교통사고 발생은 도로 여건이나 운전자 의식 등의 문제로 발생할 수 있으나 운전자 상호간 또는 운전자와 보행자 사이의 지켜야할 사항을 규정하는 교통법규를 위반할 경우 차량 또는 보행자의 교통사고 노출 가능성이 높아져 교통사고로 이어지는 경우도 상당부분 발생한다. 따라서 교통안전 선진국에서는 이러한 메커니즘의 교통법규 준수율을 높이기 위해서 교통법규를 위반하는 운전자들이 경제적으로 부담을 느껴 "교통법규 준수"라는 행동을 선택할 수 있을 정도의 수준으로 교통법규 위반 범칙금을 책정하고 있으며, 경제가 발전 할수록 범칙금 수준도 향상 시키고 있는 실정이다. 반면, 우리나라는 국민 정서 문제를 앞세워 지난 20년간 교통법규 위반 범칙금 수준을 크게 향상시키지 않았다. 따라서 본 연구는 운전자의 교통법규 준수율을 높일 수 있는 방안에 대하여 경제논리를 적용하여 효율적 교통법규 위반 범칙금 수준을 책정하는 방안을 도출하였다. 속도위반 및 신호위반 등 교통사고와 연관성이 높은 교통법규 사항에 대하여 운전자의 "법규 위반" 또는 "법규 준수"의 행동 선택에 있어서의 기대효용을 수치화 하여 현재 운전자가 기대하는 "교통법규 위반시 단속기대 확률"을 유지할 경우 적정 범칙금 수준과 현재의 범칙금 수준을 유지할 경우 "효율적 단속기대 확률" 등 두 가지의 교통정책 방안을 제시하였다.
끼어들기 행위에 대한 경찰의 인력단속이 매우 취약해 교통질서 위반자들의 현장단속이 어렵고 단속을 하더라도 위반증거를 확보하기가 어려워 단속이 거의 이루어지지 않고 있다. 램프 구간 진입 및 진출 지점에서 빈번하게 발생하는 끼어들기 위반을 무인단속장비를 이용하여 효율적으로 단속가능한지를 실험을 통해 평가를 하였다. 본 연구에서는 개별 영상 검지 방식의 한계점을 보완하기 위해 구간검지방식을 병행한 알고리즘을 제안하였다. 현장 실험 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 개별 영상검지 방식에 의해 끼어들기 위반을 단속한 결과 검지율이 58.2%인 반면 본 연구에서 제안한 방식의 검지율은 74.5%로 오검지율은 0.0%로 나타났다. 또한 단속범위를 넓게 하기 위해 기존 시설물을 이용할 수 있도록 장비를 소형화 및 경량화를 하고 별도의 제어기를 없애 카메라부에 제어기를 삽입한 일체형 카메라를 개발한 결과, 효율적으로 끼어들기 위반차량을 무인단속장비에 의해 단속이 충분히 가능할 것으로 판단된다.
꼬리물기는 교차로에 정체가 발생하면 녹색 현시라도 진입해서는 안 되는데 이를 무시하고 무리하게 진입, 신호가 바뀐 뒤 다른 방향의 차량흐름에 방해를 주는 행위이다. 인력에 의한 단속 방법은 한계가 있어 지속적으로 단속을 하기위해서는 대체 방안이 필요하다고 하겠다. 교차로에서의 꼬리물기 위반를 시스템을 통해 단속가능한 지 여부를 파악하기 위해 실제 현장에서 실험을 통해 평가를 수행하였다. 본 연구에서는 현재 운영 중인 신호위반 단속장비와 달리 위반 차량을 단속하는 시점을 교차로 진출부 횡단보도 부근에서 하였으며, 위반 차량을 역추적 방식으로 궤적을 추적하는 방식을 적용하였다. 현장 실험 결과 시스템에 다음과 같은 결론을 얻었다. 교차로 꼬리물기 위반 차량에 대한 단속 능력, 즉 위반차량 검지율 및 오검지율을 평가한 결과, 평균 검지율은 83.5%, 오단속률은 0.2, 오인식률 1.5%로 나타났다. 따라서 꼬리물기 위반 차량을 무인단속장비에 의해 단속을 할 수 있을 것으로 판단된다.
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.
WDM 광 전달망에서 기존의 보호방식은 SLA에 명시된 복구 시간에 대한 고려 없이 모든 연결 요청에 대해 한 쌍의 경로를 설정함으로써, 네트워크 자원의 이용 효율이 감소하고 SLA 위반율이 높아진다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 예상 보호시간과 SLA에 명시된 복구시간을 비교하여 연결요청을 분류하고, 각 연결 요청 분류에 따른 최적의 망 보호방식 및 백업경로를 설정하는 보호기법을 제안한다. 제안 기법을 실험 망에 적용하여 기존 보호기법보다 높은 자원 효율성 및 낮은 SLA 위반율을 보임을 입증한다.
