• 전자공학회논문지
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• 제52권6호
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• pp.21-31
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• 2015

현재의 인터넷 사용자들은 실시간으로 다양한 멀티미디어 서비스를 제공 받길 원한다. 이에 네트워크 트래픽의 속도는 매우 빨라지고 있으며, 처리하여야 하는 데이터의 양은 해마다 기하급수적으로 증가하고 있다. 데이터는 '패킷'이라는 단위의 데이터 형식으로 전송되며, 패킷분류는 인터넷 라우터의 가장 어려운 기능 중 하나로 모든 패킷에 대하여 선속도로 처리되어야 한다. 다양한 패킷 분류 알고리즘 중, 영역분할 패킷분류 알고리즘은 5개의 패킷 헤더 필드 정보를 동시에 검색할 수 있는 효율적인 알고리즘이다. 영역 분할 사분 트라이는 가장 대표적인 영역분할 패킷분류 알고리즘으로 메모리 요구량이 적은 알고리즘이지 만, 빠른 검색성능을 보장하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는, 영역 분할 사분 트라이의 단점을 이진 검색 트리를 사용해 보완하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘은 입력과 비교되는 룰의 수에 있어 영역 분할 사분 트라이 보다 검색 성능이 향상됨을 보았다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제10권2호
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• pp.31-38
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• 2011

This paper introduces a video based traffic monitoring system for detecting vehicles and obstacles on the road. To segment moving objects from image sequence, we adopt the background subtraction algorithm based on the local binary patterns (LBP). Recently, LBP based texture analysis techniques are becoming popular tools for various machine vision applications such as face recognition, object classification and so on. In this paper, we adopt an extension of LBP, called the Diagonal LBP (DLBP), to handle the background subtraction problem arise in vision-based autonomous parking systems. It reduces the code length of LBP by half and improves the computation complexity drastically. An edge based shadow removal and blob merging procedure are also applied to the foreground blobs, and a pose estimation technique is utilized for calculating the position and heading angle of the moving object precisely. Experimental results revealed that our system works well for real-time vehicle localization and tracking applications.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.58-70
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• 2019

보행자 교통사고의 경우 사고 발생 시 사망사고로 연결되는 위험성이 있다. 국내 지능형 교통시스템(ITS)은 질 좋은 교통 인프라를 구축하고 있음에도 불구하고, 거의 교통정보 수집에만 이용되고 있어, 위험상황 발생 시 지능적인 위험 요소 분류가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서 제안하는 시스템의 주요 구성 요소인 CNN 기반의 보행자 탐지 분류 모델의 경우 제한적인 환경에서 설치 운영되는 것을 가정하여 임베디드 시스템 기반으로 구현되었다. 기존 YOLO의 인공신경망 모델을 개선하여 My-Tiny-Model3라는 새로운 모델을 생성하였고, 20,000번의 반복 학습 기준으로 평균 정확도 86.29%와 21.1 fps의 실시간 탐지 속도 결과를 보였다. 그리고, 이러한 탐지 시스템을 기반으로 하여 ITS 체계와 연계 가능한 시스템 구현 및 프로토콜 연동 시나리오를 구성하였다. 본 연구를 통해 기존 ITS 체계와 연동하는 보행자 사고 방지 시스템을 구현한다면, 새로운 인프라 구축비용을 절감하고 보행자 교통사고 발생률을 줄이는 데 도움이 될 것이다. 또한, 기존의 시스템 감시인력 소요에 따른 비용 또한 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제38권3호
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• pp.269-279
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• 2020

