스테레오 비전기반의 컬럼 검출과 조감도 맵핑을 이용한 전방 차량 검출 알고리즘

이충희,임영철,권순,김종환,Lee, Chung-Hee,Lim, Young-Chul,Kwon, Soon,Kim, Jong-Hwan 한국정보처리학회 2011 정보처리학회논문지B Vol.18 No.5

본 논문에서는 스테레오 비전기반의 컬럼 검출과 조감도 맵핑을 이용한 전방 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 실제 복잡한 도로 환경에서 전방 차량을 강건하게 검출할 수 있다. 전체적인 알고리즘은 도로 특징기반의 컬럼 검출, 조감도 기반의 장애물체 세그멘테이션, 차량 특징기반의 영역 재결합, 차량 검증으로 크게 네 단계로 구성되어 있다. 먼저 v-시차맵상에서 최대 빈도값을 이용하여 도로 특징 정보만을 추출한 후, 이를 기반으로 컬럼 검출을 수행한다. 도로 특징 정보는 기존의 중앙값과 달리 도로 환경에 영향을 받지 않아 도로상의 장애물체 유무를 판단하는 기준으로 적절하다. 그러나 다수의 장애물체가 동일한 장애물체로 검출되는 것을 해결하기 위하여 조감도 기반의 세그멘테이션을 수행한다. 조감도는 시차맵과 카메라 정보를 기반으로 계산된 장애물체들의 위치를 평면상에 표시함으로써 장애물체를 쉽게 분리할 수 있다. 그러나 분리된 장애물체 중에는 동일한 장애물체인 경우도 있으므로, 도로상의 차량 특징을 기반으로 장애물체가 동일한지를 판단하여 재결합하는 과정을 수행한다. 마지막으로 시차맵과 그레이 영상기반의 차량 검증 단계를 수행하여 차량만 검출한다. 제안된 알고리즘을 실제 복잡한 도로 영상에 적용함으로써 차량 검증 성능을 검증한다. In this paper, we propose a forward vehicle detection algorithm using column detection and bird's-eye view mapping based on stereo vision. The algorithm can detect forward vehicles robustly in real complex traffic situations. The algorithm consists of the three steps, namely road feature-based column detection, bird's-eye view mapping-based obstacle segmentation, obstacle area remerging and vehicle verification. First, we extract a road feature using maximum frequent values in v-disparity map. And we perform a column detection using the road feature as a new criterion. The road feature is more appropriate criterion than the median value because it is not affected by a road traffic situation, for example the changing of obstacle size or the number of obstacles. But there are still multiple obstacles in the obstacle areas. Thus, we perform a bird's-eye view mapping-based obstacle segmentation to divide obstacle accurately. We can segment obstacle easily because a bird's-eye view mapping can represent the position of obstacle on planar plane using depth map and camera information. Additionally, we perform obstacle area remerging processing because a segmented obstacle area may be same obstacle. Finally, we verify the obstacles whether those are vehicles or not using a depth map and gray image. We conduct experiments to prove the vehicle detection performance by applying our algorithm to real complex traffic situations.

회전근 개 파열로 인한 수술 후 처치에 관한 국내 연구 동향

이충희,김연희,오민석,Lee, Chung-Hee,Kim, Yeon-Hee,Oh, Min-Seok 대전대학교 한의학연구소 2018 혜화의학회지 Vol.27 No.2

Objectives : The purpose of this study is to investigate the latest trend of studies on treatments of postoperative rotator cuff tear patients which are published in Korea. Methods : We investigated the studies on the treatments of postoperative rotator cuff tear patients via searching 6(six) Korean web databases(NSDL, RISS, Korean traditional knowledge portal, OASIS, KISTI, KCI). As a result, 16(sixteen) studies were found. We classified the papers by publication date, published journal, method of study, type of treatment, evaluation scale and referencing research ethics. Results : 16(sixteen) papers were published from 2006 to 2017. The papers were published in The journal of Korean shoulder & elbow society, The journal of korean acupuncture & moxibustion medicine, etc. 5(five) randomized controlled trials, 5(five) non-randomized controlled trials, 4(four) case reports and 2(two) Retrospective report have been found. For types of treatment, 6(six) exercise therapies, 3(three) Korean medicine treatments and 7(seven) other treatments have been found. Main evaluation tools were VAS, ROM, NRS and Muscle strength. Conclusions : In this study, we analyzed the latest trend of studies on treatments of postoperative rotator cuff tear patients. Reviewing the international trends of studies on treatments for postoperative rotator cuff tear are essential for the future studies.

