실시간 교통 정보를 이용한 교통 혼잡 예측 시스템

유영중,조미경,Yu Young-Jung,Cho Mi-Gyung 한국정보통신학회 2006 한국정보통신학회논문지 Vol.10 No.7

텔레매틱스 서비스 중에서 가장 많이 이용하고 있는 것 중 하나는 출발지와 목적지에 이르는 최단 경로를 찾아 주는 서비스이다 . 현재 보편적으로 사용되고 있는 최단 경로 찾기서비스는 실시간 교통 정보를 고려하지 않는 정적인 최단 경로 알고리즘을 사용하고 있다. 본 연구에서는 실시간 교통 정보를 반영하여 현재 시간으로부터 일정 시간 경과한 후의 교통 정보를 예측하기 위한 방법을 제안하고 예측 결과의 정확성을 평가하기 위해 실시간 데이터를 이용하여 실험하였다. 제안된 방법은 도로 위를 달리는 차량의 평균 속도를 5분 단위로 입력 받아 누적된 데이터를 동일한 시간과 요일별로 분석하여 구한 누적 속도패턴과 칼만 필터 방법을 통합한 것이다 . 제안한 방법은 현재 사용되고 있는 누적 속도 패턴만을 이용한 예측보다 더 정확한 예측 결과를 보여 주었다. 예측된 결과는 동적인 최단 경로를 구하기 위해 사용될 뿐만 아니라교통혼잡이 예측되는 지역을 피하여 여행하도록 정보를 제공할 수 있다. One of the common services of telematics is the car navigation that finds the shortest path from source to target. Until now, some routing algorithms of the car navigation do not consider the real-time traffic information and use the static shortest path algorithm. In this paper, we prosed the method to predict the traffic flow in the future. This prediction combines two methods. The former is an accumulated speed pattern, which means the analysis results for all past speeds of each road by classfying the same day and the same time inteval. The latter is the Kalman filter. We predicted the traffic flows of each segment by combining the two methods. By experiment, we showed our algorithm gave better precise predicition than only using accumulated speed pattern that is used commonly. The result can be applied to the car navigation to support a dynamic shortest path. In addition, it can give users the travel information to avoid the traffic congestion areas.

가우스 가중치를 이용한 돌출 값 추정을 위한 방법

유영중,Yu, Young-Jung 한국정보통신학회 2013 한국정보통신학회논문지 Vol.17 No.4

It is important work to extract saliency regions from an image as preprocessing for various image processing methods. In this paper, we introduce an improved method to estimate saliency value of each pixel from an image. The proposed method is an improved work of the previously studied method using color and statistical framework to estimate saliency values. At first, saliency value of each pixel is calculated using the local contrast of an image region at various scales and the most significant saliency pixel is determined using saliency value of each pixel. Then, saliency value of each pixel is again estimated using gauss weight with respect to the most significant saliency pixel and the saliency of each pixel is determined to calculate initial probability. At last, the saliency value of each pixel is calculated by Bayes' rule. The experiments show that our approach outperforms the current statistical based method. 이미지로부터 돌출 영역을 추출하는 것은 이후의 다양한 이미지 처리를 위한 사전 작업으로서 중요한 의미를 가진다. 이 논문에서는 하나의 이미지에서 각 픽셀의 돌출 값을 추정하기 위한 개선된 방법을 소개한다. 논문에서 제안되는 방법은 이전에 연구된 색상과 통계적 방법을 이용한 돌출 값 추정 방법을 개선한 방법이다. 먼저 이미지에서 픽셀들의 색상관계를 이용해 각 픽셀의 돌출 값을 계산하고, 이 값을 근거로 중심 돌출 픽셀을 추정한다. 추정된 중심 돌출 픽셀을 기준으로 가우스 가중치를 적용하여 각 픽셀의 돌출 값을 재추정하고, 통계적 돌출 값 추정에 적용할 초기 확률을 위해 각 픽셀의 돌출 여부가 결정된다. 마지막으로 각 픽셀의 돌출 값은 베이즈 확률을 사용하여 계산된다. 실험결과는 본 논문의 적용 방법이 적정한 크기의 돌출 영역을 가진 이미지에 대해 이전의 방법보다 우수한 결과를 보임을 보여준다.

