• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.90-93
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• 2009

본 논문은 자동차 자동운행 시스템 연구 분야의 한 부분인 자동차 운행 중 도로상에 위치한 교통 신호등을 추적을 통해 검출하고, 인식하기 위한 방법과 관련된 연구이다. 교통 신호등은 색상 정보를 포함한 광원을 갖는 물체로서 표현되어지고 운전자에게 안전을 위해 준수해야 할 신호정보로써 제공되어 진다. 본 논문에서는 이러한 교통신호등의 인식을 위해 명도 분포도를 이용하여 관심영역을 필터링하고, 마스크와 HSI 색 공간영역에서의 색상과 채도, 밝기 정보를 이용한 유효값을 검출, 좌표변환, 보간법, YUV 모델을 이용한 그레이 영상으로의 변환, 닫힘 연산, 선명화 연산, 템플릿 매칭 방법을 적용함으로써 가로등과 같은 주변 환경이 갖는 색정보로부터 교통 신호등의 신호를 검출하고 인식하도록 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.577-586
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• 2018

본 연구에서는 국내 지역 비도심 지역의 교통사고 저감을 위해 충청권을 대상으로 관련 문헌 검토와 TAAS(Traffic Accident Analysis System)자료를 활용하여 비도심 지역의 인구특성 및 사고유형을 통하여 지역특성에 맞는 교통안전기술을 개발하였다. 비도심 지역의 교통인구의 보행자 특성에 맞게 개발된 노견용 인식등은 지역특성사 인도가 아닌 길가장자리로 통행이 많은 지역주민들의 교통안전 향상을 위한 교통안전시설물로써 야간 또는 새벽에 통행시 운전자에게 보행자의 시인성을 향상시켜주며 교통안전시설물이며, 보행자 건널목 인식등은 야간 횡단보도 횡단시 운전자에게 횡단중이란 앞서 인지시켜 주어 횡단보도 통해시 보행자의 안정감을 향상시키는 교통안전시설물이다 또한, 기존 시설물인 신호등 및 가로등과 같은 빛 공해에 의한 농작물 피해를 최소화하며, 차량, 농기계와 같은 충돌파손의 문제점을 보완하였다. 기존 시설물인 가로등과 신호등의 사례와 타기술을 비교하여 절감비용을 공사비 및 유지관리비용으로 분석하여, 본 연구에서 개발한 기술의 비용적인 측면에서 효율성을 입증하였다. 현재 본 연구에서 개발한 교통 안전시설물의 적용성과 효과성을 위해 비도심 지역을 기반으로 테스트베드를 구축하여 현재 평가 중에 있으며, 향후 연구를 통해 지속적인 자료의 수집과 분석을 통해 개발된 경제성 분석 및 환경 영향에 맞춤형 적정기술로 개선 될 수 있을 것으로 기대되며, 본 연구에서 개발된 교통안전시설물을 통해 우리나라 교통안전수준의 향상과 비도심 지역의 교통안전이 향상되기를 기대한다.

• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.367-370
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• 2015

본 논문은 자동차 자율주행에 필요한 신호등 신호의 검출 성능을 개선시키는 방법을 제안한다. 일반적인 교통신호등 검출연구는 색상 임계치, 템플릿 매칭, 학습기 기반 등의 방법을 사용한다. 그러나 조도 차이로 인한 인식률 저하와 느린 처리속도 문제가 있다. 제안한 방법은 형태학적 전처리 후 검출마스크를 통해 교통신호등 영역검출 및 인식을 제안한다. 먼저 영상을 조도에 강건하게 하기 위해 입력 영상을 YCbCr로 변환하고, Y채널에서 수평에지 성분을 추출한다. 그 후 신호등의 형태학적 특징을 이용하여 영역을 검출한다. 마지막으로 색상을 이용하여 신호등을 검출한다. 제안 방법을 다양한 환경에서 적용하여 기존 알고리즘보다 검출율과 처리 속도가 향상되었음을 확인하였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제22권7호
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• pp.23-30
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• 2014

