서동만 연구실
대구가톨릭대학교 컴퓨터소프트웨어학부
서동만 교수
자율주행 알고리즘 검증
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실시간 교통제어
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서동만 연구실
대구가톨릭대학교 컴퓨터소프트웨어학부 서동만 교수
서동만 연구실은 컴퓨터 비전 기반 영상 분석과 교통·자율주행 데이터 처리 기술을 중심으로 연구를 수행합니다. 드론 및 항공 영상에서 객체 마스크 추출, 외곽선 정제, 면적 산정 절차를 적용하여 포트홀과 같은 도로 결함을 탐지하고 결과를 서비스 형태로 제공하는 연구를 수행합니다. 또한 RGB·열 카메라를 결합해 태양광 설비 결함을 위치와 함께 매핑합니다. 자율주행 분야에서는 센서 데이터 시각화와 재시뮬레이션을 포함한 통합 분석 시스템을 구축하여 알고리즘 검증을 지원합니다. 교통 영역에서는 다중 스테이션 정보를 활용한 실시간 가변 속도제한 모델을 연구합니다.
자율주행 알고리즘 검증재시뮬레이션실시간 교통제어가변 속도제한(VSL)드론 원격탐사
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
시뮬레이션 기반 자율주행 알고리즘 재검증 및 통합 분석 연구
Re-simulation-Based Integrated Analysis for Autonomous Driving Algorithms
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시뮬레이션 기반 자율주행 알고리즘 재검증 및 통합 분석 연구
Re-simulation-Based Integrated Analysis for Autonomous Driving Algorithms
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다중 스테이션 기반 실시간 구간 속도제한 안정화 연구
Multi-Station Variable Speed Limit Model for Urban Highways
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드론·항공 영상 기반 인프라 결함 탐지 및 면적 산정 연구
Drone/Aerial Vision for Infrastructure Defect Detection and Area Estimation
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
5개년 연도별 논문 게재 수
7총합
5개년 연도별 피인용 수
24총합
주요 논문
5
논문 전체보기
1
Article
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2025A Faulty Solar Panel Detecting and Mapping Method Using aDrone with RGB and Thermal Cameras in Solar Power Plant
Soobin Jeon, Dongmahn Seo
Journal of Computer Science
태양광 패널은 태양의 광선을 이용하여 전력을 생성한다. 일반적으로 태양광 패널은 그림자가 없는 옥상 또는 개방된 평지에 설치된다. 그러나 이러한 태양광 패널은 비전문가가 시험하기가 어렵다. 따라서 우리는 RGB 카메라와 열화상 카메라를 탑재한 드론을 이용하여 결함이 있는 태양광 패널을 탐지하는 시스템을 제안한다. 드론은 항공 영상을 수집하는 데 사용된다. RGB 카메라는 직사각형 형태 및 패널의 표면 색상과 같은 태양광 패널의 특징을 바탕으로 태양광 패널의 위치를 찾도록 운용된다. 열화상 카메라는 태양광 패널에서 오류 지점을 검색하는 데 배치된다. 오류 지점은 태양광을 전기 에너지로 변환할 수 없으므로 태양광을 반사한다. 따라서 오류 지점의 온도는 일반 태양광 패널보다 높다. 제안된 시스템은 실제 가동 중인 태양광 발전소 2곳에서 시험되었다. 우리는 제안된 시스템이 전문 지식 없이도 적용 가능함을 확인하였다.
