KR20220137409A - 디지털 차선을 이용한 차량의 주행 정보 제공 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

디지털 차선을 이용한 차량의 주행 정보 제공 방법이 제공된다. 상기 방법은 카메라를 통해 도로면의 디지털 차선을 촬영하여 영상 신호를 획득하는 단계; 상기 영상 신호를 전처리하여 상기 디지털 차선을 인식하는 단계; 미리 학습된 디지털 차선 독출 알고리즘에 의한 학습 결과에 기초하여 상기 디지털 차선에 저장된 소정의 정보를 독출하는 단계; 및 상기 독출된 정보를 사용자 또는 차량 제어 시스템에 제공하는 단계를 포함한다.

Description

디지털 차선을 이용한 차량의 주행 정보 제공 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR PROVIDING VEHICLE DRIVING INFORAMTION USING DIGITAL LANES}

본 발명은 디지털 차선을 이용한 차량의 주행 정보 제공 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 컴퓨터 비전과 기계학습에 기반하여 디지털 차선을 자동으로 인식하고, 인식 결과로부터 차량의 주행 정보를 획득하여 제공하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.

최근 다양한 종류의 운전보조시스템뿐만 아니라 자율주행 관련 기술이 활발하게 연구 개발되고 있다. 특히, 자율 주행차를 통해 안전하고 쾌적한 도로교통 서비스의 실현이 가능해지기 위해서는 차로 수준의 정확한 위치 파악이 핵심이다.

그러나, GPS만으로 위치 측위를 하는 경우 도심이나 터널에서 음영 및 반사로 인한 왜곡 문제가 심각하며, 관성 항법 시스템(INS; Inertial Navigation System)과 결합된 GPS로 수정하더라도 누적 오류로 인한 드리프트 문제를 완전히 해결하기 어렵다.

이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 GPS와 다양한 센서들을 연계하는 DGPS(Differential Global Positioning System) 또는 RTK(Real Time Kinematic) 방법들이 연구되었다. 그러나 일반적인 GNSS(Global Navigation Satellite System)의 오차 원인인 위성 시간 및 궤도 오차, 전리층 및 대류권의 굴절, 다중경로 및 음영 효과 등의 문제가 동일하게 발생할 수 있으며, 특히 빌딩이 밀집한 도심의 위성 음영 지역에는 정밀도가 크게 떨어질 수 있다.

또 다른 방법으로는, 도로에서 인식된 차선과의 데드 레코닝(Dead Reckoning) 기능을 이용하는 저비용 고정밀 측위 방식이 제시되었으나, 고속도로와 같은 기다란 선형의 도로에서는 오차가 계속 누적된다는 문제점이 있다.

또한, GNSS 위치신호 수신이 어려운 터널 내에서 사용되는 추측 항법의 오차를 일정수준 이하로 유지하기 위하여 표지등, 차선제어설비 등 기존 도로시설물을 이용하여 오차 정보 보정을 위한 시설물 선정 방법이 연구되기도 하였으나, 전국의 시설물 위치 파악이 곤란하며, 수시로 변경되는 시설물의 구조상 실용화에 제한이 있다.

상기 종래기술들은 차량의 절대 위치를 파악하기 위해 다양한 요소기술들을 적용하고 있으나, 안정 및 자율주행을 위해 필수적인 차로 단위의 파악(현재 차량이 위치한 차로의 정보), 몇 m 전방에 정지선 또는 출구 램프가 있는지 등에 대한 정보가 미흡하여 자연스러운 자율주행이 어려운 실정이다. 특히, GNSS 신호가 차단되는 터널이나 도심지 빌딩 밀집 지역에서는 오차가 더욱 상승하여 차로 수준의 위치 정확도를 파악하기 어렵다는 문제가 있다.

또한, 차량이 운행하는 모든 도로에 거의 반드시 존재하며 사람에 의해 주행되는 일반 차량이나 자율주행차량 모두 안전운행의 기본이 되는 차선에 대하여 IT적 요소를 추가하여 운전운행을 지원하는 기술은 부재한 실정이다.

등록특허공보 제10-0213159호(1999.5.13)

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 GPS 등 기존의 절대좌표 측정 장치들의 성능을 보완하고, 다양한 위치기반 서비스를 제공하기 위하여, 기 형성되어 있는 차선 자체에 디지털적 요소를 추가하여 하나의 측위 요소로 활용함으로써 더욱 정교한 측위 정보와 동시에 전방 시설물에 대한 정보를 제공할 수 있는, 디지털 차선을 이용한 차량의 주행 정보 제공 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.

다만, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상기된 바와 같은 과제로 한정되지 않으며, 또다른 과제들이 존재할 수 있다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 제1 측면에 따른 디지털 차선을 이용한 차량의 주행 정보 제공 방법은 카메라를 통해 도로면의 디지털 차선을 촬영하여 영상 신호를 획득하는 단계; 상기 영상 신호를 전처리하여 상기 디지털 차선을 인식하는 단계; 미리 학습된 디지털 차선 독출 알고리즘에 의한 학습 결과에 기초하여 상기 디지털 차선에 저장된 소정의 정보를 독출하는 단계; 및 상기 독출된 정보를 사용자 또는 차량 제어 시스템에 제공하는 단계를 포함한다. 이때, 상기 디지털 차선은 도로면에 기 인쇄된 차선 상에 소정의 규칙에 따라 디지털 비트 형식으로 표시되어 소정의 정보를 포함하도록 구성된다.

본 발명의 일부 실시예에서, 상기 영상 신호를 전처리하여 상기 디지털 차선을 인식하는 단계는, 상기 영상 신호에서 디지털 차선을 포함하는 관심 영역 이미지를 추출하는 단계; 상기 관심 영역 이미지의 크기를 축소시키는 단계; 및 상기 축소된 관심 영역 이미지로부터 상기 디지털 차선을 인식하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 일부 실시예에서, 상기 디지털 차선은 주행 차량의 차로 위치 정보, 현재 차량의 상대 위치 정보 및 전방 시설물과의 거리 정보 중 어느 하나의 주행 정보를 포함하는 복수의 코드 블록으로 구성되며, 상기 복수의 코드 블록은 시작 코드와 종료 코드 및 중간 코드로 구성되는 분리 코드를 통해 구분될 수 있다.

