• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.643-644
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• 2023

본 논문에서는 고속도로 전용차로에서의 운행기준을 위반한 차량을 검지하는 시스템을 제안한다. 다인승 탑승차를 별도의 차로로 통행하도록 하여 혼잡도를 해소하겠다는 정책을 시행하고 있으며, 9인승 이상 차량에 6인 이상 텁숭자를 다인승 통행차량으로 정의하며, 이러한 기준을 만족하지 않는 차량을 자동 검지하는 시스템이다. 트리거 신호 검지기와 4조의 적외선 카메라로 차량 내부 촬영하고 결과 이미지를 분석하여 자동으로 다인승 차량을 판별하여 운행 위반을 검지한다. 테스트 결과 주야간에 관계없이 80% 이상의 우수한 검지율을 나타내었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권4호
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• pp.87-94
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• 2013

본 연구는 버스전용차로 설치로 인한 일반차로의 지체증가를 완화하기 위해 다인승차량이 버스전용차로를 운행할 수 있도록 해 주는 방안에 대하여 알아보았다. 연구 대상지는 버스전용차로에는 버스통행량이 적고 일반 차로의 지체가 심각한 대전의 두 지역(도안동로, 도안대로)을 선정하였다. 분석을 위해 Synchro를 이용하여 신호를 최적화 시키고 VISSIM을 이용하여 시뮬레이션 분석을 시행하였다. 현황을 정확히 모의실험 하기 위하여 운전자 행태를 반영할 수 있는 파라메터를 Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation(SPSA)알고리즘을 이용하여 최적화 한 후 분석을 시행하였다. 분석 결과 두 지역 모두 현재의 다인승차량의 진입을 허용하여도 버스전용차로의 정시성에는 크게 영향을 끼치지 않는 것으로 나타났다. 특히, 도안대로의 경우 다인승차량이 버스전용차로를 운행하면 전체 지체가 떨어지는 효과가 있는 것으로 나타났다. 장래, 교통량이 증가하였을 경우 다인승차량이 10%정도 증가하여도 버스전용차로의 정시성은 어느 정도 유지할 수 있는 것으로 나타났다. 현재의 규제 위주의 교통수요관리 보다는 주어진 도로를 최대한 효율적으로 이용하고자 하는 노력도 중요하다. 향후 가로변 구간에 있는 버스전용차로의 다인승차량 허용에 대한 연구 및 다양한 교통량에 대한 세부적인 연구가 추가되어야 할 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.49-51
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• 2018

미국과 중국 그리고 일부 유럽국가에서는 교통혼잡 해결하기 위해 2인 이상 탑승한 차량만 운행 가능한 다인승 전용차로(HOV, High Occupancy Vehicle Lanes)를 도입하여 운영하고 있다. HOV를 도입한 도시에서는 나 홀로 운행 차량이 많이 감소 되어 교통 혼잡 문제를 조금이나마 해결 할 수 있었다. 현재 HOV에서는 차량 내부의 탑승 인원수를 확인하기 위한 시스템을 사용하고 있다. 기존의 해당 시스템은 HOV에 지나간 차량을 자동으로 적외선 카메라를 통해 촬영하여 사람이 직접 검수하는 방식이다. 기존 방식은 사람이 직접 검사하는 방식이라 이를 위한 많은 인력과 시간이 소모되는 점, 그리고 사람마다 확인한 결과가 다를 수 있는 등 여러 가지 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 HOV의 차량 내부 탑승 인원 확인 기술의 여러 단점을 극복하기 위해 Deep Learning과 Computer Vision을 이용한 새로운 기술 설계를 위한 연구한 내용을 다룬다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.19-25
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• 2006

도시지역이 급격히 확장됨에 따라, 인구 및 교통량이 증가되어 교통 혼잡이 큰 사회문제가 되고 있다. 일반적으로 다인승전용차로는 도로의 이용효율을 증대시킬 수 있는 방안으로 알려져 있으며, 도시부 교통문제 해소의 한 방안이다. 본 논문에서는 서울의 중심 도시고속도로인 올림픽대로의 교통 혼잡을 완화하기 위한 방안으로 다인승전용차로제의 도입 가능성을 시뮬레이션 툴인 Integration을 이용하여 과학적으로 분석 평가하였으며, 향후 이러한 분석기법이 다인승 전용차로제 도입 가능성 평가에 많이 사용될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.146-151
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• 2021

