• 제목/요약/키워드: 도로방향

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도로안내표지의 안내지명 체계에 관한 실태분석 및 개선방안 (Overview and Suggestions on the Direction Guidance System on Traffic Sign in Suwon City)

  • 윤효진;박미소
    • 대한토목학회논문집
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    • 제26권2D호
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    • pp.275-283
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    • 2006
  • 최근 도시지역의 확산과 교통망의 발달로 도로안내표지의 효율적 정보제공이 요구되고 있으며, 안내체계의 효율성을 증대시킬 수 있는 안내지명의 선정원칙과 안내체계가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 수원시의 도로표지 안내정보의 실태를 파악하여 적절한 정보들을 제공되고 있는지 또한 제공된 정보들은 체계적인 연속성을 가지고 있는지 파악하고자 하였다. 즉, 도로이용자가 찾고자하는 한 지점을 중심으로 도로표지판의 안내정보의 적절성과 연계성 및 출현빈도에 관한 조사를 실시하였다. 수원시청을 최종목적지로 하여 주변도시 접경부 의왕시, 안산시, 화성시, 오산시, 용인시 등지 에서 수원시청까지 5개의 간선도로에 설치된 도로표지판 중 방향예고표지와 방향표지, 시설안내표지등을 분석하였다. 결과, 도로표지규정의 안내 지명선정 원칙에 의한 랜드마크나 1등급으로 분류되는 지명들은 상대적으로 찾기가 다소 용이하나, 그 외의 이용자가 원하는 지명을 알아내는데 상당히 어려움이 있는 것으로 파악되었다. 이는 안내지명만으로 현 위치를 파악하기가 어렵고 제시된 안내지명이 직진방향에서 만날 수 있는 지명뿐 아니라 좌회전 혹은 우회전을 해야만 만날 수 있는 지명일 경우 방향을 알 수가 없어 비효율적인 정보가 제공되고 있는 것으로 파악되었다. 게다가 선정된 안내지명마저도 출현빈도의 적정성에 문제가 있고, 표지간의 연계가 이루어지고 있지 않아 도로이용자에게 많은 불편함을 주고 있는 것으로 나타났는데, 이러한 이용 상의 불편을 방지하기 위해서 도로표지의 체계적인 개선이 필요하다.

원근투영법과 신경망을 이용한 도로노면 방향지시기호 검출 연구 (Detection of Direction Indicators on Road Surfaces Using Inverse Perspective Mapping and NN)

  • 김종배
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제4권4호
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    • pp.201-208
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    • 2015
  • 본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로노면에 표시된 방향지시기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력영상에서 역원근변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 매핑 한 평면 영상에서 BOF 특징정보 기반의 신경망 인식기를 통해 검출한다. 입력영상에서 역원근변환과 특징정보의 검출 및 인식은 높은 계산량 때문에 실시간 처리가 어려운 점이 있다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력영역의 도로노면 방향지시기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI영역의 Gray 색상에서 역원근변환을 수행한다. 그리고 각 도로기호 영역들을 실시간 검출 및 인식하기 위해 인식코자 하는 영역 극소 특징벡터를 추출하고 이를 근소화시킨 클래스로 군집화하여 BOF를 생성한 후 이를 활용한 신경망을 통해 검출한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시기호 검출 연구에 적용한 결과, 약 89% 이상 비교적 정확한 검출률을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출률을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 안전운전지원시스템을 위한 보다 정확한 도로정보 제공시스템에 적용 가능함을 보인다.

칼라분류와 방향성 에지의 클러스터링에 의한 차선 검출 (Detection of Road Lane with Color Classification and Directional Edge Clustering)

  • 정차근
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제48권4호
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    • pp.86-97
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    • 2011
  • 본 논문에서는 칼라분류 및 방향성 에지정보의 클러스터링과 이들의 통합에 의한 새로운 도로영역 및 차선검출 알고리즘을 제안한다. 도로영역 및 차선을 하나의 인식대상 물체로 취급하고, 통계적 파라미터의 반복 최적화에 의한 칼라정보의 클러스터링을 수행해서 검출과 인식을 위한 초기정보로 사용한다. 다음으로, 칼라정보가 갖는 물체인식 의 한계를 개선하기 위해 에지정보를 검출하고, 관심영역(Region Of Interest for Lane Boundary(ROI-LB))의 추출과 ROI-LB 영역에서 방향성 에지정보의 검출과 클러스터링을 수행한다. 칼라분류 및 에지 클러스터링의 결과를 통합해, 이들 각각의 정보가 갖는 특징을 이용함으로서 도로환경에 적합한 도로영역 및 차선을 검출할 수 있도록 한다. 제안방법은 도로와 차선에 관한 파라미터릭 수학적 모델을 사용하지 않고 칼라 및 에지의 클러스터링 정보에 의한 non-parametric 방법으로 다양한 도로 환경에 유연한 대응이 가능한 장점을 갖는다. 본 제안방법의 유효성을 입증하기 위해 상이한 촬상조건 및 도로환경에서의 영상에 대한 실험결과를 제시한다.

확률적인 중방향 설계시간 교통량 산정 모형에 관한 이론적 해석 (A Theoretical Analysis of Probabilistic DDHV Estimation Models)

  • 조준한;김성호;노정현
    • 대한교통학회지
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    • 제26권3호
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    • pp.199-209
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    • 2008
  • 본 연구는 전통적인 중방향 설계시간교통량 산정에 대한 개념적 내용을 살펴보고 사례연구를 통해 문제점을 도출하였으며, 이를 개선하기 위해 확률적인 중방향 설계시간교통량 산정 모형을 이론적으로 정립하였다. 도로구간의 교통혼잡을 표현하기 위해서 도로용량이 희망하는 서비스수준을 수용할 수 있도록 확률 분포를 적용한 링크통행시간과 임계치를 정립하였다. 본 연구에서 제안된 확률적인 중방향 설계시간 교통량 모형은 설계속도, 구간길이, 교통량, 차로수, 중차량계수 등을 고려하여 산정하며, 도로용량에 따른 교통혼잡과 경제성 측면을 유동적으로 고려할 수 있기 때문에 도로계획 및 설계단계에 객관적으로 반영할 수 있다. 또한, 이러한 결과는 다양한 유형의 도로에 대해 결측치가 존재하는 상시조사지점이나 수시조사지점의 중방향 설계시간 교통량 예측 모형을 포함한 여러 현실문제들의 더 나은 이해를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.