본 논문에서는 실제 도로 영상에서 움직이는 물체를 검출하고 판별하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 연속된 영상의 차영상에 적응적 임계간을 적용하여 움직임이 있는 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보영역에 관심의 대상이 되는 물체의 포함 여부를 판별하기 위해 신경망을 사용한다. 신경망의 입력으로 사용되는 특징 벡터들의 차원을 줄이기 위해, 후보 영역의 스케일 공간 웨이블릿 특징 벡터 (scale-space wavelet feature vector)들을 사용한다. 제안된 방법은 비디오 기반의 응용 프로그램에 유용하게 이용될 수 있으며 특히, 시간에 따라 조명이 변하거나 잡음이 포함된 비디오 영상에 대해 좋은 결과를 얻을 수 있다.
교통 표지판은 안전하고 효율적인 주행을 위해 운전자에게 여러 가지 정보를 제공한다. 따라서 교통 표지판의 자동인식은 자동운전이나 안전운전 시스템 등에 중요하게 사용될 수 있다. 본 논문은 영상에서 나타난 여러 가지 도로시설물 중 교통 표지판을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 교통 표지판이 가지고 있는 색상, 밝기, 형태 등의 정보를 이용하여 교통 표지판을 자동으로 인식한다. 일반적인 영상처리에서는 RGB 색상 공간의 처리는 간단하지만 날씨나 조명 상태의 변화에 민감하므로 본 논문에서는 색상과 채도에서 컬러 인지력이 높은 HSI 공간을 활용하여 주변 환경의 영향을 줄였다. 또한 고속 인식을 위하여 영상 모멘트 템플릿 정합을 사용하여 신경 회로망을 구성하였다.
영상기반의 교통정보수집시스템은 관리 및 운영상의 한계를 보이고 있는 기존의 루프검지기의 역할을 대체하는 검지기로써의 역할 뿐만 아니라 다양한 교통류의 정보를 제공하고 관리할 수 있으며, 교통사고의 발생전과 후의 순차적인 상황을 정확히 기록하고, 이 자료를 통해 발생된 교통사고의 사고 매커니즘을 객관적이고 명확하게 조명하고 분석하는 것은 교통사고 처리에 있어서 중요한 부분을 차지함으로서, 여러 나라에서 보급 활용되고 있다. 본 논문에서는, 기존 기술들이 연속류 도로의 특성인 속도변화, 교통량 변화, 점유율 변화와 같은 교통류 흐름을 반영하여 1차 예비판단을 실시하였다. 또한, 1차 예비판단된 경우 영상추출 및 처리를 통해 최종 사고판단을 실시하게 된다. 이 때, 도로상의 다양한 환경적 변화로 인해 극복하기 어려운 차량의 객체추출, 객체분리, 추적 등의 정확성을 확보하기 위해서 계산속도와 정확도 측면에서 우수함을 보이고 있는 Adaptive GMM(Gaussian Mixture Model) 기반으로 실시하였으며, 환경적인 요인으로 인해 자주 발생하고 있는 오 검지 상황들을 효과적으로 저감시킬 수 있는 능동적이고 환경적응적인 기법을 통해 사고 최종판단을 실시하였다. 이렇게 구현된 기술의 성능을 평가하고자 중부내륙 실험도로에서 12건의 사고 모의실험을 실시하였으며, 실제 운용되고 있는 장항IC에서의 사고영상을 실시간 온라인으로 입력받아 시험하였다. 결과적으로, 검지율 93.33%, 오검지 6.7%로 높은 신뢰성을 보였다.
