• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.671-674
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• 2018

In this study, we implement a YOLO driving assistance system using a model car. The YOLO is an object detection and recognition algorithm using deep running which is becoming an issue recently. The system alerts the lane departure by applying the image processing technology to the image acquired through the camera, recognizes the objects using the YOLO, and performs various functions according to the type of the object and the distance between the vehicle. the YOLO, which is superior to the existing object detection and recognition algorithm, improves the performance of the driving assist system without additional equipment. The driving assist system using the YOLO will ensure the safety of the driver with low cost.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.31 no.3
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• pp.233-241
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• 2014

This paper contributes to development of a new method for detecting rear-side vehicles and estimating the positions for blind spot region or providing the lane change information by using vision systems. Because the real image acquired during car driving has a lot of information including the target vehicle and background image as well as the noises such as lighting and shading, it is hard to extract only the target vehicle against the background image with satisfied robustness. In this paper, the target vehicle has been detected by repetitive image processing such as sobel and morphological operations and a Kalman filter has been also designed to cancel the background image and prevent the misreading of the target image. The proposed method can get faster image processing and more robustness rather than the previous researches. Various experiments were performed on the highway driving situations to evaluate the performance of the proposed algorithm.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.299-300
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• 2024

첨단 기술의 발전과 함께 지능형 운전자 보조 시스템의 성능 및 교통 시스템 체계가 고도화됨에 따라 전반적인 교통사고 발생 건수는 줄어드는 추세지만 대한민국의 교통사고 발생 빈도는 아직 OECD 평균 대비 높은 실정이다. 특히, 2020년 경제 협력 개발 기구(OECD) 통계에 따르면 대한민국의 인구 10만 명당 교통사고 사망자 수는 회원국 36개 중 29위로 매우 높은 축에 속한다. 따라서, 본 논문에서는 교통사고 발생률을 낮추는 데 도움을 줄 수 있는 주행 이상 패턴 감지 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 실시간 영상 분석을 통해 신호등 및 차선을 인식함과 동시 차량 내부 진단 데이터에 대한 시계열 분석을 기반으로 운전자의 운전 패턴을 분석한 후 평소와 다른 이상 징후를 발견하면 운전자에게 경고 알림을 제공하여 위험한 상황을 회피할 수 있도록 지원한다.

• Journal of IKEEE
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• v.22 no.1
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• pp.143-148
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• 2018

In this paper, a novel turn signal indication scheme is proposed and implemented to handle the turn signal of a vehicle automatically. By adopting accelerometer for the motion recognition of vehicle's momentum, the proposed way could control and manage turn signals according to the moving direction of a car when a driver forgot handling turn signal lever. The designed control system is plugged into the motorbike and tested to demonstrate improved driver's safety suitable for ADAS.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.287-288
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• 2018

본 과제는 자율주행의 이론적 개념을 이해하고 다양한 기술적 내용을 구현해 보기 위한 프로토타입형의 과제이다. 전방의 감지기를 통해 장애물을 감지, 예기치 못한 상황에서의 긴급정지도 가능하게 하였고 차선검출을 위한 openCV를 적용하여 영상처리를 하였다. 이를 통하여 차량의 회로 설계와 방향을 제어하고 차량의 속도, 정지능력을 구현하였다. 향후, 영상처리를 통한 신경망 학습 및 고성능 감지기를 적용하여 사실성 있는 운송 장치를 개발하고자 한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.30 no.4
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• pp.102-109
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• 2015

자동차 분야에서 운전자의 안전 및 안전한 운전을 위해 비전 시스템에 기반한 Advanced Driver Assistant System(ADAS)을 개발하고 있고 비전 시스템을 이용한 물체인식 기술을 이용해서 차선인식, 보행자인식, 차량인식 등 통해 차량위치 및 추돌위험 등을 감지하기 위해 자동차 수준에서 필요로 하는 물체인식 기술 요구조건은 날로 증가하고 있다. 이를 지원하기 위한 Vehicle Vision Processor 또한 발전을 해오고 있고 초기에 50GOPS의 연산능력에서 약 400GOPS에 가까운 연산능력으로 720p 이미지 크기에 대해서 30fps Frame Rate로 처리할 수 있는 등 지금까지의 vehicle vision system을 위한 vision 연산기능이 강화된 vision processor 동향에 대해서 살펴보겠다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.681-683
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• 2009