스테레오 비전 기반의 이동객체용 실시간 환경 인식 시스템

이충희,임영철,권순,이종훈,Lee, Chung-Hee,Lim, Young-Chul,Kwon, Soon,Lee, Jong-Hun 대한임베디드공학회 2008 대한임베디드공학회논문지 Vol.3 No.3

In this paper, we investigate a real-time environment recognition system based on stereo vision for moving object. This system consists of stereo matching, obstacle detection and distance estimation. In stereo matching part, depth maps can be obtained real road images captured adjustable baseline stereo vision system using belief propagation(BP) algorithm. In detection part, various obstacles are detected using only depth map in case of both v-disparity and column detection method under the real road environment. Finally in estimation part, asymmetric parabola fitting with NCC method improves estimation of obstacle detection. This stereo vision system can be applied to many applications such as unmanned vehicle and robot.

스테레오 비전 기반의 도로 특징 정보 추출 및 장애 물체 검출

이충희(Chung-Hee Lee),임영철(Young-Chul Lim),권순(Soon Kwon),이종훈(Jong-Hun Lee) 大韓電子工學會 2009 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.46 No.6

본 논문에서는 지역 최대 빈도 값을 이용하여 V-시차 맵 상에서 도로 특징 정보를 추출하고 이를 이용한 장애물체 검출방법을 제안한다. 기존 방법은 장애물체의 크기ㆍ수 및 종류 등이 변경되면 추출 성능이 영향을 받는다. 특히 크기가 큰 장애물체나 중앙분리대와 같은 연속적인 장애물체에 대한 추출이 어렵다. 이를 해결하기 위하여 주변 상황 영향을 적게 받는 도로 특징 정보를 새로운 장애물체의 유무 판단 기준으로 사용한다. 도로 특징 정보는 V-시차 맵 상에서 특정 열에 장애물체가 많이 존재하는 상황에서도 전체적인 그 특징을 잘 유지함으로 그 강건성이 높아 새로운 판단기준으로 적합하다. 그리고 V-시차 맵 상에서 도로 특징 정보를 쉽게 추출하기 위하여 먼저 지역 최대 빈도 값을 이용하여 이진 V-시차 맵을 생성한다. 그리고 기존 중간 값과 비교하여 도로 특징 정보가 아닌 부분은 제거하고, 마지막으로 보간을 통하여 최종 도로 특징 정보를 추출한다. 이를 시차 맵의 각 행과 비교하여 장애물체 영역을 검출한다. 또한 장애물체 영역 검출 성능을 향상시키기 위하여 검출 단계에서 발생한 노이즈를 제거하기 위한 후처리 과정도 제안한다. 그리고 실제 도로 영상에 적용한 실험을 통하여 제안한 알고리즘이 기존 방법에 비해 장애물체 검출 성능이 우수함을 보인다. In this paper, we propose an obstacle localization method using a road feature based on a V-disparity map binarized by a maximum frequency value. In a conventional method, the detection performance is severely affected by the size, number and type of obstacles. It's especially difficult to extract a large obstacle or a continuous obstacle like a median strip. So we use a road feature as a new decision standard to localize obstacles irrespective of external environments. A road feature is proper to be a new decision standard because it keeps its rough feature very well in V-disparity under environments where many obstacles exist. And first of all, we create a binary V-disparity map using a maximum frequency value to extract a road feature easily. And then we compare the binary V-disparity map with a median value to remove noises. Finally, we use a linear interpolation for rows which have no value. Comparing this road feature with each column value in disparity map, we can localize obstacles robustly. We also propose a post-processing technique to remove noises made in obstacle localization stage. The results in real road tests show that the proposed algorithm has a better performance than a conventional method.