교통량 산정은 주로 교통량조사시스템, 차량검지시스템, 통행료징수시스템 등과 같은 조사 장비와 CCTV를 통한 인력 조사를 병행하고 있으나 이는 많은 인력과 비용이 발생한다. 본 연구에서는 단일 CCTV의 경우 전체 차량을 탐지하지 못하는 한계를 극복하기 위해서, 딥러닝과 스테레오 CCTV를 이용하여 교통량을 산정하는 방법을 제안하였다. 차량을 탐지하기 위한 딥러닝 모델을 학습하기 위해 COCO 데이터셋을 사용하고, 실시간으로 좌우 CCTV 영상에서 각각 차량을 탐지하였다. 그리고 나서, 각 영상에서 추출하지 못한 차량을 부등각사상변환을 이용하여 추가적으로 차량을 탐지하여 교통량 산정의 정확도를 개선하였다. 실험은 평상시 도로 환경과 안개가 발생한 기상 상황의 경우에 대해서 각각 수행하였다. 평상시 도로 환경의 경우 단일 CCTV 영상을 사용할 때보다 좌우 영상에서 각각 6.75%, 5.92%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다. 또한, 안개가 발생한 도로 환경의 경우 좌우 영상에서 각각 10.79%, 12.88%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제27권5호
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• pp.113-124
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• 2009

본 연구는 신호교차로에 접근하는 운전자에게 실시간 안전서비스를 제공할 수 있는 서비스와 방법을 다루고 있다. 특히 신호기가 녹색-황색-적색으로 변동되는 구간에 운전자가 고의적으로 신호위반을 하거나 혹은 교통공학적 딜레마구간에 차량이 있을 때의 상황을 고려하였다. 연구에서는 신호교차로의 진입로에 다수개의 지점검지기가 설치되어 차량의 속도, 존재시각 및 위치정보를 실시간으로 검지될 경우, 신호현시의 변화에 따라 상기 차량이 위험차량인지를 판단하는 방법을 개발하였다. 이러한 모델을 평가하기 위해 미시적 시뮬레이션인 VISSIM에 지점검지기를 다수개 설치하여 유입교통량의 변화, 설계속도의 변화, 운전자 인지반응시간을 변화하여 수행하였다. 모형의 검증결과 모형의 예측값과 실제 시뮬레이션에서의 주행결과가 동일한 정분류율은 약 98.5%를 보이고 있고 실제 위험차량 중에 약 88.5% 가량을 예측하는 예측률을 보이고 있었다. 또한, 유입교통량의 변화, 설계속도의 변화와 운전자 인지반응시간의 변화에 따른 민감도를 확인할 수 있다. 이러한 일련의 서비스는 신호교차로의 안전을 위한 신규서비스로서 활용이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권1B호
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• pp.1-7
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• 2004

최근 인터넷 사용자 수의 증가와 게임, 뉴스, 분산컴퓨팅, 화상회의, 실시간 오디오, 비디오 등의 새로운 응용 트래픽의 등장으로 각 응용의 요구 대역폭이 증가하게 되었다. 이러한 요구에 파장 단위의 전송이 제시되었지만 파장의 한계성이 존재하므로 본 논문에서는 파장 단위의 Time slot을 적용한 빠른 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 일반적인 파장 스위칭 기능과 시간분할전송 기능을 포함한 복합 구조의 광 교환기의 형태를 나타낸다. 제안한 OXC(Optical Cross Connect) 구조의 성능 평가는 패킷의 종류에 따른 구분을 위해 LFS(Limit Frame Size)와 VFS(Variable Frame Size)를 정의하였다. 임계값 이내에서는 두개의 프레임 구조가 유사하게 나타나지만 임계값의 초과 시에는 현저한 차이가 있음을 알 수 있었다. 이러한 구조의 광 교환기는 노드가 증가함에 따라 발생하는 프레임들의 충돌을 감소시킴은 물론 망의 확장성을 보장 할 수 있는 장점을 가지고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권7C호
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• pp.931-936
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• 2004