본 논문에서는 차량의 주행속도가 아스팔트 포장의 변형률 거동에 미치는 영향을 알아보기 위하여 현장시험을 실시하고 그 결과를 3차원 유한요소해석과 비교, 분석하였다. 한국도로공사 시험도로에서 기층의 두께가 다른 세 단면(A2, A5, A8)을 선정하고, 각 단면별로 세 가지의 주행속도(25, 50, 80km/hr)에 대한 종, 횡방향 변형률을 측정하였다. ABAQUS를 이용한 수치해석에서는 시험차량인 덤프트럭(단축-탠덤축)의 축하중을 단계하중(step loading)으로 모사하였으며, 시험도로 아스팔트 혼합물에 대한 선형 점탄성 물성 계수(E(t))를 적용하여 보다 현실적인 거동해석을 실시하였다. 주어진 시험 조건에서 아스팔트 층 하부에서 측정한 종, 횡방향 변형률의 차이(이방성)는 모든 단면에서 목격되었고, 수치해석결과 차량의 주행속도가 증가함에 따라 임계 지점에서 발생하는 최대 변형률의 크기는 감소하는 것으로 예측되었다. 또한, 최대변형률의 크기도 횡방향 변형률이 종방향 변형률에 비하여 약 27% 정도 작았으며, 차량의 속도가 증가함에 따라 최대 변형률의 감소폭도 횡방향이 약간 큰 것으로 나타났다.
본 논문에서는 공간 외부의 원거리에 위치하는 소음원에 의하여, 창문 등을 통해 실내 공간에 소음이 전파될 때, 능동소음제어 기법을 이용하여 이를 제어하는 능동 방음막 (active noise curtain)을 구현하였다. 적응필터 알고리즘으로 다중채널 LMS 알고리즘을 사용하는 기법과 소음원이 원거리에 있을 때는 소음의 특성이 평면파에 가깝다는 가정 하에 제어용 스피커 수만큼의 단일채널 LMS 알고리즘을 사용하는 기법을 제시하였으며 적응필터의 안정도를 향상시키기 위하여 IIR 필터의 안정도를 향상시키는 안정화 기법을 제안하였다. TMS320VC33 DSP보드를 이용하여 제안된 기법을 정현파 소음 및 도로 소음에 대해 실험을 수행한 결과 MCLMS를 사용한 경우와 유사하거나 다소 나은 결과를 보였으며 제안한 기법이 실제 적용 시에는 제어용 스피커와 마이크로폰을 일체형으로 제작이 가능하여 하드웨어 실현에 유리하고 설치비도 절약되리라 예상된다.
본 논문에서는 접지에 관련된 문제를 실제 현장데이터로부터 해결할 수 있는 유용한 방법을 제안하기 위하여 실규모와 축소모델 접지전극 주변에서 측정된 접촉전압, 보폭전압과 표면전위분포에 대한 실험결과를 기술하였다. 사례연구로서 가로등, 교통신호등과 제어기와 같은 도로시설물의 설치에 사용되는 콘크리트 기초좌대 주변의 대지표면전위분포와 위험전압을 측정하고 검토하였다. 균질의 토양을 모의하기 위하여 직경이 1,160[mm]인 반구형 용기를 사용하였다. 그 결과, 축소모델을 이용하여 측정한 결과는 실규모설비에서 얻은 결과와 잘 일치하였으며, 축소모델 실험은 산악, 지하, 수중 등과 같이 접근할 수 없는 장소에 설치된 접지전극 주변의 위험전압을 평가하는 유용한 수단으로 이용될 수 있음이 확인되었다.
본 논문에서는 스마트 LED 가로등을 위한 고속 전력선 통신 기반 자동제어 시스템을 제안한다. 제안된 자동제어 시스템은 고속 전력선 통신망을 이용하여 고속 통신 주파수 대역과 가로등 안정기 특성 분석 및 실시간 원격 제어가 가능하도록 전력선 모뎀부와 모니터링부, 가로등 제어부로 구성하였고, KS 도로조명기준의 조명등급 조건에 만족하도록 설계하였다. 제안된 자동제어 시스템은 기존 가로등 시스템의 비교 결과를 통해 PC를 사용하여 소비 전력을 쉽게 모니터링 하였다. 그 결과, LED 가로등 상태 검사 및 원격 제어를 통해 합리적 소비 전력의 유도에 의해 실시간 모니터링 및 관리를 위한 효율적인 운영의 가능성을 확인 하였다. 또한, 전력요금 절감 및 에너지 효율화, 가로등의 차별화/고급화에 대한 기대효과 향상을 증명하였다.