정밀 시차맵과 최적의 특징 선택을 이용한 보행자 검출

이충희(Chung-Hee Lee),김동영(Dongyoung Kim) 한국통신학회 2015 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2015 No.1

국소 문맥을 이용한 형태적 중의성 해소

이충희(Chung-Hee Lee),윤준태(Jun-Tae Yoon),송만석(Man-Suk Song) 한국정보과학회 언어공학연구회 2000 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2000 No.10

스테레오 비전기반의 도로상 장애물체 검출 및 세그멘테이션 방법

이충희(Chung-Hee Lee),임영철(Young-Chul Lim),권순(Soon Kwon),김종환(Jong-Hwan Kim) 한국자동차공학회 2011 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2011 No.5

In this paper, we propose a road obstacle detection and segmentation method using stereo vision. First of all, we capture stereo images using a automotive stereo vision system installed in a real vehicle and create a depth map using a stereo matching algorithm. We extract a road feature from a v-disparity map binarized using the most frequent values. We adopt the extracted road feature as an obstacle criterion in column detection. But there are still many obstacles in the extracted obstacle areas. Thus, we perform segmentation processing using disparity map-based bird’s eye view mapping. Finally, we perform additional processings, for example, grouping, clustering and size filtering, etc to detect multiple obstacles exactly. We conduct experiments to verify our detection and segmentation performance in real traffic situations.

다이 스텍용 에폭시-산무수물 조성물의 경화 거동 및 실리카 첨가에 따른 특성 변화 연구

이충희(Chung Hee Lee),김경만(Kyoung-Mahn kim) 한국정밀공학회 2009 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2009 No.10월

웹 문서를 위한 개선된 문장경계인식 방법

이충희(Chung-Hee Lee),장명길(Myung-Gil Jang),서영훈(Young-Hoon Seo) 한국정보과학회 2010 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.37 No.6

본 논문은 다양한 형태의 웹 문서에 적용하기 위해서, 언어의 통계정보 및 후처리 규칙에 기반하여 개선한 문장경계 인식 기술을 제안한다. 제안한 방법은 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹문서에 적용하기 위해서 문장경계로 사용될 수 있는 모든 종결어미를 대상으로 학습하여 문장경계 인식을 수행하였다. 또한 문장경계인식 성능을 최대화하기 위해서 다양한 실험을 통해 최적의 자질 및 학습데이터를 선정하였고, 학습데이터에 의존적인 통계모델의 오류를 규칙에 기반 해서 보정하였다. 성능 실험은 다양한 문서별 성능 측정을 위해서 구두점이 주로 문장경계로 사용된 문어체 위주의 평가셋1(신문기사와 블로그 문서)과 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 문서 위주의 평가셋2(웹 사이트의 게시판 글)를 대상으로 성능을 측정하였다. 평가 척도로는 F-measure를 사용하였으며, 기존 연구와 동일하게 구두점만을 문장경계 대상으로 학습한 기본 모델을 만들어서 실험한 결과, 평가셋1에 대해서 96.5%의 성능을 보였지만, 평가셋2에 대해서는 56.7%로 매우 저조한 성능을 보였다. 제안하는 개선 방법은 기본 모델을 웹 문서의 특징을 반영시키도록 자질 및 엔진을 개선시켰고, 최종 모델을 평가셋2로 평가한 결과, 96.3%의 성능을 보여서 39.6%의 성능 향상이 있음을 확인하였다. In this paper, we present an approach to sentence boundary detection for web documents that builds on statistical-based methods and uses rule-based correction. The proposed system uses the classification model learned offline using a training set of human-labeled web documents. The web documents have many word-spacing errors and frequently no punctuation mark that indicates the end of sentence boundary. As sentence boundary candidates, the proposed method considers every Ending Eomis as well as punctuation marks. We optimize engine performance by selecting the best feature, the best training data, and the best classification algorithm. For evaluation, we made two test sets; Set1 consisting of articles and blog documents and Set2 of web community documents. We use F-measure to compare results on a large variety of tasks, Detecting only periods as sentence boundary, our basis engine showed 96.5% in Set1 and 56.7% in Set2. We improved our basis engine by adapting features and the boundary search algorithm. For the final evaluation, we compared our adaptation engine with our basis engine in Set2. As a result, the adaptation engine obtained improvements over the basis engine by 39.6%. We proved the effectiveness of the proposed method in sentence boundary detection.

무선전력전송 설계 및 효율 계산

이충희(Chung Hee Lee),정구호(Gu Ho Jung),송보윤(Bo Yune Song),신승용(Seung Yong Shin),이자현(Ja hyun Lee) 대한전기학회 2014 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2014 No.7