• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.453-464
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• 2012

This is a research of an adaptive longitudinal control system for situated cognition in wide range, traffic accidents reduction and safety driving environment by integrated system which graft a road infrastructure's information based on IT onto the intelligent vehicle combined automobile and IT technology. The road infrastructure installed by laser scanner in intersection, speed limited area and sharp curve area where is many risk of traffic accident. The road infra conducts objects recognition, segmentation, and tracking for determining dangerous situation and communicates real-time information by Ethernet with vehicle. Also, the data which transmitted from infrastructure supports safety driving by integrated with laser scanner's data on vehicle bumper.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1663-1676
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• 2022

최근 딥러닝을 활용한 토지피복분류 기법 연구가 다수 수행되고 있다. 그런데 양질의 토지피복 학습데이터를 충분하게 구축되지 못하여 성능이 저하되는 양상이 확인되었다. 이에 따라 본 연구에서는 데이터 확장 기법의 적용을 통한 토지피복분류 성능의 향상을 확인하였다. 분류 모델로는 U-Net이 활용되었으며 AI Hub에서 제공하는 토지피복 위성 이미지 자료를 연구자료로 활용하였다. 원본 데이터로 학습한 모델과 데이터 확장 기법이 적용된 데이터로 학습한 모델의 픽셀 정확도는 각각 0.905와 0.923이었으며 평균 F1 스코어는 각각 0.720과 0.775로 데이터 확장 기법을 적용하였을 때가 보다 우수한 성능을 나타내는 사실을 확인할 수 있었다. 또한 원본 학습데이터를 활용하여 학습한 모델의 경우 건물, 도로, 논, 밭, 산림, 비대상 지역 클래스에 대한 F1 스코어가 0.770, 0.568, 0.733, 0.455, 0.964 그리고 0.830이었으며, 데이터 확장을 적용하였을 때에 각 클래스에 대한 F1 스코어는 각각 0.838, 0.660, 0.791, 0.530, 0.969 그리고 0.860으로 모든 클래스에 대해 데이터 확장이 성능향상에 유효하다는 사실을 확인하였다. 또한, 클래스 균형에 대한 고려없이 데이터 확장을 적용했음에도 불구하고 데이터 불균형에 의한 클래스별 성능 왜곡을 완화할 수 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 이는 절대적인 학습데이터의 양이 증가했기 때문이라 판단된다. 본 연구 결과는 다양한 영상 처리 분야에서 데이터 확장 기법의 중요성과 효과를 증명하는 기반 자료의 역할을 수행할 것으로 기대한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제1권2호
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• pp.195-206
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• 1993

도형정보와 속성정보를 동시에 다루는 도로관리 정보구축을 위해서는 이를 연결하고 도로의 일정한 영역을 고유하게 나타낼 수 있는 단위와 고유식별자가 필요하다. 그러나 현재 도로에 법적으로 지번이 부여되어 있으나 일관성이 없어 사용하기 어렵고, 일부도로에는 도로단위와 고유번호가 설정되어 있으나 대부분의 도로에는 설정되어 있지 않은 실정이다. 따라서, 본 연구의 목적은 효율적인 도로관리 정보구축을 위한 기초로서 도로정보의 위치를 기록, 판별할 수 있는 방안과, 이를 바탕으로 사례지역인 서울시 강남구 일부지역에 시험적용 해 활용방안을 모색하여 한국도시에서의 도로정보체계 구축 시 방향 및 지침을 제시하는 데 있다. 이를 실행하기 위하여, 도로관리 정보구축을 위한 도로위치판별 설정방법으로 첫째, 기본적인 문제해결 방안으로 도로 단위설정과 고유식별자 방안을 설정하였고, 둘째, 도로의 공간적 위치정보를 부여하기 위해 해당 각 도로마다 주소정보를 부여하는 방법을 설정하였고, 셋째, 설정된 도로단위를 바탕으로 도로관리정보의 위치를 나타내기 위해 도로중심선을 기준점으로 이용한 상대좌표방법을 설정하여 적용하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제18권3호
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• pp.68-74
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• 2001

