• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.141-148
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• 2021

일부 네거리나 혼잡도로에서 특정 시간대에 행인이 많고 도로가 막혀서 발생하는 교통사고가 적지 않다. 특히 인근에 학교교차로가 있어 바쁜 시간에 학생들의 교통안전을 지키는 것이 중요하다. 과거에는 교통 신호등을 설 계 했을 때 행인의 안전성을 고려하지 않고 자동차 인식과 교통 최적화에 대하여 연구 했다. 행인, 특히 학생들의 안전을 확보하는 전제에서 가능한 한 도로의 소통을 유지하는 것이 본 연구의 중점적인 연구 방향이다. 본 연구는 사람, 오토바이, 자전거, 자동차, 버스의 식별문제를 중점적으로 연구할 것이다. 조사와 비교를 통해 본 연구는 YOLO v4 네트워크로 목표물의 위치와 수량을 식별하는 것을 제시한다. YOLO v4는 작은 목표물의 식별 능력이 강하고 정밀도가 높으며 처리속도가 빠르다는 특징을 가지고 있으며, 데이터 수집 대상을 설정하여 이미지 집합을 훈련하고 테스트 한다. 움직이는 영상에서 목표물의 정확도, 실수율과 누락율에 대한 통계를 사용하여, 본 연구에서 훈련된 네트워크는 움직이는 이미지 속의 사람, 오토바이, 자전거, 자동차와 버스를 정확하게 식별 할 수 있다.

• 자동차안전학회지
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• 제7권2호
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• pp.15-18
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• 2015

The availability of in-depth accident data is a prerequisite for each efficient traffic safety management system. Identification and definition of the relevant problem together with knowledge of the data and parameters describing this problem is essential for its successful solution. Comprehensive, up-to-date, accident data is needed for recognition of the scope of road safety problems and for raising public awareness. Reliable and relevant data enable the identification of the contributory factors of the individual accidents, and an unveiling of the background of the risk behaviour of the road users. It offers the best way to explore the prevention of accidents, and ways to implement measures to reduce accident severity. In this study, reviewing the existing iGlad and GIDAS system, KIDAS data format can be finalized through feasibility evaluation. The progressive approach is proposed to successful settlement of Korea in-depth accident study. As the initial stage of in-depth investigation DB construction, the KIDAS is not repetition of the current police based TAAS. It is essential part of improving vehicle safety and reduction of traffic fatality in Korea. 72 Contributing factors like road and traffic characteristics, vehicle parameters, and information about the people involved in the accident have to be investigated and registered as well in the KIDAS.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.126-142
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• 2023

본 연구는 이륜차 법규위반 및 교통사고 예방을 위한 무인교통단속장비 및 표준규격 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 현재 운영중인 무인교통단속장비의 이륜차 단속의 문제점 및 신기술 검토를 진행하였고, 설문조사를 통해 이륜차 무인교통단속장비 도입타당성 및 기술현황을 조사하였다. 또한 개발장비 현장실험을 통해 이륜차 단속기능을 구현하였고, 성능개선을 통해 단속대상 추가 및 번호인식률이 향상되었다. 현장실험 및 성능평가 결과를 바탕으로 이륜차 무인교통단속장비의 성능기준을 마련하였고 통신프로토콜에서는 차종분류코드 및 위반항목에 이륜차에 관한 사항을 신규로 구성하여 규격을 개발하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.121-128
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• 2013

There have been various research efforts for pedestrian recognition in embedded imaging systems. However, many suffer from their heavy computational complexities. SVM classification method has been widely used for pedestrian recognition. The reduction of candidate region is crucial for low-complexity scheme. In this paper, We propose a real time HOG based pedestrian detection system on GPU which images are captured by a pair of cameras. To speed up humans on road detection, the proposed method reduces a number of detection windows with disparity-search and near-search algorithm and uses the GPU and the NVIDIA CUDA framework. This method can be achieved speedups of 20% or more compared to the recent GPU implementations. The effectiveness of our algorithm is demonstrated in terms of the processing time and the detection performance.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제5권2호
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• pp.83-89
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• 2003

본 연구에서는 차량측량시스템에 사용할 수 있는 코드(Coded) 타겟을 설계, 제작하고 이를 자동으로 식별하고 타겟 중심의 영상좌표를 획득하는 방법을 개발하였다. 차량측량시스템은 CCD, GPS, INS 장비를 통합 탑재하여 도로상에 존재하는 시설물과 노면에 대한 3차원 정보를 획득할 수 있는 시스템이다. 차량측량시스템은 특성상 카메라 검교정과 외부표정을 위해서 미리 설치된 타겟을 사용하며 표정작업을 위한 영상좌표 획득은 수동에 의한 방법이 사용되어 왔다. 그러나 코드 타겟을 사용하며 타겟의 자기인식(Self-Identifying)을 통해 각 영상에서 관측된 타겟을 하나의 공액점으로 인식 가능하고 자동으로 타겟 중심의 영상점 획득이 가능하다. 이처럼 자동화된 타겟 관측 및 영상점 획득이 가능하다면 차량측량시스템의 카메라 검교정 및 외부표정을 작업의 효율성을 향상시키고 영상좌표 획득의 일관성을 유지하는데 매우 효과적일 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권7호
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• pp.605-611
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• 2013