본 논문에서는 컴퓨터 비젼에서 특징점 추적을 이용한 끼어들기 위반차량 검지 방법을 제안한다. 제안된 끼어들기 위반차량 검지 시스템의 전체적인 알고리즘은 영상 변환 및 전처리, 특징 추출, 추적대상 차량의 특징점 등록 및 추적, 끼어들기 위반차량 검지 등의 단계로 구성된다. 특히 형태학적 기울기 영상에서 특징점을 추출하므로 써 주간 및 야간 영상에 대해 동일한 알고리즘을 적용하여 그림자, 기상 조건, 차량 전조등 및 조명 등에 강인한 실시간성이 가능한 영상 검지 시스템을 구성 한다. 제안한 시스템을 끼어들기 금지구간에서 주간, 야간, 비 오는 날 야간에 취득한 영상을 사용하여 실험한 결과 정인식률 99.49%와 오류율 0.51%를 보였으며, 실시간처리에 문제가 없는 초당 91.34프레임의 빠른 처리속도를 나타냈다.
공정거래법 위반을 이유로 한 처분에 대한 불복율이 증가하는 경향은 규제주체의 측면에서 볼 때, 공정거래법의 수 차례에 걸친 개정으로 규제수단이 다양화되고 규제강도가 강화됨에 따라 공정위가 규제수위를 높여왔고, 규제객체의 측면에서 볼 때, 공정거래법의 수범자들인 사업자들이 종래와 다른 공정위의 강도 높은 규제를 모두 그대로 수긍하기에는 어렵다는 판단을 하였기 때문이 아닌가 생각한다. 동 현상으로 인해 1998년 이래로 서울고등법원에 상당수의 법위반 사건이 접수$\cdot$심리되었고, 서울고등법원의 판결에 불복한 당사자에 의하여 1999년 말부터 현재까지 상당수의 법위반 사건이 대법원에서 다루어지게 되었다.
최근 5년간 고속도로에서 발생한 사망 사고의 통계를 살펴보면, 고속도로 전체 사망자 중 갓길에서 발생한 사망자의 사망률이 약 3배 높은 것으로 나타났다. 이는 갓길 사고 발생 시 사고의 심각도가 매우 높다는 것을 보여주며, 갓길 차로 위반 차량을 단속하여 사고를 미연에 방지하는 것이 중요하다는 것을 시시한다. 이에 본 연구는 Faster R-CNN 기법을 활용하여 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN 기법을 기반으로 차량을 탐지하고, 추가적인 판독 모듈을 구성하여 갓길 위반 여부를 판단하였다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV를 활용하였다. 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하였으며, ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다. 그 결과 Threshold 0.8 기준 ZFNet 99.2%, Threshold 0.7 기준 VGG16 93.9%의 검출율을 보였고, 모델 별 평균 검출 속도는 ZFNet 0.0468초, VGG16 0.16초를 기록하여 ZFNet의 검출율이 약 7% 정도 높았으며, 검출 속도 또한 약 3.4배 빠름을 확인하였다. 이는 비교적 복잡하지 않은 네트워크에서도 입력 영상의 전처리 없이 빠른 속도로 갓길 차로 위반 차량의 검출이 가능함을 보여주며, 실제 영상자료 기반의 학습데이터셋을 충분히 확보한다면 지정 차로 위반 검출에 본 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 시사한다.
본 논문은 ATM망의 트래픽 제어에서 예방적 기법인 가변 토큰풀(Variable Token Pool : VTP)을 이용한 적응적 사용 파라메터 제어에 관한 메카니즘을 제안한다. 가변 토큰풀 메카니즘은 ON-OFF형 트래픽의 버스트 기간과 침묵 기간을 장기간 감시하여 토큰풀을 가변시킴으로서 최대 비트율 뿐만 아니라 평균 비트율과 버스트 기간 위반을 함께 감시할 수 있다. 또한 제안된 메카니즘은 버스트 기간과 평균 비트율 위반에 대한 민감성을 개선할 수 있고, 위반 사항에 대한 반응이 빨리 나타난다. VTP 크기는 버스트와 침묵 구간마다 계단 형태로 변하고, 하향 간격 (Down_size)과 상향 간격 (Up_size)의 값에 따라 제어된다. 본 논문에서 제안한 메카니즘을 시뮬레이션을 통해 LB와 JW 메카니즘과의 성능을 비교 분석하였다. VTP메카니즘은 기존에 제안된 메카니즘보다 좀더 엄격한 제어 능력을 보였다. VTP 메카니즘의 셀 손실율은 VTP의 파라메터 (Down_size, Up_size)값의 증감에 따라 다르게 나타났으며, 두 파라메터 값이 트래픽 상황에 따라 적당한 값으로 결정되어야 함을 보여주었다.
본 논문에서는 특징점 추적을 이용하여 끼어들기 위반차량을 검지할 수 있는 끼어들기 위반차량 검지 시스템을 제안한다. 제안된 끼어들기 위반차량 검지 시스템의 전체적인 알고리즘은 특징 추출, 추적대상 차량의 특징점 등록 및 추적, 끼어들기 위반차량 검지 등의 세 단계로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 실시간 처리가 가능한 특징점 추출 알고리즘을 이용하여 입력 영상에서 특징점을 추출한다. 추출된 특징점들은 다시 추적대상 특징점을 선정하고 등록된 특징점을 정규화 된 교차 상관관계(normalized cross correlation:NCC)를 이용하여 추적한다. 마지막으로 추적된 특징점들의 정보를 이용하여 끼어들기 위반여부를 최종 검지한다. 제안한 시스템을 끼어들기 금지구간에서 취득한 영상을 사용하여 실험한 결과 정인식률 99.09%와 오류율 0.9%의 뛰어난 성능을 보였고 실시간처리가 가능한 초당 34.48프레임의 빠른 처리속도를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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