본 발명의 일부 실시예에서, 상기 미리 학습된 디지털 차선 독출 알고리즘에 의한 학습 결과에 기초하여 상기 디지털 차선에 저장된 소정의 정보를 독출하는 단계는, 상기 시작 코드 및 상기 시작 코드에 후속하는 제1 코드 블록을 인식하는 단계; 상기 제1 코드 블록에 후속되는 중간 코드 및 상기 중간 코드에 후속되는 제2 코드 블록을 인식하는 단계; 상기 제2 코드 블록에 후속하는 종료 코드를 인식하는 단계; 및 상기 제1 코드 블록과 상기 제2 코드 블록에 포함된 디지털 비트로부터 추출되는 정보를 순차적으로 조합하여 상기 디지털 차선에 저장된 소정의 정보로 독출하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 일부 실시예에서, 상기 미리 학습된 디지털 차선 독출 알고리즘에 의한 학습 결과에 기초하여 상기 디지털 차선에 저장된 소정의 정보를 독출하는 단계는, 상기 차량과 디지털 차선 사이의 거리 정보를 산출하는 단계; 상기 디지털 차선의 주행 정보에 포함된 전방 시설물의 정보 및 상기 디지털 차선으로부터 전방 시설물과의 거리 정보를 독출하는 단계; 및 상기 차량과 디지털 차선 사이의 거리 정보에 기초하여 차량과 전방 시설물 간의 거리 정보를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 일부 실시예에서, 상기 차량과 디지털 차선 사이의 거리 정보를 산출하는 단계는, 상기 디지털 차선의 종료 코드의 종단부의 중심점을 기준으로 상기 차량과의 거리를 산출할 수 있다.

본 발명의 일부 실시예에서, 상기 미리 학습된 디지털 차선 독출 알고리즘에 의한 학습 결과에 기초하여 상기 디지털 차선에 저장된 소정의 정보를 독출하는 단계는, 상기 영상 신호에 포함된 디지털 차선을 원근 변환하여 정규화된 포맷으로 변형하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 일부 실시예는, 상기 디지털 차선 독출 알고리즘에 의한 학습 결과를 온라인 또는 오프라인을 통해 제공받는 단계를 더 포함하고, 상기 디지털 차선 독출 알고리즘은 카메라를 통해 도로면의 영상 신호를 획득하고, 획득한 영상 신호를 전처리하여 학습 이미지를 추출하고, 상기 학습 이미지를 대상으로 기계학습을 수행하여 소정의 파일 타입을 학습 결과로 생성하며, 상기 디지털 차선 독출 알고리즘에 의한 학습 결과를 온라인 또는 오프라인을 통해 제공받는 단계는, 상기 학습 결과로 생성된 소정의 파일 타입을 제공받을 수 있다.

또한, 본 발명의 제2 측면에 따른 디지털 차선을 이용한 차량의 주행 정보 제공 시스템은 도로면에 기 인쇄된 차선 상에 소정의 규칙에 따라 디지털 비트 형식으로 표시되어 소정의 정보를 포함하도록 구성된 디지털 차선부, 카메라를 통해 도로면의 영상을 획득하고, 획득한 영상을 전처리하여 학습 이미지를 추출하고, 상기 학습 이미지를 대상으로 디지털 차선 독출 알고리즘에 대하여 기계학습을 수행하여 소정의 파일 타입을 학습 결과로 생성하는 학습 관리 장치 및 카메라를 통해 상기 디지털 차선을 촬영하여 영상 신호를 획득하고, 상기 영상 신호를 전처리하여 디지털 차선을 인식한 후, 상기 디지털 차선 독출 알고리즘에 의한 학습 결과를 제공받아 디지털 차선에 저장된 소정의 정보를 독출하고, 독출된 정보를 사용자 또는 차량 제어 시스템에 제공하는 차량 단말 장치를 포함한다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 면에 따른 컴퓨터 프로그램은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 상기 디지털 차선을 이용한 차량의 주행 정보 제공 방법을 위한 프로그램을 실행하며, 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된다.

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.

상술한 본 발명에 의하면, 기존에 인쇄된 차선에 일정한 규칙에 기반한 디지털 코드의 '1' 값에 대해 검정색 점 형태로 덧칠을 함으로써, 운전자에게 새로운 시설물에 대한 거부감 또는 혼란을 최소화할 수 있다는 점, 적은 양의 페인트로 도색이 가능하다는 점, 유지보수가 쉽다는 점, 차로 중앙부에 도색하는 다른 방식에 비해 차선 위에 추가적으로 도색 후 일반 차량이 바로 통행이 가능하다는 점 등의 다양한 효과를 기대할 수 있다.

또한, 상기의 카메라를 통해 획득한 영상 신호를 기반으로 획득한 디지털 차선을 컴퓨터비전과 머신러닝을 통해 인식하고, 사전에 정의된 일정한 규칙을 해독함으로써, 차량 전방의 시설물 정보, 수치정보를 인식하여 자율주행차의 운행제어의 지원, 내비게이션에 정확한 지점의 표시와 정보안내를 지원할 수 있는 효과가 있다. 특히, 본 발명에서의 학습관리장치를 통해 전체 디지털 차선을 규격화하여 처리하고, 표준화된 학습 결과를 모든 차량 단말 장치에 제공하는 방식을 통해, 차량 단말 장치를 소규모의 하드웨어 및 소프트웨어로 구현 가능하다는 장점이 있다.

따라서, 본 발명을 통해, GPS 위성신호가 도달하지 않는 터널, 지하도로, 고가도로 하단부, 도심지 등에서도 차량의 위치를 파악할 수 있다는 점, 현재 주행 중인 차로 번호를 파악하여, 하이패스 톨게이트, 입출구 램프, 좌회전 또는 우회전 지점의 전방에서 미리 적정한 차로를 안내함으로써 안전운행을 향상할 수 있다는 점(일례로, 2~3차로 주행중 갑자기 1차로에 있는 하이패스 차로로 방향전환 시 사고의 위험이 크므로, 최소 200~300 m 전방에서 현재 주행 중인 차로를 파악하여 1차로로 방향 전환하는 메시지 또는 제어명령을 전달해 줌으로써 안전운행을 향상시킬 수 있음), 자율주행차의 경우 정지할 지점 전방에서부터 감속구간 안내, 감속 시작 지점, 최종 제동장치 가동 지점을 인식함으로써 안전한 자율주행을 지원할 수 있다는 점 등의 다양한 효과를 기대할 수 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 차선을 이용한 차량의 주행 정보 제공 방법의 순서도이다. 도 2는 디지털 차선의 구조를 설명하기 위한 도면이다. 도 3은 영상 신호를 전처리하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 4는 인식된 디지털 차선을 설명하기 위한 도면이다. 도 5는 디지털 차선을 원근 변환하는 내용을 설명하기 위한 도면이다. 도 6은 차량과 전방 시설물 간의 거리 정보를 산출하는 내용을 설명하기 위한 도면이다. 도 7은 디지털 차선 독출 알고리즘을 학습하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 정보 제공 시스템의 블록도이다. 도 9는 GPS가 도달하지 못하는 터널에서 디지털 차선의 적용 예시를 설명하기 위한 도면이다. 도 10은 전방 정지선이 위치하는 경우 감속 및 정지를 유도하는 디지털 차선의 적용 예시를 설명하기 위한 도면이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

이하에서는 도 1 내지 도 7을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 차선을 이용한 차량의 주행 정보 제공 방법에 대하여 설명하도록 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 차선을 이용한 차량의 주행 정보 제공 방법의 순서도이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 차선을 이용한 차량의 주행 정보 제공 방법은 카메라를 통해 도로면의 디지털 차선을 촬영하여 영상 신호를 획득하는 단계와, 상기 영상 신호를 전처리하여 상기 디지털 차선을 인식하는 단계와, 미리 학습된 디지털 차선 독출 알고리즘에 의한 학습 결과에 기초하여 상기 디지털 차선에 저장된 소정의 정보를 독출하는 단계와, 상기 독출된 정보를 사용자 또는 차량 제어 시스템에 제공하는 단계를 포함하여 수행된다.