"Cut off line" in automotive passing beam has very important safety function because it serves for headlamp aiming. Headlights that are aimed incorrectly will not only perform poorly but also offend oncoming traffic. In addition, an objective definition of cut off line in low beam is necessary, since a requirement for correct aiming of the beams is specified within all the existing regulations. Accordingly, headlight regulations are requirements that automobiles must satisfy in order to be sold in a particular country. In this study, a more advanced recognition method for the cut off lines of the various headlamps commonly used in Europe, North America, and domestic is suggested and a headlamp testing system is developed to adjust the beam to the country-specific regulation. This system uses image processing technology to detect the cut off lines in the beam patterns of halogen headlamps, high-intensity discharge headlamps, and light-emitting diode headlamps as well.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권6호
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• pp.32-39
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• 2011

꼬리물기는 교차로에 정체가 발생하면 녹색 현시라도 진입해서는 안 되는데 이를 무시하고 무리하게 진입, 신호가 바뀐 뒤 다른 방향의 차량흐름에 방해를 주는 행위이다. 인력에 의한 단속 방법은 한계가 있어 지속적으로 단속을 하기위해서는 대체 방안이 필요하다고 하겠다. 교차로에서의 꼬리물기 위반를 시스템을 통해 단속가능한 지 여부를 파악하기 위해 실제 현장에서 실험을 통해 평가를 수행하였다. 본 연구에서는 현재 운영 중인 신호위반 단속장비와 달리 위반 차량을 단속하는 시점을 교차로 진출부 횡단보도 부근에서 하였으며, 위반 차량을 역추적 방식으로 궤적을 추적하는 방식을 적용하였다. 현장 실험 결과 시스템에 다음과 같은 결론을 얻었다. 교차로 꼬리물기 위반 차량에 대한 단속 능력, 즉 위반차량 검지율 및 오검지율을 평가한 결과, 평균 검지율은 83.5%, 오단속률은 0.2, 오인식률 1.5%로 나타났다. 따라서 꼬리물기 위반 차량을 무인단속장비에 의해 단속을 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.139-141
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• 2014

지능형 차량 시스템에 있어서 교통 표지판 검출/인식은 매우 중요한 요소들 중의 하나이다. 따라서 주행 중인 차량에서 카메라로부터 취득한 영상을 이용하여 교통 표지판을 인식하는 여러 가지 영상인식 알고리즘들이 개발되고 있다. 하지만 이러한 알고리즘은 표지판의 색상 값이 날씨와 시간에 따른 조도와 컬러의 변화에 따라 성능이 크게 변한다는 점에서 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 논문은 환경 변화에 강인한 교통 표지판 검출 및 인식 알고리즘을 제안한다. 구체적으로, 표지판 검출을 위하여 제안하는 알고리즘에서는 색상과 형태 정보를 이용하여 교통 표지판 후보군을 찾는다. 여러 색상 임계값에 대하여 영상 피라미드 형태를 만들고, 모든 피라미드 영상들에 대해서 인식 알고리즘을 수행함으로써 실외 빛에 변화에 강인하게 한다. 교통 표지판 후보군을 찾은 후, 후보군들을 Linear SVM을 통해 학습함으로써 교통 표지판인지 아닌지 분류해낸다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 정확하게 교통 표지판을 인식하고, 동시에 실외 빛의 변화에 상관없이 강인하게 표지판을 인식함을 보여준다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.284-290
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• 2009