MSER-b 이진화 기법을 이용한 스마트폰 문서 이미지 보정 기법

유영중,문상호,박성호,Yu, Young-Jung,Moon, Sang-Ho,Park, Seong-Ho 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.1

스마트폰 카메라로 생성한 문서 이미지는 촬영 방법에 따라 일반 스캐너에 비해 회전 왜곡과 원근 왜곡이 발생한다. 본 논문에서는 MSER-b 통해 조명에 영향을 적게 받는 이미지를 생성하고 텍스트 이미지의 특성을 고려한 텍스트 영역 윤곽선 검출 기법을 제안하고 이를 통해 왜곡된 문서 이미지를 보정하여 프린터 품질의 이미지로 복원하였다. 그리고 제안한 기법의 성능 평가를 위해 현재 서비스되고 있는 타사의 제품과 비교하였으며, 다양한 왜곡에 대하여 효과적으로 처리가 가능함을 실험을 통해 보였다. The smartphone with camera can easily generate an image instead of a scanner. However the document image through a smartphone can have distortions related rotation or perspective. In this paper, we proposed a method to generate the document image in that distortions are reduced from the captured document image through a smartphone. For this, the original document image through a smartphone is preprocessed using the MSER-b technique to reduce the light effect. Then, the text area contour is extracted using the characteristics of the document image. Lastly, rotation or perspective distortions are reduced using the extracted text area contour. For experiments, the proposed method is compared two other products. Through experiments, we show that the distortions within the captured document image through smartphone can be effectively reduced.

조위관측기록 이미지로부터의 그래프 영역 분리

유영중,박성호,Yu, Young-Jung,Park, Seong-Ho 한국정보통신학회 2013 한국정보통신학회논문지 Vol.17 No.1

아날로그 형태로 기록되어지는 조위관측 기록의 디지털화는 많은 해양 관련 연구에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 조위관측 기록 디지털화의 한 부분인 그래프 영역 분리에 관한 방법을 제안한다. 사용자가 그래프 영역으로 간주되는 하나의 픽셀을 선택하면, 선택된 픽셀의 색상을 이용해 이미지의 상당 부분을 구성하는 배경 픽셀들을 분리한다. 남아 있는 배경 픽셀들과 그래프 영역 픽셀들을 구분하기 위해, 각 열에서 하나의 그래프 픽셀을 결정하고, 이 픽셀을 중심으로 그래프 영역을 분리한다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 방법이 이전의 그래프 영역 분리 방법의 단점을 보완하고, 원 이미지의 그래프 영역과 유사한 그래프 영역을 검출할 수 있음을 보여준다. The digitalization of sea level measurement recording which is recorded as analog type is useful for many related oceanology. In this paper, we propose a method which separates the graph area from a sea level measurement recording image. At first, a pixel that is regarded as the pixel which is included in the graph area is selected. Then, many background pixels are separated using the color of the selected pixel. In each vertical line, a pixel is determined as the pixel within the graph area and the graph area is separated from the image using that pixels. Experimental results show that the proposed method in this paper overcome drawbacks of the previous research and can separate the graph area which similar to the graph area of the original image.

픽셀 값 보존에 기반한 이미지 확대

유영중 부산 외국어 대학교 2003 外大論叢 Vol.27 No.-

Image-based models for computer graphics lack resolution independence. They cannot be zoomed much beyond the pixel resolution they were sampled at without a degradation of quality. Interpolating images usually results in a blurring of edges and image details because the color of a new pixel in a super-resolution image is determined by mixing of the colors in the original image. In this paper, a method for generating super-resolution image is described. In the proposed method, the color of a new pixel in a super-resolution image is determined among the colors in the original images. Therefore image blurring in a super-resolution image is not appeared. Also, a degradation of quality is improved using the relation of a pixel and eight-neighborhood.

