• 전기전자학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.241-250
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• 2016

AVM(Around View Monitor)시스템은 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)의 한 종류로 운전자가 차량 주변을 한눈에 파악할 수 있게 도와주는 차량 시스템이다. AVM 시스템은 네 개의 카메라에서 입력받은 데이터를 실시간 처리하기 때문에 요구되는 메모리 대역폭이 크다. 특히 입력 영상의 해상도 증가에 따라 메모리 대역폭 수치가 크게 증가하기 때문에, 필요한 메모리 대역폭에 맞는 하드웨어 구조 설계가 필요하다. 본 논문은 설계에 기틀이 될 AVM 시스템 하드웨어 모델 네 종류를 제시한다. 각 모델은 입력 영상으로부터 유효 데이터를 추출하는 모듈의 유무, 영상처리를 위한 LUT 생성 모듈 유무로 결정된다. 논문에서는 모델 별로 상이한 필요 메모리 대역폭과 하드웨어 자원 사용량이 제시된다. 이를 토대로 설계자의 요구 사항에 맞는 모델을 선택하고 구현할 수 있다. 제시한 하드웨어 모델의 검증을 위해 VGA, FHD급 AVM 시스템을 구현하였다. 구현에는 XC7Z045 FPGA, DDR3가 이용되었으며, 30FPS로 동작한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.2645-2652
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• 2013

자동차를 위한 전방향(omni-directional) 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비전 시스템에서 카메라가 장착되어 사용되고 있다. AVM(Around View Monitoring) 시스템에서 그리드 패턴의 코너를 검출하기 위해서는 광각 카메라에서 획득한 비선형적인 방사 왜곡을 가진 영상의 왜곡 보정 작업을 수행한 후 왜곡이 보정된 영상 내부의 그리드 패턴 각 코너들을 자동으로 검출하여야 한다. 기존 AVM 시스템에 사용되는 직선과 코너 검출 방법에는 Sub-Pixel, 허프 변환 등이 있으나, Sub-Pixel 방법은 자동검출이 어렵고, 허프변환은 정확도에 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 왜곡 보정 영상을 입력 영상으로 받아 그리드 패턴의 코너를 자동으로 정확하게 검출하는 방법을 설계하고 구현하여 성능을 평가함으로써 AVM 시스템에서 코너를 검출하는 부분에 적용시킬 수 있음을 보였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.662-663
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• 2015

Despite the improvement of productivity and cost, the operating of such equipments yet has been recognized as a 3D business which is a low wage and poor working environment business field. Accordingly, the number of such operators has been decreasing by time. Especially, construction equipment demands higher controlling skills and occasionally involved in critical accidents. Therefore, this study aims to suggest a conceptual design for an construction equipment Around View Monitoring system that visually assists the operator for more efficient operating. It is expected that the application of such technology for a construction equipment highly improves the productivity and work quality, moreover, prevents disastrous accidents that occur to labors.

• 국제학술발표논문집
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• The 7th International Conference on Construction Engineering and Project Management Summit Forum on Sustainable Construction and Management
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• pp.124-132
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• 2017

This paper describes the Around View Monitoring (AVM) system for hydraulic excavators that prevents the safety accidents caused by blind spots and increases the operational efficiency. To verify the developed system, experiments were conducted with its prototype. The experimental results demonstrate its applicability in the field with the following values: 7m of a visual range, 15fps of image refresh rate, 300ms of working information data reception rate, and 300ms of surface condition data reception rate.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.485-488
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• 2013

최근 자동차 산업의 활성화로 인해 교통사고 급증이 사회 문제화 되면서 사고를 미연에 방지할 수 있는 운전자 보조 시스템 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적으로 자동차 사고 원인의 70% 이상이 운전자 과실에 의해서 발생되고 전체 추돌사고의 75%가 시속 29km 이하의 속도에서 발생한다. 이를 예방하기 위해서 운전자의 인지 판단을 보조하는 시스템의 개발이 많이 이루어지고 있는데, 예를 들어 자동 주차 시스템, AVM(Around View Monitoring) 시스템 등이 있다. 본 논문에서는 AVM 시스템 중 원근 왜곡을 보정하는 단계에서 직선 및 교점을 검출할 때, NMS(Non-Maximum Suppression)를 적용한 허프 변환 방법을 사용할 것이다. 또한 기존의 Sub-Pixel을 이용한 직선 및 교점 검출 방법과 NMS을 적용한 허프 변환 방법을 사용한 직선 및 교점을 검출하는 방법을 비교 분석함으로써 제안하는 NMS를 적용한 허프변환을 이용한 직선 및 교점을 검출하는 방법을 사용하여 보다 효율적인 AVM 시스템의 구현 가능성을 검증한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.499-503
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• 2013

자동차를 위한 전방향(omni-directional) 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비전 시스템에서 카메라가 장착되어 사용되고 있다. AVM(Around View Monitoring) 시스템에서 그리드 패턴의 코너를 검출하기 위해서는 먼저, 광각 카메라에서 획득한 비선형적인 방사 왜곡을 가진 영상의 왜곡 보정 작업을 수행하여야 한다. 이후에 왜곡이 보정된 영상 내부의 그리드 패턴 각 코너들을 자동으로 검출하기 위해서 Sub-Pixel, 허프 변환 등의 여러 가지 방법이 있으며 현재 출시된 AVM 시스템에 직선이나 교점 및 코너 검출을 위해 사용되고 있다. 본 논문에서는 왜곡 보정 영상을 입력 영상으로 받아 그리드 패턴의 코너를 자동으로 검출하는 프로그램을 설계한다. 제안하는 코너 검출 방법을 직접 구현하여 성능을 평가함으로써 AVM 시스템에서 코너를 검출하는 부분에 적용시킬 수 있음을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.465-468
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• 2014

