• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권5호
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• pp.7-14
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• 2012

끼어들기 행위에 대한 경찰의 인력단속이 매우 취약해 교통질서 위반자들의 현장단속이 어렵고 단속을 하더라도 위반증거를 확보하기가 어려워 단속이 거의 이루어지지 않고 있다. 램프 구간 진입 및 진출 지점에서 빈번하게 발생하는 끼어들기 위반을 무인단속장비를 이용하여 효율적으로 단속가능한지를 실험을 통해 평가를 하였다. 본 연구에서는 개별 영상 검지 방식의 한계점을 보완하기 위해 구간검지방식을 병행한 알고리즘을 제안하였다. 현장 실험 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 개별 영상검지 방식에 의해 끼어들기 위반을 단속한 결과 검지율이 58.2%인 반면 본 연구에서 제안한 방식의 검지율은 74.5%로 오검지율은 0.0%로 나타났다. 또한 단속범위를 넓게 하기 위해 기존 시설물을 이용할 수 있도록 장비를 소형화 및 경량화를 하고 별도의 제어기를 없애 카메라부에 제어기를 삽입한 일체형 카메라를 개발한 결과, 효율적으로 끼어들기 위반차량을 무인단속장비에 의해 단속이 충분히 가능할 것으로 판단된다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제22권6호
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• pp.1-14
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• 2019

Carbon storage is one of the regulating ecosystem services provided by urban street trees. It is important that evaluating the economic value of ecosystem services accurately. The carbon storage of street trees was calculated by measuring the morphological parameter on the field. As the method is labor-intensive and time-consuming for the macro-scale research, remote sensing has been more widely used. The airborne Light Detection And Ranging (LiDAR) is used in obtaining the point clouds data of a densely planted area and extracting individual trees for the carbon storage estimation. However, the LiDAR has limitations such as high cost and complicated operations. In addition, trees change over time they need to be frequently. Therefore, Structure from Motion (SfM) photogrammetry with unmanned Aerial Vehicle (UAV) is a more suitable method for obtaining point clouds data. In this paper, a UAV loaded with a digital camera was employed to take oblique aerial images for generating point cloud of street trees. We extracted the diameter of breast height (DBH) from generated point cloud data to calculate the carbon storage. We compared DBH calculated from UAV data and measured data from the field in the selected area. The calculated DBH was used to estimate the carbon storage of street trees in the study area using a regression model. The results demonstrate the feasibility and effectiveness of applying UAV imagery and SfM technique to the carbon storage estimation of street trees. The technique can contribute to efficiently building inventories of the carbon storage of street trees in urban areas.

• 한국도로학회논문집
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• 제16권5호
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• pp.91-98
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• 2014

PURPOSES : This study is to develop a automate road mapping system using ARASEO(Automated Road Analysis and Safety Evaluation TOol) for road management. METHODS : The road survey van named ARASEO(Automated Road Analysis and Safety Evaluation TOol) was used to generate highway drawings for Korea National Road number 37 automatically. In order to generate the highway drawings for purpose of road management, it is required to acquired the information for highway alignment, road width and road facilities such as safety barrier and road sign. Therefore the survey van acquired and analyzed the road width, median and guardrail data using rear side laser sensor of ARASEO and recognized the traffic control sign and chevron sign using foreside camera images. Also the highway alignment which is the basic information for highway drawing can be analyzed by acquisition the every 1m positional and attitude data using GPU and IMU sensor and developed algorithm. Finally, in this research the CAD based drawing software was developed to draw highway drawing using the analysis result from ARASEO. RESULTS : This study showed the comparison result of the surveyed road width and drawing data. To make the drawing of the road, we made the Autocad ARX program witch run in CAD menu interface. CONCLUSIONS : Using this program we can create the road center line, every 500m horizontal and vertical ground plan drawing automatically.