A lane detection based on a road model or feature all needs correct acquirement of information on the lane in an image. It is inefficient to implement a lane detection algorithm through the full range of an image when it is applied to a real road in real time because of the calculating time. This paper defines two (other proper terms including"modes") for detecting lanes on a road. First is searching mode that is searching the lane without any prior information of a road. Second is recognition mode, which is able to reduce the size and change the position of a searching range by predicting the position of a lane through the acquired information in a previous frame. It allows to extract accurately and efficiently the edge candidate points of a lane without any unnecessary searching. By means of inverse perspective transform which removes the perspective effect on the edge candidate points, we transform the edge candidate information in the Image Coordinate System(ICS) into the plan-view image in the World Coordinate System(WCS). We define a linear approximation filter and remove faulty edge candidate points by using it. This paper aims at approximating more correctly the lane of an actual road by applying the least-mean square method with the fault-removed edge information for curve fitting.e fitting.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.55-64
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• 2018

운전자의 안전사고에 직접적인 원인이 되고, 차량 파손을 유발시켜 재산상의 피해를 발생시키고 있는 포트홀을 완전 합성곱 신경망 기반의 자동으로 탐지하는 기법을 본 논문에서는 제안한다. 먼저, 실제 국내 도로를 주행하면서 차량에 설치된 카메라를 통하여 학습 데이터셋을 수집하고, 완전 합성곱 신경망 구조를 활용하여 의미론적 분할 형태로 신경망을 학습하였다. 어두운 환경에서 강건한 성능을 보이기 위하여 학습 데이터셋을 밝기에 따라서 증강하여 총 30,000장의 이미지를 학습하였다. 또한, 제안된 자동 포트홀 탐지 기술의 성능을 검증하기 위하여 총 450장의 평가 DB를 생성하였고, 총 네 명의 전문가가 각각의 이미지를 평가하였다. 평가 결과, 제안된 포트홀 탐지 기술은 높은 민감도 수치를 나타나는 것으로 평가 되었으며, 이는 정탐에서 강건한 성능을 보이는 것으로 해석 가능하다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권5호
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• pp.64-76
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• 2008

근본적인 교차로에서의 안전도 향상을 위해서는 사고발생 이전에 나타나는 사고의 개연성에 대한 연구가 필요하다. 교통사고는 교통상충상황의 연장선에서 발생하는 것으로써, 적은 시간과 한정된 공간에서 조사가 용이하고 자료취득이 수월하며 적은 비용으로 연구를 수행할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 교통상충기법은 그 활용도가 높으며, 많은 필요성이 제기되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 신호교차로 영상을 입력받아서 교통상충을 자동으로 분석하고 처리할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 CCTV카메라에서 입력되는 영상입력부, 입력된 영상을 배경영상, 현재영상, 차영상(difference image), 이동차량 분할(segmentation)영상을 저장하는 영상저장부, 저장된 영상을 상충알고리즘에 의해 상충판단을 하는 영상처리부, 그 처리된 결과는 디스플레이 해주는 영상출력부로 구분하여 처리한다. 프로그램 개발은 그래픽 언어인 LabVIEW 8.5버전과 VISION모듈 라이브러리를 이용하여 개발하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권3호
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• pp.207-214
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• 2010

본 논문에서는 실제 도로환경의 신호등 및 속도표지판 영역 검출 및 인식 방법을 제안하였다. 밝기정보 및 HIS 컬러모델에기반한 색상정보를 이용하여 신호등을 인식하였다. 또한 HSI 컬러정보로부터 적색강도를 추정함으로써 속도 표지판을 검출하였다. 표지판의 경사여부를 판단하여 시계방향, 반시계방향으로 각각 표지판을 회전시켜 기울기를 보정한 후 인식을 행함으로써 인식률을 제고하였다. 도로환경의 동영상을 대상으로 인식을 행한 결과 신호등과 속도표지판이 혼합된 영상에서도 매우 강건한 인식 결과를 보인다.