시중에 운전자의 편의성을 높여주기 위해 Around-View라는 카메라를 이용한 영상처리 장치가 판매되고 있다. 이 시스템은 운전자들이 운전 중 이거나 차량 주차 시 운전자의 미숙한 조작 또는 운전자의 시야 확보가 불가능하여 발생하는 사고에 대해 사전에 미리 방지하고자 나온 시스템이다. 그런데, 편리한 운전을 위해 나온 시스템이 복잡한 설치 과정, 고가의 설치비용의 문제로 인하여 운전자들에게 널리 보급되지 못하고 있다. 첫째 고가의 장비, 둘째 어려운 개발 환경, 셋째 불편한 설치과정 등의 문제점으로 인하여 운전자들은 이 시스템을 접할 기회가 힘들고 개발자들은 이 시스템을 개발할 엄두를 못 내고 있는 상황이다. 이 중 한 가지 문제점이라도 해결이 된다면 사용자들은 조금 더 저렴한 비용으로 이 시스템을 접할 수 있을 거라고 생각된다. 본 논문에서 제안하고자 하는 AVM(Around-View Monitoring) 시스템은 앞서 말한 세 가지의 문제점 중 고가의 장비, 불편한 설치 과정 이 두 가지 문제를 최소화 시킨 시스템이다. 저렴한 USB 장치와 후방카메라를 이용하여 구매 비용이 많이 발생하는 문제를 해결 하였다. 그리고 불편한 설치과정을 고려하여 최대한 설치가 용이하도록 개발 하였다. 이 시스템으로 인하여 소비자들의 가격 부담을 줄여주려고 한다.

• 자동차안전학회지
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• 제12권2호
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• pp.33-39
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• 2020

This paper presents an Around View Monitoring (AVM) stop-line detection based longitudinal position correction algorithm for automated driving on urban roads. Poor positioning accuracy of low-cost GPS has many problems for precise path tracking. Therefore, this study aims to improve the longitudinal positioning accuracy of low-cost GPS. The algorithm has three main processes. The first process is a stop-line detection. In this process, the stop-line is detected using Hough Transform from the AVM camera. The second process is a map matching. In the map matching process, to find the corrected vehicle position, the detected line is matched to the stop-line of the HD map using the Iterative Closest Point (ICP) method. Third, longitudinal position of low-cost GPS is updated using a corrected vehicle position with Kalman Filter. The proposed algorithm is implemented in the Robot Operating System (ROS) environment and verified on the actual urban road driving data. Compared to low-cost GPS only, Test results show the longitudinal localization performance was improved.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.152-156
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• 2011

AVM(Around View Monitoring) 시스템은 차량 주변에 대한 영상을 운전자에게 제공함으로써 안전 운전을 도와주는 시스템이다. 측면 거울이나 실내 거울을 통해서 볼 수 없는 사각 지대는 운전자의 안전 운행에 위협이 된다. 사각지대는 특히 후진 주행, 주차, 좁은 골목길 주행, 굽은 길 회전 등에서 차량 파손 및 인사 사고의 원인이 된다. 이러한 위험을 피하기 위해 후방의 장애물을 감지하는 후방 센서나 후방 카메라 등과 같은 운전자의 시야를 개선하는 ECU들이 개발되어 사용되고 있다. 이러한 ECU들의 도움을 받더라도 차량의 전, 후, 좌, 우 사방의 상황을 동시에 볼 수 없기 때문에 사고를 피하기 위해 운전자들은 주의를 기울여 운전해야 한다. 본 논문에서는 운전자의 안전 운행을 돕기 위해 차량 주변 영상을 실시간으로 제공하는 4SM 시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 제안하는 4SM 시스템은 차량의 전, 후, 좌, 우에 장착된 4대의 카메라로부터 입력된 영상을 통합하여 Bird's Eye View 영상을 운전자가 한 눈에 차량 주변 상황을 인식할 수 있도록 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.511-514
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• 2014

주차나 후진 시에 도움을 주기 위한 후방 카메라는 after-market을 통하여 많이 보급되어 있으나 좌우 측방과 전방의 차량 경계를 확인할 수 없어 많은 불편함이 있다. 차량의 주변을 한 눈에 감시할 수 있는 어라운드뷰 시스템은 자동차 벤더들에 의해 장착되고 있으나 이에 대한 체계적인 연구는 부족한 실정이다. 일본 닛산 자동차의 인피니티 차량에 적용된 AVM이 이에 적합한 제품이지만 아날로그 케이블을 사용하여 부가적인 케이블링 작업과 EMI에 대한 간섭에 따른 화질저하의 단점을 가진다. 본 논문에서 구현된 MOST150 네트워크 기반 어라운드뷰 시스템은 광 네트워크이므로 EMI/EMC 문제가 없으며 배선이 간단하다는 장점이 있으며, MOST150 네트워크가 구축된 환경에서는 plug-and-play 형태로 쉽게 장착할 수 있는 장점이 있다.