• 경영과정보연구
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• 제4권
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• pp.257-284
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• 2000

According as the drivers increase who have their cars, the comprehensive studies on the automobile for the traffic safety have been raised as the important problems. Visual Recognition System for radio-controled driving is a part of the sensor processor of Unmanned Autonomous Vehicle System. When a driver drives his car on an unknown highway or general road, it produces a model from the successively inputted road traffic information. The suggested Recognition System of the Road Traffic Safety Information Board is to recognize and distinguish automatically a Road Traffic Safety Information Board as one of road traffic information. The whole processes of Recognition System of the Road Traffic Safety Information Board suggested in this study are as follows. We took the photographs of Road Traffic Safety Information Board with a digital camera in order to get an image and normalize bitmap image file with a size of $200{\times}200$ byte with Photo Shop 5.0. The existing True Color is made up the color data of sixteen million kinds. We changed it with 256 Color, because it has large capacity, and spend much time on calculating. We have practiced works of 30 times with erosion and dilation algorithm to remove unnecessary images. We drawing out original image with the Region Splitting Technique as a kind of segmentation. We made three kinds of grouping(Attention Information Board, Prohibit Information Board, and Introduction Information Board) by RYB( Red, Yellow, Blue) color segmentation. We minimized the image size of board, direction, and the influence of rounding. We also minimized the Influence according to position. and the brightness of light and darkness with Eigen Vector and Eigen Value. The data sampling this feature value appeared after building the learning Code Book Database. The suggested Recognition System of the Road Traffic Safety Information Board firstly distinguished three kinds of groups in the database of learning Code Book, and suggested in order to recognize after comparing and judging the board want to recognize within the same group with Nearest Neighborhood Decision Making.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제18권4호
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• pp.317-329
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• 2014

In vision measurement systems based on structured light, the key point of detection precision is to determine accurately the central position of the projected laser line in the image. The purpose of this research is to extract laser line centers based on a decision function generated to distinguish the real centers from candidate points with a high recognition rate. First, preprocessing of an image adopting a difference image method is conducted to realize image segmentation of the laser line. Second, the feature points in an integral pixel level are selected as the initiating light line centers by the eigenvalues of the Hessian matrix. Third, according to the light intensity distribution of a laser line obeying a Gaussian distribution in transverse section and a constant distribution in longitudinal section, a normalized model of Hessian matrix eigenvalues for the candidate centers of the laser line is presented to balance reasonably the two eigenvalues that indicate the variation tendencies of the second-order partial derivatives of the Gaussian function and constant function, respectively. The proposed model integrates a Gaussian recognition function and a sinusoidal recognition function. The Gaussian recognition function estimates the characteristic that one eigenvalue approaches zero, and enhances the sensitivity of the decision function to that characteristic, which corresponds to the longitudinal direction of the laser line. The sinusoidal recognition function evaluates the feature that the other eigenvalue is negative with a large absolute value, making the decision function more sensitive to that feature, which is related to the transverse direction of the laser line. In the proposed model the decision function is weighted for higher values to the real centers synthetically, considering the properties in the longitudinal and transverse directions of the laser line. Moreover, this method provides a decision value from 0 to 1 for arbitrary candidate centers, which yields a normalized measure for different laser lines in different images. The normalized results of pixels close to 1 are determined to be the real centers by progressive scanning of the image columns. Finally, the zero point of a second-order Taylor expansion in the eigenvector's direction is employed to refine further the extraction results of the central points at the subpixel level. The experimental results show that the method based on this normalization model accurately extracts the coordinates of laser line centers and obtains a higher recognition rate in two group experiments.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.149-158
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• 2004

본 논문은 실영상에서 형태 정보와 에지 영상을 이용한 교통 표지판 영역 추출 및 인식 방법을 제안한다. 화소의 RGB 색상비를 이용하여 생성한 이진 영상에서 connected component 알고리듬에 의해 분할된 후보 영역들을 대상으로 형태 정보인 XY축 대칭성을 기반으로 교통 표지판 영역을 추출한다. 만약 후보 영역이 검출되지 않을 경우, 히스토그램 평활화에 의해 대비를 향상함으로써 영역 추출이 가능하다. 그리고 교통 표지판 영역의 에지 영상에서 추출한 수평-수직 투영(XY projection). 모멘트(moment), 동심원형 패턴 및 8 방향 광선과 에지와의 거리 및 교차점의 개수 등의 형태 정보를 기반으로, 사전에 구축한 데이터베이스와의 유사도 측정에 의해 인식을 수행한다. 다양한 실영상을 대상으로 실험한 결과, 본 방법이 빛이나 날씨 조건 등의 외부 환경에 강건하게 추출 및 인식함을 보인다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.13-24
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• 2008