현재 국내외 여러 국가에서 한 가정의 차량의 수요가 증가하여 차량의 탑승 인원은 적어지고 도로의 차량 수는 증가하고 있는 추세이다. 이에 따른 문제점인 교통 체증을 해결하기 위해 이용 가능한 다인승 전용차로 제도가 시행되고 있다. 이 제도는 경찰들이 빠르게 움직이는 차량을 직접 눈으로 감시하여 불법 차량을 단속하는 실정이며, 이는 정확성이 낮고 사고의 위험성을 동반된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 현장의 영상을 이용한 딥러닝 객체 인식 기술을 적용한다면 앞서 말한 문제점들이 해결될 것이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 딥러닝 모델의 성능을 비교·분석하여, 영상을 통해 실시간 차량 탑승 인원을 파악할 수 있는 딥러닝 모델을 선정하고 객체 인식 모델의 문제점을 보완한 차량 탑승 인원 감지 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1026-1031
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• 2021

세계 자동차 기술의 발전과 시장 규모의 확대로 차량 수요가 증가하고 있으며 이로 인해 차량탑승 인원은 감소하고 도로의 차량 수는 증가하는 추세이다. 이는 교통체증의 원인이 되며 이러한 문제를 해결하기 위해 다인승 전용차로 제도를 시행하고 있으나 불법 이용 차량은 계속 증가하고 있다. 이러한 불법 행위를 단속하기 위한 다양한 기술이 연구되고 있다. 기존에 개발된 시스템은 트리거 장비를 이용하여 차량을 인식하고 적외선 카메라를 통해 차량을 촬영하여 차량 탑승 인원을 감지한다. 본 논문에서는 기존 시스템 적용된 트리거 장비를 이용하지 않고 딥러닝 모델 기술을 적용한 차량탑승 인원탐지 시스템을 제안한다. 제안된 기술은 영상 내에 트리거를 설정하여 차량을 탐지하고 딥러닝 객체 인식모델을 적용하여 실시간 탑승 인원을 감지하는 시스템을 제안한다.

• 대한교통학회지
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• 제28권4호
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• pp.177-186
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• 2010

본 논문의 주요 목적은 도로디자인에 관련한 지침, 즉 고속도로 진 출입구간에서 도로중앙에 위치한 다인승전용차로 진 출입구간까지의 거리에 대한 지침을 마련하는 것이다. 다인승전용차로는 일반적으로 고속도로 중앙에 위치하고, 고속도로차로를 가로질러 위빙(weaving)하여 진입할 수 있다. 위빙구간에서의 많은 차로변경은 교통용량(capacity)에 심각한 영향을 끼친다. 위빙구간에서 이러한 차로변경의 영향을 분석하기 위해서는 간격수락이론이 유용하게 이용될 수 있다. 본 논문은 간격수락이론을 이용하여 산출된 차량의 상충의 정도를 기초로 하여 교통용량을 산출한다. 차량의 상충 정도는 주어진 위빙거리에서 차량의 위빙에 대한 성공 확률의 함수로 표현된다. 간격수락이론에 기초하여 위빙거리에 대한 지침을 마련함에 있어서, 이 논문은 위빙거리의 증가가 교통용량의 증가를 유발하지 않는 점을 위빙에 최소로 요구되는 거리로 정한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.120-122
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• 2021

현재 국내외 자동차 수요가 증가하게 되면서 차량탑승 인원은 적어지고 차량 수는 증가하는 추세이다. 이는 교통체증이 더 심해지게 되는 주요 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 다인승 전용차로, HOV(High-occupancy vehicle) lane을 운영하고 있지만, 이용 조건을 무시하고 불법으로 이용하는 사람들이 계속 증가하고 있다. 이러한 불법행위를 경찰이 육안으로 판단하여 단속하기 때문에 단속 정확도도 낮으며 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전을 이용한 영상 분석 기술을 이용해서 보다 효율적인 탐지를 할 수 있는 시스템 설계를 제안한다. 기존의 연구되었던 차량 탐지 방법을 개선하여 영상 안에서 트리거를 설정하여 탐지 객체가 선정된 후 대상에 대해서 집중적으로 영상 분석을 진행할 수 있게 설계했으며 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLO 모델을 사용하여 실시간 객체 탐지와 정확한 신호를 얻기 위해 영상 내 bounding box로 판단하는 것이 아닌 중심점의 이동량을 이용하는 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.239-241
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• 2022

현재 대한민국에서는 교통 혼잡을 해결하기 위해 다인승 전용차로 (HOV, High Occupancy Vehicle Lanes)와 지정차로제를 시행하고 있다. 현행의 교통단속 시스템은 단속 지역 구역에 인원이 필수로 배정되며 무인 단속에 어려움이 있다. 또한, 고정식 교통단속시스템은 속도 위반 단속은 가능하나 운전자가 네이게이션을 통해 단속을 회피할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLO를 통한 교통 통합 단속 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 멀티스레딩 기술 기반의 병렬처리 차량번호 인식 기술을 적용하여 불시 단속이 가능한 이동식 교통 통합 관리시스템을 제안한다. Yolo5를 이용한 차선 인식, 차량탑승인원 판별, 차량 번호 인식 등의 알고리즘을 통합 모델을 설계하고 이를 적용한 통합시스템을 제시하였다.