• Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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• 2008.05a
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• pp.17-20
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• 2008

본 논문에서는 After-market에서 자동차 헤드라이트 상 하향 빔 전환 시스템으로 주로 사용하고 있는 solenoid 방식의 여러 문제점을 개선하기 위하여 차량용 릴레이를 이용한 HID램프의 헤드라이트 상 하향 전환 컨트롤 방식를 제안하였다. 특히, 차종에 따라 달라지는 상 하향 빔 전환 입력신호에 대하여 릴레이가 일정하게 상 하향 동작을 할 수 있는 signal selector회로를 구성하고, 두 개의 램프를 relay로 전환하는 방식을 채택함으로서 그 동안 자동차 하우징 구조상 기존 H4 타입에만 국한되어 오던 차량용 HID램프의 헤드라이트 상 하향 빔 전환 시스템을 H1, H3, H7, H11, 9004, 9006, 9007 등 다른 베이스타입의 벌브에도 적용이 가능하도록 하여 우수한 범용성을 갖도록 하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.10
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• pp.1243-1251
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• 2011

This paper proposes a new vehicle model recognition using scale invariant feature transform to car's headlights image. Proposed vehicle model recognition raises the accuracy using "homogeneity" calculated from the distribution of features. In the experiment with 400 test images taken from 54 different vehicles, proposed method has 90% recognition rate and 16.45 homogeneity.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.23 no.1
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• pp.87-96
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• 2018

In this paper, we propose a method to determine whether there is a defect by using the similarity between ROIs (Region of Interest) of the standard image and ROIs of the image which is corrected in position and rotation after capturing the vehicle headlight. The degree of similarity is determined by the template matching based on the histogram of image, which is a some modification of the method provided by OpenCV where template matching is performed on the raw image not the histogram. The proposed method is compared with the basic method of OpenCV for performance analysis. As a result of the analysis, it was found that the proposed method showed better performance than the OpenCV method, showing the accuracy close to 100%.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.18 no.6
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• pp.14-21
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• 2004

This automotive headlight control system is newly proposed that, under my slope degree of the driving mad(flat up-hill, and down-hill) at night driving, the reflecting mirror of the headlight can be automatically controlled for safe driving. At first whether or not any vehicle is driven near is checked by photo sensor. Secondly, using the slope degree of the automotive feedbacked from the tilt sensor, the servo motor with the headlight is controlled to be turned right or down to the suitable angle. The servo motor is appropriately controlled according to road conditions. The proposed headlight control system is designed on the basis of the tested illumination intensity obtained according to any slope degree of roads. Finally, it is confirmed that the test model works very well in the given road conditions and environments.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.305-306
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• 2015

과속차량 단속카메라에 촬영된 차량 전면 영상은 차량번호를 인식하여 과속차량에 과금하는 용도로 사용되나 범죄 용의자 차량을 추적하기 위한 용도로도 사용되어진다. 본 연구에서는 국소특징점의 정합을 이용하여 차량 모델을 찾는 방법을 넘어서 실시간으로 차량 모델을 찾기 위한 알고리즘을 제안한다. 입력된 영상에 대하여 차량의 모델을 특징지을 수 있는 헤드라이트를 포함한 차량의 그릴 영역을 관심영역으로 제한하고 관심영역에서 추출된 특징점들을 모델 특징벡터 데이터베이스의 자료와 비교하는 방법 을 사용하였다. 입력 영상의 크기 변화와 조명 변화에 강인한 SURF 국소특징점을 이용한 매칭 방법은 차량 모델을 찾는데 적합하나 선형적으로 탐색하는데 시간이 오래걸린다. 따라서 블러를 사용하여 차량 이미지에서 추출되는 특징점들의 수를 매칭이 가능한 수준으로 낮추는 방법으로 모델 자료로부터 탐색에 필요한 시간을 단축시켰다. 또한 모델 자료를 구조화하여 탐색시간을 줄이는 방법들을 비교하여 LSH 를 사용한 결과 차량 모델을 탐색하는데 필요한 시간이 단축됨을 보였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.22 no.2
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• pp.61-70
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• 2017

In This Paper, the Classification Speed of Vehicle Headlight Modules is Improved by a CPU-based Parallel Processing Using OpenMP. Also, a Classification Method of Headlight Modules which Extracts their Features after Revising their Alignment is Proposed. To Analyze the Performance of the Proposed Method, the Discrimination Accuracy and the Processing Speed were Compared with the Method Using Gray Image and the Method Using Line Detection. As the Results of the Analysis, in the Discrimination Accuracy, the Proposed Method and the Line Detection Method Showed good Performance, but the Proposed Method Showed Better Performance than the Line Detection Method by the Processing Speed. Also, the Gray-based Method was the Best in Processing Speed, but the Proposed Method is Better than the Gray-based Method in the Discrimination Accuracy.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.562-564
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• 2003