• 한국항공우주학회지
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• 제38권4호
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• pp.342-351
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• 2010

UAV는 임무 수행을 위한 INS 장비와 광학 장비를 갖추고 있다. 이 논문에서는 UAV를 위한 알고리즘으로 칼만 필터와 광류를 이용하는 영상기반 자세추정 알고리즘을 제안한다. 광류는 UAV에 장착된 카메라의 영상으로부터 획득하며 UAV의 자세는 광류를 통해 측정된다. 이 논문에서 UAV 자세의 추정과 낮은 신뢰성을 보완하기위해 칼만 필터를 사용한다. 그리고 실험을 통해 알고리즘을 검증하였다. Rate table과 실제 비행영상을 이용하여 실험 하였으며, 본 논문에서 UAV의 자세 추정 알고리즘 검증 결과를 보였다. Rate table 실험에서 오차는 2도 이내였으며, AHRS를 통해 측정한 결과와 비슷한 경향을 보인다. 그러나 실제 비행 영상 실험에서 최대 Yaw 오차는 21도였으며, 최대 Pitch 오차는 7.8도로 나타났다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권1호
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• pp.35-46
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• 2009

본 논문에서는 차량에 설치된 카메라를 활용하여 차선을 추출하고, 차량이탈을 검출하기 위한 방법에 대해서 논의한다. 하드웨어 기술의 발달로 지능형 자동차에 대한 연구가 활발히 진행됨에 따라서, 카메라를 활용한 차선인식 및 차량이탈검출과 관련하여 다양한 알고리즘들이 제시 되었다. 그러나 이들 연구에서는 영상에서 2개의 차선을 모두 찾아야 하기 때문에 처리속도 및 실제 운행환경에서의 다양한 여건으로 인하여 검출률이 떨어진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 빠른 속도와 높은 검출률을 위해 단일차선을 추출하고, 중심점 분석을 통한 차선이탈검출 알고리즘을 제안한다. 카메라의 기하학적 모델링을 통하여 차선이 존재하는 관심영역을 설정하고, 원본 이미지를 이등분한 후에 허프변환(Hough Transform)을 사용하여 한 차선의 일부를 찾아낸 후에, 일정 크기로 복원한다. 복원한 차선을 설정된 중심점과의 거리계산을 통하여 차선이탈을 판단한다. 실차실험을 통하여 제안한 알고리즘을 기존의 알고리즘과 비교 검증을 수행하였고, 이를 통하여 제안된 알고리즘이 빠르고 정확함을 보였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제19권3호
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• pp.239-246
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• 2019

국내 시설물의 노후화가 급속히 진행되고 있음에 따라 정부는 노후화 시설물의 안정성 검측과 유지관리에 대한 관심을 높이고 있다. 이에 본 연구는 대구광역시 서구 비산 4동/내당 2, 3동의 노후화 지역일대를 조사하고, 비행촬영을 통해 노후화 시설물에 대한 데이터를 획득하여 3D 지도를 구현하였다. 또한 3D 지도에 객관적/주관적 데이터를 추가적으로 기입함으로써 주민들이 쉽게 이해할 수 있으며, 관리자가 노후화 시설물에 대한 유지 보수 관리를 보다 수월하게 진행할 수 있는 4D 지도 생성 방안을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권3호
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• pp.255-265
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• 2007

본 논문은 지능형 자동차 개발을 위한 주간 및 야간 환경에서 차량 운전 시 발생할 수 있는 다양한 조명을 극복하고 운전자 졸음 상태를 단일 CCD(Charge Coupled Device) 카메라를 통해 감시하는 시스템을 제안한다. 운전 중 운전자 눈을 감시하여 졸음 상태를 판단하는 시스템에서 눈 검출 및 눈꺼풀 움직임 측정은 선행되어야 할 중요한 과정이다. 따라서 비전기반 시스템의 가장 큰 단점인 조명변화를 극복하며 눈 검출 성능을 높이고 실시간 처리가 가능한 간단한 조명 보정 알고리즘을 제안하였으며 또한 신뢰성 있는 졸음 판단을 위해 효율적인 눈꺼풀 움직임 측정 방법을 제안한다. 이러한 시스템은 실시간으로 처리되어야 하며 이를 위해 제안한 방법과 더불어 효율적인 눈 검증 방법으로 단계적 SVM(Cascaded Support Vector Machine)을 적용하였다. 한편, 제안한 알고리즘의 성능 측정을 위해 주간 및 야간의 다 양한 조명 변화 속에서 주행 중 수집된 운전자 동영상을 사용하였으며 자체 수집된 동영상에 대해 98% 이상의 눈 검출 성능 및 신뢰성 있는 눈꺼풀 움직임을 측정하였다. 최종 졸음판단 결과는 수집된 각각의 동 영상에 대한 PERCLOS(The percentage of eye-closed time during a period)를 비교함으로써 제안한 시스템의 성능 및 우수성을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제34권6호
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• pp.619-627
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• 2016

