• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.21 no.3
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• pp.19-25
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• 2013

Recently, more accurate database information of facilities is being required, with the increase in importance of urban road facility management. Therefore, this study proposed how to automatically detect particular traffic signs necessary for efficient construction of road facility DB. For this study, central locations of facilities were searched, after recognition and automatic detection of particular traffic signs through an image. Then, coordinate values of traffic signs calculated in the study were compared with real coordinate values, in order to evaluate the accuracy of traffic sign locations which were finally detected. Computer vision technology was used in recognizing and detecting traffic signs through OPEN CV-based coding, and photogrammetry was used in calculating accurate locations of detected traffic signs. For the experiment, circular road signal(No Parking) and triangular road signal(Crosswalk) were chosen out of various kinds of road signals. The research result showed that the circular road signal had a nearly 50cm error value, and the triangular road signal had a nearly 60cm error value, when comparing the calculated coordinates with the real coordinates. Though this result is not satisfactory, it is considered that there would be no problem to find locations of traffic signs.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.12B
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• pp.1574-1585
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• 2011

This paper proposes a real-time algorithm for speed limit sign recognition for advanced safety vehicle system. The proposed algorithm uses Block-DCT in extracting features from a given ROI(Region Of Interest) instead of using entire pixel values as in previous works. The proposed algorithm chooses parts of the DCT coefficients according to the proposed discriminant factor, uses correlation coefficients and variances among ROIs from training samples to reduce amount of arithmetic operations without performance degradation in classification process. The algorithm recognizes the speed limit signs using the information obtained during training process by calculating LDA and Mahalanobis Distance. To increase the hit rate of recognition, it uses accumulated classification results computed for a sequence of frames. Experimental results show that the hit rate of recognition for sequential frames reaches up to 100 %. When compared with previous works, numbers of multiply and add operations are reduced by 69.3 % and 67.9 %, respectively. Start after striking space key 2 times.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 1999.06a
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• pp.277-280
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• 1999

신호단어는 잠재적 위험을 빠르게 알리는 데에 주로 사용하는데, 위험, 경고, 주의, 지시등의 용어가 여기에 해당된다. 각각의 단어는 위험의 성질, 따르지 않았을 때의 결과, 또 필요로 되는 행위를 포함하고 있다. 이러한 이유 때문에 이미 교통안전분야에 도로표지판의 정보전달이나, 자동차 번호판의 개선에 대하여 연구를 계속하여 오고 있으나, 산업안전분야에의 적용은 아직 미흡한 수준에 머물러 있다. (중략)

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.205-208
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• 2012

지하철 실내의 표지판은 다양한 정보들을 포함하고 있다. 그 중에서 시설물의 형상을 단순화하여 나타낸 픽토그램 사인은 국제적으로 표준화 되어 있어 검출이 용이하다고 볼 수 있다. 일반적으로 객체를 인식하는 방법은 후보영역을 설정하는 검출단계와 후보영역을 인식하는 단계로 나뉘어 진다. 본 논문에서는 후보영역 검출단계에서 단일 값을 가지는 이진화로 픽토그램 영역이 분리가 잘 안되는 문제점을 해결하기 위하여 적응적 이진화를 사용하였고 인식을 위한 특징추출로 HOG서술자를 사용하고 학습과 인식에는 SVM을 사용하였다. 실험 결과를 통하여 HOG서술자로 픽토그램 사인을 인식하는 것이 적합한 것인지 확인한다.

• Convergence Security Journal
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• v.12 no.6
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• pp.31-37
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• 2012

Today, the core technology of an automobile is becoming to IT-based convergence system technology. To cope with many kinds of situations and provide the convenience for drivers, various IT technologies are being integrated into automobile system. In this paper, we propose an convergence system, which is called Augmented Driving System (ADS), to provide high safety and convenience of drivers based on image information processing. From imaging sensor, the image data is acquisited and processed to give distance from the front car, lane, and traffic sign panel by the proposed methods. Also, a converged interface technology with camera for gesture recognition and microphone for speech recognition is provided. Based on this kind of system technology, car accident will be decreased although drivers could not recognize the dangerous situations, since the system can recognize situation or user context to give attention to the front view. Through the experiments, the proposed methods achieved over 90% of recognition in terms of traffic sign detection, lane detection, and distance measure from the front car.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.668-671
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• 2000