차세대 실감 내비게이션 시스템은 2D 기반 내비게이션 시스템의 단점을 보완하고 보다 안전한 운전을 할 수 있도록 다양한 서비스를 제공하기 위해 연구되고 있다. 실감 내비게이션 시스템 차선인식과 도로시설물 객체 DB, 교차로 인식 모듈등의 기능 블록들로 구성된다. 본 논문에서는 실감내비게이션의 중요 요소 중 하나인 교차로 인식을 위한 신호등과 표지판 인식 시스템을 개발하였다. 개발된 알고리듬은 색상 정보를 이용해 인식 대상을 검출하고 객체의 특징을 이용하여 신호등과 표지판을 객체별로 인식할 수 있도록 하였으며 실험을 통해 검증하였다. 실험결과 신호등의 경우 60-30m의 거리에서 평균90%의 인식률을 보였으며, 표지판의 경우 90-40m의 거리에서 평균 97%의 인식률을 보였고, 프레임 당 평균 처리시간이 46msec로서 실시간 처리가 가능함을 보였다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제28권2호
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• pp.61-70
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• 2003

농업 기계화가 급속하게 진행되면서 기계의 사용이 증가하면서 많은 사고가 발생하였다. 이 중 경운기는 빈번한 교통사고로 그 피해가 막대하였다. 이에 본 연구자들은 경운기 교통사고의 실태를 조사하고 경운기 뒷면에 부착된 반사등 유무에 따라 교통사고의 발생에 어떤 영향을 미치는지 알아보고자 이 연구를 수행하였다. 경운기 교통사고는 경주시 현곡면의 경우 최근 5년간, 포항시 기계면은 최근 2년간에 발생한 사고를 대상으로 하였다. 면사무소와 경찰서를 방문하여 경운기 관련 교통사고를 조사하였고, 경미한 사고의 경우 직접 조사하였다. 본 연구에서 경운기에 의한 교통사고는 반사등이 효력을 나타내는 시간대인 새벽이나 밤 등 어두운 시간대에 일어난 자동차 대 경운기의 추돌 사고로 정의하였다. 정의에 따라 9건의 경운기 교통사고를 조사하였으며, 경운기 운전자의 나이, 성별, 운전 경력 등에 따라 미사고군 36건을 선정하여 총 45건을 대상으로 환자-대조군 연구를 수행하였다. 사고군과 미사고군에 대해 설문조사를 실시하였다. 설문지에는 운전자의 일반적 특성, 반사등의 예방효과와 경운기 안전에 대한 인식도 등의 항목을 포함하였으며, 사고군에 대해서는 사고 당시의 계절, 시간, 장소, 반사등 부착유무 등의사고 상황을추가 조사하였다. 본 연구 대상에서 정의한 경운기 교통사고는 총 9건이었다. 미사고군 36건을 포함한 전체 44대의 경운기 중 현재 반사등 부착 경운기는 32대(72.7%)이었다. 현재 반사등의 상태에 대해 양호하다고 응답한 사람은 사고군 6명(75.0%), 미사고군 12명(50.0%)으로 응답자 32명 중 18명(56.3%)이었다. 야간운행 시 반사등의 예방효과에 관한 인지도 조사에서는 사고군 7명(87.5%), 미사고군 19명(52.8%)으로 응답자 44명 중 26명(59.1%)이 인지하고 있었다. 경운기 반사등 부착운동에 대한 인지도는 사고군 8명(100.0%), 미사고군 30명(83.3%)으로 전체 44명 중에서 38명(86.4%)이 인지하고 있었다. 경운기 안전수칙에 관한 인지도 조사에서는 사고군 6명(75.0%), 미사고군 26명(72.2%)으로 전체 44명 중 32명(72.7%)이 인지하고 있었다. 반사등 부착 유무에 따른 사고율은 반사등 부착군 7.7%, 반사등 미부착군 36.8%로 반사등 미부착군에서 유의하게 사고율이 높았다. 반사등 부착 경운기에 대한 반사등 미부착 경운기의 교차비는 7.00(95% CI: 1.26-38.99)이었다. 본 연구 결과에 의하면 경운기 사고는 반사등 부착에 의해서 크게 감소될 수 있을 것으로 생각한다. 그동안 인식 부족으로 많은 경운기 사고가 정확한 원인 조사가 이루지 않았을 가능성이 높다. 따라서 보다 광범위한 조사를 바탕으로 경운기 사고에 대한 체계적인 연구가 필요하다. 또한 경운기 사고에 대한 의료인의 관심이 필요하며 사고 예방을 위해서 정부의 현명한 대책이 중요하다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권6호
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• pp.2483-2503
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• 2016

