Analog CPPN-based optimal road boundary detection algorithm for autonomous vehicle is proposed. The CPPN is a massively connected analog parallel array processor. In the paper, the dynamic programming which is an efficient algorithm to find the optimal path is implemented with the CPPN algorithm. If the image of road-boundary information is utilized as an inter-cell distance, and goals and start lines are positioned at the top and the bottom of the image, respectively, the optimal path finding algorithm can be exploited for optimal road boundary detection. By virtue of the parallel and analog processing of the CPPN and the optimal solution of the dynamic programming, the proposed road boundary detection algorithm is expected to have very high speed and robust processing if it is implemented into circuits. The proposed road boundary algorithm is described and simulation results are reported.
This paper describes a recognition method of a road direction for an autonomous vehicle based on magnetic sensors. Using the sensors mounted on a vehicle and the magnetic markers embedded along the center of road, the autonomous vehicle can recognize a road direction and control a steering angle. Using the front lateral deviation of a vehicle and the rear one, the road direction is calculated. The analysis of magnetic field, the acquisition technique of training data, the training method of neural network and the computer simulation are presented. According to the computer simulation, the proposed method is simulated, and its performance is verified. Also, the experimental test is confirmed its reliability.
This paper presents a system of road extraction for traffic images from a single camera. The road in the images is subject to large changes in appearance because of environmental effects. The proposed system is based on the integration of color correlograms and random forest. The color correlogram depicts the color properties of an image properly. Using the random forest, road extraction is formulated as a learning paradigm. The combined effects of color correlograms and random forest create a robust system capable of extracting the road in very changeable situations.
도로표지판, 신호등, 가로등과 같은 도로시설물에 대한 정보를 갱신하는 것은 여러 지자체에서 관심있는 업무이다. 현재 도로시설물의 신설 및 보완을 위한 현장상황 판단시 기존의 도로시설물 DB, 항공사진, 지형도를 참조하고 있지만 도로시설물 상태의 정확한 파악이 어려우며, 현장조사에 추가적인 비용이 발생하기도 한다. 이에 따라 도로시설물 DB의 구축과 갱신의 필요성이 증가하였으며 도로시설물 정보취득에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 복잡하고 다양한 시설물이 혼재되어 있는 도로시설물에 대해 DGPS와 블루투스가 내장된 디지털카메라로 취득된 좌표기반 영상을 통한 DB 구축을 수행하였다. 연구 결과 효과적으로 도로시설물 DB를 구축할 수 있었으며, 토털스테이션 측량 성과를 이용한 정확도 분석을 통해 좌표기반 영상을 이용한 도로시설물 관리의 가능성을 제시하였다. 향후 이러한 방법을 통해 도로시설물 DB의 수시갱신과 관리가 가능할 것으로 기대된다.
도로표지는 도로이용자의 편의제공을 목적으로 설치된 도로부속시설물 중의 하나이다. 도로표지의 타 시설물과 차이점은 관련규정에 의거한 표지 위치정보의 설정과 표지내 안내지명, 노선번호, 상징그림, 방위표기, 이정거리 등 다양한 속성정보를 포함하고 있어 정보화에 상대적으로 유리하다는 장점이 있다. 현재, 전국의 각급 도로상에 13만 여개의 도로표지가 설치되어 있으며, 280여개의 도로관리청이 각각 독립적으로 도로표지를 관리해 오고 있으나, 일관성, 시인성, 연계성, 위치적합성 등이 결여된 채 비효율적으로 관리되어 왔다. 이는 도로이용자로 하여금 많은 민원사항을 발생시키고 편의제공보다는 오히려 혼돈을 야기시킨 주요 원인으로 작용하였다. 이에 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 개선하기 위하여 전국 도로표지에 대한 정보를 DB화하여 Web GIS 기반의 도로표지 관리시스템을 구축하였다. 본 연구에서 개발된 시스템에서는 도로표지 담당자 및 이용자들의 요구사항을 고려하여 시스템 설계에 반영하였으며, 본 시스템은 관리자측면에서의 업무 효율성 증진은 물론 대국민 도로표지 불편사항을 효과적으로 개선할 수 있을 것이다.