기존 첨단안전차량의 개발시 실제 자동차를 활용하여 주행제어시스템을 개발을 하고 있다. 본 논문에서는 임베디드지능형자동차를 활용하여 자율주행제어시스템을 설계하고 테스트하여 개발에 소모되는 에너지와 비용을 절약할 수 있는 방식을 제안 한다. 본 논문에서 설계한 제어시스템은 임베디드 지능형 자동차에 설치되어 실제 도로와 유사한 환경으로 구축된 테스트베드에서 영상을 통해 감지한 차선정보와 적외선 거리 센서를 통한 장애물 정보를 통합하여 주변 상황을 판단, 적절한 주행 시나리오를 선택하는가를 테스트 하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.41 no.5
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• pp.574-580
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• 2016

In this paper, we will introduce the system that can control multiple vehicles on the road through Single Board Computers and V2I (Vehicle-To-Infrastructure). Also, we will propose the group evasive maneuver decision algorithm, which plays a critical role in deciding whether the vehicles in the system have to conduct evasive maneuvers to avoid obstacles on the road. In order to test this system, we have utilized Wi-Fi and TCP/IP for establishing the communication between multiple vehicles and the relay server, and observed their driving states on the road with obstacles. During the experiments, we have discovered that our original decision algorithm possesses high failure rate when there is frequency interference in ISM (Industrial Scientific Medical) band. In order to reduce this failure rate, we have implemented the data transition detector. This paper will focus on how the use of data transition detector can affect the reliability of the system under the frequency interference of ISM band. If this technology is improved and applied in the field, we will effectively deal with such dangerous situations as multiple collision accidents through vehicle-to-vehicle communication or vehicle-to-infrastructure communication. Furthermore, this can be applied to the autonomous driving technologies. This can be used as the reference data for the development of the similar system.

• Journal of Practical Engineering Education
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• v.14 no.3
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• pp.593-600
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• 2022

Various sensors such as lidar, radar, and camera are fused and used in autonomous vehicles. Rider and radar sensors are difficult to popularize because they are expensive equipment. In order to popularize autonomous vehicles, research that can replace expensive equipment is continuously being conducted. In this paper, we use a single camera that is inexpensive and can be easily mounted. We propose a method for detecting the wheels and adjacent lanes of a front-side vehicle of a driving vehicle and estimating distances. Our proposed method detects lanes and wheels from frame images after frame extraction via input images. In addition, the distance is measured and compared with the actual distance measured in the actual road environment. The distance could be calculated relatively accurately within the error range of ± 3 cm. Through this, it is expected that the camera can be used as an alternative means when the cost of autonomous vehicles is reduced or when the lidar or radar sensor fails.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.830-833
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• 2016

자동차 번호판 인식은 대중적인 감시 기술 중의 한 종류로서, 주어진 비디오나 영상 내 광학문자 인식을 수반한다. 고속도로나 국도 상에 과속 단속 시스템, 재형 건물이나 유통센서 및 주차장 등에서 주차 정산 시스템, 고속도로 톨 게이트에서 hi-pass 에러 및 불법 도주 차량 잔속 시스템, 전국 주요 도로 불법 주 정차 단속 시스템, 공공기관, 기업 출퇴근 시간 확인 및 외부 차양 안내 시스템 등의 지능형 교통 시스템(ITS)이나 국도 상에 범위 차량 검거 시스템, 사건 발생 시 주요 도로상에 설치된 CCTV를 통해 용의 차량 이동 추적 시스템, 이동식 범죄 차량 조회, 버스에 탑재된 버스 전용차선 위반 단속들의 지능형 방범 시스템 등에 활용하고 있다. 번호판 인식은 자동차 번호판 국부화, 번호판의 크기, 차원, 명암대비, 밝기를 조정하는 정규화, 개별문자를 얻어내는 문자 분할, 문자를 인식하는 광학 문자 인식, 번호판의 형태, 크기, 위치 들이 연도별, 지역별로 차이가 있는 번호판들의 데이터베이스를 비교하여 구문 분석을 하는 절차를 거친다. 본 논문에서는 EmguCV를 이용하여 구현한 번호판 감지를 수행하여 위치를 찾아내고, 오픈 소스 광학 문자 인식 엔진으로 잘 알려져 있는 테서렉트 OCR을 이용하여 번호판의 문자를 인식하는 자동 인식 프로그램을 구현하고 기술하였다.