• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1184-1186
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• 2022

횡단보도에서의 보행자 교통사고 방지를 위한 다양한 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 점멸 신호등 상황에서 보행자 교통사고를 감소시키기 위해 영상을 이용한 심층 신경망 기반 횡단보도 보행자 검출 방법을 소개한다. YOLOv5 와 Faster R-CNN 각각을 기반으로 다양한 버전의 횡단보도 보행자 검출기를 구현하고, 이번 실험에서 중점이 되는 이들의 수행 시간을 비교 평가하고 mAP@0.5 가 어느 정도인지 판단하여 가장 적합한 모델을 판단한다. 실험 결과 실시간 처리 측면에서 YOLOs 모델이 84 fps 를 달성함으로써 실시간 보행자 검출에 가장 좋은 성능을 보였다. 횡단보도의 상황은 상시 빠르게 변하므로 가장 빠른 처리 성능을 기록한 YOLOv5s 모델이 실시간 횡단보도 보행자 검출 시스템에 가장 적합한 것으로 판단된다.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제20권spc1호
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• pp.108-118
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• 2024

As shared electric kick scooters spread to cities worldwide as a result of the proliferation of personal mobility, they have emerged as a significant social issue, impacting pedestrian and user safety, as well as urban aesthetics. In this study, we propose solutions to the unique problems associated with shared electric kick scooters, such as illegal parking, charging, and redistribution. Furthermore, we present research on supplementary services utilizing electric kick scooters in urban areas to enhance citizen safety and user satisfaction through the development of an autonomous electric kick scooter system structure and operational strategies. We suggest a low-cost autonomous electric kick scooter structure and propose AI processing, sensor fusion, and system operation methods to add autonomous capabilities to affordable electric kick scooters. Additionally, we propose operational systems and related technologies for offering various supplementary services.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.67-76
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• 2012

본 논문에서는 보행자에 장착된 카메라로부터 입력된 자연영상에서 외부 환경 변화에 강인한 적응적인 보도 경계선 검출 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 두 단계로 구성되어 안정적으로 보도 영역을 분할한다. 첫 번째 단계에서는 복잡한 외부 환경에 강인하도록 적응적인 임계치를 이용하는 에지 검출 방법을 통해 소실선과 소실점을 추출한다. 두 번째 단계에서는 소실점에 기반하는 VRay를 이용한 방사형 영역 분할법을 통해 보도의 경계선을 검출한다. 성능평가를 위해서는제안된 에지 검출 방법과 케니 에지 검출기와의 비교를통해 제안된 방법이 외부 환경의 조명조건 변화에 강건함을 확인하였으며, VRay의 가상 광선의 길이 변화에 따른 영역분할 결과를 비교하여 방사형 영역 분할법의 타당성을 입증하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.250-257
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• 2011

본 논문에서는 이동 카메라 영상에서 움직임 정보와 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 다수의 보행자를 검출하는 방법을 제안하였다. 먼저 연속된 영상의 특징점을 이용하여 카메라 자체의 움직임 보상용 한 후 차 영상과 프로젝션 히스토그램을 통해 움직이는 보행자를 검출한다. 차 영상을 이용한 보행자 검출은 간단한 방법이지만 움직임이 없는 보행자는 검출하지 못하는 단점이 있다. 따라서 이러한 단점을 보완하기 위하여 SVM을 이용하여 움직이지 않는 보행자를 검출하였다. SVM은 보행자 검출과 같은 이진 분류 문제에 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 하지만 영상 내에 보행자가 서로 인접해 있거나 팔과 다리를 과도하게 움직이는 경우 검출하지 못하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 움직임 정보와 SVM을 이용하여 움직임이 없는 보행자와 보행자가 서로 인접해 있거나 과도한 동작을 취하는 경우에도 강건하게 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 실세계 영상을 이용하여 수행하였으며, 그 결과 평균 검출률이 94%, FP(False Positive)가 2.8%로 제안된 방법의 우수성을 입증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.417-429
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• 2010