지능형 교통 시스템(intelligent traffic system)의 필요성은 컴퓨터비전기술의 발전에 따라 성장해오고 있다. 지능형 교통 시스템의 바람직한 방법들 중 하나는 비전처리를 통하여 자동차의 수를 계수하는 것이다. 차량이 포함된 도로 이미지들은 디지털 카메라에 의하여 촬영된다. 우선적으로 이미지에서 도로의 중앙선 오른쪽부분은 제외한다. 단순히 개개의 차량을 분리해 나는 것은 겹치는 문제, 그림자, 조명과 같은 많은 문제점을 가지고 있다. 차량계수를 목적으로 이미지를 세밀히 조사하다가 보니 낮에는 차량의 앞 범퍼 끝의 그림자로 밤에는 헤드라이트 불빛으로 차량을 식별할 수 있다는 것을 알 수 있었다. 이 논문에서는 그림자분석을 통한 차량계수를 다루었다. 이 특징을 사용하여 차량을 계수하여 만족할만한 정확성을 성취하는 것이 이 논문의 목표이다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.159-173
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• 1999

본 논문은 교차로에 설치된 영상검지기로부터 들어온 교통정보 중 공간교통정보에 해당하는 차량 대기길이를 측정을 하는 방법으로 각 차선(lane)별 검지영역에 대하여 웨이브렛 변형(Wavelet Transforms)을 하여 차량을 검지하고, 검지영역 내에서 차량의 대기길이를 측정하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법으로는 차량 윤곽선 추출(edge detection)을 이용한 대기길이 측정 방법이나 배경(background)정보를 사전에 입수한 후 임계값 이상의 변화가 있을 때 차량을 검지하여 대기길이를 측정하는 방법 등이 연구되어 왔으나 이러한 방법들은 영상의 노이즈에 대하여 크게 영향을 받는다는 문제점이 있다. 그러나 본 알고리즘은 영상의 노이즈에 대하여 크게 영향을 받지 않을 뿐만 아니라 시간대 변화에 따른 도로의 명암값(intensity or gray level)을 추정할 필요가 없다는 특징이 있다. 특히, 야간 영상인 경우 차량 헤드라이트로 인한 검지오류도 감소할 수가 있다. 본 논문에서 실험은 주간, 야간 각각 1개 차선의 80개 표본크기로 실험을 하였으며, 대기길이는 정지 대기길이(standing queue length)와 이동 대기길이(moving queue length)로 나누어 측정을 하였다. 그 결과 주간, 야간의 경우 정지 대기길이는 2.14%, 2.24%, 이동 대기길이는 2.59%, 2.74%의 오차율로 측정이 되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.329-332
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• 2015

야간에 자동차를 운행할 때 검정색 차량 같은 어두운 색상의 자동차는 운전자가 인지를 못하는 경우가 많고 안개가 짙게 낀 상황도 운전자의 시야가 좁아져 교통사고율이 급격하게 증가한다. 도로교통공단의 자료에 의하면 최근 5년(2009~2013) 동안 가해자의 안전거리 미확보로 인한 교통사고는 매년 감소하는 것으로 나타나지만, 안전운전 의무 불이행 다음으로 두 번째로 높은 사고 건수를 기록하고 있다. 이는 아직도 운전자의 시인성 저하에 대한 방안이 부족하기 때문이다. 시인성 저하를 위한 대책으로 BMW, AUDI, Benz 회사에서 적외선 카메라를 이용한 나이트 비젼이 있으나 거리감지기능이 없어 디스플레이를 계속 주시하면서 운행하여야 하므로 시야가 좁아져 다른 위험이 발생할 수 있다. 현재 시중에 제공되고 있는 적외선 나이트 비젼 카메라를 이용하였을 때 일반 시야보다 약 4배 정도의 거리를 인식할 수 있었고, 이러한 나이트 비젼의 장점을 활용하여 전면 차량과의 안전거리를 확보하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 제시하는 시스템은 시인성이 떨어지는 환경을 가정하여 설계하였고 나이트 비젼 카메라를 이용해 디스플레이로 출력하여 육안으로 구분할 수 없는 물체도 인지할 수 있어 헤드라이트를 켜고 운행할 때보다 안전한 운행을 할 수 있을 것으로 보인다. 하지만 디스플레이를 지속적으로 주시하며 운행할 경우 거리 감각이 떨어져 근접해 오는 물체와의 충돌 사고를 막기 힘들 것으로 보인다. 따라서 이러한 단점을 보안하기 위해 영상 데이터를 활용하여 앞 차량의 유무를 파악하고 차량이 있을 때 안전거리를 디스플레이에 표시함으로 앞 차량과의 거리를 유지하여 사고를 예방하여 안전 운행이 가능하도록 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.797-800
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• 2003

In the current study, the authors propose a method for extracting license plate regions by means of a neural network trained to output the plates center of gravity. The method is shown to be effective. Since the learning pattern presentation positions are defined by random numbers, a different pattern is submitted to the neural network for learning each time, which enables it to form a neural network with high universality of coverage. The article discusses issues of the optimal learning surface for a license plate revered by the learning pattern, the effort of suppression learning of the number and headlight sections, as well as the effect of learning pattern enlargement/reduction and of concentration value conversion. Results of evaluation tests based on pictures of 595 vehicles taken at an underground parking garage demonstrated detection rates of 98.5%.