• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.604-608
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• 2007

현재 정보통신 기술의 발달에 상응하여 지능형 교통 시스템(ITS)은 네트워크 기반으로 실시간 교통 정보를 제공하기 위해 CCTV, GPS, VDS, 루프 검지기, 영상 검지기 등과 같은 다양한 방법으로 교통 정보 수집이 이루어지고 있다. 또한 정확한 정보 제공을 위해 정보의 수집 및 가공에 대한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 텔레매틱스 기반의 효율적인 교통정보 수집을 위해 RFID 태그 정보를 이용하여 교통정보를 수집하여 보다 정확한 실시간 차량 정보를 제공하는 RFID 기반의 차량점보수집 시스템 모델을 제시하고자 한다.

• 대한교통학회지
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• 제16권3호
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• pp.101-111
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• 1998

현재 고속도로 교통관리시스템(FTMS)에 사용되고 있는 차량 검지기는 주로 루프 식 검지기가 이용되고 있으나, 유지관리에 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제 점을 갖고 있는 루프 검지기를 대체하기 위한 대체 검지기를 개발하는데 그 목적이 있다. 자기 검지기 신뢰도 평가는 현장 실험으로 이루어지며 비디오 촬영 및 루프 검지기, test car를 이용하여 교통량·속도·점유율의 기준자료를 마련하고 자기 검지기 자료와 비교·분석 및 통계적 검정을 실시하였다. 1차 실험과 2차 실험의 결과, 교통량과 속도는 실측자료와 유사했으나 점유율은 실측치와 다소 차이가 발생함을 보였다. 향후 점유율에 대한 보정이 이루어진다면 현재 사용중인 루프 검지기를 대체할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권5호
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• pp.489-498
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• 2006

본 논문은 루프검지기를 이용한 차종분류 방법의 성능 향상을 위해 신경망 패턴인식 기술을 이용한 차종분류 알고리즘을 제안하였다. 기존의 루프검지기 차종분류 방법은 차량의 길이 정보만을 이용해서 차종을 분류하는 것이다. 그러나 루프검지기의 특성상 차종에 따른 길이 정보가 정확하지 않으므로 길이가 비슷한 차종에 대해서는 차종분류 오류가 자주 발생하고 있는 실정이다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 루프검지기 시스템에 신경망 패턴 인식 기술을 적용하였다. 제안된 알고리즘은 차량이 검지영역을 통과할 때 발생하는 루프검지기 공진주파수 값 변화율과 점유시간 정보를 신경망의 입력자료로 활용하여 차량을 5가지 종류로 분류하는 방식이다. 개발된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여, 현장실험을 통해 자료를 수집하고 신경망 학습 및 실험을 실시한 결과 차종분류 정확도가 91.3%였으며, 이는 기존의 연구결과와 비교할 때 매우 높은 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.15-27
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• 2013

그간 차량검지기로부터 수집되는 다양한 정보는 주로 실시간 자료로 이용되었으나 최근 교통데이터 이력자료의 활용방안에 대한 중요성이 증대되고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 차량검지기자료의 이력자료 활용을 위한 전처리 개선에 대한 연구를 수행하였다. 실제 교통현상과 가장 가까운 데이터 처리를 목적으로 세부처리로직을 개선하였다. 평가결과 기존 전처리 과정보다 개선 전처리 과정이 실제값에 가까운 결과를 나타내는 것으로 분석되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권5호
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• pp.33-52
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• 2008

본 연구에서는 교통량, 차량의 이동여부에 따른 속도, 방향 이외에 주정차 감시경보, 역주행, 금지영역진입 등 기본적인 교통정보를 실시간 영상분석을 통한 실시간 측정 및 검지방식을 조사하고, 보다 정확하고 환경적응적인 영상을 이용한 차량검지 알고리즘을 제시한다. 또한 본 연구에서 제시된 차량검지 알고리즘을 이미 상용화된 영상검지 시스템(A제품)과 성능을 비교하여 이들의 개선점을 도출하고 이를 통해 비교우위의 정확한 검지 성능을 갖는 영상검지 알고리즘을 개발하였다. 본 연구과제의 결과를 분석한 결과는 기성 제품(A제품)과의 비교 시에도 유사한 성능을 나타내고 있다. 기성 제품인 A제품의 경우 4개 샘플의 검지누락이 발생한 반면 본 연구에서는 1개 샘플의 중복 검지가 발생하였다. 연구과제의 결과를 보완하여 다양하고 복잡한 실제 교통 환경에서 2차 시험을 실시하여 높은 검지 정확성을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.36-54
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• 2017

