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CCTV 카메라를 이용한 실시간 도로시정 측정
Real-time Road-Visibility Measurement Using CCTV Camera 원문보기

大韓交通學會誌 = Journal of Korean Society of Transportation, v.29 no.4, 2011년, pp.125 - 138  

김봉근 (충주대학교 컴퓨터멀티미디어학과) ,  장인수 (충주대학교 환경공학과) ,  이광 (충주대학교 컴퓨터멀티미디어학과)

초록
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도로상의 안개로 인한 시정감소는 교통사고를 유발하는 주된 원인으로 운전자에게 도로의 시정거리를 미리 알려주어 안전운행을 유도하기 위한 안개경고시스템에서는 대부분 안개센서와 같은 고가의 광학센서를 사용하고 있다. 최근 운전자의 시정감각과 유사하면서도 저렴한 카메라를 이용한 시정측정에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 연구는 별도의 표지나 ROI를 기반으로 하고 있으므로 설치가 어렵고 비용이 많이 들며 도로에 기 설치된 CCTV 시스템을 활용하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 도로상에 설치된 카메라 영상을 이용하여 주야간 실시간 시정측정이 가능한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 도로모델을 구축하고 카메라 영상으로부터 차량의 이동영역과 가시선을 검출한 후 도로모델에 적용함으로써 매우 쉽고 빠른 시정의 계산이 가능하다. 제안된 방법은 운전자의 시정감각과 유사한 주야간 시정측정이 가능할 뿐만 아니라 시정표지와 같은 부가적인 시설을 사용할 필요가 없고 기존의 CCTV 시스템에 바로 적용할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 중부내륙고속도로에서 획득한 영상을 이용한 실험결과를 통해 본 연구의 현장적용 가능성과 활용방안을 제시하고 신뢰성 검증을 위한 향후 연구방향을 기술한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The highway visibility reduction caused by fog is one of the major elements of traffic accidents. Though the fog warning systems can lead drivers into safe driving by letting them aware dangerous situations in advance, the optical sensors, such as fog sensor, has been extremely costly. Through recen...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구는 안개 발생으로 저시정 도로상에 운행 중인 차량의 운행속도 제한을 통해 안전운행을 유도하기 위한 목적으로, 기존 CCTV 카메라를 이용하되 별도의 목표물을 이용하지 않고 고속도로상의 주야간 시정을 계산할 수 있는 새로운 시정측정방법을 제안하고 제안된 방법의 실험결과를 통해 제안된 방법의 활용 가능성과 적용방안을 제시한다. 또한, 제안된 방법이 현장에 적용되기 위해서는 신뢰성 검증이 반드시 이루어져야 하므로 신뢰성 검증을 위한 향후 연구방향에 대해서도 기술한다.
  • 본 논문에서는 CCTV 카메라를 이용하되 별도의 목표물이나 ROI를 이용하지 않고 도로상의 주야간 시정을 산출할 수 있는 실시간 도로시정 측정 방법을 제안하고 제안된 방법의 실험결과와 적용방안을 제시하였다. 시정거리의 계산을 위해 도로모델을 구축하기 위한 방안을 제시하였으며 카메라 영상으로부터 차량의 이동영역과 가시선을 검출하여 매우 쉽고 빠르게 시정의 계산이 가능함을 보이고, 중부내륙고속도로 상행선 충주휴게소 부근에서 획득된 실험영상에 대해 시정측정을 수행한 결과를 제시하고 제안된 방법의 활용 가능성을 보였다.
  • 그러나 시스템 운영자가 매번 도로의 상황에 맞게 수동으로 임계치를 변경하여 적용하는 것은 불가능하므로 도로환경에 적합한 임계치를 자동으로 결정해 줄 수 있는 방법의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 도로의 환경적인 요소를 주간 및 야간의 시간적인 요소와 눈, 비 등의 날씨 요소, 그리고 시정의 변화로 보고 영상에서 안개 또는 날씨의 감지를 수행하는데 사용되는 대비(contrast)를 임계치를 자동으로 결정하는 근거로 사용하고자 하였다. 영상에서 대비는 식(13)과 같이 계산될 수 있으며, 일반적으로 안개 또는 날씨의 감지 등에 사용되고 있다.
  • 본 논문에서는 시정거리 계산을 위해 가시선을 이용하기로 하였으므로 가시선의 높이와 시정거리의 상관관계를 알아야 한다. 이를 위해 단순히 카메라의 뷰앵글이 5º~75º 사이이고, 카메라의 높이가 10m이며, 도로표면이 수평인 경우에 대해 가시선과 시정거리의 상관관계를 표현해 보기로 하였다.
  • 본 연구는 안개 발생으로 저시정 도로상에 운행 중인 차량의 운행속도 제한을 통해 안전운행을 유도하기 위한 목적으로, 기존 CCTV 카메라를 이용하되 별도의 목표물을 이용하지 않고 고속도로상의 주야간 시정을 계산할 수 있는 새로운 시정측정방법을 제안하고 제안된 방법의 실험결과를 통해 제안된 방법의 활용 가능성과 적용방안을 제시한다. 또한, 제안된 방법이 현장에 적용되기 위해서는 신뢰성 검증이 반드시 이루어져야 하므로 신뢰성 검증을 위한 향후 연구방향에 대해서도 기술한다.
  • 본 연구에서는 제안된 방법의 가능성을 보여주기 위해 안개센서와 제안된 방법의 측정결과를 비교 분석하고, 향후 신뢰성 검증을 위한 방안을 제시한다.