Cells of a PV (photovoltaic) module can suffer defects due to various causes resulting in a loss of power output. As a malfunctioning cell has a higher temperature than adjacent normal cells, it can be easily detected with a thermal infrared sensor. A conventional method of PV cell inspection is to use a hand-held infrared sensor for visual inspection. The main disadvantages of this method, when applied to a large-scale PV power plant, are that it is time-consuming and costly. This paper presents an algorithm for automatically detecting defective PV panels using images captured with a thermal imaging camera from an UAV (unmanned aerial vehicle). The proposed algorithm uses statistical analysis of thermal intensity (surface temperature) characteristics of each PV module to verify the mean intensity and standard deviation of each panel as parameters for fault diagnosis. One of the characteristics of thermal infrared imaging is that the larger the distance between sensor and target, the lower the measured temperature of the object. Consequently, a global detection rule using the mean intensity of all panels in the fault detection algorithm is not applicable. Therefore, a local detection rule was applied to automatically detect defective panels using the mean intensity and standard deviation range of each panel by array. The performance of the proposed algorithm was tested on three sample images; this verified a detection accuracy of defective panels of 97% or higher. In addition, as the proposed algorithm can adjust the range of threshold values for judging malfunction at the array level, the local detection rule is considered better suited for highly sensitive fault detection compared to a global detection rule. In this study, we used a panel area extraction method that we previously developed; fault detection accuracy would be improved if panel area extraction from images was more precise. Furthermore, the proposed algorithm contributes to the development of a maintenance and repair system for large-scale PV power plants, in combination with a geo-referencing algorithm for accurate determination of panel locations using sensor-based orientation parameters and photogrammetry from ground control points.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권5호
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• pp.461-471
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• 2015

이 연구에서는 무인항공기를 이용하여 연안 갯벌의 정확한 공간지형정보 생성 가능성을 검토하고자 정사영상과 수치표고모델을 생성하였다. RTK-GPS로 측량한 고도 값을 이용하여 수치표고모델의 정확도를 분석하였다. 고정익 무인항공기와 회전익 무인항공기를 이용하여 항공삼각측량법으로 수치표고모델을 생성하였고, 조위상태가 다른 영상의 수륙경계선 추출법을 사용해 수치표고모델을 생성하였다. 정확한 정사영상과 수치표고모델을 생성하기 위해 촬영한 카메라의 내부표정 및 외부표정에 의해 발생한 왜곡과 무인항공기 자세변화로 발생한 왜곡을 보정해 주었다. 또한 위치오차를 보정하기 위해 31개의 지상기준점을 설치하였으며 이를 통해 30 cm 이내의 위치오차를 갖는 정사영상과 수치표고모델을 생성하였다. 갯벌에서 일정한 간격으로 측량한 2개 라인에 대한 RTK-GPS 고도자료와 무인항공기로 측량한 수치표고모델을 비교한 결과 $R^2$ 값이 1에 가까운 결과를 확인할 수 있었다. 연안 갯벌에서 높은 정확도의 수치표고모델 생성이 가능하며, 무인항공기를 이용한 연안 갯벌에서의 공간지형정보 활용은 매우 유용할 것으로 판단된다.

• 한국철도학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.165-172
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• 2017

도심을 지나는 철도 궤도는 급격한 곡선 구간이 존재하며, 철도차량이 곡선부를 주행하며 발생시키는 높은 주파수의 스킬소음은 곡선부 인근에 소음 민원을 야기하고, 해당 구간 궤도의 마모를 과도하게 발생시킨다. 본 논문에서는 대표적 비선형, 과도 특성인 스킬소음의 현상을 정확하게 파악하기 위해서 실차를 대상으로 곡선부 스킬 소음실험을 수행하였다. 특정 대차내 4 차륜을 대상으로 스킬소음의 음압의 크기, 주파수 특성, 주행 속도 변화에 따른 영향, 차륜의 진동응답특성과 스킬소음의 연관관계를 파악하였다. 동시에 차륜과 레일의 접촉 위치의 변화를 촬영한 영상을 분석하여 스킬소음 발생시 차륜의 레일에 대한 상대적 움직임에 대한 현상을 살펴보았다. 철도 차량 곡선 주행시 스킬소음은 내측 전륜에서 가장 크게 발생하며, 이는 차륜의 횡방향 진동 응답 특성과 관련이 있다고 생각된다. 이 발생 스킬소음의 크기는 차량 속도 증가와는 직접적인 관련이 없음을 알 수 있었다.