This paper is designed to report the results of development and validation procedures in relation to the Freeway Incident Management System (FIMS) prototype development as part of Intelligent Transportation Systems Research and Development program. The central core of the FIMS is an integration of the component parts and the modular, but the integrated system for freeway management. The whole approach has been component-orientated, with a secondary emphasis being placed on the traffic characteristics at the sites. The first action taken during the development process was the selection of the required data for each components within the existing infrastructure of Korean freeway system. After through review and analysis of vehicle detection data, the pilot site led to the utilization of different technologies in relation to the specific needs and character of the implementation. This meant that the existing system was tested in a different configuration at different sections of freeway, thereby increasing the validity and scope of the overall findings. The incident detection module has been performed according to predefined system validation specifications. The system validation specifications have identified two component data collection and analysis patterns which were outlined in the validation specifications; the on-line and off-line testing procedural frameworks. The off-line testing was achieved using asynchronous analysis, commonly in conjunction with simulation of device input data to take full advantage of the opportunity to test and calibrate the incident detection algorithms focused on APID, DES, DELOS and McMaster. The simulation was done with the use of synchronous analysis, thereby providing a means for testing the incident detection module.
신속하고 정확한 교통정보 서비스의 제공은 원활한 교통소통을 위하여 필수적인 요소이다. 특히, 교통사고, 도로보수 그리고 자연재해와 같은 유고가 발생할 경우, 운전자에게 즉시 통보해주어 우회할 수 있도록 조치하는 것이 필요하다. 이를 위하여 다양한 교통정보 수집기에서 수집된 교통정보를 바탕으로 실시간으로 유고상황을 판별하는 연구가 많이 진행되고 있다. 유고상황 분석은 다양한 환경요인으로 인해 판별이 어렵고, 최근에 활용되고 있는 인공지능 기법은 검지에 드는 시간 비용이 많다는 문제를 가지고 있다. 본 연구에서는 과거에 발생한 각종 돌발 상황을 분석하여 실시간으로 유고상황을 검지하는 것이 목적이다. 유고검지를 위해 GPS를 탑재한 probe car에서 수집된 차량속도와 온라인으로 제보된 유고정보를 ANFIS를 이용하여 분석 후 유고상태를 판별한다. 본 연구를 통해 실시간 도로 이용자들이 유고 발생 지역의 정보를 제공받고 그 상황에 신속하게 대처하게 함으로써 교통 혼잡 완화에 기여할 것으로 기대한다.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.2
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pp.23-29
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2014
The advanced traffic management system of intelligent transport systems automates the related traffic tasks such as vehicle speed, traffic volume and traffic incidents through the improved infrastructures like high definition cameras, high-performance radar sensors. For the safety of road users, especially, the automated incident detection and secondary accident prevention system is required. Normally, CCTV based image object detection and radar based object detection is used in this system. In this paper, we proposed the algorithm for real time highway incident detection system using multi surveillance cameras to mosaic video and track accurately the moving object that taken from different angles by background modeling. We confirmed through experiments that the video detection can supplement the short-range shaded area and the long-range detection limit of radar. In addition, the video detection has better classification features in daytime detection excluding the bad weather condition.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06d
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pp.285-287
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2012
근래 정부에서는 차량용 블랙박스의 필요성과 효율성을 인식해 모든 차량에 블랙박스(EDR, Event Data Recorder)를 의무적으로 장착하게 하고, 이를 통해 차량의 운행 정보와 상황을 모니터 및 관리를 할 수 있도록 정부 시책을 신설하고 이를 추진하고 있는 중이다. 특히 차량사고 발생시 이를 시뮬레이션하고 분석할 수 있는 자료가 매우 부족하다. 교통사고의 시뮬레이션 사고 차량의 운행정보뿐만 아니라 주변 운행환경 및 운행여건, 다른 차량의 간섭 등 매우 많은 정보가 필요하기 때문이다. 이에 본 논문에서는 블랙박스 간 Ad-hoc network을 이용해 차량의 정보를 공유 할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 즉, 차량에서 돌발상황이 발생했을 때 발생 차량의 블랙박스 의 정보와 주변 운행하고 있는 차량에 장착되어 있는 블랙박스의 정보를 Ad-hoc network를 통해 사고 발생차량으로 수집, 이를 저장하고 추후사고에 대한 시뮬레이션 에서 이 데이터들을 통해 돌발상황 당시의 주변 차량 흐름과 다른 차량간의 간섭 및 돌발상황 유발 같은 현상을 조금 더 정확하게 시뮬레이션 함으로서 돌발상황에 대한 분석 및 판단에 도움을 줄 것이라 생각한다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.6
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pp.23-35
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2009
This study proposes a methodology for estimating representative section travel times using individual vehicle travel information under the ubiquitous transportation environment (UTE). A novel approach is to substantialize a concept of dynamic node-links in processing trajectory data. Also, grouping vehicles was conducted to obtain more reliable travel times representing characteristics of individual vehicle travels. Since the UTE allows us to obtain higher accuracy of vehicle positions, travel times for each lane can be estimated based on the proposed methodology. Evaluation results show that less than 10% of mean absolute percentage error was achievable with 20% of probe vehicle rate. It is expected that outcome of this study is useful for providing more accurate and reliable traffic information services.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.6
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pp.114-123
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2023