배경 제거를 위한 많은 연구가 있어왔음에도 기존의 방법들을 실제 환경에 효과적으로 적용하기에는 아직도 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 배경 제거를 실제 환경에 적용하면서 만나게 되는 다양한 문제들을 해결하기 위해 기존의 가우시안 혼합 모델 방법을 개선하는 배경 제거 방법을 제안한다. 첫째로 제안한 방법은 낮은 계산량을 얻기 위하여 고정 소수점 연산을 이용하였다. 배경 모델링 과정은 변수들의 높은 정밀도를 요구하지 않기 때문에 제안한 방법에서는 고정 소수점 변수를 이용함으로서 정확도를 유지한 채 연산 속도를 크게 향상시킬 수 있었다. 두 번째로 보행자들의 높은 통행량 하에서 흔히 발생되는 전경 객체가 배경으로 학습되는 문제를 피하기 위하여 각 화소의 정적인 정도를 이용하여 배경 모델의 학습 속도를 동적으로 조절하였다. 즉 최근 화소 값에 큰 차이가 발생한 화소들은 배경 영역이 아닐 가능성이 높으므로, 이에 대해 낮은 학습 비율을 적용함으로써 높은 통행량을 보이는 영상에서도 유효한 배경 모델을 유지하는 것이 가능했다. 마지막으로 영상의 빠른 밝기값 변화에 대응하기 위하여 연속한 두 프레임 간의 밝기 변화를 선형 변환으로 추정하였으며, 훈련된 배경 모델을 이 선형 변환에 의해 직접적으로 변환시켜 주었다. 제안한 고정 소수점 연산에 의해 기존의 가우시안 혼합 배경 모델링 방법을 구현한 결과 배경 제거에 기존 방법의 약 30%의 연산시간 만을 필요로 하였다. 또한 제안한 방법을 실제 환경의 영상에 적용한 결과 기존의 배경 제거 방법에 비해 검출률이 약 20% 향상되었으며, 오검률은 5~15% 가량 낮아지는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.11-19
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• 2021

이상 객체란 일반적이고 평범한 행동을 취하는 객체가 아닌 비정상적이고 흔하지 않은 행동을 하여 관찰이나 감시·감독을 필요로 하는 사람, 물체, 기계 장치 등을 뜻한다. 이를 사람의 지속적인 개입 없이 인공지능 알고리즘을 통해 탐지하기 위해서 광학 흐름 기법을 활용한 시간적 특징의 특이도를 관찰하는 방법이 많이 활용되고 있으며, 이 기법은 정해진 표현 범위가 없는 수많은 이상 행동을 식별하기에 적합하다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)으로 입력 영상 프레임을 광학 흐름 영상으로 변환하는 알고리즘을 학습시켜 비정상적인 상황을 식별한다. 특히 생성적 적대 신경망 모델이 입력 영상에 대한 중요한 특징 정보를 학습하고, 그 외 불필요한 이상치를 제외시키기 위한 전처리 과정과 학습 후 테스트 데이터셋에서 식별 정확도를 높이기 위한 후처리 과정을 고도화하여 전체적인 모델의 이상 행동 식별 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 이상 행동을 탐지하기 위한 학습 데이터셋으로 UCSD Pedestrian, UMN Unusual Crowd Activity를 활용하였으며, UCSD Ped2 데이터셋에서 프레임 레벨 AUC 0.9450, EER 0.1317의 수치를 보이며 이전 연구에서 도출된 성능 지표 대비 성능 향상이 확인되었다.