한편, 도 1에 도시된 각 단계는 후술하는 차량의 주행 정보 제공 시스템(1)에 의해 수행되는 것으로 이해될 수 있으며, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.

본 발명의 일 실시예는 먼저, 카메라를 통해 도로면의 디지털 차선을 촬영하여 영상 신호를 획득한다(S110).

일 실시예로, 디지털 차선은 도로면에 기 인쇄된 차선 상에 소정의 규칙에 따라 디지털 비트 형식으로 표시되어 소정의 정보를 포함하도록 구성된다.

일반적으로 도로의 차선 폭은 15cm이며, 도색부분의 길이는 3m~10m, 도색부분간 빈 길이는 (1~2)Ⅹ도색 길이로 약 5m~10m로 구성되며, 차선의 색채는 백색, 황색, 청색으로 도로의 용도에 맞게 규정되어 있다(교통노면표지 설치·관리매뉴얼 2012, 경찰청). 따라서, 본 발명에서는 도로 상에 차선을 별도로 추가하지 않고, 기존의 차선의 규칙에 맞는 코드(디지털 비트)를 추가하여 구성하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에서의 디지털 차선은 새로운 구조의 차선이 아닌, 기존의 차선 위에 나열된 점선으로 구성되므로, 주행 중인 운전자에게 혼선을 최소화할 수 있으며 경제적으로 비용이 적게 소요되는 특징이 있다.

본 발명에서의 디지털 차선은 추월 차선, 중앙 차선, 갓길 표시 차선, 버스 전용 차선 등 도로 면에 기 형성되어 있는 차선 상에 0과 1로 표시되는 디지털 비트를 추가한 것이다.

이와 같은 디지털 차선은 다음과 같은 점에서 주행 정보를 제공하는 유사 기술들과 차이가 있다.

먼저, 차선과는 구별되며 차량 진행 방향에 대해 수직 방향의 여러 개의 띠 형태로 구성된 별도의 선을 추가하는 형태를 통해 정보를 제공하는 방법이 있으나, 별도로 추가된 선은 차량의 바퀴에 의해 급속히 손상될 수 있으며, 이에 따라 띠의 인식에 오류가 점차적으로 커질 수 있는 점, 다양한 정보를 제공하기 위해서는 매우 많은 띠가 인쇄되어야 하며, 이는 기존 차선 도색 운영 규정에서 크게 벗어나므로 운전자에게 혼란을 줄 수 있다는 점, 그리고 차선의 수직 방향으로 띠를 도색하기 위해서는 많은 양의 페인트, 즉 비용이 소요되며, 페인트 건조시까지 차량 통행을 상당히 긴 시간동안 통제해야 하는 단점이 있다.

또한, 특정 종류의 차량을 위한 전용차로의 하단에 급전선, 통신선을 설치하고, 차로의 중앙부에 2진수 코드를 도색하는 형태를 통해 정보를 제공하는 방법이 있으나, 이는 전용차로의 급전선을 따르는 전용차량에 대해서만 2진수 코드를 읽는 장치로 일반 차량의 경우 적용이 어렵다는 점, 차로 중간부에 2진수 코드를 인쇄해야 하는데 이는 기존 차선 도색 운영 규정에서 크게 벗어나므로 운전자에게 혼란을 줄 수 있다는 점, 차로 중앙부에 도색하기 위해서는 많은 양의 페인트, 즉 비용이 소요되며, 페인트 건조시까지 차량 통행을 상당히 긴 시간 동안 통제해야 하는 단점이 있다.

이와 달리, 본 발명에 따른 디지털 차선은 도로면에 추가적인 도형 형태의 페인트 도색을 하는 형태가 아니므로 운전자에게 줄 수 있는 혼란이 매우 적고, 페인트 도색 후 바로 차량을 운행시킬 수 있으며, 매우 적은 양의 페인트가 소요된다는 특징이 있다.

또한, 차로의 중간부에 도색되는 QR 코드를 이용하여 정보를 제공하는 방식을 고려할 수 있으나, QR 코드는 전체적으로 크고 작은 사각형의 조합으로 구성되는데, 불균일한 도로의 표면, 차량의 바퀴에 의한 마모, 차량이나 주위로부터 발생되는 이물질 등에 의해 작은 사각형이 손상될 수 있어 QR 코드 인식에 오류가 커질 수 있고, 이는 결국 유지 보수에 큰 어려움이 있다. 또한, QR 코드는 다양한 정보를 제공하기 위해서는 매우 넓은 면적의 QR 코드가 차로 상에 인쇄되어야 하는데, 이는 기존 차선 도색 운영 규정에서 크게 벗어나므로 운전자에게 혼란을 줄 수 있으며, 특히 작은 사각형으로 구성된 QR 코드 인식률을 높이기 위해서는 사영각을 고려해야 하나, 이 경우 차량 진행방향으로 매우 길게 구성되어 전체적으로 직사각형의 넓은 면적에 QR 코드가 인쇄되어야 하므로 운전자에게 많은 혼란을 일으킬 수 있다. 이와 더불어, 차선의 중간부에 QR 코드를 도색하기 위해서는 많은 양의 페인트, 즉 비용이 소요되며 페인트의 건조 시까지 오랜 시간 동안 차량 통행을 금지시켜야 하는 단점이 있다.

이와 달리, 본 발명에 따른 디지털 코드는 도로면에 추가적인 도형 형태의 페인트 도색이 아니므로 운전자에게 줄 수 있는 혼란이 매우 적으며, 페인트 도색 후 곧바로 차량을 운행시킬 수 있으며, 매우 적은 양의 페인트만이 소요되어 유지보수가 용이하다는 장점이 있다.

도 2는 디지털 차선의 구조를 설명하기 위한 도면이다.

일 실시예로, 디지털 차선은 주행 차량의 차로 위치 정보, 현재 차량의 상대 위치 정보 및 전방 시설물과의 거리 정보 중 어느 하나의 주행 정보를 포함하는 복수의 코드 블록으로 구성된다. 그리고 복수의 코드 블록은 시작 코드와 종료 코드 및 중간 코드로 분리되어 구성되는 분리 코드를 통해 구분된다.

일 예로, 디지털 차선은 도 2와 같이 시작코드(101), 중간코드(10101), 종료코드(011)의 분리 코드로 구성된다. 이때, '1'은 기존 차선에 검정색으로 덧칠되는 부분이며, '0'은 새롭게 도색하지 않은 기존 차선 색상에 해당한다. 한편, 본 발명에서의 디지털 비트를 구성하는 색상은 반드시 검정색으로 한정되는 것은 아니며, 필요에 따라 다양한 색상으로 구성될 수 있음은 물론이며, 사용자에 의한 인식은 불가하나 카메라를 통해 인식 가능한 염료 등으로 도포될 수도 있음은 물론이다.

