본 논문에서는 교차로 내 사고를 감지하기 위하여 배경영상과 교차로 내에 설치된 사거리 신호등의 주기를 이용한 교차로 사고감지 알고리즘을 제안한다. 기존의 영상을 이용한 방법에서는 새로운 사고모델이나 혼잡한 상황, 음원을 이용할 경우에 소음이 크게 발생하는 상황에서 사고 검지율이 낮아지는 문제점을 내포한다. 본 논문에서는 차량 및 외부 그림자 또는 차량의 조명등의 영향으로 인한 사고 오 판단을 줄이기 위하여 신호등의 주기와 배경영상의 히스토그램의 속성을 이용한 필터를 개발하여 사고감지에 이용하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 알아보기 위하여 15개의 실제 사고영상을 획득하여 실험한 결과 15개의 동영상에서 모두 사고를 감지하였으며, 새로운 사고 모델에 대해서도 교차로 내사고를 감지 할 수 있었다.
본 논문에서는 배경영상과 교차로 내의 신호등의 주기를 이용한 교차로 교통 사고 감지 방법을 제안한다. 교차로 내의 객체의 움직임 궤적 정보, 객체의 움직임 정보에 기반한 배경영상 생성과 교차로 신호등 주기를 이용하는 사고 감지 방법으로 구성된다. 환경적인 잡음과 카메라의 잡음을 효과적으로 제거하고 객체를 개별적으로 추적하지 않고 사고를 감지 할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 알아보기 위하여 교차로에 설치된 DVR을 통해 다양한 환경의 사고영상을 저장하여 실험한 결과 모든 동영상에서 사고를 감지하였다.
본 논문에서는 객체이동을 고려한 배경영상 생성과 사고 후보영역의 보존 및 검증하는 방법을 포함하는 개선된 교차로 교통사고 감지 방법을 제안한다. 교차로 내 신호등 주기를 이용한 교차로 사고감지 방법이 제안된 바 있는데 이는 사고 객체의 가려짐이 발생할 경우 사고를 감지하지 못하는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 역원근변환을 수행하여 객체의 크기를 일정하게 하였으며, 환경잡음에 강건한 배경영상 생성, 객체의 이동정보를 이용한 사고 후보영역의 생성, 에지 정보를 이용한 사고 후보영역의 보존 및 삭제 방법 등을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 알아보기 위하여 교차로에 설치된 DVR을 통해 출퇴근 시간대의 영상, 야간 및 주간의 우천 시의 다양한 사고 영상, 조명 및 그림자의 환경적 잡음이 포함된 영상을 저장하여 실험하였다. 실험 결과 실험에 포함된 20건의 사고를 모두 감지하였으며 실제 사고 유효 획득률은 76.9%로 나타났다. 또한 검지영역의 면적에 따라 초당 10~14프레임의 처리속도를 나타내어 실시간 처리에 문제가 없을 것으로 판단된다.
실제적으로, 현재의 교통사고 검지시스템은 주로 교차로에서의 영상정보와 디지털 영상처리기술에만 거의 의존하고 있기 때문에 교차로에서의 혼잡한 상황하에서는 정확한 판별의 제한이 잔존하고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문은 교차로에서의 교통사고 자동검지율의 향상을 위해 검토되어야 할 사고음의 음향특성을 분석함으로써 현재 기술수준과 실현가능성을 가늠해 보는 것을 목적으로 한다. 교차로 주변에 차량의 소통이 거의 없을 때는 자동차사고 스키드음은 1[KHz]$\sim$3[KHz] 대역에서 특정패턴을 보였다. 또한, 차량 충돌음의 주파수 대역은 500[Hz]이하에서 사고가 발생하지 않은 시점보다 높은 30[dB] 이상의 음압차이를 보였다.
영상기반 교통감지시스템은 교통정보 수집을 기본으로 상충, 사고감지, 기후감지 등 다양한 정보를 수집하는 데 이용되고 있다. 본 논문은 VDS에서 검지영역을 설정할 때 단위거리별 픽셀길이를 자동 계산하여, 이를 기반으로 교통정보 및 상충정보를 수집하는 시스템을 개발한다. 본 알고리즘은 교차로에 검지영역 내 검지라인을 세분화하여 설정함으로써 교통정보의 정확도를 높이고, 개별차량의 교차로 통과속도 및 점유율을 자동으로 계산해 주며, 나아가 모든 교차로에 일반화하여 적용할 수 있다. 본 알고리즘은 분당교차로에 설치된 CCTV영상을 대상으로 실험하였으며, 상용화 제품과의 교통정보 비교분석을 통하여 알고리즘을 검증하였다.
