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최미형,우제승,홍순기,박준모 한국융합신호처리학회 2021 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.22 No.4
In this paper, poor road surface objects that hinder the movement of the transportation handicapped were identified as 7 items consisting of curb, road holes, gutter, manholes, broken blocks, braille blocks, and road cracks after performing movement verification in 5 areas within the city of Busan using an electric mobility aid device, and then a deep learning model for recognizing poor road surfaces was developed that recognizes objects in real time by applying the YOLOv5 deep learning algorithm. For model development, the image of the object was directly collected using a road information collection vehicle, and after processing, refining, and annotating the data, a deep learning model was trained and verified to be able to detect poor road surface objects 본 연구에서는 전동이동기기를 이용하는 교통약자의 이동을 제한하는 노면 불량 요소를 딥러닝을 이용해 자동 검출하는 불량 노면객체 인식모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 부산시 관내 5개 지역에서 실제 전동 이동보조 장치가 이동할 것으로 예상되는 보행로, 주행로를 대상으로 하여 노면정보를 수집하였으며 이때 도로정보 수집은 데이터 수집을 보다 용이하게 하기 위하여 소형 차량을 이용 하였다. 데이터는 노면과 주변을 그 주변을 구성하는 객체로 구분하여 영상을 수집하였다. 수집된 데이터로 부터 교통약자의 이동을 저해하는 정도에 따라 분류하여 보도블럭의 파손등급 검출과 같은 일련의 인식 항목을 정의하였고, YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 해당 데이터에 적용하여 실시간으로 객체를 인식하는 불량노면 객체 인식 딥러닝 모델을 구현 하였다. 연구의 최종단계에서 실제 주행을 통해 객체 단위로 분리 수집된 영상 데이터의 가공, 정제 및 어노테이션 과정을 수행한 후 모델 학습과 검증을 거쳐 불량노면객체를 자동으로 검출하는 딥러닝 모델의 성능 검증 과정을 진행 하였다.
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다기준의사결정기법과 수정 A-STAR 알고리즘을 이용한 목적지 최적경로 탐색 기법 개발
최미형 ( Mi-hyeong Choi ),서민호 ( Min-ho Seo ),우제승 ( Je-seung Woo ),홍순기 ( Sun-gi Hong ) 한국산업융합학회 2021 한국산업융합학회 논문집 Vol.24 No.6
In this paper, we propose a destination optimal route algorithm for providing route finding service for the transportation handicapped by using the multi-criteria decision-making technique and the modified A-STAR optimal route search algorithm. This is a method to set the route to the destination centering on safety by replacing the distance cost of the existing A-STAR optimal route search algorithm with the safety cost calculated through AHP/TOPSIS analysis. To this end, 10 factors such as road damage, curb, and road hole were first classified as poor road factors that hinder road driving, and then pairwise comparison of AHP was analyzed and then defined as the weight of TOPSIS. Afterwards, the degree of driving safety was quantified for a certain road section in Busan through TOPSIS analysis, and the development of an optimal route search algorithm for the transportation handicapped that replaces the distance cost with safety in the finally modified A-STAR optimal route algorithm was completed.
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