줄어들고 있지만, 반대로 활동성을 가진 장애물에 대한 기술 개발은 아직 미미한 편이다. 이에, 본 연구에서는 자율주행차량에서 가장 큰 문제점으로 나타나고 있는 도로 위의 활동성이 있는 장애물을 추출하는 방안을 제안한다. 먼저, 자동차 카메라에 의해 획득한 연속적인 영상에서 핵심장면을 추출한 후, 장면에 포함되어 있는 장애물들에 대한 활동성의 크기와 활동의 반복성 정보를 이용하여 활동성 장애물을 추출하는 것을 제안하였다. 핵심장면은 영역분할과 병합을 통하여 산출한다. 이러한 결과를 바탕으로 영역의 픽셀 별로 빈도의 크기를 산출하고, 활동성의 빈번하게 나타나는 정보를 이용하여 장애물의 활동의 크기를 계산하였다. 사람이 직접 추출한 결과와 비교했을 때 추출 정확도는 다소 떨어지지만 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 제안된 연구가 자율주행의 문제점들을 해소하고 인명사고를 줄이는 방안에 기여할 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.1842-1847
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• 2006

본 연구에서는 환경 영향평가를 위한 도로설계단계에서부터 가상현실기 법으로 현실감을 고려한 도로설계기 법에 관한 연구로 3차원 모델의 구축과 시뮬레이션을 통한 가시 화 방법을 제시하였다. 제작된 3차원 모델은 도로공사 후의 모습을 시각적으로 극대화 시켜서 효율적으로 보여주는 수단이 될 것이다. 수치지도와 항공사진으로 생성된 다면체 모델을 구성하는 중요 구조물을 실제질감을 매핑하여 작업하였으므로 사실감을 더욱 높일 수 있었다. 본 연구를 기반으로 도로 노선으로 인한 장기간의 소모적인 협의기간을 단축하고 현행 환경 영향평가에서는 사후적인 측면에서 구체적이고 다양한 저감대책을 심도 있게 다루어 보다 현실적으로 발전한 경관을 고려한 도로가 건설될 수 있도록 해야 할 것이다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.1-7
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• 2009

본 연구는 도로의 조명 방식을 기존의 높은 폴 조명 방식에서 낮은 위치의 조명방식으로 새롭게 접근하여 도로의 내 외부 경관의 시 환경을 쾌적하게 하고, 장해 광(눈부심 후사 광)의 요소를 제거하는 환경 친화적인 조명 방식을 제시하고자 하였다. 도로경관이 중요하게 되고 있는 현 추세를 고려하여 경관적인 요소로서의 역할을 위한 미려한 디자인을 중심으로의 연구내용을 제시하였다. 이를 위하여 국내외 낮은 조명의 이용실태를 조사하고, 개선사항을 찾고자 하였으며, 보다 효율을 높일 수 있는 방안을 모색하였다. 또한 낮은 조명의 설치가 이루어지게 되는 도로의 주요 시설물에 대한 자료 및 현장조사를 통하여, 조명기구의 설치 표준을 제시하였고, 국내 실정에 적합한 낮은 조명의 개발방향과 조명기구 디자인의 방향을 제시하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권3호
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• pp.226-233
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• 2022

Video surveillance is widely used in security surveillance, military navigation, intelligent transportation, etc. Its main research fields are pattern recognition, computer vision and artificial intelligence. This article uses OpenCV to detect and track vehicles, and monitors by establishing an adaptive model on a stationary background. Compared with traditional vehicle detection, it not only has the advantages of low price, convenient installation and maintenance, and wide monitoring range, but also can be used on the road. The intelligent analysis and processing of the scene image using CAMSHIFT tracking algorithm can collect all kinds of traffic flow parameters (including the number of vehicles in a period of time) and the specific position of vehicles at the same time, so as to solve the vehicle offset. It is reliable in operation and has high practical value.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.490-498
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• 2011

In this paper, we present a two-stage vision-based approach to detect multi views of pedestrian in road scene images. The first stage is HG (Hypothesis Generation), in which potential pedestrian are hypothesized. During the hypothesis generation step, we use a vertical, horizontal edge map, and different colors between road background and pedestrian's clothes to determine the leg position of pedestrian, then a novel symmetry peaks processing is performed to define how many pedestrians is covered in one potential candidate region. Finally, the real candidate region where pedestrian exists will be constructed. The second stage is HV (Hypothesis Verification). In this stage, all hypotheses are verified by Support Vector Machine for classification, which is robust for multi views of pedestrian detection and recognition problems.