The purpose of this study was to investigate the distribution state of road shops around the 9 main fashion trade areas in Seoul, and to analyze whether there were any differences in them based on clothing, store types and regions. Furthermore, by investigating the distribution state of road shops in the 9 main fashion trade areas per year, this study provides basic information that can be helpful in opening and securing road shops in major trade areas. The method of investigation was to analyze clothing types and store types with 72 maps of commercial areas. Samsungdesignnet investigated these areas for 8 years around the 9 main fashion trade areas (Garosugil, Gangnam nonhyun, Gangnam Station, Myungdong, Moonjung, Apgujung, Yeonsinne, Edae, and Chungdam). As a result, the distribution state of the fashion road shops based on clothing types revealed that road shops for ladies' wear, bag or shoes, and total fashion were strong, and the distribution state of non brand were strong. When it came to year-to-year trends, road shops for women's wear, bag or shoes, and total fashion showed a steady increasing tendency of being on-trend, but casuals and underwear showed a falling tendency of being on-trend. In terms of store type distribution, non-brand shops showed the most remarkable growth, followed by multi-shop while total fashion store showed a steady growth. Also, when it came to regional distribution, the dominant trade areas were different based on clothing type. Garosugil showed the widest variation in its yearly trend investigation, and Gangnam station also showed a substantial amount of growth. In other areas, there was no considerable change in the total number of shops, but increasing and decreasing markets had a complexity that depended on clothing types.
겨울철 도로 결빙으로 인한 사고는 대부분 큰 사고로 이어진다. 이는 운전자가 도로의 결빙을 사전에 자각하기 어렵기 때문이다. 본 연구에서는 AutoML과 CNN의 앙상블 모델을 이용하여 도로교통 이머징 리스크를 정확하게 탐지하는 방법을 연구한다. 비정형 데이터인 이미지를 이용한 CNN 이미지 특징 추출 기반 도로교통 이머징 리스크 분류 모델과 정형 데이터인 기상 데이터를 이용한 AutoML 기반 도로교통 이머징 리스크 분류 모델을 각각 학습시킨다. 그 후 모델들에서 도출된 확률값을 입력하여 CNN 기반 분류 모델을 보완하도록 앙상블 모델을 설계한다. 이를 통해 도로교통 이머징 리스크 분류 성능을 향상하고 더 정확하고 빠르게 운전자에게 경고하여 안전한 주행이 가능하도록 한다.
본 연구에서는 사업용 차량 수집정보를 통해 도로위험을 계량화하고 검증할 수 있는 네 가지 알고리즘과 관련 지수를 개발하였다. 도로위험도 산정을 위해서 사업용 차량의 블랙박스와 디지털 운행 기록계로 부터 원시 데이터를 수집하였다. 포트홀, 도로 결빙, 안개 등 가공 처리된 데이터는 사업용 차량 수집정보 공유시스템에서 생성이 가능하다. 도로 위험도 산정 알고리즘은 기본적으로 이러한 수집정보와 도로 기하구조 자료를 활용하였다. 가공 처리된 데이터에 따라 총 4개의 서로 다른 도로 위험 알고리즘과 관련 지표를 개발하였다. 과거 이력자료를 근거로 상습결빙구간 및 안개다발구간인 국도 19호선(강원도)과 국도 1호선(세종시 인근)을 대상으로 수동형 운행기록계를 이용하여 알고리즘 검증을 수행하였다. 단기적으로 실제 도로위험정보 취득에 어려움이 있어 가상으로 위험정보를 수집하여 알고리즘을 검증한 결과 특징적인 알고리즘 오류는 발생하지 않았다. 본 연구는 지점이 아닌 구간을 기반으로 도로 위험정보를 제공하기 때문에 도로 이용자는 물론 도로 유지관리기관에도 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
This paper describes how a priori road geometry and its estimation may be used to detect road boundaries and lane markings in road scene images. We assume flat road and road boundaries and lane markings are all Bertrand curves which have common principal normal vectors. An active contour is used for the detection of road boundary, and we reconstruct its geometric property and make use of it to detect lane markings. Our approach to detect road boundary is based on minimizing energy function including edge related term and geometric constraint term. Lane position is estimated by pixel intensity statistics along the parallel curve shifted properly from boundary of the road. We will show the validity of our algorithm by processing real road images.
This article attempts to explain current social perceptions in Mexico about the Silk Road. Based on a critical geopolitics approach, the author analyzes how the idea of the Silk Road is socially constructed in Mexican popular geopolitics, focusing on studying digital mass media between 2013 and 2020. The main research questions are: how is the Silk Road notion constructed in Mexican popular geopolitics and what are the geopolitical implications for Mexico? The article discovers that in Mexico, the idea of the "Silk Road" is profoundly close to the idea of the Belt and Road Initiative (BRI) given China's geostrategic discourse that constructs the BRI as a "New Silk Road". The article also argues that Mexico's social-political agency to deal with China may be hindered by divergent social perceptions in favor and against the "Silk Road".
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[게시일 2004년 10월 1일]
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