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 평균 차량속도를 향상시키고 평균 차량대기시간을 줄이는 새로운 최적 교통신호주기산출방법을 제안한다. 전자교통신호등은 차량은 교차로에 많을때에는 교통신호주기을 연장 할 수 있고 교차로에 차량이 적을 경우에는 교통신호주기를 단축할 수 있다. 그러나 요즈음과 같이 교통체증이 많아서 평균주행속도가 10km - 20km 로 서행우전할 수 밖에 없을때에는 전자신호등의 기능을 수행할 수 없다. 그러므로 본 논문에서는 승용차대기시간을 단축하기위해서 최적 경로 알고리즘을 사용하여 목적지까지 가장 빠르게 도착할 수 있는 교통신호설계 소프트웨어 Tool을 개발하였다. 컴퓨터 모의실험결과 G.P.S.를 자동차에 내장하여 최단경로선택을 하는 차량이 기존의 최적경로선택기능이 없는 차량보다 승용타대기시간 및 평균주행속도가 10% - 32% 가량 개선시킬 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 하는 야간 점멸신호 제어를 통하여 신호 위반과 과속에 의한 교통사고로부터 보행자와 운전자의 인명피해 최소화를 목표로 한다. 제안된 기법은 딥러닝을 기반으로 하여 교차로에서 심야 보행자 인식률을 향상시키고, 야간 점멸신호를 연동 제어하는 기법을 제안하고 있다. 야간의 영상 인식 과정은 어두운 제약조건의 환경에서 떨어지는 영상인식을 보완하기 위하여 PIR 센서로부터 물체를 인식한다. 아두이노의 PIR 센서에서 인식된 물체에 대하여 보행자 여부를 판단하기 위하여 YOLO 알고리즘을 적용한다. 젯슨자비에NX로부터 수신받은 정보를 기반으로 점멸신호에서 일반 신호등 신호로 전환 후 보행자 횡단 시간을 고려하여 일정 시간이 지난 후 다시 일반 신호등 신호에서 점멸신호로 전환한다. 본 논문은 심야의 제한된 조건에서 보행자 식별을 통하여 교차로에서 보행자와 운전자의 인명피해 줄일 수 있을 것으로 기대한다.
차세대 실감 내비게이션 시스템은 2D 기반 내비게이션 시스템의 단점을 보완하고 보다 안전한 운전을 할 수 있도록 다양한 서비스를 제공하기 위해 연구되고 있다. 실감 내비게이션 시스템 차선인식과 도로시설물 객체 DB, 교차로 인식 모듈등의 기능 블록들로 구성된다. 본 논문에서는 실감내비게이션의 중요 요소 중 하나인 교차로 인식을 위한 신호등과 표지판 인식 시스템을 개발하였다. 개발된 알고리듬은 색상 정보를 이용해 인식 대상을 검출하고 객체의 특징을 이용하여 신호등과 표지판을 객체별로 인식할 수 있도록 하였으며 실험을 통해 검증하였다. 실험결과 신호등의 경우 60-30m의 거리에서 평균90%의 인식률을 보였으며, 표지판의 경우 90-40m의 거리에서 평균 97%의 인식률을 보였고, 프레임 당 평균 처리시간이 46msec로서 실시간 처리가 가능함을 보였다.
본 논문은 교통량이 변하는 복수 교차로망의 신호등 제어에 적합한 지능형 신호 제어기를 제안한다. 교차로망이란 하나의 교차로가 사방으로 연결된 교차로이다. 기존의 교차로 제어방법들은 주로 단일 교차로를 대상으로 연구가 수행되었다. 하지만 단일 교차로 제어는 현실의 교통 상황과는 차이가 있다. 본 논문에서는 교통량과, 녹색 신호시 교차로로 진입하는 차량수와 적색 신호동안 대기하는 차량수를 퍼지 제어의 입력변수로 사용하여, 현재 녹색 현시의 확장시간을 조정하는 퍼지 교통망 제어기를 개발한다. 제안된 방법은 기존의 교차로 신호 주기 제어 방법들과 시뮬레이션을 수행하여 비교하였다. 실험결과는 제안된 퍼지 논리 제어기가 기존의 방법들에 비하여 차량당 지체시간과 논문에서 제안된 비용함수 면에서 우수함을 보여준다.
3색 화살표 신호등(3색 신호등)을 시범 설치하여 운영하던, 2011년 5월 대한민국은 열띤 토론에 휩싸였다. 논란의 핵심은 두 가지로 요약 할 수 있다. 첫째 3색 화살표 신호등이 운전자에게 혼란을 일으켜 교통사고를 유발 할 수 있다는 것이고, 둘째 예산낭비라는 것이었다. 본 연구에서는 이러한 핵심 논란 중, 3색 화살표 신호등이 운전자에게 혼란을 초래하는지에 대해 초점을 맞춰 연구를 수행하였다. 효과척도(MOE)로는 차두시간을 선정하였다. 운전자가 교차로에 진입하면서 혼란스러워 머뭇거리면 출발손실시간과 차두시간에 영향을 주기 때문이다. 따라서 3색 화살표 신호등 설치 전/후 비교분석을 통해 기존 4구 신호등과 차이가 있는지에 대해 분석을 실시하였다. 현장조사는 총 3개 지점에서 실시하였으며, 설치 전/후 비디오 촬영을 통해 정지선을 통과한 차량의 차두시간을 측정하여 각 지점별 설치 전/후 차두시간을 비교분석하였다. 분석결과, 3개 지점 모두 3색 화살표 신호등 설치 전/후에 차두시간은 통계적으로 차이가 없는 것으로 분석되었다.
최적 교통 주기를 산출하기 위해서는 하위교차로에 대기차량이 얼마나 있는지를 점검해야 한다. 왜냐하면 대기차량이 상위교차로의 길이보다 크면 출발 지연 시간 및 승용차 대기시간이 발생하기 때문이다. 승용차 대기시간을 단축시키기 위해서 본 논문에서는 퍼지 신경망을 이용한 최적 연동 녹색시간 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통해서, 서로 다른 교차로 조건을 고려하지 않은 고정 교통신호등 보다 평균 주행속도가 향상 된 것을 입증하였다.
본 연구의 목적은 교차로 신호등 영상과 신호현시 영상을 하나의 영상정보로 통합 하여 중앙센터로 전송하는 방식이다. 시스템은 교차로 영상과 신호현시 영상을 수집하여 하나의 영상으로 통합하여 중앙센터에 전송 저장한다. 이 시스템은 사고발생시 사고정보를 즉시 전파하고 사고 원인을 규명하고 분쟁을 해결하는데 소요되는 시간을 줄임으로써 2차 사고를 예방하는데 효과적 일 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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