본 논문은 노변과 차량간의 RF통신을 이용하여 차량의 속도를 제어하는 시스템이다. 본 시스템에서 노변의 RF송수신기는 운전자에게 도로의 제한속도를 포함하여 사고의 발생, 도로의 결빙과 같은 교통정보를 제공한다. 이때 차량의 속도가 제한속도 이상일 경우에는 차량 내 제어장치가 작동하여 차량의 속도를 제한속도 이하가 되도록 한다. 현재 도로를 주행중인 운전자는 제한속도표지판을 보아야 그 도로의 제한속도를 인식할 수 있다. 그러므로 자칫 제한속도표지판을 인식하지 못하고 지나치는 경우에 운전자는 무의식중에 과속운전을 할 수도 있다. 과속운전으로 인한 문제점은 우리나라에서 일어나는 교통사고의 상당부분을 차지할 정도로 크다. 따라서 본 개발 시스템은 운전자가 과속운전을 할 수 없도록 과속운전시 2∼3차례 경고방송을 하고 그래도 운전자가 속도를 줄이지 않을 경우 자동으로 차량의 속도를 제한속도이하가 되도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.317-318
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• 2022

최근 인공지능 기술이 발전함에 따라 자율주행, 첨단 운전자 지원 시스템과 같은 기술들이 개발되고 있다. 이런 기술들은 교통사고를 예방하여 사망률 등을 감소시키고, 운전자의 편의성을 향상시킨다. 본 논문에서는 자율주행과 첨단 운전자 지원 시스템에서 사용할 수 있는 기술들을 개발하고, 이를 RC카에 적용하여 구현하였고, 인공트랙에서 실험하여 평가하였다. 딥러닝 기반 실시간 객체 인식 및 Opencv 를 이용한 차선 인식기술을 통해 차선을 인식하여 이탈하지 않고 주행하며 표지판 등 객체를 인식하여 상황에 따른 대응으로 모터를 제어하는 기술을 개발하고 인공트랙을 자율주행하는 RC카를 구현하고 실험하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.199-200
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• 2021

최근 어린이 보호구역 내에서의 운전자의 부주의로 사망 혹은 상해 사고를 일으킨 가해자를 가중 처벌하는 내용의 '민식이법'이 발의됨에 따라 많은 운전자들이 보호구역을 주행할 때 많은 부담감을 느끼며, 이에 대한 운전자의 부담감과 사고 피해를 최소화할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 OpenCV 영상인식기술과 OCR 문자인식기술인 Tesseract를 이용해 노약자 보호구역 표지판을 인식하여 법정 제한속도를 준수하며 갑작스러운 장애물 등장 시 급정거하여 사고피해를 최소화하고, 또한, 사용자에게 알람 메시지를 전송하는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.491-493
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• 2011

Traffic sign detection is the domain of automatic driver assistant systems. There are literatures for traffic sign detection using color information, however, color-based method contains ill-posed condition and to extract the region of interest is difficult. In our work, we propose a method for traffic sign detection using k-means clustering method, back-propagation neural network, and projection histogram features that yields the robustness for ill-posed condition. Using the color information of traffic signs enables k-means algorithm to cluster the region of interest for the detection efficiently. In each step of clustering, a cluster is verified by the neural network so that the cluster exactly represents the location of a traffic sign. Proposed method is practical, and yields robustness for the unexpected region of interest or for multiple detections.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1123-1126
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• 2017

최근 성인들 중에서도 취미로 가지고 노는 장난감 즉 '키덜트 장난감'의 관심도가 증가하는 추세이다. 그 중에서도 높은 매출 상승세를 보이는 RC카와 VR은 지속적으로 시장규모를 성장시키기 위해서 추가적인 콘텐츠가 필요하다고 판단된다. 그러므로 본 프로젝트는 두 아이템을 융합하여 차별적 콘텐츠가 있는 RC카 개발을 목표로 한다. VR기기 영상을 보면서 컨트롤러로 RC카를 조종하는 구성이며, 특징적인 콘텐츠로는 OpenCV 컴퓨터비전 알고리즘을 활용하여, 트랙내의 차선, 표지판 등을 인식하고 안전주행 점수를 평가하는 Score모드가 있다. 결론적으로 RC카와 VR을 동시 활용하는 것이 특징인 본 프로젝트는 높은 H/W 독립성, 확장성을 가지며, S/W적으로는 혼합현실적 요소를 체험할 수 있다. 나아가 사회적인 의미로 여러 세대가 함께하는 유익한 놀이 콘텐츠의 활성화를 기대할 수 있다.