분리 코드 사이에 위치한 제1 코드 블록과 제2 코드 블록은 각각 6개의 디지털 비트로 구성함으로써 각각 최대 64개의 정보를 표현할 수 있다. 이때, 2개의 코드 블록은 서로 조합되어 더욱 많은 정보 제공이 가능하다. 한편, 도 2에서는 2개의 코드 블록으로 구성되는 것으로 도시하였으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며 필요에 따라 또는 제공하고자 하는 정보의 구체 정도에 따라 3개 이상의 코드 블록으로도 구성될 수 있음은 물론이다.

시작 코드, 중간 코드 및 종료 코드는 반대 방향에서 주행하는 차량의 카메라에서 영상을 획득하는 경우 인식이 되지 않도록 배치되는 것으로, 반대 방향의 차량의 오인식에 의한 오류를 방지할 수 있다.

즉, 차량의 카메라는 주행 방향을 기준으로 시작 코드, 제1 코드 블록, 중간 코드, 제2 코드 블록, 종료 코드를 순차적으로 인식해야만 하며, 주행 방향을 기준으로 종료 코드가 먼저 인식되는 경우 반대 방향에 위치한 차선에 해당하는 것으로 판단하여 해당 디지털 차선 인식을 종료한다.

한편, 컴퓨터 비전을 통해 디지털 비트를 인식할 때, 다수의 동일한 비트가 연속할 경우 인식률이 매우 떨어질 수 있으므로, 가급적 시작 코드나 종료 코드와 코드 블록 간에는 1, 0을 분리하도록 배치하는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, '10 1 111 010 101 000 0 11'의 구조의 경우, 1 또는 0의 값이 4개 연속되므로 각 코드 사이의 공백을 크게 형성해야만 하는 문제가 있다. 디지털 통신에서는 이를 위해 스크램블링 기법을 사용하고 있으나, 본 발명의 경우 컴퓨터 비전을 이용하므로 1, 0을 가능한 반복되게 분리하도록 구성함이 바람직하다.

또한, 코드 블록의 크기에 대한 본 발명의 실시예로, 하나의 코드 블록을 6비트로 구성하고, 시작 코드, 중간 코드, 종료 코드의 구성을 반영하고 스크램블링 기법을 적용할 경우, 표 1, 표 2와 같이, 제1 코드 블록에서는 22개의 서비스를, 제2 코드 블록에서는 19개의 서비스를 구분할 수 있다.

따라서, 본 발명에서는 일 예로 제1 코드 블록을 통해서는 시설물 안내를 위한 객체(예를 들어, 터널, 정지선, 램프 등과 같은 도로 시설물), 제2 코드 블록을 통해서는 수치 정보를 위한 객체(예를 들어, 1, 2, 3, 100, 300 등)로 구성하고, 이들을 조합하여 다양한 서비스 정보를 제공할 수 있다.

<Code block A 테이블 (22 Service)>

B 3 (*1)	Code block A						M 1 (*2)	Object	비고
	d5	d4	d3	d2	d1	d0
1	0	0	0	0	0	0	1
1	0	0	0	0	0	1	1
1	0	0	0	0	1	0	1
1	0	0	0	0	1	1	1
1	0	0	0	1	0	0	1	TBD
1	0	0	0	1	0	1	1	Lane	A
1	0	0	0	1	1	0	1	Tunnel	B
1	0	0	0	1	1	1	1
1	0	0	1	0	0	0	1	Ramp	C
1	0	0	1	0	0	1	1	TBD
1	0	0	1	0	1	0	1	Slope	D
1	0	0	1	0	1	1	1	Bridge	E
1	0	0	1	1	0	0	1	TBD	F
1	0	0	1	1	0	1	1	Intersection	G
1	0	0	1	1	1	0	1	Crosswalk	H
1	0	0	1	1	1	1	1
1	0	1	0	0	0	0	1
1	0	1	0	0	0	1	1	Stop line	I
1	0	1	0	0	1	0	1	TBD
1	0	1	0	0	1	1	1	Left joining	J
1	0	1	0	1	0	0	1	Right joining	K
1	0	1	0	1	0	1	1	TBD
1	0	1	0	1	1	0	1	Alert area	L
1	0	1	0	1	1	1	1
1	0	1	1	0	0	0	1	TBD
1	0	1	1	0	0	1	1	Beginning	M
1	0	1	1	0	1	0	1	Ending	N
1	0	1	1	0	1	1	1	TBD
1	0	1	1	1	0	0	1	TBD
1	0	1	1	1	0	1	1	TBD
1	0	1	1	1	1	0	1
1	0	1	1	1	1	1	1
(*1) B3: 시작코드 (1. 0. 1)의 3번째 비트(*2) M1: 중간코드(1, 0, 1, 0, 1)의 1번째 비트

<Code block B 테이블 (19 숫자)>

M 5 (*1)	Code block B						E 1 (*2)	Object	비고
	d5	d4	d3	d2	d1	d0
1	1	0	0	0	0	0	0
1	1	0	0	0	0	1	0
1	1	0	0	0	1	0	0	1	a
1	1	0	0	0	1	1	0	2	b
1	1	0	0	1	0	0	0	3	c
1	1	0	0	1	0	1	0	4	d
1	1	0	0	1	1	0	0	5	e
1	1	0	0	1	1	1	0	6	f
1	1	0	1	0	0	0	0
1	1	0	1	0	0	1	0	7	g
1	1	0	1	0	1	0	0	8	h
1	1	0	1	0	1	1	0	9	i
1	1	0	1	1	0	0	0	10	j
1	1	0	1	1	0	1	0	TBD
1	1	0	1	1	1	0	0	30	k
1	1	0	1	1	1	1	0
1	1	1	0	0	0	0	0
1	1	1	0	0	0	1	0	50	l
1	1	1	0	0	1	0	0	100	m
1	1	1	0	0	1	1	0	300	n
1	1	1	0	1	0	0	0	TBD
1	1	1	0	1	0	1	0	TBD
1	1	1	0	1	1	0	0	TBD
1	1	1	0	1	1	1	0	TBD
1	1	1	1	0	0	0	0
1	1	1	1	0	0	1	0
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1	1	1	1	0	1	1	0
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1	1	1	1	1	0	1	0
1	1	1	1	1	1	0	0
1	1	1	1	1	1	1	0
(*1) M5: 중간코드(1. 0. 1, 0, 1)의 5번째 비트(*2) E1 : 종료코드의 (0, 1, 1) 1번째 비트

일 실시예로, 본 발명은 제1 코드 블록과 제2 코드 블록을 조합하여 다양한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 제1 코드 블록이 도로 시설물 정보, 제2 코드 블록이 수치 정보로 구성된 경우 도로 시설물까지의 거리 정보를 제공할 수 있다. 또한, 제1 코드 블록이 차로 정보, 제2 코드 블록이 수치 정보로 제공된 경우 현재 차량이 주행 중인 차로 정보를 제공할 수 있다. 여기에서 차로 정보는 현재 주행 차량이 위치하는 차로에서 차량의 오른쪽 방향에 위치한 디지털 차선을 통해 결정될 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.

