본 연구에서는 고속도로 버스전용차로 단속시스템을 개발하여 현장 성능평가를 수행하였다. 영동고속도로 마성터널 입구 버스전용차로에서 조사한 결과, 버스전용차로를 위반하는 차량의 비율이 99%에 달하는 것으로 조사되었다. 하지만 현재의 경찰관에 의한 인력식 단속은 단속율도 낮고 불필요한 안전문제 및 지체를 발생시킨다. 고속도로 버스전용차로는 6인 이상 탑승한 9인승 이상 승합차도 통행이 가능하기 때문에 승합차량의 승차인원을 검지하는 기술개발이 필요하다. 조도에 관계없는 승차인원 검지를 위해 적외선 카메라를 사용하였고 짧은 차두시간을 감안한 신속한 영상처리 기법으로 YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 사용하였다. 개발시스템 성능 검증을 위해 테스트베드 및 실 현장 평가를 실시한 결과, 테스트베드와 실 현장에서 각각 7%, 8% 오차를 나타내 만족할 만한 성능을 보였다. 본 연구 결과물을 현장에 적용할 경우 고속도로 버스전용차로 운영 효율화 및 단속에 따른 불필요한 지체를 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
지금까지의 전차선 검측 시스템은 검측차량을 이용하여 검사구간을 주행 한 후 결과를 산출하였다. 이것은 아열대기후로의 변화에 인한 자연 환경의 급변과 450Km/h급 고속철도 차량의 등장으로 변화가 요구된다. 이에 고속 주행환경과 노반정보를 반영하는 융합 가변형 전차선 검측시스템의 구조를 연구하였다. 기존의 시스템은 전차선에 한정하여 마모의 정도를 판단하였다. 이에 비해 본 논문에서는 검지를 위하여 참조하는 정보를 검측대상의 영상정보에 추가하여 음향정보를 융합하였고, 지형정보에 따라 검지빈도와 정밀도를 가변적으로 적용함으로써 시설물 검측에 대한 기본적인 모델을 제안하였다.
본 연구는 기존 지점검지기와 비콘검지기 및 매설식 자동차량인식장치(Automatic Vehicle Identification : AVI)의 한계점을 극복하고자 비매설식 AVI를 개발하고 이를 통하여 도로상을 주행하는 일반적인 차량들을 프루브 차량으로 활용하여 신뢰성 있는 구간교통정보를 산출하는 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 비매설식 자동차량인식장치를 개발하고, 국도1호선 수원$\~$평택구간(9.5km)에 설치되어 운용중인 장비에 대하여, 현장에서 수집된 자료를 분석하여 신뢰성 있는 구간교통정보 수집 가능성을 살펴보았다. 현장 실험 결과 레이저센서의 차량 검지율은 95$\%$ 이상, 차량 인식률은 87.8$\%$이며, 차량 매칭률은 약 14.3$\%$로 분석되어 도로의 괴통상황 추이를 잘 반영하는 것으로 판단되었다. 또 시스템의 신뢰도 시험 및 지속성 시험 방법에 의한 시험결과의 성능을 비친 평가하기 위하여 기존의 이와 유사한 장비를 설치하여 검수하는 각 기관의 검수기준을 적용하여 평가한 결과 본 시스템은 각 검수 기준을 모두 만족하는 것으로 나타나 현장 적용성에서 매우 뛰어난 성능을 보이고 있다 향후 연구과제로서, 설치 대상 차로 및 적정 설치구간 거리, 정보 제공 주기 등에 대한 상세한 연구 및 기존 지점 검지기 자료와의 퓨전(Fusion) 방안에 대한 연구가 필요할 컷으로 사료된다.
오늘날 교통환경의 고도화는 지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation System)과 함께 진행되고 있으며 차량용 블랙박스, 모바일기기 등의 대중화와 함께 안전하고 편리한 서비스를 제공하는데 일조하고 있다. 교통상황은 다양한 원인에 의해 시시각각 변화하며, 특히 갑작스러운 폭우, 우박, 눈길 등과 같이 공공의 힘으로 제어할 수 없는 외부 요인으로 인해 운전자가 이를 대비하지 못하여 큰 사고로 이어지는 경우가 비일비재하다. 이를 방지하기 위해 운전자간 실시간으로 기상정보를 전달하는 시스템이 필요하다. 본 논문은 실시간 기상정보전달을 위한 기상정보 검지알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 와이퍼의 움직임과 맑은날의 히스토그램 간 Contrast를 이용하여 기상상황을 검지한다. 일반적으로 악천후 상황에서 와이퍼를 사용하게 되며, 눈이나 비 등에 따라 다른 Contrast값을 가지게 된다. 이를 이용해 맑은 상황, 눈이 오는 상황, 눈이 쌓인 상황, 비오는 상황 등을 판단하였다. 우선, 연산량을 줄이기 위해 와이퍼를 검지할 수 있는 최소영역을 ROI(Region Of Interest)로 지정하고, 차량 와이퍼의 밝기를 임계값으로 하는 Thresholding 연산을 통해 와이퍼를 검출하였다. 또한, 맑은 날과 악천후상황의 Value 값을 이용해 Contrast를 구하였으며 이를 통해 각각의 기상상황을 구별하였다. 실험결과 비오는 상황은 약 87%, 눈이 내리는 상황은 약 82% 검지율을 얻을 수 있었다.
