• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제20권6호
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• pp.1161-1175
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• 2018

도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제58권2호
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• pp.199-216
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• 2016

A large number of bridges were built several decades ago, and most of which have gradually suffered serious deteriorations or damage due to the increasing traffic loads, environmental effects, and inadequate maintenance. However, very few studies were conducted to investigate the vibration behaviors of a damaged bridge under moving vehicles. In this paper, the vibration behaviors of such vehicle-bridge system are investigated in details, in which the effects of the concrete cracks and bridge surface roughness are particularly considered. Specifically, two vehicle models are introduced, i.e., a simplified four degree-of-freedoms (DOFs) vehicle model and a more complex seven DOFs vehicle model, respectively. The bridges are modeled in two types, including a single-span uniform beam and a full scale reinforced concrete high-pier bridge, respectively. The crack zone in the reinforced concrete bridge is considered by a damage function. The bridge and vehicle coupled equations are established by combining the equations of motion of both the bridge and vehicles using the displacement relationship and interaction force relationship at the contact points between the tires and bridge. The numerical simulations and verifications show that the proposed modeling method can rationally simulate the vibration behaviors of the damaged bridge under moving vehicles; the effect of cracks on the impact factors is very small and can be neglected for the bridge with none roughness, however, the effect of cracks on the impact factors is very significant and cannot be neglected for the bridge with roughness.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.833-838
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• 2003

차량의 수가 급격히 증가함에 따라 보다 지능적인 번호판 자동인식체계가 요구된다. 따라서 본 논문은 주행하는 차량에서 기울어진 번호판을 포함한 효율적인 자동차 번호판 인식방법을 제안하였다. 실험결과로서 일반적인 환경에서 획득된 인식 비율은 약 99%의 높은 성공률을 나타내었으며, 번호판이 차량에 비례하여 많이 기울어지게 위치해 있을 경우에도 97%의 성공률을 나타내었다. 논문에서는 CCD 카메라를 통해 전송되는 영상 시퀀스를 대상으로 움직이는 물체의 형태가 보행중인 사람, 혹은 자동차인지를 식별하고 이의 이동 방향을 판단하여, 이를 추적하는 무인 감시 시스템을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.636-639
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• 2003

In this paper, we present a robust method for detecting other vehicles from n forward-looking CCD camera in a moving vehicle. This system uses edge and shape information to detect other vehicles. The algorithm consists of three steps: lane detection, ehicle candidate generation, and vehicle verification. First after detecting a lane from the template matching method, we divide the road into three parts: left lane, front lane, and right lane. Second, we set the region of interest (ROI) using the lane position information and extract a vehicle candidate from the ROI. Third, we use local orientation coding (LOC) edge image of the vehicle candidate as input to a pretrained neural network for vehicle recognition. Experimental results from highway scenes show the robustness and effectiveness of this method.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.147-158
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• 2005

나날이 심각해지는 교통문제에서 차량에 대한 정보를 이용하여 교통흐름을 개선해 줄 뿐만 아니라, 교통위반 차량을 효율적으로 적발할 수 있다. 차량 번호판은 차량정보를 인식하는데 중요하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 이동식 형태인 차량에 탑재한 카메라를 이용하여 촬영한 영상에서 차량의 번호판을 인식하는 새로운 기법을 제안한다. 여러 단계의 영상처리 과정과 인식 과정을 거쳐서 실시간에 처리할 수 있는 시스템으로 일반 차량뿐 아니라 특장차에 대한 인식도 가능하게 한다. 제안한 기법을 이용한 실제적 환경에서의 영상과 인식에 대한 결과가 실험결과에서 보여진다.

