• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.199-205
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• 2011

This paper presents an algorithm capable of detecting free space for the autonomous vehicle navigation. The algorithm consists of two main steps: 1) estimation of longitudinal profile of road, 2) detection of free space. The estimation of longitudinal profile of road is detection of v-line in v-disparity image which is corresponded to road slope, using v-disparity image and hough transform, Dijkstra algorithm. To detect free space, we detect u-line in u-disparity image which is a boundary line between free space and obstacle's region, using u-disparity image and dynamic programming. Free space is decided by detected v-line and u-line. The proposed algorithm is proven to be successful through experiments under various traffic scenarios.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권12호
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• pp.2343-2352
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• 2015

본 논문에서는 U-시차 지도(U-disparity map)와 정방향-역방향 에러 제거를 통하여 자동차 환경에서의 새로운 모션 필드 예측기법을 제안한다. 일반적으로 자동차에 장착된 카메라로 획득된 영상에서는 자동차의 움직임에 따라 모션 벡터가 발생하게 된다. 그러나 이러한 모션 벡터는 주변 환경에 영향을 받기 때문에 정확도가 떨어진다. 특히 도로면에서는 인접한 화소값이 유사하기 때문에 정확한 모션 벡터의 추출이 어렵다. 따라서 제안하는 기법에서는 U-시차 지도를 이용하여 도로면을 제거하고 나머지 부분에 대하여 옵티컬 플로우(optical flow)를 수행한다. 또한 모션 벡터의 정확도를 향상시키기 위해 정방향-역방향 에러 제거 방법을 활용한다. 최종적으로 획득한 모션 벡터에 RANSAC(RANdom SAmple Consensus)을 적용하여 차량의 움직임을 예측하고 모션 필드를 생성한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 성능이 우수한 것을 확인하였다.

• 국제지역연구
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• 제17권4호
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• pp.67-88
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• 2013

본 연구의 목적은 1978-2012년의 자료를 이용하여 중국의 동부지역, 중부지역, 서부지역 그리고 동북지역을 대상으로 이들 지역이 성장함에 따라 나타나는 지역격차의 패턴을 분석하는 것이다. 이를 위하여 Williamson의 역U자형 가설과 Amos의 발전된 역U자형 가설을 검증하였다. 이를 통하여 지역이 역분극화 과정에 있는지 아니면 발전된 역분극화 과정에 있는지를 파악하였다. 연구결과를 보면 지역내 인당 절대적 경제격차모형에서는 동부지역, 중부지역, 서부지역과 지역간 모형 그리고 상대적 경제격차모형에서는 중부지역과 서부지역이 Williamson의 역U자형 가설이 지지되었다. 반면 지역간 모형과 서부지역은 Amos의 발전된 역U자형 가설이 지지되었다. 한편 도 농격차를 기준으로 한 모형에서는 절대적 경제격차의 지역간 모형과 상대적 경제격차의 중부지역은 Amos의 발전된 역U자형 가설이 지지되었고, 지역간 모형과 서부지역은 상대적 경제격차모형에서 Williamson의 역U자형 가설이 지지되어 이들 지역은 역분극화 과정이 진행되고 있음을 알 수 있다. 이 결과는 중국이 지역에 따라 역분극화 과정이 있는 지역도 있고 성장에 힘입어 공간적 재구조화가 진행되는 경우도 있음을 알 수 있다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권1호
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• pp.428-435
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• 2017

In this paper, we propose a novel motion field estimation algorithm for which a U-disparity map and forward-and-backward error removal are applied in a vehicular environment. Generally, a motion exists in an image obtained by a camera attached to a vehicle by vehicle movement; however, the obtained motion vector is inaccurate because of the surrounding environmental factors such as the illumination changes and vehicles shaking. It is, therefore, difficult to extract an accurate motion vector, especially on the road surface, due to the similarity of the adjacent-pixel values; therefore, the proposed algorithm first removes the road surface region in the obtained image by using a U-disparity map, and uses then the optical flow that represents the motion vector of the object in the remaining part of the image. The algorithm also uses a forward-backward error-removal technique to improve the motion-vector accuracy and a vehicle's movement is predicted through the application of the RANSAC (RANdom SAmple Consensus) to the previously obtained motion vectors, resulting in the generation of a motion field. Through experiment results, we show that the performance of the proposed algorithm is superior to that of an existing algorithm.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권6호
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• pp.86-96
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• 2010

본 논문에서는 U-시차맵과 조감도를 이용한 스테레오 비전 기반의 장애물체 검출 및 차량 검증 방법을 제안한다. 먼저 최대 빈도 값을 이용하여 V-시차맵 상에서 도로 특징 정보를 추출하고, 추출된 도로 정보를 이용하여 대략적인 도로상의 장애물체 영역을 추출한다. 좀 더 정확한 장애물체 영역 추출을 위하여 U-시차맵을 생성하는데, 이때 시차값과 카메라 파라미터를 이용하여 계산된 문턱치를 이용하여 높이 제한된 U-시차맵을 생성함으로써, 일정한 높이의 장애물체만을 검출 할 수 있다. 그러나 검출된 장애물체 영역 내에는 여전히 다수의 장애물체와 배경이 존재하므로, 세그먼테이션 과정을 수행한다. 전 단계에서 추출된 장애물체 영역을 카메라 모델링과 파라미터를 이용하여 조감도 맵핑을 수행한다. 조감도는 시차맵과 카메라 정보를 기반으로 계산된 장애물체들의 위치를 평면상에 표시함으로써 장애물체들을 좀 더 쉽게 분리할 수 있다. 마지막으로 각각 분리된 장애물체들 별로 차량 특징 기반의 차량 검증 과정을 수행한다. 도로 접점 여부, 일정한 수평크기, 가로 세로 비율 및 텍스쳐 정보를 이용하여 최종적으로 도로상의 차량만을 검출한다. 그리고 실제 도로에서 획득한 영상에 제안한 알고리즘을 적용함으로써 장애물체 검출 및 차량 검증 성능을 검증한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.1141-1142
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• 2008