또 다른 예로, 제1 코드 블록과 제2 코드 블록이 모두 수치 정보로 제공되는 경우, 도로 시설물 정보로부터 현재 차량의 위치 정보가 제공될 수 있다. 일 예로, 제1 코드 블록과 제2 코드 블록에 포함된 정보가 수치 정보일 경우, 각각 획득한 수치 정보의 덧셈, 곱셈 연산 등을 통해 최종 수치 정보를 확정하여 제공할 수 있다.

이 경우, 본 발명의 일 실시예는 이전 인식한 디지털 차선 정보를 이용할 수 있다. 예를 들어, 제1 디지털 차선을 통해 '50m 전방에 터널이 있음'이라는 정보를 제공받고, 제2 디지털 차선을 통해 '터널이 시작됨'이라는 정보를 제공 받은 후, 제1 및 제2 코드 블록이 모두 수치 정보로 구성된 제3 디지털 차선을 인식하는 경우, 제3 디지털 차선을 통해 '터널 내부 150m 지점 통과 중'이라는 정보를 제공받을 수 있다. 이때, 150m는 제1 및 제2 코드 블록을 통해 각각 획득한 수치 정보를 곱셈 연산한 것일 수 있다. 즉, 본 발명의 일 실시예는 하나의 디지털 차선만으로 독립적인 정보를 제공할 수 있음은 물론이며, 복수의 디지털 차선이 연계된 연계 정보를 제공할 수도 있음은 물론이다.

다시 도 1을 참조하면, 디지털 차선을 촬영하여 영상 신호를 획득하고 난 후에는, 영상 신호를 전처리하여 디지털 차선을 인식한다(S120).

도 3은 영상 신호를 전처리하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

카메라로부터 획득한 영상 신호(스마트폰의 경우 화소수 가로 1920 픽셀, 세로 1080 픽셀)는 매우 용량이 크므로 연산이 복잡해지므로 실시간성이 요구되는 객체 인식에 많은 시간이 소요될 수 있다. 따라서, 이미지의 크기를 줄이면 데이터 량이 줄어들고 형태도 단순해지므로 처리하는 알고리즘도 단순해지는 이점이 있다.

이를 위해, 본 발명의 일 실시예는 영상 신호에서 디지털 차선을 포함하는 관심 영역 이미지(ROI, Region Of Interest)를 추출하고, 관심 영역 이미지의 크기를 축소시킨 후, 축소된 관심 영역 이미지로부터 디지털 차선을 인식할 수 있다.

이 과정에서, 본 발명의 일 실시예는 영상 신호 또는 관심 영역 이미지 내 잡음을 줄이기 위한 필터링 과정을 추가적으로 수행할 수도 있다.

다음으로, 미리 학습된 디지털 차선 독출 알고리즘에 의한 학습 결과에 기초하여 디지털 차선에 저장된 소정의 정보를 독출하고(S130), 독출된 정보를 사용자 또는 차량 제어 시스템에 제공한다(S140).

상기 전처리된 영상 신호는 사전이 기계학습된 코드 패턴들과 비교하여 해당 규칙에 부합되는 코드값을 해석하는 디지털 차선 독출 알고리즘을 거친다. 디지털 차선 독출 알고리즘은 객체 인식 알고리즘의 하나로, 후술하는 학습 관리 장치(200)에서 생성한 것과 동일한 객체 인식 알고리즘(예를 들어, BOW(Bag of Words) 알고리즘, Cascade Classifier 등)으로 전처리된 영상 신호로부터 디지털 차선의 코드 정보를 추출한다.

미리 학습된 알고리즘에 기초하여 디지털 차선으로부터 소정의 정보를 독출하기 위해서는 먼저, 시작 코드 및 시작 코드에 후속되는 제1 코드 블록을 인식하고, 제1 코드 블록에 후속되는 중간 코드 및 중간 코드에 후속되는 제2 코드 블록을 인식해야 한다. 그리고 제2 코드 블록에 후속하는 종료 코드를 인식함에 따라 디지털 차선 내 포함된 모든 디지털 비트에 대한 인식이 종료된다. 이후, 제1 코드 블록과 제2 코드 블록에 포함된 디지털 비트로부터 추출되는 정보를 순차적으로 조합하여 디지털 차선에 저장된 소정의 정보로 독출한다.

도 4는 인식된 디지털 차선을 설명하기 위한 도면이다.

디지털 차선으로부터 정보 독출 결과는 도 4와 같이 해당 코드패턴(code aa, code bb, code cc 및 etc(코드 없음))으로 판독되고, 이 코드 패턴의 값이 어떤 의미를 갖는지 결과를 생성한다. 코드 값에 대한 일 예로, 'code aa'는 '전방 xm에 정지선이 있음', 'code bb'는 '터널 진입 후 ym임'의 형태로 정보를 제공할 수 있다.

도 5는 디지털 차선을 원근 변환하는 내용을 설명하기 위한 도면이다.

한편, 약 2~3m 길이의 코드 패턴은 사영기하학(Projective geometry) 관점에서 동일한 길이의 띠일 경우에도 카메라와 가까운 부분은 길게, 먼 부분은 짧게 투영되므로 이를 컴퓨터 비전으로 세부적인 코드 내용을 인식하는 것은 어렵다. 그러므로, 본 발명에서는 사영기하학이 반영된 디지털 차선 자체를 하나의 객체로 설정하고, 이 패턴을 컴퓨터비전과 머신러닝을 통해 인식하였다.

이를 위해, 본 발명의 일 실시예는 도 5와 같이 축소된 관심 영역 이미지에 포함된 디지털 차선을 원근 변환하여 정규화된 포맷으로 변형하는 과정을 수행할 수 있다. 주행 중인 차량에서 촬영된 영상 신호에 포함된 디지털 차선은 차량으로부터 멀어질수록 폭이 좁고 짧게 나타나게 되므로, 영상의 왜곡을 최소화하고 보다 빠른 디지털 차선 내 디지털 비트 검출을 위하여, 원근 변환 과정을 수행할 수 있다.