Traffic congestion is a severe problem in many modern cities around the world. Real-time and accurate traffic congestion identification can provide the advanced traffic management systems with a reliable basis to take measurements. The most used data sources for traffic congestion are loop detector, GPS data, and video surveillance. Video based traffic monitoring systems have gained much attention due to their enormous advantages, such as low cost, flexibility to redesign the system and providing a rich information source for human understanding. In general, most existing video based systems for monitoring road traffic rely on stationary cameras and multiple vehicle tracking method. However, most commonly used multiple vehicle tracking methods are lack of effective track initiation schemes. Based on the motion of the vehicle usually obeys constant velocity model, a novel vehicle recognition method is proposed. The state of recognized vehicle is sent to the GM-PHD filter as birth target. In this way, we relieve the insensitive of GM-PHD filter for new entering vehicle. Combining with the advanced vehicle detection and data association techniques, this multiple vehicle tracking method is used to identify traffic congestion. It can be implemented in real-time with high accuracy and robustness. The advantages of our proposed method are validated on four real traffic data.

• 방송공학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.938-949
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• 2015

본 논문에서는 외부압력에 의한 외형 손상이나 빛의 방향에 따른 색상 대비변화 등에 견고한 영상기반 속도 제한 표지판 인식 시스템 설계를 제안한다. 속도 제한 표지판 인식을 위해서 최근 패턴 인식 분야에서 뛰어한 성능을 보여주고 있는　CNN (Convolutional neural network)을 사용한다. 하지만 기존의 CNN은 특징 추출을 위해 다수의 은닉층이 사용되고 추출된 결과에 대해 MLP(Multi-layer perceptron) 등과의 완전 연결(fully-connected) 방식을 사용함으로 학습과 테스트 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 줄이기 위해 2계층의 CNN을 구성하고 패턴 분류를 위해 랜덤 포레스트(Random forest)를 결합하여 완전 연결이 아닌 랜덤 연결 방식을 적용하였다. GTSRB(German Traffic Sign Recognition Benchmark)데이터의 교통안전표지판 중에서 8개 속도 제한 표지판 데이터를 사용하여 제안하는 방식이 SVM (Support Vector Machine)이나 MLP 분류기를 적용할 때 보다 성능이 우수함을 입증하였다.

• 대한가정학회지
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• 제44권2호
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• pp.93-101
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• 2006

Children's wear needs extra safety features to avoid unexpected dangers. On the way to school, children are exposed to traffic very often. Especially in the early morning or late evening, or on dark cloudy days, they might be unrecognized by drivers without safety reflectors on their clothing as a means of raising visibility. Therefore, safety reflectors on clothing can protect children from traffic accidents. The research was carried out as follows. 1. Reflector manufacturers were interviewed regarding how Reflective and Reflexite reflect light back to the light source, what kind of safety reflector products are available, and how these materials are being used in the clothing industry. 2. Mothers of primary school children were interviewed to find out what they think about the effect of safety reflectors, the need for clothing using safety reflectors and the design preferences. 3. In order to apply safety reflectors efficiently, the position on the clothing of the greatest visibility from the light source must be determined. 4. Shirts, pants and jumpers for 8-year-old girls and boys were designed as a case study of applying safety reflectors to clothing. The designs were verified through wearing test.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권4호
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• pp.320-328
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• 2021

As the number of visually impaired people steadily increases, interest in independent walking is also increasing. However, there are various inconveniences in the independent walking of the visually impaired at present, reducing the quality of life of the visually impaired. The white cane, which is an existing walking aid for the visually impaired, has difficulty in recognizing upper obstacles and obstacles outside the effective distance. In addition, it is inconvenient to cross the street because the sound signal to help the visually impaired cross the crosswalk is lacking or damaged. These factors make it difficult for the visually impaired to walk independently. Therefore, we propose the design of an embedded system that provides traffic light recognition through object recognition technology, voice guidance using TTS, and upper obstacle recognition through ultrasonic sensors so that blind people can realize safe and high-quality independent walking.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1290-1293
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• 2021

현재 시각장애인들의 일상생활에 있어 많은 불편함을 겪고 있어 시각장애인에게 도움이 되고자 실시간 객체인식을 하여 보행환경의 정보를 전달하는 안경을 만드는 프로젝트를 진행하였다. 핵심 기능에 해당하는 객체인식은 인공지능 모델 YOLOv4가 사용되었으며, 시각장애인의 입장에서 걸어 다닐 때 인식 되어야 하는 객체들을 선정하고, 이들을 대상으로 학습 데이터를 재구성하고 YOLOv4의 재학습을 진행하였다. 학습 결과 모든 객체들에 대한 정확도는 68%를 보였으나 시각 장애인이 걸어다닐 때 인식되어야 하는 필수객체(Person, Bus, Car, Traffic_light, Bicycle, Motorcycle)들의 인식률은 84%로 측정되었다. 향 후 진행될 학습에선 더욱 다양한 방법으로 학습데이터를 확보하고, YOLOv4가 아닌 darkflow를 이용해 다양한 parameter로 학습을 진행하여 다면적인 성능비교가 필요하다.