• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.51-59
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• 2024

교내 보행자 교통사고를 예방하고 안전한 환경을 조성하기 위해 교내 위험 구간을 설정하고, 해당 구역에서 차량 속도 측정 및 교차로 횡단보도에서의 차량과 보행자 상호작용을 실시간으로 감지하는 시스템을 설계하였다. YOLOv5s 모델과 Deep SORT 방법을 이용하여 구간 속도 측정 및 객체 추적을 수행하고, 횡단보도 구역에서는 YOLOv5s 객체 탐지 모델을 활용하여 보행자와 차량을 구분하는 조건별 출력 시스템을 개발하여 실시간으로 구동이 됨을 검증하였다. 이 시스템은 저렴한 비용으로 일반 스마트폰 카메라나 화상용 카메라를 활용하여 설치할 수 있으며, 대학 캠퍼스뿐만 아니라 비슷한 문제 지역에 도입하여 차량과 보행자의 안전을 위한 해결 방안으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1365-1368
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• 2015

컴퓨터 비전 분야의 활용영역과 시장성이 증대하면서 가장 많이 사용되는 객체인식 및 탐지 기술과 관련된 연구는 꾸준히 진행되고 있다. 최근에는 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)와 특징적인 객체를 인식 추적할 수 있는 지능형 감시시스템에서의 가장 핵심적인 기술로 자리 잡고 있다. 본 연구에서는 보행자 탐지에 사용하는 특징들 중에서 조명변화에 강건한 HOG와 Cascade-Adaboost를 기반으로 보행자 탐지 모델을 후보영역을 검출하고 검출된 영역에서 컬러정보를 추출하여 의사결정 트리에 적용시켜 최종 보행자를 탐지하는 시스템을 제안한다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.493-505
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• 2016

컴퓨터 비전이나 감시영상 시스템에서 유동인구 수 측정은 안전, 스케줄링, 광고효과 측면에서 중요한 과제 중 하나이다. 유동인구 수 측정은 조명변화, 부분적인 폐색, 중첩, 사람검출과 같은 다양한 어려움을 겪고 있다. 가장 큰 문제점은 혼잡한 상황에서 추적되는 객체에 대한 폐색과 중첩이다. 정확한 유동인구 수 측정을 위해 폐색과 중첩은 반드시 해결해야 할 과제이다. 본 논문에서는 기존의 보행자 추적 방법을 개선한 효율적인 유동인구 수 측정 시스템을 제안한다. 기존의 보행자 추적과 달리, 제안된 방법은 평균 필터 추적방법을 적용하여 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다. 또한 객체 추적의 성능향상을 위한 프레임 보상, 아웃라이어 제거를 통해서 추적을 개선한다. 그와 동시에 제안된 시스템은 추적된 객체의 다양한 정보를 저장한다. 데이터 셋 S6와 데이터 셋 S7에 대하여 유동인구 수 측정 정확도를 향상시키고 에러율을 줄인다. 또한 제안된 방법은 실시간으로 평균 80fps의 검출을 제공한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권2호
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• pp.149-157
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• 2009

교통연계 및 환승 센터를 이용하는 보행자에게 다양한 정보의 수집 및 가공을 통하여 실시간 맞춤형 정보를 제공하기 위해서 보행자의 위치를 실시간으로 추적할 수 있는 기술을 검토하였다. 하지만 현재까지 개발된 상용 기술은 장치의 설치 및 서비스 장소에 따라 위치 추적 오차가 일부 서비스에 적용하기에는 그 범위가 너무 크다. 다양한 상황이 발생할 수 있는 교통연계 및 환승 서비스에 적용하기에는 여러 가지 문제점이 있다. 실험을 실시한 광명역의 경우에도 각종 철골 구조물과 타 무선 장비가 혼재해 있는 악조건이었으며, 실질적으로 설치될 곳은 이보다 더 조건이 나쁠 수 있다. 그래서 우리는 정확도를 높일 수 있는 방법으로 교통 연계 및 환승 시스템에 적합한 위치보정알고리즘을 연구하였고, 위치보정알고리즘은 그리드 좌표 맵매칭, 모델링 좌표 및 칼만 필터링을 통해 설계되었으며, 환승 센터로 구성될 수 있는 유형의 다양화에 따른 최적화에 대비하여 향후 알고리즘의 인수를 결정하는데 도움을 주고자 시뮬레이터 형태의 알고리즘을 개발하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.169-174
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• 2018