With the development of computer vision technology, video sensors such as CCTV are detecting incident. However, most of the current incident have been detected based on existing fixed imaging equipment. Accordingly, there has been a limit to the detection of incident in shaded areas where the image range of fixed equipment is not reached. With the recent development of edge-computing technology, real-time analysis of mobile image information has become possible. The purpose of this study is to evaluate the possibility of detecting expressway emergencies by introducing computer vision technology to dash cam. To this end, annotation data was constructed based on 4,388 dash cam still frame data collected by the Korea Expressway Corporation and analyzed using the YOLO algorithm. As a result of the analysis, the prediction accuracy of all objects was over 70%, and the precision of traffic accidents was about 85%. In addition, in the case of mAP(mean Average Precision), it was 0.769, and when looking at AP(Average Precision) for each object, traffic accidents were the highest at 0.904, and debris were the lowest at 0.629.
The variable message sign (VMS) is equipment to improve the efficiency of traffic flow and safety of travel by providing real-time information to road users on traffic, road, weather situation, and traffic control due to construction. The information messages of the letter-based VMS taking up most of the VMS on the general national highways consist of section, travel time in sections, and road control situation. This study devised an improvement plan centered on road users, not road managers-centered existing message-based VMS through an analysis of road users' preference targeting the letter-based VMS operated in the general national highways in the Seoul Metropolitan Area. By presenting the measure for system improvement through which information on unexpected situations that road users prefer the most can be quickly and efficiently provided, this study aims to improve the efficiency of road user-centered VMS traffic information.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.40
no.4
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pp.401-408
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2020
This study considers various equipment used for collecting traffic information, analyzes that equipment in accordance with the operation states and problems, the suggests a process of traffic information collection using drones to reduce the problems and errors of existing methods. In this field investigation study using drones, the results were analyzed by altitude, angle, and direction. We suggested a standard for drone filming-based traffic information collection. Pros and cons were presented through comparison and review of the existing traffic information collection method and traffic information collection method using drones. Drones can be used to collect various traffic information from the air, more extensively than is possible with existing traffic information collection points, and provide traffic information to users proactively, responding to various accidents and disasters. It is believed that it will be possible to contribute to achieving accurate traffic volume investigation by supplementing the traffic information collected by fixed equipment, including changes and enlargement of collecting points as needed.
Traditionally, a dynamic network model is considered as a tool for solving real-time traffic problems. One of useful and practical ways of using such models is to use it to produce and disseminate forecast travel time information so that the travelers can switch their routes from congested to less-congested or uncongested, which can enhance the performance of the network. This approach seems to be promising when the traffic congestion is severe, especially when sudden incidents happen. A consideration that should be given in implementing this method is that travel time information may affect the future traffic condition itself, creating undesirable side effects such as the over-reaction problem. Furthermore incorrect forecast travel time can make the information unreliable. In this paper, a network-wide travel time prediction model under incidents is developed. The model assumes that all drivers have access to detailed traffic information through personalized in-vehicle devices such as car navigation systems. Drivers are assumed to make their own travel choice based on the travel time information provided. A route-based stochastic variational inequality is formulated, which is used as a basic model for the travel time prediction. A diversion function is introduced to account for the motorists' willingness to divert. An inverse function of the diversion curve is derived to develop a variational inequality formulation for the travel time prediction model. Computational results illustrate the characteristics of the proposed model.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06c
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pp.55-59
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2008
분산되어 있는 여러 운영계 시스템에서 대용량의 교통자료를 가져와 교통정보 이력자료를 분석할 수 있는 단일 통합 교통 데이터베이스를 구축한다. 품질 평가, 오류 판단, 결측보정과 평활화 등의 자료처리 과정을 거친 교통자료는 자료의 신뢰도를 판단하고 활용도를 높일 수 있게 해주며 이용자에게 고속도로 통행료 수납자료, 고속도로 전자통행료 수납자료, 차량검지장치자료, 도로전광표지자료, 돌발상황자료, 기상자료, 차량번호인식장치자료 등에 대한 검색 및 자료 처리 기능을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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