https://doi.org/10.3844/jcssp.2025.1217.1229
Computer science
RGB color model
Photovoltaic system
Power (physics)
Thermal
Artificial intelligence
Computer vision
Remote sensing
Electrical engineering
Meteorology
2
Article
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인용수 2
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2024Implementation of Re-Simulation-Based Integrated Analysis System to Evaluate and Improve Autonomous Driving Algorithms
Soobin Jeon, J.B. Park, Dongmahn Seo
IF 2.2 (2024)
Vehicles
자율주행 기술은 안전성과 신뢰성을 보장하기 위해 인지, 의사결정 및 제어 알고리즘에 대한 엄격한 시험과 검증을 필요로 한다. 기존 시뮬레이터 및 시험 도구는 알고리즘 평가에 있어 중요한 역할을 수행하지만, 복잡하고 실시간인 시스템이 요구하는 수준을 충족시키기에는 어려움이 있다. 본 연구는 이러한 과제를 극복하기 위해 고급 시각화, 알고리즘 테스트, 재시뮬레이션 및 데이터 처리 기능을 제공하는 재시뮬레이션 기반 통합 분석 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 다양한 센서 데이터와 자차(ego) 차량 정보를 실시간으로 분석할 수 있는 포괄적인 시각화 모듈을 포함하며, 연구자에게 직관적인 통찰을 제공한다. 또한 시뮬레이터 특유의 의존성을 추상화하는 유연한 알고리즘 테스트 프레임워크를 포함함으로써, 다양한 시나리오에서 알고리즘의 원활한 통합과 평가를 가능하게 한다. 시스템은 또한 실제 또는 시뮬레이션된 센서 데이터에 기반한 반복적 시험을 통해 알고리즘 검증을 강화하는 견고한 재시뮬레이션 기능도 도입한다. 고주파 센서 데이터에 따른 계산 요구를 해결하기 위해, 시스템은 공유 메모리(shared memory)에 기반한 최적화된 데이터 처리 메커니즘을 사용하여 지연을 크게 감소시키고 확장성을 향상시킨다. 제안된 시스템은 기존 대안들이 직면한 핵심 과제를 극복함으로써, 자율주행 알고리즘의 시험 및 검증을 위한 견고하고 효율적이며 확장 가능한 해결책을 제공하며, 궁극적으로 안전하고 신뢰할 수 있는 자율주행차의 개발을 가속한다.
https://doi.org/10.3390/vehicles6040108
Computer science
Algorithm
3
Article
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2023Deep Learning-Based Pothole Detection System with Aerial Image
Soobin Jeon, Sujong Kim, Junhong Park, Dongmahn Seo
포트홀(pothole)은 깊이가 15mm 이상인 포트(pot) 형태의 함몰로 나타나는 전형적인 도로 손상이다. 대형 포트홀은 교통사고를 유발하므로 신속한 유지보수가 필요하다. 본 논문에서는 드론과 딥러닝을 이용한 항공 이미지 기반 포트홀 탐지 시스템을 제안한다. 드론은 교통 상황의 영향을 받지 않으므로, 도로를 주행하며 촬영하는 방식보다 더 빠르게 넓은 영역을 촬영할 수 있다. 제안된 시스템은 딥러닝을 사용하여 드론 이미지에서 포트홀을 탐지한다. 포트홀 탐지를 위해 Inception v3 모델에 기반한 딥러닝 분류 모델이 자체 구축한 항공 이미지 기반 포트홀 데이터 세트를 학습한다. 모델의 포트홀 탐지 성능을 평가하기 위해 약 5,496장의 이미지 데이터셋을 사용하여 재현율(recall)과 정밀도(precision)를 측정한다. 제안된 시스템은 개발된 딥러닝 모델을 활용하여 실제 환경에서 사용할 수 있는 웹 서비스 시스템으로 구현된다. 구현된 서비스 시스템을 실제 도로 유지보수에 적용한 결과, 기존 포트홀 탐지 방법보다 더 짧은 시간에 더 넓은 영역에서 포트홀을 탐지하고 도로 보수 담당자에게 정보를 제공할 수 있음을 보여준다.
