• 인지과학
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• 제5권2호
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• pp.47-73
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• 1994

본 논문에서는 일반적인 도로 영상을 이해할 수 있는 시스템을 블랙보드 모델을 이용하여 구현하였다. 블랙보드에는 계층적인 구조를 갖는 여러 가지의 정보를 저장 하도록 하였으며 이들은 제어모듈의 통제에 따라 여러 개의 지식원들과 유기적으로 결 합하여 가정을 세우고 검증하므로써 도로 영상을 이해하도록 하였다. 실제의 영상을 대상으로 실험한 결과는 90% 정도의 물체를 인식하는 것을 확인하였다. 이 결과를 토 대로 무인운항에 필요한 도로 정보의 추출이 가능하다는 것을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권7호
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• pp.249-257
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• 2018

본 논문은 신기술이 융합된 도로안전시설물에 대한 평가기준 탐색 및 평가를 위한 가상현실 시뮬레이션 환경 구축을 목적으로 하였다. 가상현실 시뮬레이션을 위해서는 높은 현실감과 정확한 행동 데이터 추출이 필요하다. 이를 위해 Unreal Engine을 활용하여 주변 환경을 외부환경과 차량환경으로 나눠 제작하였다. 외부환경은 주변 환경, 날씨, 시간대, 타 차량으로 나눠 제작하였으며 차량환경은 승용차와 화물차를 요인으로 제작하였다. 이후, 발광 도로표지병에 대한 샘플 시뮬레이션 제작 및 사전실험을 진행하여, 도로표지병이 5m 간격이 10m 간격보다 더 차선유도를 잘한다는 결과를 나타냈다. 이는 차후 새로운 기술이 접목된 새로운 도로안전시설물에 대한 평가기준에 대한 탐색을 위한 시뮬레이션 작성에서도 활용 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 향후, 다른 도로시설물에 대한 모델링 및 샘플 컴포넌트를 추가하여 다양한 환경에 대한 시뮬레이션이 가능하도록 할 수 있을 것이다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제49권12호
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• pp.651-658
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• 2000

This paper presents a new method to extract traffic information such as number of passing vehicles and average speed by a pair of stereo road images. The whole process consists of the extraction of vehicles and the tracking of the extracted vehicles. For the extraction of vehicles, the outline of each vehicle is obtained by using binary region growing technique applied to disparity map based on multi-resolution stereo matching. The Kalman filter tracking algorithm is applied to the extracted vehicle outlines to determine the flow of vehicles. Experimental results show that the proposed method significantly improved recognition rate of vehicles over the conventional methods-frame difference and background elimination methods.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.19-26
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• 1999

화상 처리 방법은 최근 다양한 기법을 적용하여 지도 정보 시스템 구축에 대한 요구가 급격히 대두되고 있다. 따라서 본 논문은 이러한 GIS(Geographic Information System) 시스템을 효율적으로 구축하기 위한 방안으로, 기존 지도 도형이나 수 작업에 의해 작성된 도면을 컴퓨터로 스케닝하여 각종 도로 정보 인식 추출하는 방법을 제안하였다. 이러한 화상 정보 인식 방안간으로 많은 알고리듬들이 제시되고 있지만, 실제로 그 활용 면에서, 인식 분석 처리 과정이 매우 복잡함으로 인하여 충분히 반영되지 못하고 있는 한계성을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 지도 화상을 스케닝하여 도로 정보를 효율적으로 분리추출하기 위하여 $3{\times}3$ 방향성 구조요소, 즉 수리 형태학적 기법에서 Erosion과 Dilation 그리고 Opening과 Closing, 최적의 Structuring Element를 적용하여, 대상 화상인 지도에서 최적의 도로정보와 문자열간의 특징 분리 추출의 유효성을 검증하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.406-412
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• 2006

본 논문에서는 차선 추출을 위해서 OHT(Optimized Hough Transform) 알고리듬을 제안한다. 입력 영상을 그레이 영상으로 변환하고 변환된 그레이 영상은 수평 투영을 통해 주변 배경 영역과 도로 영역으로 분리된다. 분리된 도로 영역에서 OHT(Optimized Hough Transform) 알고리듬을 적용한다. OHT(Optimized Hough Transform) 알고리듬은 다음과 같이 특징지어진다. 첫째, 윤곽선 방향각을 이용해서 차선후보 픽셀을 최소화하였으며, 둘째, 좌우 차선의 범위는 제한된 ${\theta}$값으로서 정의하였다. 실험 결과, 제안한 알고리듬이 기존의 Hough Transform보다 훨씬 효율적임을 알 수 있었다.

