• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.264-279
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• 2021

자율주행자동차 평가 시나리오는 대부분 자율주행자동차가 직면할 일반적인 주행 상황을 기반으로 개발되고 있다. 하지만 실제 주행 중에는 다양한 상황이 발생하고 때때로 복합적인 판단이 필요한 상황이 발생하기도 한다. 본 연구는 보다 안전한 자율주행자동차의 주행을 위하여 복합적인 판단이 필요한 상황을 딜레마 상황으로 새롭게 정의하고, 각 상황에서의 주행안전성 확보를 위해 필요한 운전 전략을 제시하고자 한다. 이를 위하여 자율주행자동차 윤리 가이드라인, 자동차사고 과실비율 인정기준, 그리고 자율주행자동차 개발자 제안을 바탕으로 딜레마 상황들을 정의하였다. 또한, 정의된 딜레마 상황들에 대하여 운전 전략 수립을 위한 운동 영향요소를 탐색하였으며, 「도로교통법」에 따른 운전 영향요소의 우선순위와 그에 따른 운전 전략을 도출하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권11호
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• pp.25-31
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• 2022

자율주행 자동차에서 딥러닝 기반 영상처리는 매우 중요하다. 자동차를 비롯한 SoC(System on Chip) 환경에서 실시간으로 도로 영상을 처리하기 위해서는 영상처리 모델을 딥러닝 연산에 특화된 NPU(Neural Processing Unit) 상에서 실행해야 한다. 본 연구에서는 GPU 서버 환경에서 개발된 7종의 오픈소스 딥러닝 영상처리 모델들을 TIDL (Texas Instrument Deep Learning) NPU 환경에 이식하였다. 성능 평가와 시각화를 통해 본 연구에서 이식한 모델들이 SoC 가상환경에서 정상 작동함을 확인하였다. 본 논문은 NPU 환경의 제약으로 인해 이식 과정에 발생한 문제들과 그 해결 방법을 소개함으로써 딥러닝 모델을 SoC 환경에 이식하려는 개발자 및 연구자가 참고할 만한 사례를 제시한다.

• 농촌계획
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• 제13권3호
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• pp.103-110
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• 2007

Land development policy in Korea, characterized by its supply-oriented policy, has driven rapid economic development. However, it has a negative impact on the natural environment across the country. Especially, as the introduction of quashi-farmland system with the deregulation of agricultural land development in the late 1990s, numerous unfavorable landscape features such as road, motels and apartment have emerged in the rural area. As those interfered irreversible rural landscapes have been expanded, the demand for well preserved rural landscapes have been increased. The objectives of this study, thus, is to suggest the mitigations between the land development and conservation of natural landscape. As such, this study examines the recognition of current rural landscape management status through 118 students with two groups of landscape architecture majored (50 people) and non-landscape majored (68). Both group express the negative impression of current rural landscape management system in general and they pointed out the major landscape problems are caused from inappropriate land use. However, in detail those two groups respond differently, for example, the first group selected the damaged landscape is the second cause of the landscape problem, while the other group selected the poorly maintained settlements. Based on the analysis of the survey, this study suggests 3 recommendations in order to improve the sustainable rural landscape as establishing the proper rural land use planning system, building local governments' capacity to actively participate in the rural landscape management, and preparing the landscape management plans considering area distinctive characteristics.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.77-84
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• 2015

디지털 사이니지는 우리가 다니는 길, 지하철, 실내공간 등 곳곳에서 다양한 형태로 설치되어 홍보, 정보제공, 아트, 게임의 역할을 담당하고 있다. 관련 연구 역시 디지털 사이니지 구현 기술과 산업적 현황 및 전망에 대부분 초점이 맞춰져 있다. 그에 반해, 디지털 사이니지의 공간성에 관한 연구는 미미한 편이고, 또한 디지털 사이니지가 공간에 들어서기 전과 후는 그곳에 있는 사람들의 공간에 대한 인식이 다르다는 점에서 연구의 필요성이 있다고 판단하여 본 연구를 진행하였다. 연구는 먼저 디지털 사이니지를 이해하기 위하여 개념, 유형, 종류에 관하여 살펴보고, 이어서 공간성에 관한 일반적인 이론을 고찰한 다음 디지털사이니지의 공간성을 혼종성, 생동성, 이동성, 유연성, 우연성의 5가지로 파악하여 그 특성을 제시하였다. 결론에서는 디지털 사이니지가 트랜스액티브한 공간이므로, 미디어에 따른 공간인식의 변화와 지속적 연구가 필요함을 밝혔다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.30-39
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• 2007

본 연구는 고안전도 차량의 자율주행을 위해 필수적인 장애물 차량 탐지를 위한 시스템 개발에 관한 것이다. 먼저 칼만필터를 이용해 차량에 부착된 CCD 카메라에 의해서 획득한 전방 영상으로부터 주행차선의 경계를 탐지한다. 그리고 탐지된 경계의 회귀분석을 통해 차선을 인식한다. 다음으로 주행 방향을 인식하기 위해 탐지된 차선내의 도로 굴곡 파라미터를 오류 역전파 알고리즘의 입력값으로 사용한다. 마지막으로 전방과 측방에 탐지영역을 설정함으로써 탐지영역으로 들어오는 장애물 차량을 탐지할 수 있다. 제안한 방법으로 실험한 결과 주행방향 인식과 장애물 차량의 인식 모두 90% 이상의 높은 정확도를 보였다.

