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초록

영어

Autonomous vehicles rely on camera-based visual perception systems to make driving decisions, yet low-light and low-contrast conditions often lead to object detection errors. This study investigates the causes of visual misperception in detecting road surface damage and proposes an image preprocessing filter to mitigate these issues. Pixel brightness data were used to classify images into correctly detected and undetected sets, followed by histogram-based feature analysis across eight indices to identify key factors contributing to detection failures. Based on these findings, a brightness-adjustment preprocessing filter was developed and evaluated. Experiments show that the proposed filter reduces the miss-detection rate by about 50% compared to the baseline. These results demonstrate that pixel brightness-based preprocessing can significantly improve autonomous vehicle perception of road damage under adverse lighting conditions.

한국어

자율주행차는 카메라 기반의 시각인지 소프트웨어를 통해서 스스로 주변을 판단하며 주행 하지만, 저조도·저대비 환경에서는 객체 탐지 오류가 자주 발생한다. 본 논문은 자율주행에서 도로 파손 객체를 중심으로 저조도·저대비 조건에서 시각 오인지 원인을 분석하였고, 이 문제 를 줄이는 이미지 전처리 필터를 제안하였다. 시각 오인지 원인 분석은 이미지의 픽셀 밝기 데이터를 이용하여, 정탐지와 미탐지 이미지 셋을 분류한 후 각 세트별 픽셀 히스토그램 분석 을 거쳐 8개 인덱스로 특징을 분석하였다. 특징 분석 이후, 저조도·저대비 이미지의 시각 오인 지 문제를 줄이기 위해 전처리 필터를 설계하여 성능을 비교하였다. 그 결과, 제안 필터를 적용 하였을 경우, 미탐지율은 필터 도입 전과 비교했을 때 50% 개선된 결과를 얻었다. 본 논문은 이미지 픽셀 밝기 데이터 기반 전처리 필터를 사용한다면 자율주행차 시각인지 기반 도로파손 미탐지 성능을 실질적으로 개선할 수 있다는 결과를 확인했다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 연구개요
2. 연구 동향
Ⅱ. 시각 인지 기반 도로 파손 이미지 데이터 분석
1. AI 모델 및 데이터셋
2. 도로 파손 이미지 기반 특성 분석 지표
3. 8-Indexes 기반 미탐지 데이터셋 특성 분석
Ⅲ. 저조도 저대비 이미지 필터 설계
1. 저조도 저대비 이미지 개선용 필터별 실험 및 결과
2. 저조도 저대비 이미지 개선용 조합 필터 최적화 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 계획
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

키워드

저자

• 김민석 [ Min Seok Kim | 한국건설기술연구원 UST학생연구원, 과학기술연합대학원대학교 통합과정 ] 주저자
• 한준규 [ Jun Kyu Han | 한국건설기술연구원 UST학생연구원, 과학기술연합대학원대학교 통합과정 ] 공저자
• 류승기 [ Seungki Ryu | 한국건설기술연구원 선임연구위원, 과학기술연합대학원대학교 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338