• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
• /
• v.3 no.4
• /
• pp.11-21
• /
• 2000

The travel behavior should be analysed microscopically for the traffic management of urban street. The car following theory which found out the correlation between the lead and the following vehicles is being widely used as basic data in many fields. As the vehicle position and its speed information can be received by GPS, this technique is recently applying to the various fields. For the case study the travel data were collected with two vehicles equipped with GPS receiver. The moving distance was calculated by the collected location data every 2 seconds and the speed variation was checked. And this study analysed and compared the acceleration and deceleration speed between the lead and the following vehicle. Finally, Regression model about the relationship between the acceleration and deceleration speed and the acceleration and deceleration distance was constructed. This model could be helpful for the road design and the regulation for the safe traffic management.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
• /
• v.14 no.2
• /
• pp.128-133
• /
• 2021

Currently, autonomous vehicle markets are commercializing a third-level autonomous vehicle, but there is a possibility that an accident may occur even during fully autonomous driving due to stability issues. In fact, autonomous vehicles have recorded 81 accidents. This is because, unlike level 3, autonomous vehicles after level 4 have to judge and respond to emergency situations by themselves. Therefore, this paper proposes a vehicle crisis detection system(VCDS) that collects and stores information outside the vehicle through CNN, and uses the stored information and vehicle sensor data to output the crisis situation of the vehicle as a number between 0 and 1. The VCDS consists of two modules. The vehicle external situation collection module collects surrounding vehicle and pedestrian data using a CNN-based neural network model. The vehicle crisis situation determination module detects a crisis situation in the vehicle by using the output of the vehicle external situation collection module and the vehicle internal sensor data. As a result of the experiment, the average operation time of VESCM was 55ms, R-CNN was 74ms, and CNN was 101ms. In particular, R-CNN shows similar computation time to VESCM when the number of pedestrians is small, but it takes more computation time than VESCM as the number of pedestrians increases. On average, VESCM had 25.68% faster computation time than R-CNN and 45.54% faster than CNN, and the accuracy of all three models did not decrease below 80% and showed high accuracy.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.34 no.11
• /
• pp.991-1000
• /
• 2007

A new robust approach to detect vehicles in a single frame of traffic scenes is presented. The method is based on the multi-level shadow classification, which has been shown to have the capability of extracting correct shadow shapes regardless of the operating conditions. The rationale of this classification is supported by the fact that shadow regions underneath vehicles usually exhibit darker gray level regardless of the vehicle brightness and illuminating conditions. Classified shadows provide string clues on the presence of vehicles. Unlike other schemes, neither background nor temporal information is utilized; thereby the performance is robust to the abrupt change of weather and the traffic congestion. By a simple evidential reasoning, the shadow evidences are combined with bright evidences to locate correct position of vehicles. Experimental results show the missing rate ranges form 0.9% to 7.2%, while the false alarm rate is below 4% for six traffic scenes sets under different operating conditions. The processing speed for more than 70 frames per second could be obtained for nominal image size, which makes the real-time implementation of measuring the traffic parameters possible.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.16 no.2
• /
• pp.266-272
• /
• 2012

This paper presents a parking assistant system of multi-view using vehicle data. Proposed system provides the driver with three direction of the scenes surrounding vehicle. Depending on the handle rotation, the proposed system displays views from multiple wide-angle CCD cameras on the laptop screen to reduce blind spots, support smooth parallel or garage parking, and support comfortable and safe driving. The handle angle and gear position are obtained from ABS ECU through OBD-II port. The performance of proposed system is validated by vehicle experiments.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2015.07a
• /
• pp.513-515
• /
• 2015

최근 지능형 차량과 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 개발에 있어 차량 영상을 이용한 도로 정보 분석이 중요한 화두로 떠오르고 있다. 다양한 도로 정보 중에서 도로표지판 검출 및 판단은 차량 운행 환경을 파악할 수 있는 중요한 과정이 될 수 있다. 이에 본 논문에서는 차량 영상에서의 색상 정보를 이용하여 표지판의 후보 영역을 추출(Candidate Generation)하고, 후보 영상에 대한 HOG(Histogram of Gradient) 특징 분석을 통해 도로표지판 여부와 그 종류를 판단(Object Classification)하는 알고리즘을 구현하였다. 또한 구현 알고리즘은 실시간 처리가 가능한 속도를 보여주어 지능형 차량 또는 ADAS에서의 실제 적용이 가능하도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.11a
• /
• pp.40-43
• /
• 2011

