• 한국도로학회논문집
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• 제10권3호
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• pp.87-96
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• 2008

차량의 바퀴궤적의 횡방항 변동을 의미하는 원더링(wandering)은 포장의 설계 및 유지보수를 위하여 중요한 요소임에도 불구하고 계측의 어려움 때문에 심도 있게 다루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 왕복 2차로(3.5m차로 폭)와 4차로(3.25m 및 3.5m 차로 폭)인 일반국도 직선 구간에서 차량 바퀴궤적을 조사하여 횡방향 이동 특성을 분석하였다. 조사 결과에서 좌우 바퀴 위치는 서로 다른 분포형태를 보였으며, 포장 설계에 적용할 경우 좌측바퀴에 의하여 얻어진 분포의 특성치가 포장에 미치는 영향이 더 크기 때문에 좌측바퀴의 특성치를 적용하는 것이 합리적인 것으로 나타났다. 좌측바퀴 위치의 평균값은 좌측차선을 기준으로 할 때, 승용 승합차량인 경우 3.25m차로 폭에서 59.5cm, 3.5m일 경우 80.7cm에 위치하였고, 화물차량일 경우 각각 58.4cm와 73.6cm인 것으로 나타났다. 차량 축수에 따른 구분에서 2축 차량의 경우 차로 폭에 따라서 60.7cm와 79.1cm 이고, 3축이상일 경우 44.5cm 및 69.2cm 인 것으로 나타났다. 결국, 바퀴의 중심위치는 차로 폭에 따라 다르며, 그 차는 차로 폭의 차이에 기인하는 것으로 판단된다.

• 한국도로학회논문집
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• 제10권3호
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• pp.33-46
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• 2008

국도와 지방도의 2차로도로에서 정면충돌사고, 교행시 측면접촉 고정물체 충돌 사고 비율이 매우 높게 나타나고 있다. 따라서 본 연구에서는 2차로도로의 횡단면과 평면선형에 대한 문제점과 개선점을 찾아내 2차로도로의 교통소통과 안전성을 개선하는 방향을 찾고자 하였다. 이를 위해 평면곡선 구간에 대한 안전성 평가지표를 선정하여, 선형개량, 확폭, 편경사의 효과를 평가하고, 사례연구를 통해 이를 검증하고 경제성을 분석하였다. 연구 결과, 2차로도로 평면선형구간의 안전성 평가지표로 "직선부 평균주행속도-곡선부 평균주행속도 차이(${\geq}10km/h$)"를 선정하였으며, 선형이 취약한 구간의 안전성 향상을 위해서는 선형개량이 가장 큰 효과를 거둘 수 있으며, 그 후에 편경사 개선과 확폭이 병행되어야 운영적 측면과 안전성 측면에서 큰 효과를 거둘 수 있음을 밝혀냈다. 또한 본 연구는 선형개량이 막연히 시설 및 간단한 개선보다 얼마나 좋은지를 정량적으로 제시하였다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.

• 한국도로학회논문집
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• 제19권2호
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• pp.153-165
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• 2017

PURPOSES : With the increasing number of older drivers in an aging society, there is a growing need for research and planning on traffic safety for the older drivers using an improved road geometry design. This study also proposed a modified urban road interchange design, which aims to keep the older drivers away from accident-prone and high-traffic areas of the city. METHODS : In this study, we examined accident data records of older drivers to identify accident-prone zones and intersections; we studied the road geometry at these zones and analyzed if it was an underlying cause for higher number of accidents. Based on the research and subsequent analysis, we suggested plans for improvement of road geometry design at these intersections. RESULTS :By studying historic data and analyzing factors that affect the likelihood of accidents of vehicles driven by older drivers and after studying suitable traffic accident prediction models, we identified the major variables that need to be modified at accident-prone intersections, such as the width of a left turn lane at an intersection and the radius of the right turn lane at a street corner. The results have a significance probability of less than 0.001 and a 95% confidence level. To improve safety at the identified intersection, this study suggests the installation of a left-turn-lane-shaped Positive Offset and a right-turn-lane-shaped Slip Lane concept and an adjustment of intervals between intersections.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.147-153
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• 2020