이러한 원근 변환 과정은 원본 영상을 대상으로 수행할 수도 있으나, 바람직하게는 축소된 관심 영역 이미지를 대상으로 수행하여 보다 빠른 디지털 비트 검출이 가능하도록 한다. 또한, 인식된 디지털 차선만을 대상으로 원근 변환을 수행할 수도 있으며, 이 경우 시작 코드와 종료 코드에 대하여 기준점을 설정한 후 원근 변환을 수행하여 디지털 비트 부분만을 획득할 수도 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예는 디지털 차선으로부터 시설물의 정보뿐만 아니라 수치 정보를 제공할 수 있으며, 가장 대표적인 것은 현재 차량과 시설물(정지선이나 터널)까지의 거리 정보이다. 이와 같은 거리 정보를 제공하기 위해, 본 발명의 일 실시예는 차량과 디지털 차선 사이의 거리 정보를 산출하고, 디지털 차선의 주행 정보에 포함된 전방 시설물의 정보 및 디지털 차선으로부터 전방 시설물과의 거리 정보를 독출한다. 그 다음, 차량과 디지털 차선 사이의 거리 정보에 기초하여 차량과 전방 시설물 간의 거리 정보를 산출할 수 있다.

도 6은 차량과 전방 시설물 간의 거리 정보를 산출하는 내용을 설명하기 위한 도면이다.

구체적으로 차량과 전방 시설물 간의 거리 정보를 산출하기 위해서는 차량의 카메라, 관심영역 및 디지털 차선까지의 거리 및 각도를 이용하여 연산하는 것이 필요하다.

먼저, 차량 카메라와 ROI 화면의 하단부(O~P) 거리는 사전에 정해져 있다. 예를 들어, 일반 승용차의 경우 카메라 수직 하단부에서 ROI 화면 하단부까지는 약 300cm이다. ROI 화면 하단부에서 디지털 차선 코드의 종료 코드까지의 거리 (P~Y1)는 ROI 화면 상의 화소수와 tanθ1을 통해 계산된 길이의 비율을 통해 산출되므로, 디지털 차선을 인식한 차량의 실제 위치는 디지털 차선 코드의 종료부로부터 '(0~P) + (P~Y1)'의 거리만큼 후방에 존재하게 된다.

보다 구체적으로, 차량과 전방 시설물 간의 거리 정보를 산출하기 위해서는, 알려진 거리와 각도로부터 측정 지점의 각도(θ1)를 환산하고, 이를 통해 측정 지점의 거리(P_Y1)를 환산한 후, 카메라 위치로부터 측정 지점까지의 전치거리(0_Y1)를 산출하는 순서로 계산된다.

여기에서, 사전에 측정되는 값은 다음과 같다.

- (O~H): 노면에서 카메라까지의 거리

- (O~P): 카메라 하단 노면에서 ROI 화면의 아랫부분까지의 거리

- (O~Y): 카메라 하단 노면에서 ROI 화면의 윗부분까지의 거리

- (P~P0.pxl): ROI 화면에서 상하 전체 픽셀 수

이때, .pxl은 ROI 화면 상에서 측정된 픽셀값을 나타내며, ROI 화면 생성시 사전에 정의되는 수치이다.

또한, 측정하고자 하는 지점(종료 코드)에 대해 변하는 값은 다음과 같다.

- (P~P1.pxl): ROI 화면에서 측정점과 화면 하단까지의 픽셀 수(가변되는 수임)

이때, .pxl은 ROI 화면상에서 측정된 픽셀값을 나타내며, 컴퓨터 소프트웨어로 ROI 화면 내에서 자동으로 산출되는 수치이다.

먼저, 계산의 편의를 위해 P_P0.pxl을 거리(cm)로 환산하기 위한 기본각도 θ는 식 1과 같이 나타낼 수 있다.

[식 1]

따라서,

식 1에서 P_P0(cm)는 ROI 화면의 상단부~하단부까지의 전체 길이를 cm로 환산한 수치이므로, 픽셀수를 길이(cm)로 환산하는 변환비 C.P(Cm by Pixel)는 사전 측정된 값과 식 1의 값을 대입하여 다음 식 2와 같이 나타낼 수 있다.

[식 2]

C.P(%) = P_P0.cm : P_P0.pxl

식 2의 일 예로, ROI 화면 P_P0.pxl=300, P_P0.cm=90.6cm일 경우, C.P=30.2%가 되며, 90.6cm는 300픽셀에 해당하는 수치이다.

그 다음, 시간적으로 변화하는 P_Y1 간의 거리를 산출하기 위해, 먼저 알려진 값을 통해 카메라와 종료 코드까지의 각도(θ1)를 구하면 다음 식 3과 같이 나타낼 수 있다.

[식 3]

여기서,

따라서,

이때, O_P와 O_H는 미리 정해진 값이므로, P_P1의 값을 산출할 수 있다.

그 다음, ROI 화면의 하단에서 종료 코드까지(P_P1)의 화소수를 거리로 환산하기 위해 식 2의 변환비 C.P를 적용하면 다음 식 4와 같이 나타낼 수 있다.

[식 4]

따라서, ROI 화면에서 하단부터 실제 종료 코드까지의 거리(P_Y1).cm는 식 3과 식 4를 통해 다음 식 5와 같이 나타낼 수 있으며, 최종적으로 카메라 하단 노면에서 종료 코드까지의 전체 거리 O_Y1(cm)는 식 6과 같이 나타낼 수 있다.

[식 5]

[식 6]

상기 차량과 전방 시설물 간의 거리 정보를 산출하는 과정의 일 예를 설명하면 다음과 같다. 카메라에서 ROI 화면의 상단까지의 거리 O_Y = 800cm, 카메라 하단 노면에서 ROI 화면 하단까지의 거리 O_P = 300cm, ROI 화면의 전체크기를 픽셀로 측정하면 P_P0 = 300.pxl, 측정된 디지털 차선의 종료 코드까지의 거리(P_P1)를 픽셀로 측정하면 P_P1=200.pxl일 경우, 변환비 C.P는 30.2%로서, P_Y1은 214.3 cm이다. 따라서, 카메라에서 디지털 차선의 종단까지의 전체거리는 514.3cm(300.0 + 214.3)로 산출된다.

여기에서 차량과 디지털 차선 사이의 거리 정보를 산출함에 있어, 디지털 차선의 기준점은 디지털 차선의 종료 코드의 종단부의 중심점으로 설정될 수 있다. 즉, '011'에서 마지막 2개의 비트의 중심점을 기준으로 설정될 수 있다. 이때, 디지털 차선의 각 비트의 폭을 10cm로 설정할 경우, 최종적인 위치 오차는

10cm로 산출된다.

이와 같이 디지털 차선을 인식한 후 소정의 정보를 독출하여 제공할 수 있으며, 제공되는 정보의 일 예는 다음 표 3과 같다.

시작 코드	제1 코드블록 내용	중간 코드	제2 코드블록 내용	종료코드	위치결정 결과(PY1)	최종 정보 예시
101	차로	10101	02(좌측)	011	4.0	현재 2차로 주행 중
101	정지선	10101	10	011	5.3	15.3 m 전방에 정지선 있음. 자율주행차는 속도를 감속하시오
101	터널	10101	150	011	4.5	현재 차량은 터널입구에서 154.5 m 위치에 있음. 지도에 위치를 표시하시오

본 발명의 일 실시예는 위 표 3과 같이 구체적인 의미를 갖는 객체와 수치값을 나타내는 코드값들을 조합함으로써 다양한 정보를 산출하고, 이를 통해 차량의 운행 제어부나 내비게이션의 지도에 해당 정보를 제공함으로써 안전하고 편리한 주행을 지원할 수 있다. 도 7은 디지털 차선 독출 알고리즘을 학습하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

다양한 형질의 도로면에 인쇄된 디지털 차선을 카메라로 획득한 후, 기계학습을 통해 객체를 인식하기 위해서는 고성능의 하드웨어와 소프트웨어가 필요하며 많은 시간이 소요되는바, 소형의 하드웨어로 구성되는 차량 단말 장치(300)에 이러한 성능을 구현하기 위해서는 많은 비용이 소요된다.