최근 국내에서도 대도시의 도로 교통 혼잡과 그로 인한 환경오염으로 인해 신교통시스템의 중요성이 증대하고 있는 가운데 기존 지하철의 과중한 건설비 및 운영비 부담을 대체할 수단으로서 신교통시스템의 도입에 대해 적극적인 정책을 수립하고 있는 실정이다. 현재의 도시교통의 문제점을 해결하고 미래 도시교통의 모습을 새롭게 만든다는 의미에서 신교통시스 템에 대한 분명한 인식과 도입방안에 대한 검토가 시급한 시점으로, 신교통 차량시스템은 효율적인 서비스 제공 및 교통문제 해결을 위해 다양한 형태로 발전해 왔으며, 전용 주행로를 갖는 철도시스템의 장점인 정시성 및 안전성과 버스의 장점인 유연성을 만족시킬수 있는 시스템으로 개발되어 왔다. 본 논문에서는 신교통시스템 도입시 차량시스템 선정시 고려사항 및 기존노면 교통수단과 공용으로 주행로를 사용할 수 있는 차량시스템으로 저상굴절버스, 노면전차, GRT(Guided Rapid Transit, 유도 고속차량) 시스템의 해외운행 사례 및 시스템을 비교, 장단점을 중심으로 고찰 하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권9호
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• pp.361-368
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• 2014

차량 번호판 인식 시스템은 복잡한 교통환경의 효율적 관리를 위해 발전되어 현재 많은 곳에 사용되고 있다. 그러나 조명, 잡음, 배경변화, 번호판 훼손 등 환경변화에 큰 영향을 받기 때문에 제한된 환경에서만 동작하며, 실시간으로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 조명변화와 잡음에 강건하며 빠른 번호판 인식을 위한 휴리스틱 분할 알고리즘 및 이를 이용한 실시간 번호판 인식 시스템을 제안한다. 첫 번째 단계는 Haar-like 특징과 Adaboost를 이용하여 번호판을 검출한다. 이 방법은 적분영상을 이용하며 케스케이드 구조로 구성되어 있어 빠른 검출이 가능하다. 두 번째 단계에서 적응 히스토그램 평활화 방법과 노이즈를 경감시키는 바이레터럴 필터를 이용하여 번호판의 종류를 결정한 후, 번호판 종류에 따라 적분영상을 이용한 적응 이진화, 픽셀 프로젝션, 사전지식 등을 기반으로 빠르고 정확한 문자 분할을 한다. 세번째 단계에서는 HOG와 신경망 알고리즘을 이용하여 숫자를 인식하고, SVM을 이용해 한글을 인식한다. 실험결과는 번호판검출에 94.29%의 검출률, 2.94%의 오경보율을 보이며, 문자분할에서는 검출률 97.23%, 2.94%의 오경보율을 보였다. 문자인식에서 평균 인식률은 98.38%이다. 평균 운용시간은 140ms으로 빠르고 강인한 실시간 시스템을 만들 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.200-203
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• 2016

최근 자율주행자동차에 대한 관심이 증가함에 따라 교통 상황을 인식하는 방법에 대한 연구도 활발하게 진행되고 있다. 특히 교통신호등의 인식은 치명적인 결과를 야기하는 교통사고와 밀접하게 연관된다는 점에서 중요성이 더욱 부각되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 비전 시스템을 기반으로 한 교통신호등 인식 방법을 제안한다. 차선, 표지판 등과는 다르게 교통신호등은 빛을 발하는 특징이 있으며 그 모양과 형태 또한 규격화 되어 있다. 이러한 특징 중 색상과 형태 특징을 이용하여 두 단계의 추출과정을 거쳐 교통신호등을 인식한다. 먼저 HSV 색 공간에서 적색, 녹색, 주황색의 빛을 발하는 영역을 찾아낸 뒤, 신호의 원형 특징을 이용해 가로, 세로 사이즈와 크기로 신호의 후보를 추출한다. 다음, 신호등의 검은 박스 영역을 찾기 위해 추출한 신호 후보군의 주변부가 검정색인지를 확인한다. 최종적으로 신호등의 박스 부분을 검출하여 신호를 발하는 위치를 기반으로 신호를 인식한다. 실험결과 많은 계산량을 요구하는 기계학습을 사용하지 않고도 실시간 처리와 높은 인식률로 교통 신호를 인식할 수 있음을 확인하였다.