도심 도로의 속도 예측을 위한 KNN 알고리즘 분석

유영중,문상호,박성호 사단법인 인문사회과학기술융합학회 2017 예술인문사회융합멀티미디어논문지 Vol.7 No.2

네비게이션 시스템의 보급과 실시간 교통 정보의 제공으로 차량을 운행하는 많은 이용자들이 간편하고 효율적으로 목적지에 도달할 수 있는 방법을 제공받고 있다. 그러나 실시간 교통 정보는 현재 시간의 교통 상황을 알려줄 뿐, 차량이 이동하는 경로에서 미래 시간의 교통 상황은 알려줄 수 없다. 이를 보완하기 위한 목적으로 미래 시간에서의 차량 속도를 예측하기 위한 다양한 방법들이 연구되어져 왔다. 다양한 차량 속도 예측 방법들 중에서 KNN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘은 구현이 비교적 용이하고 예측의 정확도 또한 다른 방법들에 비해 나쁘지 않아 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 서울 시내 도로에서 KNN 알고리즘을 사용한 단기 차량 속도 예측 문제를 다룬다. KNN 알고리즘의 성능은 K 값의 결정에 따라 달라질 수 있으며, 본 논문에서는 다양한 K 값에 따른 KNN 알고리즘의 차량 속도 예측 결과를 MAPE 방법으로 분석하여 KNN 알고리즘에서의 K 값의 결정을 위한 기준을 제공하고자 한다. Many drivers have used simple and efficient ways to reach destination due to the spared of navigation systems and providing real time traffic information. Real-time traffic information can indicate the traffic situation at the current time for drivers, however, can not provide the traffic situation of the future in the path of moving vehicles. To solve this problem, various researches for predicting vehicle speed in the future have been studied. Among a variety of vehicle speed prediction methods, the KNN(K-Nearest Neighbor) algorithm has been widely studied because implementation is relatively easy and the prediction accuracy is not so bad as compared to the other methods. In this paper, we deal with the prediction of vehicle speed at short-term in urban roads. In general, the performance of the KNN algorithm may be changed according to the determination of K values. Using the MAPE method, in details, we analyze the results of the predicted vehicle speed based on the KNN algorithm according to various K values. Through this experiment, we willing to provide a criteria for the determination of K values in the KNN algorithm.

딥러닝 기법을 이용한 웹 카메라 입력 자동차 번호판 인식

유영중,문상호,심상진,박성호 국제차세대융합기술학회 2020 차세대융합기술학회논문지 Vol.4 No.6

자동차 번호판으로부터 숫자와 문자를 인식하는 기술은 이미 상용화되어 우리 생활의 많은 부분에서 편 리하게 사용되고 있다. 일반적으로 자동차 번호판 인식은 2단계로 처리된다. 주어진 영상으로부터 자동차 번호판 을 추출하는 단계와, 추출된 번호판으로부터 문자와 숫자를 인식하는 단계가 그것이다. 딥러닝 기법이 사용되기 전 첫 번째 단계는 주로 영상처리에 의존했었지만 현재는 Faster R-CNN이나 YOLO와 같은 딥러닝 기법을 주로 사용한다. 문자 및 숫자를 인식하는 두 번째 단계는 KNN 또는 템플릿 매칭 기법이 주로 사용되었다. 본 논문에 서는 Faster R-CNN을 사용하여 영상으로부터 자동차 번호판을 추출하고, 추출된 자동차 번호판으로부터 문자 및 숫자를 인식하기 위한 방법으로 기존의 영상처리 기법이 아닌 CNN 기법을 사용한다. 실험결과 약 98%의 정 확도로 자동차 번호판의 숫자 및 문자를 인식할 수 있음을 확인하였다. The technology of recognizing numbers and letters from license plates has already been commercialized and is conveniently used in many parts of our lives. In general, license plate recognition is handled in two stages. These are the steps for extracting license plates from a given image, and recognizing letters and numbers from extracted license plates. The first step before the use of deep learning techniques was mainly dependent on image processing, but now they mainly use deep learning techniques such as Faster R-CNN and YOLO. The second stage of character and number recognition was mainly used by KNN or template matching techniques. In this paper, car license plates are extracted from images using Faster R-CNN, and CNN is used as a way to recognize letters and numbers from extracted car license plates. Experiments have shown that the number and characters of the license plate can be recognized with an accuracy of about 98%.