GPDF(Gaussian Probability Density Function)을 효율적으로 군집화할 수 있는 GBFCM(DM)(Gradient Based Fuzzy c_means with Divergence Measure) 알고리즘이 본 논문에서 제안되었다. 제안된 GBFCM(DM)은 데이터 사이의 거리 척도로 발산거리(Divergence measure)를 적용한 새로운 형태의 FCM으로, 기존의 GBFCM에 기반을 두는 알고리즘이다. 본 논문에서는 MPEG VBR 비디오 데이터를 GPDF형태의 다차원 데이터로 변형시켜 모델링 하고, 모델링 한 MPEG VBR 비디오 데이터를 영화 또는 스포츠 형태로 분류하는데 응용되었다. 본 논문의 실험에서 기존의 FCM, GBFCM과 새롭게 제안된 GBFCM(DM)을 사용하여 모델링 및 분류결과를 상호 비교하였다. 비교결과 GBFCM(DM)이 오분류율의 기준에서 기존의 다른 알고리즘들에 비해 약 5∼l5%의 향상된 성능을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.513-515
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• 2015

최근 지능형 차량과 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 개발에 있어 차량 영상을 이용한 도로 정보 분석이 중요한 화두로 떠오르고 있다. 다양한 도로 정보 중에서 도로표지판 검출 및 판단은 차량 운행 환경을 파악할 수 있는 중요한 과정이 될 수 있다. 이에 본 논문에서는 차량 영상에서의 색상 정보를 이용하여 표지판의 후보 영역을 추출(Candidate Generation)하고, 후보 영상에 대한 HOG(Histogram of Gradient) 특징 분석을 통해 도로표지판 여부와 그 종류를 판단(Object Classification)하는 알고리즘을 구현하였다. 또한 구현 알고리즘은 실시간 처리가 가능한 속도를 보여주어 지능형 차량 또는 ADAS에서의 실제 적용이 가능하도록 하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.131-137
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• 2010

UMSN (Ubiquitous Medical Sensor Network)은 실시간 객체식별과 센서 정보 수집으로 병원 등 의료시설의 u-Healthcare 시스템에 사용되고 있다. RF 무선 주파수로 리더기를 이용해 태그를 식별하는 RFID는 특히 환자 관리에 많이 쓰인다. 하지만 RFID 태그는 리더기의 질의에 항상 자신의 ID를 응답하기 때문에 불법적인 리더기에 ID를 전송하거나 불필요한 질의에 응답하여 도청, 스푸핑 등의 보안 취약점이 발생할 수 있다. 본 논문은 UMSN 기반의 환자관리 시스템에서 리더기가 환자, 의료기기, 의료진, 각종센서 등에 부착된 태그에 과도한 인증을 요청하여 발생할 수 있는 RFID Back-end Server의 트래픽을 줄이고 이 과정에서 발생 가능한 도청, 스푸핑 등의 보안 위협을 줄이기 위해 태그 ID 세분화 기법을 제안한다. 제안 기법은 환자의 태그 ID 문자열을 기준으로 환자를 분류하여 집단으로 구분하고 해당 집단에 인가된 리더기가 태그를 읽었을 때만 Back-end Server가 태그 인증절차를 수행하도록 하여 Back-end Server 트래픽과 보안 위협을 줄일 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권9B호
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• pp.914-922
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• 2009

본 논문에서는 수 Gbps 네트워크 트래픽에서 실시간 침입 탐지를 위한 패턴 매칭 방법인 MDPI를 제안한다. MDPI는 패킷 전달 순서가 유지되지 않는 경우 버퍼링, 재배열 및 재조립에서 발생하는 오버헤드 문제를 해결하기 위해 독립 부분 매칭에 의한 행렬 기반의 패턴 매칭 방법이다. MDPI는 SNORT 룰셋(Rule Set)의 평균 길이인 17바이트의 경우 w=4 바이트에서는 61%, w=8 바이트인 경우는 50%의 TCAM 메모리 효율이 증가되었다. 또한 MDPI는 10.941Gbps 패턴 검사 속도와 5.79 LC/Char 하드웨어 자원을 소모함으로써 하드웨어 복잡성 대비성능 측면에서 최적화된 결과를 얻었다. 따라서 본 논문에서는 하드웨어 비용 절감에 의해 가격 효율적인 고성능 침입 탐지 기술을 제안한다.