• 지구물리
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• 제3권1호
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• pp.49-56
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• 2000

울산단층의 단층분절 연구의 일환으로, 울산단층의 파쇄대로 추정되는 경주-울산간 7번국도와 인접한 지역 17개 측점에서 워커웨이 자료를 획득하였으며, 1-48 m의 옵셋구간에서 기록된 굴절파의 속도이방성을 측정하였다. 기록된 굴절 P파 속도는 평균 1787 m/s로 기반암의 풍화층 상부에서 굴절된 파로 해석되며, 속도이방성은 평균 0.056으로 구조선이 예상주향방향과 일치함을 간접적으로 시사한다. 경상북도와 경상남도의 도경계선를 기준으로 남쪽에서는 예상주향방향의 속도가 예상 경사방향보다 빠른 정상적인 이방성을 보이나, 북쪽으로는 단층의 주향이 여러 방향으로 갈라져있거나, 예상경사방향으로 발달된 구조선이 많이 발달해 있을 가능성이 높은 것으로 분석되었다. 이는 단층이 도경계선 부근을 경계로 울산단층이 분절되어 있을 가능성을 시사한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.991-1005
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• 2022

위성 영상은 핵 활동 탐지와 검증을 위한 효율적인 보조자료로 핵시설과 같이 접근이 어렵고 정보가 제한된 지역에 매우 유용하다. 특히 장비의 이동 또는 시설물의 변화와 같이 핵실험을 준비하는 과정은 시계열 분석을 통해 충분히 식별 가능하다. 본 연구에서는 핵 활동과 관련된 주요 객체의 변화를 탐지하기 위하여, 다시기 영상의 의미론적 분할 결과의 차이를 이용하였다. AIHub에서 제공하는 KOMPSAT 3/3A 영상으로 구성된 객체 판독 데이터셋에서 건물, 도로, 소형 객체의 정보를 추출하여 학습하였으며, U-Net, PSPNet, Attention U-Net에 대하여 주요 파라미터를 변경하며 대상 객체 추출에 적합한 의미론적 분할 모델을 분석하였다. 의미론적 분할 결과의 차영상으로 생성된 결과에 객체 정보를 포함하여 최종 변화 탐지를 수행하였으며, 제안 기법을 임의의 변화를 포함한 시뮬레이션 영상에 적용한 결과, 변화 객체를 효과적으로 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 변화 탐지 기법을 적용하기 위해서는, 의미론적 분할의 정확도가 우선적으로 확보되어야 하는 제약이 있으나, 추후 실험 대상 지역에 대한 학습데이터셋이 증가할 수록 적용 가능한 분석 범위가 증가할 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권2호
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• pp.95-111
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• 2021

인구의 감소 및 고령화 사회가 진행되면서 운전자의 평균 연령은 높아지게 된다. 그에 따라 잠재적인 사고의 위험성이 높은 고령 운전자들은 자율 주행형 개인 이동체가 필요하게 된다. 이러한 이동체가 도로 주행 중에 안전성을 확보하기 위하여 여러 장애물에 대응할 기술이 요구된다. 그 중에서도 주행 중에 마주할 수 있는 차량, 자전거, 사람과 같은 동적 장애물뿐만 아니라 도로 노면의 불량 상태와 같은 정적 장애물을 인식하는 기술이 가장 우선적으로 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 두 종류의 장애물을 동시에 탐지할 수 있는 심층 신경망 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘을 개발하기 위해서 1,418장의 영상을 이용하여 7종의 동적 장애물에 표기한 annotation data와 도로 노면 파손을 표시한 label 영상을 확보했다. 이를 이용하여 학습한 결과, 46.22%의 평균 정확도로 동적 장애물을 탐지하고 74.71%의 mean intersection over union으로 도로 노면 파손을 탐지했다. 또한 한 장의 영상을 처리하는데 평균 소요시간은 89ms로 일반 차량보다 느린 개인 이동 차량에 사용하기 적합한 알고리즘을 개발했다. 향후 주행 중 마주할 있는 도로 장애물을 탐지하는 기술을 활용하여 개인 이동 차량의 주행 안전성이 향상되길 기대한다.