Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2014.11a
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pp.146-149
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2014
최근 자동차 산업과 IT 기술의 융합이 활발해지면서 스마트카, 자율주행 자동차(무인 자동차)와 같은 지능형 자동차 개발이 활발히 진행되고 지능형 자동차의 비전 기반 기술개발도 활발히 진행되고 있다. 고속도로와 같이 포장된 도로나 자갈길과 같은 비포장 도로에서도 운전자의 승차감을 고려한 능동적 안전시스템과 안정적인 자율주행 자동차의 주행능력을 보장하는 기술들 중 도로 유형을 판단하는 것이 중요 요소 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 가중치 기반 클러스터링 기술을 이용하여 도로표면 유형을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 아스팔트, 자갈길, 흙길, 눈길의 도로표면 영상 데이터를 히스토그램의 분포도와 최고점 위치, 에지 영상의 에지량, 채도성분을 이용하여 특징값을 추출하고 클러스터를 구성한다. 분류할 입력 도로표면 영상에 대해 특징값을 분석한 후 탐색범위 내 선택된 각 클러스터의 벡터와의 거리를 측정하여 가중치를 계산하고 가중치가 높은 클러스터를 분류하여 입력 영상에 대한 도로표면을 결정한다. 실험결과 제안하는 방법이 각 도로표면 영상의 특징값과 이를 이용한 가중치만을 이용하여 약 91.25%의 정확도로 도로의 표면을 분류해 내는 것을 볼 수 있었다.
Generally, traffic accidents can be influenced by variables driving conditions including geometric, roadside design, and traffic conditions. Under the circumstance, homogeneous roadway segments were firstly identified using typical geometric variables obtained from field data collections in this study. These field data collections were conducted at highways located in several areas having various regional conditions for examples, outside metropolitan city; level and rolling rural areas. Due to many zero cells in crash database, a Zero Inflated Poisson model was used to develop crash prediction model to overestimated results in this study. It was found that EXPO, radius, grade, guardrail, mountainous terrain, crosswalk and bus-stop have statistically significant influence on vehicle to vehicle crashes at rural multi-lane roadway segments.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.22
no.3
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pp.155-166
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2019
Road infrastructure has increased explosively due to economic development after industrialization and at present road infrastructure is being changed and increased by construction of new roads and maintenance and expansion of existing roads. Such road infrastructure should support safe driving. Road management plays an important role in safe driving. The purpose of this dissertation is to verify predictability of dangerous sections by analyzing road geometrical structure such as surface irregularity and superelevation for some sections in Central Inland Expressway by MMS and present ways of managing roads using MMS. Having analyzed surface irregularity of roads by using MMS, it was found that over 50 percent of all eight sections, targets of this study need betterments and for superelevation, over 50 percent of two sections goes against superelevation standard. Targets of this study are sections that accidents occurred frequently based on history of past accidents and predictability of dangerous sections can be verified through analysis of road geometrical structure using MMS. Using MMS data created by construction of high definition maps which are being undergone for all roads and methods proposed by this study will help investigate dangerous sections efficiently according to road environment. A result of MMS can be used for maintenance of road furniture.