특히, 신규 디지털 차선이 추가될 경우, 기존에 차량에 설치된 차량 단말 장치(300)들은 이 변경사항을 파악할 수 없으므로 신규 디지털 차선을 인식하지 못하게 된다. 따라서, 이러한 이유로 인해, 디지털 차선의 공간적인 추가, 변경, 특히 모든 차량 단말 장치(300)가 단일 표준 규격에 의한 동일한 코드 인식 등에 대응하기 위해서 매번 모든 차량 단말 장치(300)들이 새롭게 학습을 수행하는 것은 현실적으로 어렵다.

그러므로, 인식되어야 할 객체에 대해 미리 학습한 결과를 모든 차량 단말 장치(300)로 제공하면, 차량 단말 장치(300)는 장시간 소요되는 별도의 학습 기능에 대한 부담없이 바로 객체인식 기능을 구현할 수 있다. 이를 위한, 학습 관리 장치(200)와 차량 단말 장치(300) 간의 통신망은 향후 자율주행차 또는 원격 지원 장치가 내장된 차량 등에 장착될 4세대 또는 5세대(5G) 통신망 또는 협력형 지능형 교통체계(C-ITS)의 통신망을 사용하게 되므로 쉽게 학습 결과를 전달할 수 있다.

따라서, 도 7에 도시된 바와 같이 학습 관리 장치(200)는 카메라를 통해 도로면의 영상 신호를 획득하고(S210), 획득한 영상 신호를 전처리한 후 특징점들을 획득한 학습 이미지를 추출하고(S220), 학습 이미지를 대상으로 기계학습을 수행하여(S230) 소정의 파일 타입(예를 들어, xml 파일)을 학습 결과로 생성할 수 있다(S240). 이러한 학습 결과는 차량 단말 장치(300)로 제공된다(S250)

그리고 차량 단말 장치(300)는 학습 결과로 생성된 소정의 파일 타입을 온라인 또는 오프라인을 통해 제공받아, 디지털 차선 각각의 객체가 내포하는 정보를 판독하여 사용자 또는 차량 제어 시스템에 제공할 수 있다.

한편, 디지털 차선 독출 알고리즘에 대한 기계학습의 일 실시예로는, 디지털 차선 유형을 k-means clustering, Feature Descriptor, Feature Matcher 등을 조합한 BOW(Bag of Words) 알고리즘 등을 통해 학습을 수행한 후 학습된 결과를 xml 파일로 저장하는 것일 수 있으며, 저장된 파일은 차량 단말 장치(300)로 제공된다. 차량 단말 장치(300)는 학습된 결과를 바탕으로 새롭게 검출한 디지털 차선 영상의 특징과 SVM(Support Vector Machine)으로 예측하여 디지털 차선이 어떤 유형인지를 판별할 수 있다.

또 다른 실시예로는, 학습 관리 장치(200)에서 Cascade 분류기를 통해 훈련된 검출기를 xml 파일로 저장하는 것일 수 있으며, 저장된 파일은 차량 단말 장치(300)로 제공된다. 차량 단말 장치(300)는 Haar 검출기 또는 LBP(Local Binary Pattern) 검출기를 통해서 디지털 차선을 유형별로 검출하고 관련 정보를 획득할 수 있다.

한편, 상술한 설명에서, 단계 S110 내지 S250은 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다. 한편, 기타 생략된 내용이라 하더라도 도 1 내지 도 7의 내용은 도 8의 주행 정보 제공 시스템(1)에도 적용된다.

이하에서는 도 8을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 차선을 이용한 차량의 주행 정보 제공 시스템(1)에 대하여 설명하도록 한다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 정보 제공 시스템(1)의 블록도이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 주행 정보 제공 시스템(1)은 디지털 차선부(100), 학습 관리 장치(200) 및 차량 단말 장치(300)를 포함한다.

디지털 차선부(100)는 도로면에 기 인쇄된 차선 상에 소정의 규칙에 따라 디지털 비트 형식으로 표시되어 소정의 정보를 포함하도록 구성된다.

학습 관리 장치(200)는 카메라를 통해 도로면의 영상을 획득하고, 획득한 영상을 전처리하여 학습 이미지를 추출하고, 상기 학습 이미지를 대상으로 디지털 차선 독출 알고리즘에 대하여 기계학습을 수행하여 소정의 파일 타입을 학습 결과로 생성한다.

차량 단말 장치(300)는 카메라를 통해 상기 디지털 차선을 촬영하여 영상 신호를 획득하고, 상기 영상 신호를 전처리하여 디지털 차선을 인식한 후, 상기 디지털 차선 독출 알고리즘에 의한 학습 결과를 제공받아 디지털 차선에 저장된 소정의 정보를 독출하고, 독출된 정보를 사용자 또는 차량 제어 시스템에 제공한다.

이하에서는 도 9 및 도 10을 참조하여 본 발명의 적용 예시를 설명하도록 한다.

도 9는 GPS가 도달하지 못하는 터널에서 디지털 차선의 적용 예시를 설명하기 위한 도면이다.

일반적으로 터널이나 고층빌딩이 밀접한 도심에서는 GPS를 이용하여 정확한 위치를 결정하기 어려우므로 본 발명에 따른 디지털 차선을 이용하여 위치를 파악할 수 있다. 일 예로, 터널 진입 전 50m 전방에서는 터널이 있다는 메시지(A)를 안내해줄 수 있다. 터널 진입 후에는 일정한 간격으로 현재 위치(C)와 동시에, 현재 주행하고 있는 차로 번호(2번 차로, D)를 파악하여 안내할 수 있다.

또한, 터널 출구 100 m 전방에서 출구를 안내함(E)으로써 차량의 감속을 유도하여 안전주행이 가능하다. 이러한 기능을 통해, 만일 터널 내부에서 돌발상황이 발생 시에는 터널 내부의 위치, 현재 차로 위치 등에 대한 정보를 알려줌으로써 신속한 구조가 가능할 수 있다.

도 10은 전방 정지선이 위치하는 경우 감속 및 정지를 유도하는 디지털 차선의 적용 예시를 설명하기 위한 도면이다.

