• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.105-106
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• 2015

무인 자율 자동차는 사람이 차량 제어에 개입할 수 있는 일반적인 '무인 자동차'와는 달리 센서, 메라와 같은 '장애물 인식장치'와 GPS모듈 과 같은 '자동 항법 장치'를 기반으로 조향, 변속, 가속, 브레이크를 도로환경에 맞춰 스스로 제어해 목적지까지 주행할 수 있는 차량을 의미한다. 따라서 무인 자율 주행 자동차에는 차량제어기술, 차선인식기술, 충돌 회피 기술 등이 필요 하며 이를 위해 각종 센서뿐만 아니라 센서 네트워크, 컴퓨터비전, 인공지능 등의 다양한 기술들이 접목되어야 한다. 본 논문은 소형 무인자동차의 제작을 통한 알고리즘과 그 평가에 대해서 나타낼 것이다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.38 no.5
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• pp.493-501
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• 2014

An automated lifting vehicle(ALV) used in an automated container terminal is a type of unmanned vehicle that can self-lift a container as well as self-transport it to a destination. To operate a fleet of ALVs efficiently, one needs to be able to determine a minimum-time route to a given destination whenever an ALV is to start its transport job. To find a route free from any collision or deadlock, the occupation time of the ALV on each segment of the route should be carefully scheduled to avoid any such hazard. However, it is not easy because not only the travel times of ALVs are uncertain due to traffic condition but also the operation times of cranes en route are not predicted precisely. In this paper, we propose a routing method based on an ant colony optimization algorithm that takes into account these uncertainties. The result of simulation experiment shows that the proposed method can effectively find good routes under uncertainty.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.431-435
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• 2008

2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판과 구 차량 번호판이 혼합되어 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 형태학적 특징 및 차 연산과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 차량 번호판 영상에서 차 연산을 이용하여 에지를 추출한 후에 블록 이진화를 한다. 이진화 된 차량 영상에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다 추출된 번호판 영역에 대하여 평균 이진화와 최대 최소 이진화를 적용하여 번호판의 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 분류된 개별 문자 및 숫자 코드를 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식을 한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 이미지 각각 100장을 대상으로 실험한 결과, 제시 된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.413-417
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• 2007

2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판 차량이 꾸준히 증가하고 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차 관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 신 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지능형 신 자동차 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 신 차량 영상을 그레이 레벨로 변환한 후에 블록 이진화한다. 블록 이진화된 차량 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 적용하여 잡음을 제거한 후, 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대해 Grassfire 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 차량 번호판을 인식하기 위하여 추출된 개별 코드를 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.6
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• pp.273-278
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• 2008

Cars attaching new license plates are increasing after introducing the new format of car license plate in Korea. Therefore, a car new license plate recognition system is required for various fields using automatic recognition of car license plates, automatic parking management systems and arrest of criminal or missing vehicles. In this paper, we proposed an intelligent new car license plate recognition method for the various fields. The proposed method is as follows. First of all, an acquired color image from a surveillance camera is converted to a gray level image and binarized by block binarization method. Second, noises of the binarized image removed by morphological characteristics of cars and then license plate area is extracted. Third, individual characters are extracted from the extracted license plate area using Grassfire algorithm. lastly, the extracted characters are learned and recognized by a fuzzy ART algorithm for final car license plate recognition. In the experiment using 100 car images, we could see that the proposed method is efficient.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.733-734
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• 2016

무인 차량의 자율 주행을 위해 장애물 회피, 주행 가능 도로 판단 등의 기술이 연구되고 있다. 이러한 연구를 실제 환경에서의 자율 주행에 활용하기 위해서는 주변 환경에 동적으로 움직이는 장애물의 위치를 고려할 필요가 있다. 본 연구는 차량에 탑재된 LIDAR로부터 획득한 포인트의 분포 변화를 이용하여 차량 주변에 동적 장애물이 존재하는 지역을 검출하는 방법을 제안한다. 해당 방법은 포인트에 대한 통계치를 활용하여 동적 객체가 존재하는 영역을 추정함으로써 동적 객체 영역을 고속으로 탐색할 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.45 no.6
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• pp.35-41
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• 2008

The most important requirement for the automotive radars is the simultaneous target range and velocity measurement under environment of multi-target, clutters, multi-path, and so on. If the many vehicles with 77GHz FMCW(Frequency Modulation Continuous Wave) radar system are in the near area we should consider the interference signals occurred by other radar systems because these signals reduce exact detection of range and velocity. In this paper, we propose the interference cancellation method, which each vehicle radar transmits chirp trains with the different frequency sweep shapes. The proposed method is applied into the various applications such as an intelligent vehicle, Robot, and UGV(Unmanned Ground Vehicle).

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.1
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• pp.35-43
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• 2004

In this paper, we proposed a vehicle recognition and electronic toll collection system with detection and classification of vehicle identification mark and emblem as well as recognition of vehicle license plate to unman toll fee collection system or incoming/outcoming vehicles to an institution. In the proposed algorithm, we first process pre-processing step such as noise reduction and thinning from the rear side input image of vehicle and detect vehicle mark, emblem and license plate region using intensity variation informations, template masking and labeling operation. And then, we classify the detected vehicle features regions into vehicle mark and emblem as well as recognize characters and numbers of vehicle license plate using hybrid and seven segment pattern vector. To show the efficiency of the proposed algorithm, we tested it on real vehicle images of implemented vehicle recognition system in highway toll gate and found that the proposed method shows good feature detection/classification performance regardless of irregular environment conditions as well as noise, size, and location of vehicles. And also, the proposed algorithm may be utilized for catching criminal vehicles, unmanned toll collection system, and unmanned checking incoming/outcoming vehicles to an institution.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.40 no.9
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• pp.830-835
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• 2016

With the relaxation of regulations on unmanned aerial vehicles (UAVs) in the USA, the development of related industries is expected. Hence, it is anticipated that the number the UAVs will reach approximately 600,000 in the USA in 2017. However, automated flights of commercial UAVs are restricted owing to concerns about accidents. To deal with the possibility of collisions, several studies on collision prevention and the routing of UAVs have been conducted. However, these studies do not deal with various situations dynamically or provide efficient solutions. Therefore, we propose a centralized routing method for the UAV that uses vehicular networks. In the proposed scheme, vehicular networks regard UAVs as data packets to be routed. Accordingly, the proposed method reduces UAV processing power required for route searches. In addition, the routing efficiency for UAV flight paths can be improved since congestion can be minimized by using a vehicular network.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.12 no.1
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• pp.28-42
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• 2013

Personal Rapid Transit(PRT) is a new unmanned transportation system using electricity. The purpose of the PRT is relieving the congestion of city traffic and connecting between inner city and airport, high-speed railroad. PRT requires to develop devices for the guarantee of safety and reliability. PRT as the mean of rail transportation must be equipped with control system for front rail sensing. Ultra Wide Band(UWB) radar system is suitable for PRT's detection because it has the advantage of low power consumption, low interference and high resolution. In this paper, an improved adaptive Constant False Alarm Rate(CFAR) algorithm is proposed and studied in various noise environments. The proposed algorithm improves performance in various noise environments compared to the Mean Level CFAR algorithms and other adaptive CFAR algorithms.