말레이시아 차량 번호판에는 플라스틱으로 제작된 영문 및 숫자들이 엠보싱 형태로 부착되어있으며 수평 수직방향 문자들 사이 간격이 조밀하게 배치된 경우가 많다. 따라서 조도가 낮은 차량 영상에서는 번호판 문자 획 정보 추출이 어려워질 수 있다. 본 논문에서는 저 조도에서 촬영된 말레이시아 차량 영상에서 번호판을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 저 조도에서 촬영된 차량 영상에서도 문자 획 연결 요소를 정확하게 추출하기 위해 DoG 필터링 기반 문자 획 생성 기법을 도입하였다. 문자 획 연결요소 해석을 통한 번호판 후보 영역을 추정한 다음 문자 영역을 분할하고 인식을 하였다. 쿠알라룸푸르 도로상에서 조명이 부착되지 않은 IR 카메라를 사용하여 주야로 촬영한 6,046장의 차량 영상을 대상으로 번호판 인식 실험을 수행하였다. 제안된 알고리즘을 이용하여 실험해 본 결과 번호판 인식 성능이 96.1%로 나타났다.
본 논문은 차세대 자동차 지능형 통합 스마트 모니터 시스템을 제작하였다. 차량의 계기판 장치는 많은 방해 요소를 감소시키며, 운전자들에게 영향을 주지 않고 도로에 집중할 수 있도록 하는 것이 필수적이다. 위험 경보는 시각적인 디스플레이와 함께 유용하게 사용되지만 기존의 방식은 문제가 있다. 차량 안전 시스템의 최적화는 위험을 알리는 각종 경보보다 더 필수적인 것은 운전자가 도로에 집중할 수 있는 시각적인 장치가 요구된다. 지능형 통합 스마트 모니터 시스템은 자동차에서 가장 많이 보는 정보인 자동차 속도, 엔진 회전속도, 연료, 엔진 온도, 연료 게이지, 회전표시등과 각종 경보 표시등 기본 정보를 모아서 운전자에게 제공한다. 본 논문에서 설계한 지능형 통합 스마트 모니터 시스템은 박막 트랜지스터 액정 표시 장치, 액정 표시 장치배경 조명 발광다이오드, 평면 미러, 특수 제작된 렌즈 및 구동회로로 구성되어 있으며, 운전자 안전성을 고려한 차세대 지능형 자동차 통합스마트 모니터 시스템을 제작, 분석하였다.
본 논문은 에지를 이용한 차량 검출 시 검출률 향상을 위해 부정확한 에지 정보를 보완하는 확장 에지 분석 기법을 제안한다. 차량은 영상에서 차량이 지면과 닺는 경계면과 좌우 경계선을 이용하여 검출한다. 제안하는 확장 에지 분석기법은 차량과 지면의 경계선을 표현하는 수평 에지가 조명이나 잡음 등으로 인해 부정확하게 얻어지는 문제를 해결하기 위해 수평에지를 양방향으로 확장하여 차량 양쪽의 경계선인 두 개의 수직에지 성분과 교차하는 점을 찾는 방법이다. 즉, 미리 설정된 관심영역 내에서 인접한 수평에지 정보를 이용하여 에지를 융합하거나 분리하는 방법을 통해 수평에지를 추출하고 추출된 수평에지 영역에서 차량 그림자 영역을 검출하여 차량 바닥선을 결정한다. 차량의 폭은 수평에지와 교차하는 수직에지들 중에서 좌우 대칭을 형성할 수 있는 에지들과 차간 거리를 고려하여 결정한다. 확장 에지 분석기반 차량 검출 기법은 복잡한 배경을 갖는 도로 영상에서 기존의 에지 정보를 이용한 차량 검출 방식보다 효율적이다. 본 논문에서 제안하는 차량 검출 기법의 우수성은 복잡한 도로 영상에서 차량 검출 실험을 통해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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