기존의 차선 검출 방법들은 곡률과 날씨 변화가 큰 도로 환경에서 검출률이 낮다. 확률적 허프 변환을 이용한 방법은 에지와 직선의 각도를 이용해서 차선을 검출함으로 곡선과 악천후일 때 검출률이 낮다. 슬라이딩 윈도우 방법은 윈도우로 이미지를 분할해서 검출하기 때문에 곡선 형태의 차선도 검출하지만 어파인 변환을 사용하기 때문에 도로의 경사율에 영향을 받는다. 본 논문에서는 다양한 외부 환경에서도 차선을 강인하게 검출하고 장애물을 회피하기 위한 딥러닝 기반의 주행 보조 시스템을 제안한다. VGG-16기반의 SegNet으로 입력 영상을 의미론적으로 분할해서 차선을 검출한다. 검출한 차선과의 이격거리를 계산하고 안전범위를 산출해서 차량이 차선의 중앙을 주행하도록 제어한다. 또한, 전방의 미확인 물체와 충돌이 예상되면 운전자에게 경보를 주고 Adaptive-MPC로 차량을 제어해서 충돌을 회피하는 알고리즘도 제안한다. CARLA로 시뮬레이션한 결과 제안한 알고리즘은 곡률이 큰 차선과 다양한 환경에서도 강인하게 차선을 검출하고 전방의 안전범위를 계산하여 충돌을 회피하는 것을 볼 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.31-39
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• 2010

본 논문은 도로 영상에서 안개의 존재 여부를 판단하여 미디언 필터를 기반으로 하는 Retinex 알고리즘을 적용하고 영상을 개선한 후 최종적으로 차선을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 영상 내에서 특정 관심 영역을 지정하고 해당 영역에서의 히스토그램을 분석하여 안개의 존재 여부를 판단한다. 안개 낀 영상으로 판단되는 경우 영상의 화질개선을 위해 미디언 필터를 기반으로 하는 Retinex 알고리즘을 이용해 대비도를 향상시킨다. 기존의 Retinex 알고리즘은 가우시안 필터를 적용하기 때문에 연산에 많은 시간이 걸리며, 특히 도로의 안개 영상에서는 차선의 특징이 두드러지지 않았다. 본 논문에서는 가우시안 필터를 미디언 필터를 바꿈으로써 도로의 안개 영상에 대해서 강인한 대비도 향상 효과를 얻을 수 있었다. 개선된 영상에서 차선에 대한 정보를 획득하기 위해서 이중 임계치를 이용한 이진화를 수행하고 라벨링을 통해서 검출된 차선의 크기, 방향 등의 정보를 계산하여 최종적인 차선을 검출한다. 제안한 알고리즘의 성능은 다양한 환경의 도로를 주행하면서 획득한 연속적인 영상들에 적용함으로써 제안하는 알고리즘의 효율성 및 우수성을 평가하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권2호
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• pp.349-354
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• 2015

본 논문은 차량감지를 위해 자기센서를 이용하여 자기신호를 측정하고 형상을 분석한 결과에 관한 것이다. 자기센서는 하니웰사의 MR센서를 이용하였고, 센서의 성능을 알아보기 위해 3축의 길이가 1.2 m인 자기장 발생장치를 제작하여 자기장 감지능력을 측정하였다. 차량감지는 주행차로와 비 주행차로에 센서를 설치한 후 감지여부와 차체의 크기가 다른 7개 차량에 대해서 자기장을 측정하였다. 또한 SUV와 소형 차량의 주차구역과 비 주차구역에 센서를 설치하고 자기장 형상을 분석하였다. 마지막으로 차량의 각 부분별 자기장 형상을 측정하였다. 측정 결과 주행차로에 자기장 형상은 비 주행차로의 경우보다 자기장 첨두치가 크며 복잡한 형상을 보여 센서의 설치 위치로 주행차로와 주행차의 방향을 구분할 수 있었으며, 차체가 클수록 자기장의 변화가 커서 차량 종류를 식별할 수 있었다. 또한 차량의 각 부분별 자기장의 변화를 측정하여 형상을 분석하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권10호
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• pp.1247-1255
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• 2016