http://dx.doi.org/10.1109/csce60160.2023.00322
Pothole (geology)
Computer science
Artificial intelligence
Computer vision
Aerial image
Object detection
Deep learning
Image (mathematics)
Remote sensing
Pattern recognition (psychology)
최신 정부 과제
2
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1
주관|
2018년 3월-2021년 6월
|2,551,000,000원드론을 활용한 비탈면 및 도로포장 관리 효율화 기술 개발
○ 드론을 활용한 비탈면 변위 측정 기술 개발
- 드론 탑재 SAR 센서 기반 비탈면 변위 측정 기술 개발
· 드론 촬영 비탈면 SAR 영상 생성 기술 개발
· 드론 촬영 SAR 영상 기반 비탈면 변위 측정 기술 개발
- 시계열 자료 해석 및 GIS 맵 기반 위험 비탈면 가시화 기술 개발
· 시계열 SAR 자료 수집/처리분석 기술(알고리즘) 및 정밀변위 해석기술 개발
· GIS 맵 기반 위험 비탈면 가시화 기술 개발
· 드론 SAR 영상을 이용한 비탈면 관리 효율화 방법론 개발
- 드론 탑재 SAR 센서 기반 비탈면 변위측정 및 가시화 평가/검증 기술 개발
○ 드론을 활용한 포트홀 탐지 기술 개발
- 드론 탑재 영상 센서 기반 포트홀 탐지 기술 개발
· 드론 촬영 영상 분석 기반 포트홀 및 균열 객체 인지 및 추출 기술을 개발
· 드론 촬영 영상 분석 기반 포트홀 면적 산출 기술을 개발
- GIS 맵 기반 포트홀 가시화 기술 개발
· GIS 맵 기반 드론 측정 포트홀 데이터 가시화 기술 개발
· 드론 측정 데이터 기반 포트홀 사전보수/긴급보수 효율화 방법론 개발
- 드론 탑재 영상 센서 포트홀 탐지 및 가시화 결과 평가/검증 기술 개발
※ 포트홀 : 직경 15cm 이상(FHWA 기준)
○ 드론을 활용한 포장 노후화 상태(PCI) 측정 기술 개발
- 드론 수집 초분광 센서 데이터 분석 기반 PCI 추정 기술 개발
· 드론 수집 초분광 데이터 처리 및 분석 기술 개발
· 드론 수집 초분광 데이터와 PCI 기준값 매칭 라이브러리 구축
(드론 수집 초분광 데이터로부터 최적의 밴드선정을 위한 알고리즘 개발)
· 드론 수집 초분광 데이터 분석 기반 PCI 정보 수집 기술 개발
- PMS 및 MMS 맵 기반 PCI 측정 데이터 가시화 기술 개발
· 포장관리시스템(PMS) 및 이동형매핑시스템(MMS) 맵 기반 드론측정 PCI 정보 가시화 기술 개발
· 드론 수집 PCI 정보를 활용한 포장조사 효율화 방법론 개발
- 포장 노후화 상태(PCI) 측정 및 가시화 결과 평가/검증 기술 개발
드론
비탈면
포트홀
포장상관계수
2
주관|
2015년 6월-2018년 6월
|50,700,000원개인용 통합 클라우드 스토리지 서비스 시스템 연구
통합 스토리지 시스템 연구
- PC, 노트북, 휴대폰, NAS 등으로 분산된 데이터 저장공간과 클라우드 서비스들을 '나'를 중심으로 하나의 파일 시스템으로 통합하여 일관된 사용자 경험을 제공하는 통합 스토리지 시스템을 개발
- 암호화된 안전한 데이터 저장소
- 서비스 제공자에게 비종속적인 스토리지 서비스
- 데이터 관리 부담의 최소화
대용량 미디어 스트리밍 기술 연구
- 통합 스토리지 시스템을 기반으로 시스템에 저장되어 있는 대용량의 미디어 데이터 전체를 각 클라이언트에 전송하지 않고, 사용자가 현재 소비하고자 하는 부분을 스트림의 형태로 전송하여 응답시간과 지연시간을 줄여 언제 어디서나 대용량 미디어 데이터를 사용하도록 하는 기술을 개발
- P2P 망을 활용한 스트리밍 기술
- 클라우드 서비스를 활용한 스트리밍 기술
통합 스토리지 시스템 최적화 알고리즘 연구
- 통합 스토리지 서비스 시스템의 고가용성, 고신뢰성, 고확장성을 지원하고, 멀티 디바이스에서의 다중 접속을 지원하기 위한 최적화 알고리즘을 개발
- 통합 스토리지 서비스 시스템에서의 고가용성 지원 연구
- 통합 스토리지 서비스 시스템에서의 고신뢰성 지원 연구
- 통합 스토리지 서비스 시스템에서의 고확장성 지원 연구
- 멀티 디바이스에서의 다중 접속 지원을 위한 상호배제와 데이터 무결성 연구
클라우드 스토리지 서비스
피어 투 피어 스토리지 서비스
멀티 클라우드 스토리지
개인화 저장 공간
상호 배제
최신 특허
특허 전체보기
전체 특허
딥러닝 기반 항공 영상 내 포트홀 탐지 결과 시각화 장치 및 그 방법
상태
등록출원연도
2021출원번호
1020210074779도로 이미지에 기반한 포트홀 탐지 시스템 및 방법
상태
등록출원연도
2019출원번호
1020190151996교통 시뮬레이션을 수행하는 방법 및 시스템
상태
소멸출원연도
2016출원번호
1020160098979