• 대한지리학회지
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• 제45권1호
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• pp.184-200
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• 2010

대동여지전도는 표기된 지명과 "대동여지도"와의 관련성으로 볼 때 1861년대에서 1866년 사이에 제작된 것으로 추정된다. "대동여지전도"는 일부에서의 주장처럼 내용이 조잡하고 오류가 많은 지도가 아니라 오히려 "대동여지도"의 표현기법을 활용하면서도 최신의 정보를 수록하고 있으며 도리(道里)의 표기에서는 19세기의 대표적인 목판본 지도인 "해좌전도"보다 훨씬 뛰어나다. "대동여지도"가 군사 행정적 목적에서 제작된 관부용(官府用)지도라면 "대동여지전도"는 군사 행정적 사항뿐만 아니라 사회 경제적 내용들도 많이 반영된 대중용 지도라 할 수 있다. 아울러 "대동여지전도"에는 당시 사람들이 지니고 있던 산천인식 체계가 잘 반영되어 있는데, 국토를 살아있는 생명체에 비유하는 유기체적 관점이 지도를 관통하고 있다. 또한 산수분합(山水分合)의 원리가 지도상에 잘 구현되어 있으며 도로망과 거리의 표시, 호수(湖水)영향권의 표시 등은 현대지도에 견주어도 손색이 없다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제24권6호
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• pp.627-634
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• 2016

In this paper, an augmented video generation method to evaluate the performance of lane departure warning system is proposed. In our system, the input is a video which have road scene with general clean lane, and the content of output video is the same but the lane is synthesized with contamination image. In order to synthesize the contamination lane image, two approaches were used. One is example-based image synthesis, and the other is background-based image synthesis. Example-based image synthesis is generated in the assumption of the situation that contamination is applied to the lane, and background-based image synthesis is for the situation that the lane is erased due to aging. In this paper, a new contamination pattern generation method using Gaussian function is also proposed in order to produce contamination with various shape and size. The contamination lane video can be generated by shifting synthesized image as lane movement amount obtained empirically. Our experiment showed that the similarity between the generated contamination lane image and real lane image is over 90 %. Futhermore, we can verify the reliability of the video generated from the proposed method through the analysis of the change of lane recognition rate. In other words, the recognition rate based on the video generated from the proposed method is very similar to that of the real contamination lane video.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.29-35
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• 2021

자동차 번호판 인식은 지능형 교통시스템에서 핵심적인 역할을 담당한다. 따라서 효율적으로 자동차 번호판의 숫자 및 문자영역을 검출하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 연구에서는 딥러닝과 의미론적 영상분할 알고리즘을 적용하여 효과적으로 자동차 번호판의 번호영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화소 투영과 같은 전처리과정 없이 번호판 영상에서 바로 숫자 및 문자영역을 검출하는 알고리즘이다. 번호판 영상은 도로 위에 설치된 고정 카메라로 부터 획득한 영상으로 날씨 및 조명변화 등을 모두 포함한 다양한 실제 상황에서 촬영된 것을 사용하였다. 입력 영상은 색상변화를 줄이기 위해 정규화하고 실험에 사용된 딥러닝 신경망 모델은 Vgg16, Vgg19, ResNet18 및 ResNet50이다. 제안방법의 성능을 검토하기 위해 번호판 영상 500장으로 실험하였다. 학습을 위해 300장을 할당하였으며 테스트용으로 200장을 사용하였다. 컴퓨터모의 실험결과 ResNet50을 사용할 때 가장 우수하였으며 95.77% 정확도를 얻었다.

• 로봇학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.198-208
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• 2022

In this paper, an autonomous driving system is implemented for the Segye AI Robot Race Competition that multiple vehicles drive simultaneously. By utilizing the ERP42-racing platform, RTK-GPS, and LiDAR sensors provided in the competition, we propose an autonomous driving system that can drive safely and quickly in a road environment with multiple vehicles. This system consists of a recognition, judgement, and control parts. In the recognition stage, vehicle localization and obstacle detection through waypoint-based LiDAR ROI were performed. In the judgement stage, target velocity setting and obstacle avoidance judgement are determined in consideration of the straight/curved section and the distance between the vehicle and the neighboring vehicle. In the control stage, adaptive cruise longitudinal velocity control based on safe distance and lateral velocity control based on pure-pursuit are performed. To overcome the limited experimental environment, simulation and partial actual experiments were conducted together to develop and verify the proposed algorithms. After that, we participated in the Segye AI Robot Race Competition and performed autonomous driving racing with verified algorithms.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.115-125
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• 2023

본 논문은 교통상태 감시 등 교통관제를 위해 설정한 CCTV 카메라의 화각 상태에서 교통량, 속도 등 교통정보 수집을 동시에 수행할 수 있는 CCTV 카메라 자세보정 알고리즘 개발에 관한 것이다. 개발한 자율자세보정 알고리즘은 차량인식 및 추적기법을 이용하여 도로를 식별하고, 운영자의 교통감시 및 교통정보 수집을 위한 화각을 결정한다. 제안 알고리즘의 성능검증은 현장에 설치한 CCTV를 이용하였으며, 교통감시 및 교통정보 수집을 위해 각각 설정한 화각에 대해 자율자세보정 알고리즘이 자동 산출한 화각의 결과와 비교하였다. 분석결과 운영자 감시를 위한 화각은 상호 96%의 일치성을 보였다. 교통정보의 경우는 교통량 및 속도의 정확도가 각각 96%, 95%로 산출됐으며 수동 설정한 화각과 비교할 때 약 2%의 오차가 발생하는 것으로 나타났다. 결과적으로 제안 알고리즘을 통해 관제용 CCTV를 이용하여 교통정보 수집 및 교통상황 감시를 동시에 수행할 수 있음을 확인하였다.