소형드론의 상용화를 위해서는 안전성과 자율운행기능의 확보가 필수적이다. 최근 드론제작이 상당히 용이해졌으나, 여전히 안정적인 드론의 제작은 쉽지 않다. 따라서 자체드론제작 필요성은 영상이나 자율이동 등 상위 알고리즘의 연구에 큰 장애요소로 존재한다. 본 연구에서는 상용드론과 Raspberry PI, 및 오픈소스를 활용하여, 쿼드로터 드론의 자율운행기술 개발 중 영상기반 자율운행을 설계해볼 수 있는 지상원격제어시스템(GCS)을 설계하고 구현하였다. 설계한 시스템은 모듈화된 구성으로 통신, UI 및 영상처리 모듈로 구성하였고, 특히 주행선유지 알고리즘을 구현하여 기능 및 성능 실험을 하였다. 설계한 주행선유지 알고리즘은 Hough 변환에 의하여 검출된 차선을 소실점 검출과 자제적인 라인트래킹 알고리즘을 개발하여 사용하여 인식오류를 줄였으며, 주행선과 드론의 진행방향을 계산하고 방향 (전진, 정지, 좌우회전)제어하였다. 구현된 시스템은 현재 100m육상트랙의 직선과 완만한 곡선을 2-3 m/s로 주행할 수 있다.

• 자동차안전학회지
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• 제11권2호
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• pp.35-43
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• 2019

This paper describes the improved environment recognition algorithms using some type of sensors like LiDAR and cameras. Additionally, integrated control algorithm for an autonomous vehicle is included. The integrated algorithm was based on C++ environment and supported the stability of the whole driving control algorithms. As to the improved vision algorithms, lane tracing and traffic sign recognition were mainly operated with three cameras. There are two algorithms developed for lane tracing, Improved Lane Tracing (ILT) and Histogram Extension (HIX). Two independent algorithms were combined into one algorithm - Enhanced Lane Tracing with Histogram Extension (ELIX). As for the enhanced traffic sign recognition algorithm, integrated Mutual Validation Procedure (MVP) by using three algorithms - Cascade, Reinforced DSIFT SVM and YOLO was developed. Comparing to the results for those, it is convincing that the precision of traffic sign recognition is substantially increased. With the LiDAR sensor, static and dynamic obstacle detection and obstacle avoidance algorithms were focused. Therefore, improved environment recognition algorithms, which are higher accuracy and faster processing speed than ones of the previous algorithms, were proposed. Moreover, by optimizing with integrated control algorithm, the memory issue of irregular system shutdown was prevented. Therefore, the maneuvering stability of the autonomous vehicle in severe environment were enhanced.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.73-83
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• 2019

In this paper, we propose the augmented reality(AR) based driving navigation based on robust lane detection method to dynamic environment changes. The proposed technique uses the detected lane position as a marker which is a key element for enhancing driving information. We propose Symmetrical Local Threshold(SLT) algorithm which is able to robustly detect lane to dynamic illumination environment change such as shadows. In addition, by using Morphology operation and Connected Component Analysis(CCA) algorithm, it is possible to minimize noises in the image, and Region Of Interest(ROI) is defined through region division using a straight line passing through several vanishing points We also propose the augmented reality aided visualization method for Interchange(IC) and driving navigation using reference point detection based on the detected lane coordinates inside and outside the ROI. Validation experiments were carried out to assess the accuracy and robustness of the proposed system in vairous environment changes. The average accuracy of the proposed system in daytime, nighttime, rainy day, and cloudy day is 79.3% on 4600 images. The results of the proposed system for AR based IC and driving navigation were also presented. We are hopeful that the proposed research will open a new discussion on AR based driving navigation platforms, and thus, that such efforts will enrich the autonomous vehicle services in the near future.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.464-470
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• 2021

자동차는 단순한 이동 수단으로 사용되었지만 최근 지능화 및 스마트화가 급속하게 진행되고 자동차 선호도가 증가하면서 운전자의 편의 및 안전 등 고성능 기능을 요구하면서 IT 기술 융합 연구가 진행되고 있다. 이로 인해 자율주행과 반자율주행 자동차가 개발되고 이러한 기술들은 주변 환경 문제로 인하여 차선 이탈 경우와 자율주행 자동차에서 판단하지 못하는 상황이 생기고 차선 검출기에서는 차선을 인식하지 못하는 경우가 있다. 이러한 문제점인 자율주행 자동차의 차선검출 시스템의 차선 이탈에 대한 성능을 향상하기 위해 본 논문에서는 YOLO(You only look once)의 특성인 빠른 인식을 사용하고 CSI- Camera를 사용하여 주변 환경으로부터 영향을 받는 상황을 인지하고 주행 데이터 수집하여 관심 영역을 추출하는 차선검출 시스템을 제안한다.