본 논문은 환경변화에 강인한 센서 융합 교통정보 수집 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 각 센서의 특징을 융합하여 영상 검지기에 비해 환경에 강인하고, 주 야간 등 시간에 영향을 받지 않으며 루프 검지기에 비해 유지보수에 드는 비용이 적다. 이는 레이더의 물체 추적 기법과 영상검지기의 차량분류, 적외선거리계의 신뢰성 높은 객체검지 정보를 융합하고 각 센서의 문제점을 보완하여 개선을 이루었다. 구현된 시스템을 보행자의 통행이 가능한 도로에서 주 야간 5일에 걸쳐 6시간 동안 실험한 결과 88.7%의 분류정확도와 95.5%의 차량 검지율을 나타내었다. 본 시스템의 파라미터 최적화 작업을 실험환경에 따라 적응되는 방식으로 보완한다면 교통정보 수집 체계의 고도화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.709-711
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• 1998

본 연구에서는 도로 교통 정보검출을 위하여 사용되는 검지기 가운데 비매설형 차량검지 기술에 대한 분석을 통하여 국내환경에 적합한 검지기술의 기본 기능을 설정하였다. 분석된 검지기는 15개의 국내외 검지시스템으로 검지 성능 분석과 국내 적용시 발생되는 문제점을 파악하여 설계시 필요한 기본 계획을 설정하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.423-425
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• 1998

영상검지기를 이용하여 도로상에서 이동중인 차량의 움직임을 탐지하고 분석하는 방법은 지능형교통시스템의 많은 분야에 적용되어질 수 있다. 영상분석으로 움직이는 물체를 탐지하는 방법에는 영상차를 이용하는 방법과 영상차를 이용하지 않는 방법으로 분류할 수 있다. 영상차를 이용하는 방법에서는 영상간의 차영상을 기반으로 하여 물체를 탐지하는 방법은 일반적이고 보편적인 방법이나 시간에 따른 배경영상의 왜곡과 물체의 정체현상에 많은 문제점을 지니고 있다. 그리고 영상차를 이용하지 않는 방법은 영상내의 분석으로 물체를 탐지하는 방법이고, 영상간의 정보를 사용하지 않으므로 영상차에 의한 문제점은 발생되지 않는다. 기존에 연구되어진 영상차를 이용하지 않는 방법은 물체의 형태를 고려하지 않고 단지 이동점의 좌표분석으로 차량의 움직임을 측정하고 있다. 본 논문에서는 영상차를 이용하지 않으며 영상내의 형태정보 분석과 색상정보를 고려하여 기존의 영상검지기가 지니는 문제점을 개선하여 정밀한 차량 추적에 대한 가능성을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.9-21
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• 2022

이 논문에서 우리는 제4차 산업혁명의 핵심기술의 하나인 LiDAR 센서를 기반으로 기존 검지 카메라의 검지율을 개선하여 입출차 차량에 대해 100% 검지가능한 시스템을 개발하였다. 현재 운영 중인 주차장은 98% 정도의 차량번호 인식율에만 의존하고 있으므로 입출차 카운트의 불일치, 부정확한 정보 제공 등으로 사전 예약불가, 실시간 주차정보 불일치 등 여러 가지 문제를 안고 있다. 주차현황정보는 정확도 100% 수준으로 관리되어야 하며 이를 위해 우리는 LIDAR를 이용하여 주차장의 입출차 검지 체계를 구축하였다. 주로 자율주행 자동차의 차량 및 사물검지를 위해 필수적으로 사용되고 있는 LIDAR 센서를 응용하여 주차시스템을 개발하는 경우, 검지된 센싱 정보로 차량 입출차 정보의 정확성과 입출차 카운트의 신뢰도를 개선할 수 있다. LIDAR의 분해능은 100%로 보장이 되었고 주차장의 입차(+), 출차(-) 차량의 합계가 0이 되도록 구현할 수 있었다. 우리는 3,000대의 실제 주차장 출입 차량으로 테스트해 본 결과 주차 차량 입출차 정확도를 100%로 결과를 도출하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권5호
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• pp.125-135
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• 2012

본 연구는 도로 위의 객체를 분류하고 그 위치를 추정하기 위해 카메라와 레이저스캐너를 이용한 이종센서 검지 시스템의 연구를 다루고 있다. 이러한 도로인프라에서의 검지시스템은 ADAS(Advanced Driver Assist System) 및 (반)자동제어 서비스 등의 새로운 C-ITS 서비스에서 요구되는 객체의 위치 정보를 검지할 수 있다. 본 연구에서는 국외 관련 사례를 살펴보고, 카메라와 레이저스캐너를 이용한 검지시스템의 가능성을 살펴보았다. 그 후 이종센서 처리 알고리즘을 제안하고, 실 도로환경에서 몇 가지 도로상황 시나리오를 설정하여 시험검증을 실시하였다. 그 결과 이종센서 검지시스템으로 차량, 보행자 및 기타 장애물에 대한 검지 및 위치 추정에 대하여 비교적 용이하게 이용될 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 경우 매우 이상적인 조건에서 실험이 실시되었으며, 조도, 날씨 등의 외부환경 조건의 변화에 따른 알고리즘의 평가가 필요하다. 이러한 연구는 향후 미래의 C-ITS 환경 하에서 객체 검지 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.