• 센서학회지
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• 제22권2호
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• pp.111-117
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• 2013

The autonomous driving method using magnetic sensors recognizes the position by measuring magnetic fields in autonomous robots or vehicles after installing magnetic markers in a moving path. The Position estimate method using magnetic sensors has an advantage of being affected less by variation of driving environment such as oil, water and dust due to the use of magnetic field. It also has the advantages that we can use the magnet as an indicator and there is no consideration for power and communication environment. In this paper, we propose an efficient sensor system for an autonomous driving vehicle supplemented for existing disadvantage. In order to efficiently eliminate geomagnetism, we analyze the components of the horizontal and vertical magnetic field. We propose an algorithm for position estimation and geomagnetic elimination to ease analysis, and also propose an initialization method for sensor applied in the vehicle. We measured and analyzed the developed system in various environments, and we verify the advantages of proposed methods.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제13권3호
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• pp.197-204
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• 2015

In this paper, we present an algorithm for the detection of illegally parked vehicles based on a combination of some image processing algorithms. A digital camera is fixed in the illegal parking region to capture the video frames. An adaptive Gaussian mixture model (GMM) is used for background subtraction in a complex environment to identify the regions of moving objects in our test video. Stationary objects are detected by using the pixel-level features in time sequences. A stationary vehicle is detected by using the local features of the object, and thus, information about illegally parked vehicles is successfully obtained. An automatic alarm system can be utilized according to the different regulations of different illegal parking regions. The results of this study obtained using a test video sequence of a real-time traffic scene show that the proposed method is effective.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.1189-1195
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• 2014

This paper addresses a Moving Target Indication (MTI) algorithm which can be used for small Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) equipped with image sensors. MTI is a system (or an algorithm) which detects moving objects. The principle of the MTI algorithm is to analyze the difference between successive image data. It is difficult to detect moving objects in the images recorded from dynamic cameras attached to moving platforms such as UAVs flying at low altitudes over a variety of terrain, since the acquired images have two motion components: 'camera motion' and 'object motion'. Therefore, the motion of independent objects can be obtained after the camera motion is compensated thoroughly via proper manipulations. In this study, the camera motion effects are removed by using wiener filter-based image registration, one of the non-parametric methods. In addition, an image pyramid structure is adopted to reduce the computational complexity for UAVs. We demonstrate the effectiveness of our method with experimental results on outdoor video sequences.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.6089-6097
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• 2012

본 논문은 터널 내에 설치된 카메라를 이용하여 터널 내 유고를 검지하는 방법을 제안하였다. 제안한 유고 검지 방법은 터널 내 설치된 카메라에서 영상을 입력받아 실시간으로 배경영상 차이법을 이용하여 움직이는 객체를 추출하여 정지물체, 차량 외 통행, 연기, 역주행을 검지하였다. 터널 내 이동하는 객체를 검지하기 위하여 객체의 이동 정보를 이용하여 능동적인 배경영상을 생성하였으며, 터널 내에서 발생하는 조명의 변화, 터널 입 출구에서 발생하는 외부 조명의 영향에 강인한 유고 검지 방법을 개발하였다. 제안한 방법의 성능을 알아보기 위하여 전남 여수의 마래터널 및 엑스포터널, 전북 임실의 운암터널에서 실험영상을 취득하였다. 실험에 사용한 영상의 개수는 정지물체 20건, 차량 외 통행 20건, 연기 4건, 역주행 10건이며 검지율은 정지물체, 차량외통행, 역주행은 실험 영상에서 모두 검지하였으며 연기의 경우 3건을 검지하여 우수한 성능을 확인할 수 있었다. 제안한 방법은 현재 전남 여수의 마래터널 및 엑스포터널, 전북 임실의 운암터널에서 운영중에 있으며 정확한 성능을 알아보기 위해서는 터널 내에서 실제 발생하는 유고 동영상을 획득한 뒤 성능 평가를 해야 할 것으로 사료된다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제23권4호
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• pp.67-72
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• 2021

To ensure the safety and functionality of a railroad bridge, maintaining the integrity of the bridge via continuous structural health monitoring is important. However, most structural integrity monitoring methods proposed to date are based on modal responses which require the extracting process and have limited availability. In this paper, the applicability of the existing damage identification method based on free-vibration reponses to time-domain deflection shapes due to moving train load is investigated. Since the proposed method directly utilizes the time-domain responses of the structure due to the moving vehicles, the extracting process for modal responses can be avoided, and the applicability of structural health evaluation can be enhanced. The feasibility of the presented method is verified via a numerical example of a simple plate girder bridge.