시민들의 안전을 위한 영상통합관제센터에는 수많은 CCTV 카메라가 연결되어 많은 채널의 영상을 소수의 관제사가 관제하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 많은 채널의 영상을 효과적으로 관제하기 위하여 안전지도와 연계한 지능형 영상보안 시스템을 제안한다. 안전지도는 범죄 발생 빈도를 데이터베이스로 구축하고, 범죄 발생 위험 정도를 표현하고, 범죄 취약 계층인 여성이 범죄 위험 지역으로 진입하면 영상통합관제센터의 관제사가 주목할 수 있도록 한다. 성별 구분을 보행자 검출 및 추적 그리고 딥러닝을 통하여 성별을 구분한다. 보행자 검출은 Adaboost 알고리즘을 이용하고, 보행자 추적을 위한 확률적 데이터 연관 필터(probablistic data association filter)를 적용한다. 보행자의 성별을 구분하기 위하여 비교적 간단한 AlexNet를 적용하여 성별을 판별한다. 실험을 통하여 제안하는 성별 구분 방법이 종래의 알고리즘에 비하여 성별 구분에 효과적임을 보인다. 또한 안전지도와 연계한 지능형 영상보안 시스템 구현 결과를 소개한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권8호
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• pp.385-392
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• 2016

현대 사회에서 상업적 성공을 위해서는 상권 분석이 필요하며, 상권 분석의 요소 중에서 핵심적인 부분은 통행량이다. 통행량을 측정하기 위해서 사람이 직접 측정하는 방법이 많이 사용되고 있으나 높은 인건비와 측정 실수를 유발할 가능성이 높다. 본 논문에서는 웹캠을 통해 촬영한 이미지를 이용하여 보행자의 통행량을 측정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 사람 영역 탐지와 움직임 추적으로 구성되어 있다. 사람 영역 탐지에서는 움직임 영역을 추출하고 HoG 특징과 Adaboost 분류기를 이용하여 사람 영역을 탐지한다. 움직임 추적에는 멀티 레벨 매칭과 거짓 양성 제거를 이용하여 추적 및 통행량을 측정한다. 멀티 레벨 매칭은 HoG 영역에 대해 유사도 계수를 구하여 판별하는 과정, 칼만 필터를 이용하여 추정한 위치의 이미지 유사도를 계산 과정, 사람 영역 탐지에서 추출한 움직임 영역을 이용해 유사도를 계산하는 3단계 과정으로 구성되어 있다. 거짓 양성 제거는 사람 영역 탐지에서 잘못된 탐지 영역을 제거한다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 기존의 사람 영역 탐지 및 추적하는 방법과 비교 실험을 수행하였다. 그 결과 제안하는 방법은 사람 통행량 측정에서 83.6% 정확도를 보였으며, 기존 알고리즘에 비하여 11% 높은 성능을 달성하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.931-934
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• 2016

본 논문에서는 횡단보도의 보행자와 차량 간에 효율적인 도로 사용을 유지하면서 횡단보도 사고의 많은 부분을 차지하는 야간 횡단보도 보행자 사고를 센서, 카메라, 투광기 및 네트워크를 활용하여 사전예방하고 사고 발생 시 이를 적극적으로 추적하고 후속 조치를 취할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 보행자가 횡단보도에 진입하였을 때 보행자에게 조명을 비추어 보다 먼 거리에서 운전자가 용이하게 식별을 할 수 있으며, 횡단보도 내 사고 발생 시 관제 센터에서 현장 정보를 수신 받아 상황에 맞춰 대응할 수 있는 환경을 제공한다.