Actually, The present traffic accident detection system is subsisting limitation of accurate distinction under the crowded condition at intersection because the system defend upon mainly the image information at intersection and digital image processing techniques nearly all. To complement this insufficiency, this article aims to estimate the level of present technology and a realistic possibility by analyzing the acoustic characteristic of crash sound that we have to investigate for improvement of traffic accident detection rate at intersection. The skid sound of traffic accident is showed the special pattern at 1[kHz])${\sim}$3[kHz] bandwidth when vehicles are almost never operated in and around intersection. Also, the frequency bandwidth of vehicle crash sound is showed sound pressure difference oyer 30[dB] higher than when there is no occurrence of traffic accident below 500[Hz].
현재의 교통사고 검지시스템은 주로 대도시의 혼잡한 교차로의 교통사고를 감지하기 위한 시스템 개발에 초점이 맞추어져 있으며 주로 교차로에서의 영상정보와 디지털 영상처리기술에만 의존하고 있기 때문에 교차로에서의 혼잡한 상황에서는 정확한 판별의 제한이 잔존하고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문은 교차로에서의 교통사고 자동검지율의 향상을 위해 검토되어야 할 사고음의 음향특성을 분석함으로써 현재 기술수준과 실현가능성을 가늠해 보는 것을 목적으로 한다. 교차로에서 차량의 사고가 발생할 때, 충돌음의 주파수 대역은 500[Hz] 이하에서 사고가 발생하지 않은 시점보다 높은 30[dB] 이상의 음압차이를 보였다. 또한, 교차로 주변에 차량의 소통이 거의 없을 때 자동차사고 스키드음은 $1[kHz]{\sim}3[kHz}$ 대역에서 특정패턴을 보였다.
본 논문에서는 교차로 사고음 자동검지시스템의 검지율 향상을 위하여 다양한 음향패턴을 분석하였는데, 자동검지의 방해요소인 차종별 경적음과 특수목적용 차량의 사이렌음의 음향패턴은 일반적으로 사고음과 비슷한 음압을 가지고 있으나, 각각 다른 주기적인 형태의 주파수 파형으로 구성되어 있음을 확인하였다. 이를 위해, 교차로사고 자동음향감지시스템의 각종 방해요소(자동차 경적, 사이렌음, 기타 잡음 등)들의 파형 및 주파수 특성 등을 분석하는 음향인식기법을 도입하였다. 연구결과, 일반적인 교통소음과 교통사고음의 음향패턴을 비교하면 많은 차이가 있으며, 차량소통의 유무에 따라 약 20[dB]의 오차범위가 존재하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 실제 철도 건널목(교차로)에서 발생하는 소음 및 진동, 차량 및 보행자 사고와 같은 위험 요소로부터 발생하는 위험 상황들을 분류하고, 철도 건널목(교차로) 운행 상황을 구현한 모형 철도 주변에 센서를 부착하여 철도 건널목에서 발생하는 위험 요소들을 아두이노 센서로 감지해 데이터를 수집한다. 또한 수집된 데이터들을 활용하여 사용자의 상황에 맞는 철도데이터 운영시스템을 제안한다.
자율주행차는 GPS 및 레이더, 라이다, 카메라, IMU 등 다수의 센서가 장착되어 도심 교차로 주행 환경에서 다양한 교통체계를 인지하고 판단하여 주행하지만 장착된 센서의 감지 거리를 벗어나는 영역에 대한 예측 및 판단의 한계 등으로 자율주행차의 교차로 사고 비율은 전체 사고의 88%로 사고 비율이 높다. 따라서 ITS 도입으로 V2V, V2I를 통한 비신호 교차로 사고 회피 전략 연구가 진행되고 있을 뿐만 아니라 고장 상황에서 안전한 교차로 주행에 대한 연구도 진행되고 있지만 단순한 교차로 시나리오를 통한 검증과 단편적인 V2V 고장만을 제시하고 있다. 본 논문에서는 V2V 모듈의 아키텍쳐를 분석하여 V2V 모듈별 위험 요인을 분석하여 고장모드를 정의하였다. 또한 다양한 도로 조건 및 교통량에 따라 교차로 시나리오를 제시하여 ISO-26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA를 수행하여 자율주행차의 오작동에 대해 시뮬레이션 기반 위험성을 분석하여 ASIL을 제시하였다. V2V 모듈의 각 컴포넌트별 모니터링 컨셉을 제안하였고 시뮬레이션을 통해 모니터링 커버리지를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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