본 논문은 차량이 사고가 발생하였을 때, 사고 차량이 가까이에 있는 주위 차량에 긴급메시지를 전파하여, 다른 차량의 운전자들이 사고지점을 인지하고 회피할 수 있도록 효과적이고 빠른 브로드캐스트 기법에 관하여 기술하였다. 본 논문에서는 GPS(Global Position System)가 장착된 도심환경의 차량 네트워크에서 긴급 메시지를 빠르게 전파하는 방법을 제안한다. 전송 차량은 연속적이고 효과적인 메시지 전파를 위해 가장 멀리 있는 차량을 다음 릴레이 차량으로 미리 선정하고 전파를 하는 기법을 제안한다. 그리고 RSU(Road Side Unit)의 도움 없이 교차로를 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하며, 끊어진 네트워크 상황에 대처하기 위해 헬로 메시지를 이용한 SCF(Store-Carry-Forward) 기법을 제안한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.145-150
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• 2014

This paper presents an effective vision based method for LED traffic light detection at the daytime. First, the proposed method calculates horizontal coordinates to set region of interest (ROI) on input sequence images. Second, the proposed uses color segmentation method to extract region of green and red traffic light. Next, to classify traffic light and another noise, shape filter and haar-like feature value are used. Finally, temporal delay filter with weight is applied to remove blinking effect of LED traffic light, and state and weight of traffic light detection are used to classify types of traffic light. For simulations, the proposed method is implemented through Intel Core CPU with 2.80 GHz and 4 GB RAM, and tested on the urban and rural road video. Average detection rate of traffic light is 94.50 % and average recognition rate of traffic type is 90.24 %. Average computing time of the proposed method is 11 ms.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.220-228
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• 2022

Image always carry useful information, detecting a text from scene images is imperative. The proposed work's purpose is to recognize scene text image, example boarding image kept on highways. Scene text detection on highways boarding's plays a vital role in road safety measures. At initial stage applying preprocessing techniques to the image is to sharpen and improve the features exist in the image. Likely, morphological operator were applied on images to remove the close gaps exists between objects. Here we proposed a two phase algorithm for extracting and recognizing text from scene images. In phase I text from scenery image is extracted by applying various image preprocessing techniques like blurring, erosion, tophat followed by applying thresholding, morphological gradient and by fixing kernel sizes, then canny edge detector is applied to detect the text contained in the scene images. In phase II text from scenery image recognized using MSER (Maximally Stable Extremal Region) and OCR; Proposed work aimed to detect the text contained in the scenery images from popular dataset repositories SVT, ICDAR 2003, MSRA-TD 500; these images were captured at various illumination and angles. Proposed algorithm produces higher accuracy in minimal execution time compared with state-of-the-art methodologies.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.317-319
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• 2021

국내에는 도로의 교통혼잡을 효율적으로 운영하기 위해서 지능형 교통체계(ITS)가 구축되어 있으며 교통정보 수집 및 과속단속 시스템에 활용되고 있다. 현재, 교통순환과 교통안전 확보를 위해 차로마다 통행 차량을 지정하는 지정차로제 및 전용차로제가 시행되고 있으며 인공지능 기술을 적용한 체계적이고 정확한 불법 차량 단속시스템이 필요하다. 본 연구에서는 지정차로제의 차량 통행의 효율성을 향상 할 수 있는 차량번호 인식 모델을 제안한다. 컴퓨터 비전 기술을 적용하여 실시간으로 3차선과 4차선의 다차선 도로를 인식하고 차로별 차량번호를 검지하여 지정차로제 위반 차량의 단속방안을 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.479-480
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• 2022

고속으로 차량이 주행하는 도로에서 정지 차량이나 낙하물은 큰 사고를 유발하기에 이에 대한 대처 방안이 요구되고 있다. 갑작스런 정지 차량의 경우 예상 불가능하며, 낙하물은 순찰대를 편성하여 주기적으로 수거하고 있으나 즉각적인 대응이 어렵다. 해당 문제 해결을 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 적용하여 정지 차량 및 도로 위 낙하물을 인식하며 이에 대한 정보를 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOX와 실시간 객체추적기술인 deepSORT 알고리즘을 데스크톱 PC에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 정지 차량 및 낙하물에 대한 인식 결과를 제공한다. 기존 설치된 CCTV 영상을 대상으로 시스템 적용이 가능하여 저비용으로 넓은 지역에 대한 도로 위험 상황 인식을 기대할 수 있다.