• International Journal of Automotive Technology
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• 제6권1호
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• pp.53-63
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• 2005

We propose a fuzzy neural network (FNN) theory capable of deciding the quality of a road image prior to extracting lane-related information. The accuracy of lane-related information obtained by image processing depends on the quality of the raw images, which can be classified as good or bad according to how visible the lane marks on the images are. Enhancing the accuracy of the information by an image-processing algorithm is limited due to noise corruption which makes image processing difficult. The FNN, on the other hand, decides whether road images are good or bad with respect to the degree of noise corruption. A cumulative distribution function (CDF), a function of edge histogram, is utilized to extract input parameters from the FNN according to the fact that the shape of the CDF is deeply correlated to the road image quality. A suitability analysis shows that this deep correlation exists between the parameters and the image quality. The input pattern vector of the FNN consists of nine parameters in which eight parameters are from the CDF and one is from the intensity distribution of raw images. Experimental results showed that the proposed FNN system was quite successful. We carried out simulations with real images taken in various lighting and weather conditions, and obtained successful decision-making about $99\%$ of the time.

• 대한공간정보학회지
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• 제10권2호
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• pp.77-85
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• 2002

본 연구는 도해법을 이용하여 지형공간정보체계(GIS)에 사용되는 도로시설물의 공간정보와 속성정보를 획득하는 방법에 관한 연구이다. 지상사진은 사진기의 정확한 위치선정과 대상물에 대한 방향의 전환 및 반복적인 촬영이 용이하여 도로시설물 정보취득에 많은 활용가능성을 가지고 있다. 본 연구에서는 도로시설물에 대한 신속한 정보취득을 요하는 경우나, 비교적 높은 정확도를 요하지 않는 경우를 상정하여 단사진 영상을 위주로 해석하였으며, 엄밀한 사진측량에 의한 공간정보의 취득이 불가능한 경우에 활용할 수 있는 기법을 개발하고자 하였다. 본 연구의 결과 도로시설물의 평면도 작성과 제원 등 공간정보와 속성정보를 효과적으로 추출할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.498-506
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• 2003

A computer vision system applied to an intelligent safety vehicle has been required to be worked on a small sized real time special purposed hardware not on a general purposed computer. In addition, the system should have a high reliability even under the adverse road traffic environment. This paper presents a design and an implementation of an onboard hardware system taking into account for high speed image processing to analyze a road traffic scene. The system is mainly composed of two parts: an early processing module of FPGA and a postprocessing module of DSP. The early processing module is designed to extract several image primitives such as the intensity of a gray level image and edge attributes in a real-time Especially, the module is optimized for the Sobel edge operation. The postprocessing module of DSP utilizes the image features from the early processing module for making image understanding or image analysis of a road traffic scene. The performance of the proposed system is evaluated by an experiment of a lane-related information extraction. The experiment shows the successful results of image processing speed of twenty-five frames of 320$\times$240 pixels per second.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2D호
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• pp.269-276
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• 2008

오늘날 도로망에 대한 자료기반을 구축하고, 유지 관리하는 것은 교통, 도시계획 등과 같은 많은 사회 전반 업무에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있으며, 비상사태 대처나 재난 관리와 같은 많은 중요한 요소들이 그와 같은 자료에 바탕을 두고 있다. 그러나 도로망 자료를 구성하고 보완하는 일에는 높은 비용이 필요하며, 대부분의 시간을 많은 인력에 의존해야 하는 것이 현실이다. 본 연구에서는 LiDAR 원시자료로부터 도로관련 자료기반 구축을 위한 도로 포인트 추출을 위하여 정보량 추정의 척도로 사용되는 정보이론적 관점에서의 엔트로피 이론을 도입하여 LiDAR 자료의 표고정보에 대한 엔트로피를 계산함으로써 포인트들을 분류하여 그룹화하고 분류된 그룹들의 반사강도를 이용하여 도로로 예상되는 그룹을 추출하였으며, 법령에서 규정하고 있는 각종 도로 및 시설의 특징을 이용하여 도시지역 LiDAR 원시자료로부터 도로포인트를 자동적으로 추출하기 위한 방법을 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.1195-1203
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• 2014

최근 표준으로 등록된 IFC(Industry Foundation Classes)4는 건축시설의 형상요소 표현에 한정될 뿐 도로, 교량 및 터널 등의 토목시설에 대한 형상표준을 정의하고 있지 않아 여전히 토목 형상모델의 교환을 위한 상호운용성에 제약이 있다. 특히 도로시설은 중심선형에 따라 모델링되는 선형적 특성을 가지며, 프로젝트 별로 형상이 서로 상이하여 표준화된 도로정보모델을 구축하는 것이 곤란하다. 따라서 본 연구에서는 도로의 형상정보모델 개발을 위해 3차원 설계 프로세스 관점에서 도로를 구성하는 구조요소 및 속성을 도출하는 것이 목적이다. 이를 위해 본 연구는 도로설계를 위해 활용되는 도로설계편람, 지침, 시방서 및 기하설계 기준 등의 정보를 분석하여 도로 구조물의 형상 요소와 속성을 추출한다. 도출된 형상은 엔티티(Entity) 항목으로 정의하고 가상 도로모델을 통해 정의된 도로 형상모델의 위계구조를 검토한다. 도출된 도로의 세부 구조 요소 및 속성은 인프라 분야의 BIM(Building Information Modeling)환경을 구축하기 위한 3차원 형상정보로 활용되며, 도로의 구체적인 형상, 타입 및 속성을 세분화하여 도로분야의 IFC로 확장하기 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.