• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.205-209
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• 2008

최근 하드웨어의 발달로 영상처리를 사용한 운전자 보조 기능의 차선인식 시스템이 상용화 되고 있다. 하지만 고속도로 주행과 같은 차선이 확실하고 곡률이 완만한 비교적 이상적인 상황에서의 차선인식을 전제로 만들어진 시스템이 많아 시내도로와 같이 상대적으로 곡률이 크고 일부 차선이 확실치 않은 장소에서는 차선인식이 힘들어 무인 자동차 제어에는 적용하기 힘들다. 본 논문은 무인차량의 자동주행을 위해 labeling과 차선예측을 통해 급격한 곡선 차로나 차선이 한쪽만 그려져 있는 경우에도 강인하게 차선인식이 가능한 시스템을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 이상적인 경우가 아닌 급격한 곡선차로가 있거나, 차선이 한쪽만 있는 실제 환경의 경우에서도 차선인식이 가능함을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.924-926
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• 2017

본 논문에서는 좁고 곡률이 큰 도로에서의 자율 주행을 위한 AVM 시스템 기반의 알고리즘을 제안한다. 기존의 전방을 주시하는 모노/스테레오 카메라를 이용한 차선 인식 방법을 이용한 자율주행 알고리즘은 모노/스테레오 카메라의 제한된 FOV (Field of View)로 인해 좁고 곡률이 큰 도로에서의 자율 주행에 한계가 있다. 제안하는 알고리즘은 AVM 시스템을 기반으로 하여 이 한계를 극복하고자 한다. AVM 시스템에서 얻은 영상을 차선의 색상 정보를 이용해 차선의 영역을 이진화 한다. 이진화 영상으로부터, 차량의 뒷바퀴 주변의 관심영역을 시작으로 재귀적 탐색법을 이용하여 좌, 우 차선을 검출한다. 검출된 좌, 우 차선의 중앙선을 차량의 경로로 삼고 조향각을 산출해 낸다. 제한하는 알고리즘을 실제 차량에 적용시킨 실험을 수행하였고, 운전면허 시험장의 코스를 차선의 이탈없이 주행 가능함을 실험적으로 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권8호
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• pp.253-259
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• 2016

차선의 인식을 위한 연구는 차량의 자율 주행 또는 교통사고의 예방을 위하여 지속적인 연구가 진행되고 있으며, 최근에는 다양한 알고리즘이 등장하여 차선 인식과 검출은 비약적으로 발전하였다. 이들 연구는 주로 비전 시스템 기반의 연구이며 인식률 또한 상당히 좋아 졌다. 그러나 야간의 도로 또는 우천 시에는 그 인식률이 아직 만족할 수준까지 도달하지는 못하였다. 본 논문은 이러한 비전 시스템 기반의 차선 인식 및 검출의 단점을 개선하여 사고 발생 후 대응을 위한 센서 융합 기술을 적용하여 차선 검출에 대한 연구를 수행하였고, 차선 검출에 대한 연구 중 곡선차선의 검출에 대한 연구를 진행하였다. 도로는 직선도로 뿐만 아니라 다양한 곡선도로까지 검출 가능해야 하며 이는 교통사고 조사 시에 활용될 수 있다. 커브의 굽은 정도를 나타내는 곡률의 임계값을 0.001~0.06로 하여 곡선자선을 산출해 낼 수 있음을 보였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권1호
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• pp.93-103
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• 1999

본 논문은 주행중의 자동차에 장착된 카메라의 입력 영상으로부터 이동창을 활용하여 차선을 인식하고 장애물을 감지하는 기법을 기술한다. 영상 정보로부터 장애물을 감지하기 위해서 차선의 위치를 빠른 시간에 추출하는 것이 매우 중요하다. 이를 위하여 한 프레임의 영상에서 차선의 입력이 예상되는 일부분만을 선정하는 기법이 일반적이다. 본 논문에서는 주행 차량의 영상 정보로부터 장애물을 감지하기 위하여, 도로의 곡률에 따라 차선의 입력 예상 위치를 측정하여 크기가 조절된 이동하는 창을 설정하여 정확한 차선의 위치를 추출하고, 나아가 주행 차선 내에 위치하는 장애물을 점출할 수 있는 기법을 제안한다. 이를 고정창을 이용하는 경우와 레이저 혹은 레이터 센서를 사용하는 경우와 비교하여, 정확도가 높음을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3710-3717
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• 1999