이 논문에서 우리는 기존의 영상식 또는 루프식 좌회전 감응 시스템과는 달리 라이다(LiDAR)센서 및 영상 카메라를 이용하여, 좌회전 대기 차량을 2중으로 검지하고 좌회전 차선의 대기 길이에 대응하는 좌회전 교통신호체계를 효율적으로 부여할 수 있는 시스템을 소개하였다. LiDAR 센서에 의해 송수신된 LiDAR 신호에 대해서는 실시간으로 좌회전 대기 차량을 검지하고, 영상 카메라에 의한 영상에 대해서는 실시간 또는 일정한 주기별로 분석하도록 구성함으로써 불필요한 연산 처리를 절감시켜 실시간 감응 처리가 가능하도록 하였다. 실제 신호처리기를 이용한 교차로 시뮬레이션으로 1주일 동안 매일 5시간 성능 테스트를 해 본 결과 기존 방식에 비해 3%~5% 향상된 99.9%의 검지율을 기록하였다. 장점으로는 LiDAR 센서로 99.9% 좌회전 대기 차량이 검지되었으며 의도적인 검지 누락을 발생시키더라도, 영상에 의한 자체 보정을 통해 즉각적인 대응이 가능하여 좌회전 대기 차량의 과도한 대기시간을 조절시켜 교차로 내 모든 차선의 교통흐름을 원활하게 유도할 수 있었다. 또한 좌회전 차량이 뜸한 외곽의 교차로에 적용 시 불필요한 신호 비용을 줄이는 등 서비스 신뢰도 및 효율성을 높일 수 있다.
철도신호시스템에서 열차위치 검지기능은 선로의 레일을 전기회로의 일부분으로 사용하여 차륜에 의해 단락되어 열차의 유무를 검지하는 궤도회로, RFID와 차륜센서, GPS 등과 같은 여러 가지 방식으로 구현 연구가 되고 있다. 하이브리드 궤도회로는 안테나와 리더기를 차량에 설치하고, 태그를 침목위에 설치하여, 안테나에서 태그에 저장된 절대위치정보를 제어장치에 전송하여 열차위치를 인식하는 RFID 방식의 궤도회로이다. 열차위치검지기능에서 태그의 인식율은 열차운행의 안전에 직접적인 영향을 주게 되므로 고신뢰도를 요구한다. 본 논문에서는 방향각을 갖는 태그를 이용한 태그인식율의 향상에 관한 연구를 하였다.
실시간의 차량 검지 자료 수집시 검지기 고장이나 네트워크의 지연 등의 문제로 인하여 교통정보가 결측되는 현상이 발생한다. 이는 결과적으로 사용자에게 제공되는 구간별 속도정보의 결측으로 이어진다. 본 논문에서는 이와같이 결측된 속도정보를 보정하여 신뢰성 있는 속도정보 제공을 목적으로 한다. 본 연구는 유사도로의 속도정보를 기반으로 한 여러 신호처리 알고리즘을 사용하였는데, 과거의 속도 정보를 이용하여 가장 좋은 결과를 도출하는 알고리즘을 선정한 후 결측자료를 추정하는 방법으로 결측자료를 도출한다. 서울 시내 간선도로 및 고속도로의 자료를 사용하여 제안된 추정기법의 성능을 보였다.
본 논문에서는 CW 레이다기술, 자계기술, VHF/UHF 안테나를 사용한 적은 비용으로 작고 튼튼하며, 신속한 교체가 가능한 도로 관입형 차량검지기를 소개한다. 기존의 교통정보시스템의 알고리즘을 변화시키지 않고, 모든 환경조건에서 보다 정확히 동착하며 널리 사용되고 있는 루프감지기를 대체할 수 있도록 개발되 어졌다 검지된 차량정보는 물리적으로 강한 유전물질에 삽입된 소형의 헬리컬안테나에서 송출하여 5/8 파장 의 GP 안테나로 받아 제어부로 전송한다. 청명한 날씨에는 24 GHz로 동작하나 많은 비가 올 때는 자동스위치에 의해 자계검지부가 동작한다.
본 연구는 이동수단의 기술적 발전에도 불구하고 교통사고로 인한 물적, 인적 피해가 감소하지 않는 문제에 대한 관심에서 출발했다. 현재 생산되고 있는 차량은 전후방 센서에 의해 객체의 근접도만을 감지하여 운전자에게 알려주고 있는데 본 연구는 색 검지 알고리즘, 원모양인식 알고리즘, 거리인식 알고리즘을 구현하여 객체가 감지되면 해당 객체를 회피하거나 차량을 정지시켜주도록 하여 사고감지를 넘어선 사고방지 시스템을 구축한 것이다. 시뮬레이션을 위해 소형무선통신 카메라를 장착한 아두이노 차량 로봇을 직접 제작하여 모의 도로 주행에서 로봇이 성공적으로 객체를 회피하거나 로봇 차량이 정지하는 것을 확인하였다.
궤도회로를 사용하지 않고 무선통신을 이용하여 지상-차상간 정보를 송수신하고 열차속도를 제어하는 CBTC 시스템에서, 지상장치와 차상장치간의 열차속도 검지 및 열차제어에 필요한 정보교환을 최적화하기 위한 방안에 대하여 검토하였다. 국가연구개발사업으로 추진중인 경량전철 신호제어시스템 개발에 적용하여, 시스템 최적화를 통한 시스템 설계에 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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