도 10은 일반 도심의 도로에서 횡단보도 정지선에 대한 세가지 유형의 작동 패턴을 제시하고 있다. 먼저, 디지털 차선 인식 및 독출 과정을 통해 30m 전방에 횡단보도 정지선이 있다는 정보(A)를 사용자 또는 차량 제어 시스템에 전달하면, 사용자는 즉각적인 대처를 할 수 있으며, 차량 제어 시스템은 돌발적인 행인이 있는지 감시 레벨을 상향조정하며, 만일 적색 신호등에 의해 정지가 필요할 경우에는 감속하기 시작한다.

이와 동시에 차량 제어 시스템은 현재 운행하고 있는 차로 번호(B)를 식별하고, 약 3m 전방에서 브레이크 장치를 가동(C)함으로써 정지선 앞에서 안전하게 멈출 수 있다. 단, 본 기능은 차량의 속도와 거리에 대한 함수이므로 실증시험을 통해 세부적인 구동 시점을 선정하게 된다.

이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예는, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.

상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, Ruby, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.

상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

1: 주행 정보 제공 시스템 100: 디지털 차선부 200: 학습 관리 장치 300: 차량 단말 장치

Claims (9)

1. 디지털 차선을 이용한 차량의 주행 정보 제공 방법에 있어서,카메라를 통해 도로면의 디지털 차선을 촬영하여 영상 신호를 획득하는 단계;상기 영상 신호를 전처리하여 상기 디지털 차선을 인식하는 단계;미리 학습된 디지털 차선 독출 알고리즘에 의한 학습 결과에 기초하여 상기 디지털 차선에 저장된 소정의 정보를 독출하는 단계; 및상기 독출된 정보를 사용자 또는 차량 제어 시스템에 제공하는 단계를 포함하되,상기 디지털 차선은 도로면에 기 인쇄된 차선 상에 소정의 규칙에 따라 디지털 비트 형식으로 표시되어 소정의 정보를 포함하도록 구성되는 것인, 디지털 차선을 이용한 차량의 주행 정보 제공 방법.
2. 제1항에 있어서,상기 영상 신호를 전처리하여 상기 디지털 차선을 인식하는 단계는,상기 영상 신호에서 디지털 차선을 포함하는 관심 영역 이미지를 추출하는 단계;상기 관심 영역 이미지의 크기를 축소시키는 단계; 및상기 축소된 관심 영역 이미지로부터 상기 디지털 차선을 인식하는 단계를 포함하는,디지털 차선을 이용한 차량의 주행 정보 제공 방법.
3. 제1항에 있어서,상기 디지털 차선은 주행 차량의 차로 위치 정보, 현재 차량의 상대 위치 정보 및 전방 시설물과의 거리 정보 중 어느 하나의 주행 정보를 포함하는 복수의 코드 블록으로 구성되며, 상기 복수의 코드 블록은 시작 코드와 종료 코드 및 중간 코드로 구성되는 분리 코드를 통해 구분되는 것인,디지털 차선을 이용한 차량의 주행 정보 제공 방법.
4. 제3항에 있어서,상기 미리 학습된 디지털 차선 독출 알고리즘에 의한 학습 결과에 기초하여 상기 디지털 차선에 저장된 소정의 정보를 독출하는 단계는,상기 시작 코드 및 상기 시작 코드에 후속하는 제1 코드 블록을 인식하는 단계;상기 제1 코드 블록에 후속되는 중간 코드 및 상기 중간 코드에 후속되는 제2 코드 블록을 인식하는 단계;상기 제2 코드 블록에 후속하는 종료 코드를 인식하는 단계; 및상기 제1 코드 블록과 상기 제2 코드 블록에 포함된 디지털 비트로부터 추출되는 정보를 순차적으로 조합하여 상기 디지털 차선에 저장된 소정의 정보로 독출하는 단계를 포함하는,디지털 차선을 이용한 차량의 주행 정보 제공 방법.
5. 제3항에 있어서,상기 미리 학습된 디지털 차선 독출 알고리즘에 의한 학습 결과에 기초하여 상기 디지털 차선에 저장된 소정의 정보를 독출하는 단계는,상기 차량과 디지털 차선 사이의 거리 정보를 산출하는 단계; 상기 디지털 차선의 주행 정보에 포함된 전방 시설물의 정보 및 상기 디지털 차선으로부터 전방 시설물과의 거리 정보를 독출하는 단계; 및 상기 차량과 디지털 차선 사이의 거리 정보에 기초하여 차량과 전방 시설물 간의 거리 정보를 산출하는 단계를 포함하는,디지털 차선을 이용한 차량의 주행 정보 제공 방법.
6. 제5항에 있어서,상기 차량과 디지털 차선 사이의 거리 정보를 산출하는 단계는,상기 디지털 차선의 종료 코드의 종단부의 중심점을 기준으로 상기 차량과의 거리를 산출하는 것인,디지털 차선을 이용한 차량의 주행 정보 제공 방법.
7. 제3항에 있어서,상기 미리 학습된 디지털 차선 독출 알고리즘에 의한 학습 결과에 기초하여 상기 디지털 차선에 저장된 소정의 정보를 독출하는 단계는,상기 영상 신호에 포함된 디지털 차선을 원근 변환하여 정규화된 포맷으로 변형하는 단계를 더 포함하는,디지털 차선을 이용한 차량의 주행 정보 제공 방법.
8. 제1항에 있어서,상기 디지털 차선 독출 알고리즘에 의한 학습 결과를 온라인 또는 오프라인을 통해 제공받는 단계를 더 포함하고,상기 디지털 차선 독출 알고리즘은 카메라를 통해 도로면의 영상 신호를 획득하고, 획득한 영상 신호를 전처리하여 학습 이미지를 추출하고, 상기 학습 이미지를 대상으로 기계학습을 수행하여 소정의 파일 타입을 학습 결과로 생성하며,상기 디지털 차선 독출 알고리즘에 의한 학습 결과를 온라인 또는 오프라인을 통해 제공받는 단계는, 상기 학습 결과로 생성된 소정의 파일 타입을 제공받는 것인,디지털 차선을 이용한 차량의 주행 정보 제공 방법.
9. 디지털 차선을 이용한 차량의 주행 정보 제공 시스템에 있어서,도로면에 기 인쇄된 차선 상에 소정의 규칙에 따라 디지털 비트 형식으로 표시되어 소정의 정보를 포함하도록 구성된 디지털 차선부,카메라를 통해 도로면의 영상을 획득하고, 획득한 영상을 전처리하여 학습 이미지를 추출하고, 상기 학습 이미지를 대상으로 디지털 차선 독출 알고리즘에 대하여 기계학습을 수행하여 소정의 파일 타입을 학습 결과로 생성하는 학습 관리 장치 및카메라를 통해 상기 디지털 차선을 촬영하여 영상 신호를 획득하고, 상기 영상 신호를 전처리하여 디지털 차선을 인식한 후, 상기 디지털 차선 독출 알고리즘에 의한 학습 결과를 제공받아 디지털 차선에 저장된 소정의 정보를 독출하고, 독출된 정보를 사용자 또는 차량 제어 시스템에 제공하는 차량 단말 장치를 포함하는,디지털 차선을 이용한 차량의 주행 정보 제공 시스템.

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