• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.105-115
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• 2011

비젼기반 지능형교통정보시스템(ITS, Intelligent Transportation System) 환경에서 도로영역의 분할이 가장 기초적인 역할을 한다. 따라서 본 논문은 입력영상에서 도로 영역과 하늘 영역을 분할하기 위해 적응적 패턴 추출을 통한 영역분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 첫째, Mean Shift 알고리즘을 이용한 초기분할 단계, 둘째, 정적 패턴매칭 방법에 기반한 후보영역선별 단계, 셋째, 동적 패턴매칭 방법에 기반한 영역확장 단계로 구성된다. 제안된 방법은 적응적 패턴을 현 분할영역의 주변 영역으로부터 추출하여 영역병합에 사용함으로서 보다 신뢰성 높은 영역병합결과를 얻을 수 있다. 제안된 방법의 장점을 평가하기 위해 정적인(static) 패턴만을 사용해서 영역을 병합하는 방법과 비교하였다. 제안된 방법의 실험결과에서는 적응적인 패턴 추출방법을 사용하였을 때가 정적인 패턴 추출에 의한 영역병합 방법보다 8.12%의 성능이 향상됨을 보였다. 제안된 방법은 수시로 변화하는 도로환경에서 안정적으로 도로나 하늘영역을 추출할 수 있으며, 비전기반 지능형교통정보시스템의 핵심적인 역할을 할 것으로 기대한다.

• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 한국도로학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.81-87
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• 2009

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2003년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.501-504
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• 2003

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2002년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.99-102
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• 2002

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.775-779
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• 2002

Currently, high-resolution satellite imagery such as KOMPSAT and IKONOS has been tentatively utilized to various types of urban engineering problems such as transportation planning, site planning, and utility management. This approach aims at software development and followed applications of remotely sensed imagery to transportation geographic analysis. At first, GDPA (Gradient Direction Profile Algorithm) and main modules in it are overviewed, and newly implemented results under MS visual programming environment are presented with main user interface, input imagery processing, and internal processing steps. Using this software, road network are automatically generated. Furthermore, this road network is used to transportation geographic analysis such as gamma index and road pattern estimation. While, this result, being produced to do-facto format of ESRI-shapefile, is used to several types of road layers to urban/transportation planning problems. In this study, road network using KOMPSAT EOC imagery and IKONOS imagery are directly compared to multiple road layers with NGI digital map with geo-coordinates, as ground truth; furthermore, accuracy evaluation is also carried out through method of computation of commission and omission error at some target area. Conclusively, the results processed in this study is thought to be one of useful cases for further researches and local government application regarding transportation geographic analysis using remotely sensed data sets.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권2호
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• pp.46-54
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• 2021

최근, 차량의 자율주행에 대한 기술이 개발되면서 안정성은 매우 흥미로운 요소로 관심이 증대되고 있다. 그리고 자율주행에 대하여 1980년대 중반부터 전세계의 많은 대학, 연구 센터, 자동차 회사, 그리고 다른 산업의 회사들에 의해 연구 및 개발되고 있다. 본 연구에서는 자율주행 차량의 안전성을 위한 도로의 위협적인 장애물을 자동 추출하는 방안에 대한 기초 연구를 제안한다. 자동차 도로 위에는 다양한 장애물들이 존재하지만, 본 연구에서는 위협적인 장애물은 도로의 중앙에 위치하며 비교적 큰 개체로 정의한다. 먼저, 입력 영상에 대하여 해상도를 달리하여 분할하고 분할된 영역들은 내부 영역과 외부 영역으로 분류한다. 외부 영역은 영상의 경계에 인접하고 내부 영역은 그렇지 않다. 또한, 저해상도 영상에 인접한 영역이 동일한 영역에 포함되면 각 영역은 인접 영역과 병합된다. 그리고 주요한 객체 영역과 주요한 배경 영역은 각각 내부 영역과 외부 영역에서 선택된다. 따라서, 주요한 객체 영역은 면적과 크기 정보를 활용하여 장애물을 대표하는 영역으로 추출된다. 실험을 통하여 제안된 방법이 자동차 자율주행 안전성을 높여 사고와 사상자를 줄일 수 있는 기초연구에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권1호
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• pp.9-14
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• 2018

A road recognition system or Lane departure warning system is an early stage technology that has been commercialized as early as 10 years but can be optional and used as an expensive premium vehicle, with a very small number of users. Since the system installed on a vehicle should not be error prone and operate reliably, the introduction of robust feature extraction and tracking techniques requires the development of algorithms that can provide reliable information. In this paper, we investigate and analyze various real-time road detection algorithms based on color information. Through these analyses, we would like to suggest the algorithms that are actually applicable.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.98.3-98
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• 2002

Vision-based systems for finding road lanes have to operate robustly under a wide variety of environ-mental conditions including large amount of scene clutters. This paper presents a method for finding the lane boundaries by combining a local line extraction method and dynamic programming as a search tool. The line extractor obtains an initial position estimation of road lane boundaries from the noisy edge fragments. Dynamic programming then improves the initial approximation to an accurate configuration of lane boundaries. Input image frame is divided into a few sub-regions along the vertical direction. The local line extractor then performs to extract candidate lines of road lanes in the...

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.656-657
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• 2008

Light Detection and Ranging (LiDAR) data has been used to detect the objects of earth surface from huge point clouds gotten from the laser scanning system equipped on airplane. According to the precision of 3~5 points per square meter, objects like buildings, cars and roads can be easily described and constructed. Many various areas, such as hydrological modeling and urban planning adopt this kind of significant data. Researchers have been engaging in finding accurate road networks from LiDAR data recent years. In this paper, A novel algorithm with regard to extracting road points from LiDAR data has been developed based on the continuity and structural characteristics of road networks.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.217-222
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• 2004

In this study, cutting slope's digital image has acquired by using video camera attached at RC helicopter. Resulted RMSE from image processing was approximately x-direction 0.27m, y-direction 0.23m and z-direction 0.35m. Application of these methods makes it convenient that acquisition of digital image about before and after the construction work of road cutting slope. Also systematical cutting slope's information acquisition will be possible by cutting slope's quantitative and qualitative analysis.