• 대한교통학회지
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• 제23권4호
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• pp.17-28
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• 2005

우리나라는 건널목 중 약 91.1%가 정거리 방식을사용하고 있으며, 약 8.9%가 정시간 방식을 사용하고 있다. 정거리 방식의 경우 열차의 종류에 따른 접근속도의 편차를 고려하지 않고 단지 최고속도의 열차를 기준으로 한 건널목 대기시간을 차량운전자와 보행자에게 제공한다. 이는 저속 열차의 통과 시 건널목 대기시간이 길어져 차량 운전자와 보행자의 불만을 야기하며 건널목 대기시간이 필요 이상으로 긴 경우 차량운전자와 보행자는 경고를 불신하게 되고 잘못된 판단을 유도하게 되어 사고가 발생할 가능성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 철도건널목의 정확한 정시간 방식의 운영으로 철도건널목 사고예방 및 안전성 향상에 기여하고자 한다. 정확한 정시간 방식의 운영을 위하여 초음파 검지기를 이용한 열차 위치추적 및 속도검지 방식을 개발하였다. 초음파 검지기의 설치위치는 본 연구의 범위인 열차최고속도 160km/h와 새마을호의 최고속도 및 가속도 건널목 최소경보시간을 고려하여 선정하였다. 그리고 개발된 열차 위치추적 및 속도검지 방식의 알고리즘에 대한검증은 사고위험성의 문제로 실내에서 간이시험을 실시하였다. 그 결과 본 연구에서 개발된 열차 위치추적 방식의 경우 실제 열차의 위치와 본 연구에서 개발된 알고리즘에 의한 열차 위치는 일치하였으며, 속도검지 방식은 실제 열차의 속도와 개발된 알고리즘에 의한 속도와의 오차가 최대 0.07m/sec인 것으로 분석되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.107-108
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• 2017

횡단보도 인근에서는 보행취약자의 사고가 끊이지 않고 있으며 사고예방 및 사고의 절감을 위하여 선제적안 안전시스템의 개발이 요구되고 있다. 선제적 안전시스템의 개발을 위하여 빅데이터를 이용한 안전 데이터 도출, 영상분석을 이용한 보행자 행동특성 모니터링 시스템의 개발 및 사고감소를 위한 안전 시스템 개발이 진행되고 있다. 보행취약자 위험상황 판단에 대한 정의를 빅데이터 분석을 통해 도출하고 횡단보도 주변 안전 시스템의 개발을 기존 시스템에 적용 및 새로운 시스템을 개발하며 이에 적합한 딥러닝 영상분석 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용하여 객체의 검출, 분석을 수행하는 객체 검출부, 객체의 포즈와 행동을 보여주는 영상 분석부로 구성되어 있으며 기존 모델을 응용하여 최적화한 모델을 적용하였다. 딥러닝 모델의 구동은 리눅스 서버에서 운용되고 있으며 딥러닝 모델 구동을 위한 여러 툴을 적용하였다. 본 연구를 통하여 보행취약자의 검출, 추적, 보행취약자의 포즈 및 위험상황을 인식하고 안전시스템과 연계할 수 있도록 구성하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.426-428
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• 1998

본 논문은 움직임 추정기법 중의 하나인 차영상 분석 기법을 기반으로한 이동 물체 추적 시스템을 제안한다. 실세계와 같은 복잡한 환경에서의 적응성을 높이기 위해 동적인 배경 추출 방법을 제안하고, 이를 바탕으로한 차영상 분석 기법을 이용하여 이동 물체를 탐지한 후 개선된 인공신경망의 경쟁학습 모델인 ART2 학습알고리즘을 이용하여 추적한다. 또한 이동 물체의 평가도 값이 아닌 RGB 컬러정보를 이용한 물체의 특징 벡터를 구한다. 이러한 특징 벡터들은 이동 물체의 모양이나 명암의 변화를 반영한다. 이러한 정보의 변화에 적응성을 갖게 하기위해 개선된 ART2를 사용한다. 그리고 실제 환경에서 보행자를 탐지, 추적하는 실험 결과 Gray 영상보다 정확한 추적이 가능하였다.