초록 ▼

□ 연구의 목적 및 내용
본 연구의 목표는 자동차 자율주행시스템 개발의 기반이 되는 동영상 자동분석기술을 개발하는 것이다. 자동차 주행 중에 입력되는 동영상을 실시간으로 분석하여 외부환경에 대한 정보를 운전자에게 제공하고 안전하게 주행할 수 있도록 도와주는 시스템을 개발하는 것이 연구의 주된 목적이다. 스마트자동차 구현을 위한 비전시스템의 개발에 기반이 되는 핵심적인 요소기술을 개발하고 궁극적으로 무인자동차실현을 위한 기술적 발판을 마련하는 것을 목적으로 한다. 핵심적인 요구기술을 확보하기 위한 세부적인 연구목표는 다음과 같다

□ 연구의 목적 및 내용
본 연구의 목표는 자동차 자율주행시스템 개발의 기반이 되는 동영상 자동분석기술을 개발하는 것이다. 자동차 주행 중에 입력되는 동영상을 실시간으로 분석하여 외부환경에 대한 정보를 운전자에게 제공하고 안전하게 주행할 수 있도록 도와주는 시스템을 개발하는 것이 연구의 주된 목적이다. 스마트자동차 구현을 위한 비전시스템의 개발에 기반이 되는 핵심적인 요소기술을 개발하고 궁극적으로 무인자동차실현을 위한 기술적 발판을 마련하는 것을 목적으로 한다. 핵심적인 요구기술을 확보하기 위한 세부적인 연구목표는 다음과 같다.
√ 영상에 대한 연산을 효율적으로 수행할 수 있는 단순하고 효과적인 영상 표현방법 개발
√ 영상에 나타나는 사물에 해당하는 영역을 추출하는 영상분할 알고리즘 개발
√ 동영상에 나타나는 사물의 움직임에 대한 모션정보를 추출하는 영상정합 알고리즘 개발
√ 영상을 기반으로 자동차 주행환경을 인식하는 효과적인 기계학습 알고리즘 개발

□ 연구결과
• 적응적 공간 정규화 이론을 적용한 슈퍼픽셀 알고리즘 개발
• 재귀적 공간 기반 정규화 이론을 활용한 계층적 슈퍼픽셀 알고리즘 개발
• 에너지 기반의 정규화 이론을 기반으로 하는 영상분할 알고리즘 개발
• 영역기반 정규화 이론을 기반으로 하는 다중 영역분할 알고리즘 개발
• 영역에 따른 에너지 기반 정규화 이론을 기반으로 하는 모션검출 알고리즘 개발
• Scale-Space를 적용한 모션기반의 영역분할 알고리즘 개발
• 적분기반의 불변성을 이용한 모양분석 알고리즘 개발
• 딥러닝 기반의 기계학습 알고리즘의 적용에 활용되는 효과적인 최적화 알고리즘 개발
• 추계적인 임의성을 기반으로 하는 최적화 이론의 효과를 실험적으로 제시

□ 연구결과의 활용계획
• 자동차의 보조주행시스템에서 보행자를 검출하고 보행자의 이동경로를 예측하여 운전자에게 알려주고 안전한 경로를 제시하는 시스템에 적용될 수 있다
• 자동차의 보조주행시스템에서 차선이나 주변 장애물을 검출하여 운전자에게 지도상에서 안전하게 주행할 수 있는 경로를 제시하는 시스템이 적용될 수 있다
• 자동차의 보조주행시스템에서 주변의 다른 자동차들을 인식하고 그들의 이동경로를 예측하여 운전자에게 충돌방지를 안내하는 자동 주행안내 시스템개발에 적용될 수 있다
• 감시카메라를 기반으로 하는 동영상 자동분석 시스템 개발에 적용될 수 있다
• 자동차산업의 국제적인 경쟁력을 갖추고 현재 수입에 의존하고 있는 비전을 기반으로 하는 보조 주행시스템을 대체할 수 있다

(출처 : 연구결과 요약문 4p)

Abstract ▼

□ Purpose& contents
The objective of this research is to develop video analysis algorithms that can assist in developing the autonomous driving system. The algorithms of interest aim to serve as constituent component for an autonomous driving system in understanding the external visual informatio

□ Purpose& contents
The objective of this research is to develop video analysis algorithms that can assist in developing the autonomous driving system. The algorithms of interest aim to serve as constituent component for an autonomous driving system in understanding the external visual information so that the driving condition for the driver turns into safer and easier. In particular, we aim to develop an algorithm to classify the domain of input video into static environment or dynamic environment and perform motion estimation, motion recognition. It is also desired to identify objects of interest in the scene. The detailed research objects are as follows:
√ Develop efficient image representations that lead to efficient computation
√ Develop image segmentation algorithms that are designed to efficiently delineate the object boundaries
√ Develop motion estimation algorithms that are aimed to provide the motion information for objects of interest
√ Develop effective machine learning algorithms that help in understand the visual driving environment

□ Result
• Fast super-pixel algorithms based on spatially adaptive regularization
• Hierarchical super-pixel algorithms based on recursive adaptive regularization
• Image segmentation algorithms based on the energy-driven regularization theory
• Multi-label image segmentation algorithms based on the region-dependent regularization theory
• Motion estimation algorithms based on the residual-driven regularization
• Motion segmentation algorithms based on the region-dependent scale-space theory
• Shape analysis methods based on the integral invariants
• Efficient and effective optimization algorithms based on the doubly stochastic coordinate descent
• Quantitative evaluation of the doubly stochastic coordinate descent algorithm based on a variety of deep learning models

□ Expected Contribution
• The developed algorithms can be applied to the vision system of the smart car as a driving guidance system
• The motion segmentation algorithm can be applied to detect the driving environment including the road lanes and surrounding obstacles
• The motion estimation and segmentation algorithms can be applied to draw the attention of the driver to the obstacles as a collision detection system
• The motion estimation and object recognition algorithms can be applied to the surveillance system of CCTV cameras
• The developed system can be use for the smart driving system

(출처 : SUMMARY 5p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 2
• 연구계획 요약문 ... 3
• 연구결과 요약문 ... 4
• 한글요약문 ... 4
• SUMMARY ... 5
• 연구내용 및 결과 ... 6
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 10
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 11
• 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 29
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 31
• 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 31
• 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 32
• 8. 참고문헌 ... 32
• 9. 연구성과 ... 33
• 10. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설‧장비 현황 ... 38
• 11. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 38
• 12. 기타사항 ... 39
• 별첨1. 대 표 연 구 실 적 ... 40
• 별첨2. 세부 목표 관련 증빙 ... 55
• 끝페이지 ... 71