• 한국측량학회지
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• 제31권6_1호
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• pp.483-491
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• 2013

차량용 내비게이션의 빠른 확산과 스마트폰 등 개인 단말기의 측위 기술 발달로 사용자 중심위치기반서비스, 특히 보행자 내비게이션 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 보행자 내비게이션 서비스를 위한 핵심정보인 수치지도는 대용량이고 짧은 갱신주기를 요구하는 경우가 많아 수치지도의 효율적인 갱신이 중요한 이슈가 된다. 본 연구에서는 구축시기가 상이한 이종의 도로망 데이터 셋에 형상유사도 기반 면 객체 매칭을 적용하여 변화 탐지하는 기법을 제안하였다. 변화탐지에 앞서 이종의 도로망 데이터 셋의 면 객체 매칭에서 탐지될 수 있는 갱신 유형을 정의하였다. 면 객체 매칭 기반 변화 탐지를 위하여 이종의 두 도로망 데이터 셋의 선형인 도로객체를 이들로 둘러싸인 면인 블록으로 변환하였다. 변환된 블록을 중첩하여 중첩된 블록 간의 형상유사도를 계산하고, 이 값이 0.6 이상인 것을 후보 블록 쌍으로 추출하였다. 객체 유형별로 이분 그래프 군집화와 오목다각형 특성을 적용하여 정의된 갱신유형별 블록 쌍을 탐지하고, 해당 블록 쌍을 구성하거나 내부에 있는 도로 세그먼트 간의 프레셰 거리를 계산하였다. 이때, 프레셰 거리가 50 이상인 도로명주소기본도 도로구간의 도로객체가 갱신 도로객체로 추출된다. 그 결과 0.965의 높은 탐색율을 보여 제안된 기법이 이종의 도로망 데이터 셋의 선형 객체의 변화탐지에 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제25권1호
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• pp.92-102
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• 2017

For an automotive surveillance radar system, fast-chirp train based FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) radar is a very effective method, because clutter and moving targets are easily separated in a 2D range-velocity map. However, pedestrians with low echo signals may be masked by strong clutter in actual field. To address this problem, we proposed in the previous work a clutter cancellation and moving target indication algorithm using the coherent phase method. In the present paper, we initially composed the test set-up using a 24 GHz FMCW transceiver and a real-time data logging board in order to verify this algorithm. Next, we created two indoor test environments consisting of moving human and stationary targets. It was found that pedestrians and strong clutter could be effectively separated when the proposed method is used. We also designed and implemented these algorithms in FPGA (Field Programmable Gate Array) in order to analyze the hardware and time complexities. The results demonstrated that the complexity overhead was nearly zero compared to when the typical method was used.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.36-54
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• 2017

본 논문은 환경변화에 강인한 센서 융합 교통정보 수집 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 각 센서의 특징을 융합하여 영상 검지기에 비해 환경에 강인하고, 주 야간 등 시간에 영향을 받지 않으며 루프 검지기에 비해 유지보수에 드는 비용이 적다. 이는 레이더의 물체 추적 기법과 영상검지기의 차량분류, 적외선거리계의 신뢰성 높은 객체검지 정보를 융합하고 각 센서의 문제점을 보완하여 개선을 이루었다. 구현된 시스템을 보행자의 통행이 가능한 도로에서 주 야간 5일에 걸쳐 6시간 동안 실험한 결과 88.7%의 분류정확도와 95.5%의 차량 검지율을 나타내었다. 본 시스템의 파라미터 최적화 작업을 실험환경에 따라 적응되는 방식으로 보완한다면 교통정보 수집 체계의 고도화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.173-187
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• 2018

본 논문에서는 주차장 관리 시스템의 한 부분으로 차량 계수를 위한 감시 카메라 시스템의 컴퓨터 비전과 심층 학습 기반 기법을 제안하고자 한다. You Only Look Once 버전 2 (YOLOv2) 탐지기를 적용하고 YOLOv2 기반의 심층 컨볼루션 신경망(CNN)을 다른 아키텍처와 두 가지 모델로 구성하였다. 제안 된 아키텍처의 효과를 Udacity의 자체 운전 차량 데이터 세트를 사용하여 설명하였다. 학습 및 테스트 결과, 자동차, 트럭 및 보행자 탐지 시 원래 구조(YOLOv2)의 경우 47.89%의 mAP를 나타내는 것에 비하여, 제안하는 모델의 경우 64.30 %의 mAP를 달성하여 탐지 정확도가 향상되었음을 증명하였다.