For intelligent vehicles, recognizing the sounding is an important task. In this paper we propose an road area detection system. This system uses u-disparity and v-disparity map. v-disparity map is used to find the road area. u-disparity is used to cluster the area that is an object. The test results and overall system is discribed in this paper.

• 국제지역연구
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• 제13권2호
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• pp.226-253
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• 2009

본 연구는 분석기간을 1952-2008년으로 설정하고, 제1차 전국경제조사에 의한 수정 후의 지역별 GDP자료를 이용하여 중국의 지역경제발전 격차의 추세를 분석하고 있다. 연구결과를 종합하면 아래와 같다. 첫째, 수정 후의 자료를 이용한 변이계수가 수정 전의 변이계수보다 낮다. 둘째, 전반적으로 개혁개방 이전 시기보다 개혁개방 이후의 시기에서 더 낮은 격차를 나타내고 있다. 특히 1990년대 이후 지역 간 발전 격차가 급속하게 확대되는 것이 아니라 완만한 축소과정을 거치면서 확대되고 있다는 점이다. 이것은 기존의 연구와는 다른 결과이다. 셋째, 2002년을 기점으로 새로운 역U자형의 주기가 나타나고 있다. 넷째, 허핀달-허쉬만지수(HHI)와 테일엔트로피지수(TEI)의 비교에 의하면, 개혁개방 이후 1980년대에는 상대적으로 저(低)발전 지역의 발전이 전체 지역 간 격차의 축소에 더욱 큰 영향을 초래하고 있으며, 2000년대 이후에 또 다시 상대적으로 저(低)발전 지역의 발전이 지역 간 발전 격차의 축소에 더욱 중요한 역할을 담당하고 있음을 발견하였다. 다섯째, 수렴가설의 검증 결과에 의하면, 분석기간을 1978년-2008년을 설정할 경우 개혁개방이후에 지역경제발전 격차는 수렴하고 있다는 가설을 채택할 수 있다. 여섯째, "역U자 가설" 검증 결과에 의하면, 전체 분석기간인 1952년-2008년에서는 "역U자 가설"이 채택되지 않았다. 단지 1991년-2008년 기간에서만 역U자 가설이 채택되고 있다. 이것은 위의 변이계수의 추계 결과도 같은 맥락이며 또한 수렴가설의 검증 결과와도 거의 같은 의미를 가지고 있다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.61-62
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• 2012

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권2호
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• pp.107-115
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• 2002

본 논문은 한 쌍의 스테레오 영상으로부터 BDM(Bidirectional Disparity Morphing)을 이용하여 중간시점 영상을 보간하는 방법을 제안한다. 영상은 하나 이상의 계층으로 구성되어 있고 각각의 계층은 유사한 시차값을 갖기 때문에, 블록 단위의 시차 맵을 이용하는 것은 유용하다. 또한 블록 단위의 시차 맵은 시차계산을 위한 영상의 해상도를 줄여 계산량을 크게 감소시킨다. 그러나 서로 다른 계층이 겹쳐진 영역에서는 시차가 급격히 변화하여 정합 오차가 증가하고, 가려짐이 발생할 확률이 높다. 따라서 정합 결과에 따라 블록의 크기를 변화시켜 보다 정밀하게 대응 블록을 검색하여 잘못된 시차 계산을 막고, 아울러 가려진 영역을 검출할 수 있다. 가려진 영역의 시차는 가려짐 패턴을 이용하여 올바른 시차를 지정할 수 있어, 결과적으로 보다 정확한 중간 시점 영상을 생성할 수 있다.

• 보건행정학회지
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• 제32권3호
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• pp.272-281
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• 2022

With the outbreak of coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, health policymakers are adopting new policies regarding the issue of immunization disparities, especially for children in low-income communities of color who lack awareness and thereby access to vaccines. The purpose of this paper is to propose an evaluation framework using program theory-based evaluation approach and logic model to analyze and evaluate the immunization disparities in children aged 19-35 months. Data is collected from New York City department of Health and the U.S. Census Bureau for Northern Manhattan Start Right Coalition program which consists of 19,800 children, and the community-provider partnership includes 26 practices and 20 groups. Program theory is used to evaluate this community-based initiative with the logic model which is a visual depiction that illustrations the program theory to all stakeholders. The logic model highlights the resources, activities, outputs, outcomes, and impacts of the program to guide to planners and evaluators and to call attention to the inadequacies or flaws in the operational, implementation and service delivery process of the program in offering a new perspective on the program. This framework adds to the literature on evaluations of immunization disparities in determining whether evaluators can definitively attribute positive immunization outcomes in the community to the program and conclude whether it has potential in expanding or duplicating it to other similar settings, especially in other rural areas of the United States, and abroad, where routine immunization equity gaps are wide due to income, racial and ethnic diversity, and language barrier.