무인 자율 주행 시스템의 개발에는 전방의 장애물 검출 및 거리 계산이 필수적이다. 전방 장애물 검출시 입력 영상에는 검출하고자 하는 도로면 상의 물체뿐만 아니라 도로 주변에 가로수, 표지판 둥 관심 외적인 요소들이 함께 존재한다. 이러한 관심 외적인 요소들을 제거하기 위해 탐색 영역을 차선의 안쪽으로 제안시켜 계산 시간을 단축하고 관심의 대상이 되는 물체만 검출하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 관심의 대상이 되는 전방 장애물 검출을 위하여, 탐색영역을 제한하는 간단하고 효율적인 차선 검출 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 Hough 변환을 이용하여 차선으로 추측된 영역에 수평탐색 영역과 2차 곡선의 근사화를 이용하여 정확하게 직선 차선 및 곡률을 지닌 차선을 검출하게 된다. 실험 결과로부터 제안한 알고리즘이 직선의 차선 뿐만 아니라 곡률을 지닌 차선 검출을 효과적으로 수행할 수 있는 실시간 시스템에 적합하다는 것을 보여준다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제7권5호
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• pp.178-185
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• 1999

Recently, Collision Warning System is developed to improve vehicle safety. This system chiefly uses radar. But the detected vehicle from radar must be decide whether it is the vehicle in the same lane of my vehicle or not. Therefore, Vision System is needed to detect traffic lane. As a preparative step, this study presents the development of algorithm to recognize traffic lane curve direction. That is, the Neural Network that can recognize traffic lane curve direction is constructed by using the information of short distance, middle distance, and decline of traffic lane. For this procedure, the relation between used information and traffic lane curve direction must be analyzed. As the result of application to sampled 2,000 frames, the rate of success is over 90%.t text here.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.304-310
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• 2017

본 논문은 자율주행자동차가 곡선 주행 차로를 따라 주행 경로를 인지하고 경로 제어가 가능하도록 하기 위한 IPM 기반의 차선 검출기 구조에 대해 제안하고 RTL (Register Transfer Level) 기반의 회로 구현 결과에 대해 설명한다. 제안한 회로 구조는 곡률이 심한 차선에 대해 높은 정확도를 보장하기 위해 역투영 정합 영상을 Near/Far 영역으로 구분하여 허프 변환과 차선의 후보 영역 검출 연산을 적용한다. 자율주행자동차의 경우 다양한 알고리즘을 탑재해야 하므로 임베디드 시스템에서 차선 인식기의 시스템 자원 사용량을 줄이기 위해 차선 인식에 사용하는 영상 데이터 및 각종 파라미터 데이터에 대해 메모리 접근 회수를 최소화하는 방법을 제안하였다. 제안한 회로는 Xilinx Zynq XC7Z020에서 LUT 16%, FF 5.9%, BRAM 29%의 FPGA 자원 점유율을 보였으며 100MHz 클럭에서 Full-HD ($1920{\times}1080$) 영상을 초당 42장 처리 가능한 성능을 갖고 약 96% 차선 인식률을 보인다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.219-230
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• 2017

본 논문에서는 확장형 칼만필터를 적용하여 영상센서 기반 차대도로간 트래킹 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 횡방향 오프셋, 차선대비 상대경로각, 전방도로 곡률은 차선유지지원시스템의 경로추종 횡방향 제어기 구성 또는 차선이탈경보시스템의 경보 로직을 위한 중요 입력값으로 활용되는데 이를 위해 본 연구에서는 영상센서 차선인식 결과값인 이미지 상의 차선 추출점의 좌표값과 더불어 요레이트, 조향각, 차속 센서 측정값, 그리고 차량의 횡방향 운동방정식을 고려한 확장형 칼만필터를 적용하여 차대도로간 트래킹 정보를 추출한다. 제안된 차대도로간 트래킹 알고리즘의 유효성을 증명하기 위해 주행 테스트 도로 상에서 DGPS-RTK 장비를 이용하여 비교 검증하여 그 유효성을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.56-63
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• 2003

본 논문은 실제 무인주행자동차에 적용할 수 있는 비전 기반의 소형 자율이동로봇 개발에 관한 연구를 제시한다. 이전의 자율주행차량은 하드웨어 설계의 복잡성, 실장의 어려움과 많은 계산량으로 인해 PC에 대한 의존도가 높았다. 본 논문에서는 고속에서 정확한 조향 및 빠른 이동을 할 수 있고, 단일 카메라를 사용한 독립형 시스템으로 지능적 인식을 할 수 있는 소형 자율이동로봇을 제안한다. 제안된 시스템은 폭 25~30cm, 총길이 200cm로 만들어진 트랙에서 실험하였다. 실험 로봇은 직선 트랙에서 평균 32.9km/h, 곡률반경 30~40m인 곡선트랙에서 평균 22.3km/h의 속도로 주행할 수 있었다 이 시스템은 실제 무인 자동차를 쉽게 만들기 위해 사용할 수 있는 차선 인식 알고리즘을 적용한 소형 자율이동로봇 시스템에 대한 하나의 모델을 제시할 수 있었다.