본 논문에서는 안드로이드 기반의 스마트폰에서 운전자의 운전 패턴에 따른 연료 소비량을 감소하기 위한 운전 습관을 유도하는 방법을 제안하였다. 이 시스템은 차량의 정확한 내부 상태 정보를 바탕으로 운전 상태를 스마트폰으로 제공한다. 차량의 상태정보를 추출하기 위해서 차량 네트워크인 CAN 버스를 사용하였으며, 이를 하드웨어로 구현하였다. 효율적인 ECO_Driving을 위한 차량 데이터들을 추출하여 분석하였으며, 이들 데이터를 바탕으로 운전자에게 에코여부를 제공하는 애플리케이션을 구현하였다. 이 시스템으로 경제운전으로 배기가스 감축, 에너지절약과 사고 예방을 유도할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10b
• /
• pp.442-444
• /
• 2001

본 논문은 차량의 번호판 인식 시스템을 구축하는 첫 단계인 번호판 추출에 관한 것으로 차량과 번호판의 색상이 같은 경우에 대해서도 실험을 하였다. 본 논문에서는 RGB 컬러 정보 대신에 HSI 컬러 정보를 사용하여 특징점을 추출하였고, morphology를 이용하여 크기 보정을 반복 실행하며, 실패할 경우 merge 등을 통하여 최종적으로 크기를 보정한다. 그리고, 정확한 번호판 추출을 위해 한번 더 hue값을 이용한 보정을 함으로써 원하는 번호판 영역을 정확히 추출한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.18 no.3
• /
• pp.713-718
• /
• 2014

This paper proposed a real-time monitoring system that can realize effective operation of snowplows each of the local autonomous entities secures to cope with disasters in Korea like a wintertime heavy snowfall and also can promptly cope with the spot facing a heavy snowfall disaster by doing real-time monitoring on the information of the snow-removal site and the mobility of the vehicles. Also, the study has designed a relay terminal analysis tool so that the proposed system can analyze all kinds of controlling information and diagnose the relay terminal effectively. The proposed system can realize effective and emergent coping with the situations of a heavy snowfall disaster through real-time routing trace as well as effective work progress within a short time by doing real-time monitoring on the information about the status of snow-removal work and vehicle controlling for snow-removal work as well as the location information of snow-removal vehicles in the situations of a heavy snowfall.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2011.06a
• /
• pp.450-453
• /
• 2011

고화질의 디지털 카메라 및 스마트폰, 감시용 카메라의 보급 등으로 인해 최근 패턴 인식 및 이미지 프로세싱 분야에서 고화질의 이미지 및 비디오를 처리해야 하는 경우가 많아지고 있다. 특히 차량 번호판 감지 등과 같은 객체 인식 분야의 경우, 고화질의 이미지로 인해 그만큼 인식에 필요한 계산 비용이 증가하게 되었는데 따라서 이러한 계산 비용을 효율적으로 줄이기 위한 기법이 요구되고 있다. 또한 기존의 차량 번호판 감지의 도메인과는 다르게 도로 상에서의 실시간 차량 번호판 감지의 필요성이 대두되고 있기에 본 논문에서는 도로 상에서의 실시간 번호판 감지 시스템을 위한 차량 번호판 주변정보 기반의 효율적인 윈도우 슬라이딩(window sliding) 방법을 제안한다. 본 논문의 시스템은 총 3단계로, (1) SVM(Supported Vector Machine) 을 통한 차량 번호판 주위 정보에 대한 학습, (2) 도로 상의 번호판 위치 확률 모델링을 통한 탐색 공간의 감소, (3) $context_{plate}$분류기를 통한 OCS(operator context scanning)의 수행이다. 이와 같은 $context_{plate}$분류기와 OCS를 통해 번호판 검출을 위한 윈도우 슬라이딩의 수가 크게 줄었음을 알 수 있었으며, 또한 번호판의 정보를 건너뛰지 않고, 신뢰성 있게 접근함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.11a
• /
• pp.1068-1071
• /
• 2017

카 하이어링 서비스는 개개인간의 차를 공유할 수 있는 환경을 제공해주는 서비스 플랫폼이다. 카 하이어링 서비스에서는 일반적으로 웹 서버를 구축하여 자차의 대여를 원하는 개인이 해당 차량의 지역 정보, 등록 정보 등을 기입 저장한다. 이후 웹 서버를 통해 일련의 인증과정을 거친 사용자가 해당 지역에 등록되어 있는 차량의 이용을 원할 때, 서버로 본인의 유저 정보를 송신하여 차량을 대여할 수 있도록 서비스를 운영한다. 우리는 본 연구에서 비콘 기술과 영상처리를 통한 PSNR 검출을 사용하여 개인 간의 차량 대여에서 발생하는 보안성과 신뢰성 문제를 보완 향상시켜 카 하이어링 서비스를 활성화 할 수 있는 기반을 구축하고자 한다. 이를 위해 웹 서비스 구현, 인증된 사용자만이 차량을 이용할 수 있는 인증키 생성 및 암호화 알고리즘, 라즈베리파이를 비콘 스캐너로 활용한 인증키 검증 절차, 카메라 영상처리를 이용한 차량 동작 감지 방법의 구현으로 보안성을 강화한 시스템을 구축하였다.