가설 설정

  • 둘째, 카메라로부터 입력된 영상에 나타난 것과 실제 인간의 시각과는 차이점이 존재할 수밖에 없다. 예를 들어, 카메라 영상에 나타난 시정이 약 100m정도라고 해서 이것이 인간의 눈으로 확인한 시정과 같다고는 할 수는 없을 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
교통사고의 주요 원인으로는 어떤 것들이 있는가? 교통사고의 주요 원인으로는 과속, 기상악화, 음주운전, 졸음운전, 부주의 등이 있으며 이 중 안개로 인한 교통사고의 대표적인 사례는 2006년 10월 3일 오전 7시 50분경에 서해대교에서 발생한 29중 충돌사고로, 안개로 인한 시정악화와 운전자들의 운행부주의가 만들어낸 대형 연쇄충돌사고로 기록되어 있다. 이를 계기로 관련 기관에서는 다양한 안개관련 대책들을 내놓고 있으며, 여기에는 도로안전 시설물의 확충, 도로 이용자에 대한 안개의 잠재적 위험성 홍보 및 규제, 도로운영관리 능력의 강화 등을 포함하고 있다.
안개경고시스템은 무엇인가? 일반적으로 안개가 빈번히 발생하는 경우의 안전시설 대책에는 VMS, 시정센서, 비상방송 스피커, 경광등 및 경음기, 갓길 및 난간 시선유도등, 감속유도전광판, 소화기 등을 포괄하는 도로교통안전관리 시스템이 있다. 고속도로 안전관리시스템은 도로기상정보시스템과 가변속도제한시스템, 안개경고시스템 등을 결합하여 안개다발 지역의 다양한 대책들이 효율적으로 운영될 수 있도록 의사결정하고 시스템을 운영시키는 일련의 시스템을 말하며, 이 중 안개경고시스템은 안개가 끼면 도로에 설치된 안개 센서를 통해 이 사실을 교통관리센터로 전송하고, 센터에서는 라디오 및 고속도로 정보안내판을 통해 운전자에게 알려주도록 하는 시스템이다. 이 시스템이 고속도로에 설치되면 안개 발생 시 자주 일어나는 연쇄추돌과 같은 교통사고를 감소시키는 효과가 있다(Ali S.
안개경고시스템이 고속도로에 설치되면 어떤 효과가 있는가? 고속도로 안전관리시스템은 도로기상정보시스템과 가변속도제한시스템, 안개경고시스템 등을 결합하여 안개다발 지역의 다양한 대책들이 효율적으로 운영될 수 있도록 의사결정하고 시스템을 운영시키는 일련의 시스템을 말하며, 이 중 안개경고시스템은 안개가 끼면 도로에 설치된 안개 센서를 통해 이 사실을 교통관리센터로 전송하고, 센터에서는 라디오 및 고속도로 정보안내판을 통해 운전자에게 알려주도록 하는 시스템이다. 이 시스템이 고속도로에 설치되면 안개 발생 시 자주 일어나는 연쇄추돌과 같은 교통사고를 감소시키는 효과가 있다(Ali S. Al-Ghamdi, 2007).
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참고문헌 (14)

  1. 문길주?김신도 외(1993), 지구환경 감시 및 기후 변화 예측기술 - 서울 지방의 스모그 현상 연구(II), 한국과학기술연구원 제2차년도 연차보고서. 

  2. 민준영?허병도?남궁성?이인정(2007), "영상정보분석을 이용한 CCTV영상기반 날씨정보 감지시스템 개발", 2007년도 제6회 추계학술대회 , 한국 ITS학회, pp.192-195. 

  3. 건설교통부(2004), 건설교통부 재해대책 편람. 

  4. 김경원?김영준(2002), "원격디지털영상시정관측계를 이용한 시정관측", 대기, 제12권 제3호, 한국기상학회, pp.80-81. 

  5. 김재준?신익상?이순걸(2008), "CCD카메라를 이용한 시정 관측 시스템", 2008년도 춘계학술대회, 한국정밀공학회, pp.9-10. 

  6. Ali S. Al-Ghamdi(2007), "Experimental evaluation of fog warning system", Accident Analysis and Prevention 39, pp.1065-1072. 

  7. Jacqueline H. Carrillo, Scott E. Emert, D. Eli Sherman, Pierre Herckes, Jeffrey L. Collett Jr.(2008), "An economical optical cloud/fog detector", Atmospheric Research 87, pp.259-267. 

  8. Taek-Mu Kwon(2004), An Atmospheric Visibility Measurements Using Video Cameras: Relative Visibility, Univ. of Minesota Duluth, July 2004. 

  9. Jason S. McCarley, William K. Krebs(2000), "Visibility of road hazards in thermal, visible, and sensor-fused night-time imagery", Applied Ergonomics 31, pp.523-530. 

  10. D. Baumer, S. Versick, B. Vogel(2008), "Determination of the visibility using a digital panorama camera", Atmospheric Environment 42, pp.2593-2602. 

  11. William H. Press, Brian P. Flannery, Saul A. Teukolsky, William T. Vetterling(1988), Numerical Recipes in C, Cambridge University Press. 

  12. Amde Elgammal, David Harwood, Larry Davis(2000), "Non-parametric Model for Background Subtraction", 6th European Conference on Computer Vision. 

  13. Sing-Tze Bow(1992), Pattern Recognition and Image Preprocessing, Marcel Dekker Inc. 

  14. Schreiner, C.(2000), "State of the Practice and Review of the Literature: Survey of Fog Countermeasures Planned or in Use by Other States," Virginia Tech Research Council, pp.1-2, October. 

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