적응적 스킨 칼라를 이용한 얼굴 경계선 추출에 관한 연구

유영중,박성호,문상호,최연준 사단법인 인문사회과학기술융합학회 2017 예술인문사회융합멀티미디어논문지 Vol.7 No.3

영상 분할은 영상처리 분야에서 오랜 기간 많은 연구자들에 의해 연구되었으며 현재도 다양한 방법이 연구되어지고 있다. 영상 분할은 영상에 포함된 객체들을 분리하는 문제로, 특히 사람의 얼굴은 영상에 포함된 객체들 중 가장 중요한 객체로 다루어진다. 본 논문에서는 영상에 포함된 얼굴 경계선을 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 비올라존스 방법을 사용해 영상에서 대략적인 얼굴 위치를 검출한다. 그러나 비올라존스 알고리즘에 의해 검출된 결과는 얼굴의 대략적인 위치이지 정확한 얼굴 영역이 아니다. 본 논문에서는 비올라존스 알고리즘의 결과로부터 좀 더 정확한 얼굴 영역을 추출하기 위해 적응적 스킨칼라 모델을 사용하고 스킨칼라 모델의 결과로 주어지는 스킨영역에 대해 수평, 수직 히스토그램을 분석하여 얼굴 영역을 추출한다. 마지막으로 추출된 얼굴 영역에 대해 스네이크 알고리즘을 적용해 최종 얼굴 경계선을 결정한다. 본 논문에서는 Williams등[7]에 의해 제안된 스네이크 알고리즘을 기반으로 얼굴 경계선 추출을 위해 변형된 스네이크 에너지 함수를 제안한다. In image processing, image segmentation has been studied by various methods in a long time. Image segmentation is the process of partitioning a digital image into multiple objects and face detection is a typical image segmentation field being used in a variety of applications that identifies human faces in digital images. In this paper, we propose a method for extracting the contours of faces included in images. Using the Viola-Jones algorithm, to do this, we detect the approximate locations of faces from images. But, the Viola-Jones algorithm could detected the approximate location of face not the correct position. In order to extract a more accurate face region from image, we use skin color in this paper. In details, face region would be extracted using the analysis of horizontal and vertical histograms on the skin area. Finally, the face contour is extracted using snake algorithm for the extracted face area. In this paperr, a modified snake energy function is proposed for face contour extraction based snake algorithm proposed by Williams et al.[7]

가격제한폭 제도가 주식시장의 변동성에 미치는 효과

유영중 상명대학교 산업과학연구소 2000 産業科學硏究 Vol.- No.10

조위관측 기록 디지타이징 시스템 구현

유영중,박성호,Yu, Young-Jung,Park, Seong-Ho 한국정보통신학회 2010 한국정보통신학회논문지 Vol.14 No.8

과거 수 십 년 동안의 축적되어진 수 십 만 장의 조위관측기록지는 해양 과학 연구자에게 매우 중요한 데이터이다. 그러나 방대한 량의 조위관측기록지에서 연구자가 원하는 조위관측 기록을 찾기는 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 많은 해양 과학 연구자들은 조위관측기록지에서 그래프를 추출하여 검색이 용이한 디지털 데이터로 변경하여 관리하는 시스템 개발을 요구하고 있다. 이러한 요구에 따라 본 논문에서는 조위관측기록지에서 그래프를 추출하여 디지털 데이터로 변경하는 조위관측기록지 디지타이징 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 구현된 조위관측기록지 디지타이징 시스템은 스캔된 이미지의 기울기 보정 및 이미지 규격화를 자동으로 수행하는 전처리 시스템과 이미지에서 그래프 영역을 추출하고 세선화 작업을 수행하는 디지타이징시스템, 데이터의 신뢰성을 검토하는 후처리 시스템으로 구성된다. 조위관측기록지 디지타이징 시스템은 수작업에 대한 의존도를 줄임으로서 작업 공정의 효율성을 높여 조위관측기록지 디지타이징 작업에 따른 비용을 최소화하였다. It is much needed research for ocean scientists to implement a digitizing system that effectively extracts and digitializes sea level records accumulated from the past. The main difficulty of such a system is huge anount of data to be processed. In this paper, we implement a digitizing system to handle such mass-data of sea level records. This system consists of a pre-process step, a digitizing step and a post-process step. In pre-process step, the system adjusts skewnesses of scanned images and normalizes the size of images automatically. Then, it extracts a graph area from images and thins the graph area in digitizing step. Finally, in the post-process step, the system tests the reliability. It is cost-effective and labour-reducing software for scientists not wasting their time to such boring manual digitizing jobs.