교통신호기는 다양한 교통 통행에 우선권을 부여하는 교통안전시설물로써, 교통소통에 지대한 영향을 끼치는 매우 중요한 통제시설이다. 그러나 현행 부적절한 신호기 설치 및 미설치로 차량 교통의 흐름을 방해하거나 교통사고를 증가시키는 경우가 있다. 본 연구 는 교통안전시설실무편람에 제시된 9가지 신호기 설치기준중 보행자 신호기 설치 기준에 대하여 국내 도로상황 및 보행자 특성 등에 맞는 새로운 설치기준을 제시하는데 목적이 있다. 보행자가 보도상에서 기다릴 수 있는 최대한도 대기시간은 단일로상의 무신호 횡단보도에 교통신호기가 설치되었을 경우를 가정하여 설정하였으며, 보행자 신호기 설치를 위한 차량 교통량과 보행자 교통량을 도로폭 관련 차로수별로 도출하였다. 왕복 2차로 도로인 경우 차량 교통량은 시간당 990대, 4차로인 경우 420대, 6차로인 경우 120대를 보행자 신호기 설치를 위한 최소 차량 교통량 기준값으로 하고, 차로수에 무관하게 보행자 교통량은 시간당 150명을 최소 기준값으로 제시하였다. 또한 차량 교통량과 보행자 교통량 상관관계에 의한 신호기 설치, 설치고려, 미설치 영역을 그래프로 작성하여 실무자의 편의를 도모하고자 하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.299-300
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2022
4차 산업혁명으로 자율화·지능화됨에 따라 육·해상의 교통수단에 ICT 기술을 활용한 자율운행차 자율운항선박 등 신기술 및 서비스 개발이 점차 확대되고 있다. 본 연구에서는 해상분야의 자율운항선박 자율주행에 필요한 기술 도출을 위한 방법으로 육상분야의 자율주행차량의 핵심기술인 센서기술과 AI기술에 대해 알아보고 비교 분석하고자 한다. 자율주행차 주행을 위한 기술개발은 센서와 정밀도로정보(지도) 2트랙으로 개발이 진행되고 있으나, 최근 센서 오류 등으로 인한 사고발생이 잦아 정밀도로정보(지도) 중요성이 증가하고 있어 정밀도로 정보 구축을 서두르고 있다. 반면 자율운항선박의 경우 충돌회피 기술, 최적항로 개발, 정보보안 등 기술개발이 이루어지고 있으나 AI용 수로정보에 한 대비는 진행되고 있지 않고 있다. 따라서, 자율운항선박의 안전한 자율주행을 위한 방법으로 AI 알고리즘 연산과정에서 기계적으로 이용 가능하고 목적에 적합한 수로정보 구축이 필요하며 우리나라 선박의 안전운항을 위해 국가차원에서 수로정보 수집 및 생산을 담당해야 하므로 국가에서 주도하에 연구개발이 진행되어야 할 것이다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.06a
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pp.361-363
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2016
현재 차량 내 운전자에게 편의성과 안전성을 제공하는 시스템이 활발히 개발 중이고 향후 ADAS(Advanced Driver Assistance System)와 스마트 자동차에서 영상 정보를 이용한 물체 추적과 분석은 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 영상에서 얻을 수 있는 정보 중 현재 도로의 이정표 정보는 중요한 분석 정보로 사용된다. 하지만 국내 도로표지판 검출 연구의 경우 유럽과 북미와 비교하여 연구 개발이 활발히 진행되고 있지 않다. 국내의 경우 도로 이정표에서 영문자뿐만 아니라 한글 문자 정보까지 포함하고 있어 검출이 쉽지 않다. 또한 비교적 밝고 잡음이 적은 검출하기 좋은 환경에서는 검출이 잘 되지만 명암이 뚜렷하지 않고 잡음이 많은 환경에서는 도로 이정표 문자 검출이 어렵다. 이에 본 논문에서는 CLAHE(Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization) 방법을 적용하여 영상이 어둡고 잡음이 많은 환경에서 국내 도로 이정표의 문자 정보를 얻는다. 실험 결과, 기존 방법에 비해 문자 영역 검출 성능이 향상되었다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.4
no.2
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pp.95-104
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1999
With the increasing of cars, general studies of them for the traffic safety have been raised as important problems. Visual system to radio-controled driving is to sample road traffic information as reconstructing a model from lots of road traffic information which is successively input in order to drive on unknown road. This paper proposes a sampling process of the road traffic information board needed in automatic driving under automatic drive system using Hough Transform and Genetic Alorithm.
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2005.11a
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pp.201-205
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2005
도로조명은 야간에 운전자에게 안락함과 안전한 운행을 도울 수 있도록 설치가 이루어져야한다. 최근 늘어나는 자가용에 의해서 주택가나 공공장소에 발생하는 소음을 감소시키기 위하여 도로 위 필요지점들에 방음벽이 설치되어지고 있다. 그러나 현재 이에 적합한 형태의 조명기구가 개발되지 못한 상황이며, 이에 따라서 방음벽에 설치가 가능한 도로조명기구의 반사판을 개발하였다. 개발된 반사판은 도로에 대해 연직방향으로 위치한 방음벽에 그대로 설치되어질 수 있는 형태이며, 도로조명기준에 맞추어 전반 균제도 0.4와 차선 축 균제도 0.7 이상을 만족할 수 있도록 설계되었고, 단위 면적당 소비전력 $1.18[W/m^2]$의 효과를 얻었다.
우리 협회에서는 고속 도로상에서 타이어 정비 불량으로 인한 교통사고를 사전에 방지하고, 타이어의 올바른 사용방법을 홍보하고자 제62회 타이어 안전점검 및 서비스 행사를 지난 4월 29일~ 4월 30일(2일간) 경부고속도로 망향 휴게소에서 실시하였으며, 그 결과를 종합하면 아래와 같다.
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