전통적인 OD조사에 의한 OD추정의 여러 문제점들로 인해 링크관측교통량과 기존OD를 결합해 OD를 추정하고자 하는 연구들이 제시되고 있다. Yang(1995)은 일반화최소자승법을 풀기 위한 IEA와 SAB 알고리즘을 제시하였다. 그러나 두 알고리즘의 문제점은 첫째 실제 OD를 알기가 어렵기 때문에 기존 OD를 중요한 추정기준으로 설정한다는 것으로, 이러한 추정의 종속성으로 인해, 기존 OD와 실제 OD의 차이가 큰 경우 정확한 해를 도출하지 못한다. 두 번째 문제는 통행패턴 추정시 선형근사화를 가정하기 때문에 게임이론적 측면에서 전제로 설정한 완전한 Stackelberg 상황을 구현하지 못한다는 것이다. 이러한 문제점을 피하기 위해서는 기존 OD나 관측교통량의 오차에 일관적인 해도출 기법이 필요하다. OD추정 문제는 본질적으로 비선형이고 비볼록하여 전역해 탐색기법이 필요하기 때문에 전역최적화가 가능한 유전알고리즘을 이용한 OD추정모형(GAM)을 개발하였다. 사례네트워크 분석결과, GAM은 기존 OD의 오차에 대해 크게 종속적이지 않으며 OD구조가 변하는 경우에도 추정이 가능하여, 일반적으로 실제 OD를 알 수 없는(기존OD의 오차가 어느 정도인지를 알 수 없는) 도시부 네트워크에서 신뢰성있는 추정력을 보였다. 또한 기존 OD 추정모형은 비교적 용이하게 차종별로 관측할 수 있는 링크교통량을 차종구분 없이 단일차종으로 이용함으로써, 정보의 손실을 초래하여 결과적으로 모형의 추정력을 저하시켰다. 그렇지만 다차종 링크관측교통량으로부터 다차종 OD 추정연구는 거의 없었으며, 그 결과가 단일차종에 대한 추정결과와 어떻게 다른지에 대한 연구도 전무하였다. 본 연구에서는 유전알고리즘을 이용한 OD 추정모형을 다수단 OD 추정모형(GAMUC)으로 확대하였다. 사례 분석 결과 단일차종 OD추정기법은 심각한 추정오류를 범할 수 있으며, 그 적용성도 낮다는 것을 보였다. 다차종 OD 추정기법이 단일차종 OD 추정기법보다 양호한 추정력을 보였으며, 다차종 기법 중에서는 GAMUC가 IEAMUC보다 우수한 추정력을 보였다.
비전 시스템은 카메라를 통하여 획득한 이미지 정보를 캡쳐 후, 이를 분석하여 물체를 인식하는 것으로서, 차종 분류를 포함 한 다양한 산업현장에서 사용하고 있다. 이런 필요성으로 인하여 차종 분류를 위한 많은 연구가 이루어지고 있으나 복잡한 계산과정으로 인하여 처리 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 임베디드 시스템을 기반으로 하는 Vision Box를 설계하고 이를 사용한 차종인식 시스템을 제안하였다. 제안한 Vision Box의 성능을 자동차의 차종분류를 통한 사전 테스트 결과 최적 화된 환경 조건에서는 100%의 차종별 인식률을 보였으며, 조명 및 회전의 작은 변화에 따른 테스트에서 차종인식은 가능하였으나, 패턴점수가 낮아졌다. 제안한 Vision Box 시스템을 산업 현장에 적용한 결과 처리시간, 인식률 등에서 산업체의 요구 조건을 만족 할 수 있음을 확인할 수 일었다.
자동차가 급증하면서 '98년도에는 1000만대를 넘어서고 있다. 대도시 대기오염의 주요 오염원으로서 이동오염원인 자동차에 의한 대기오염의 정도도 날로 증가하고 있으며, 특히 경유차량에 의한 NOx 및 PM의 저감을 위한 대책 마련이 시급한 실정이다. 대도시의 대기오염 저감대책 수립 및 저감효과에 대한 평가를 위해 차종별, 지역별 오염물질의 발생 또는 분포현황이 파악되어야 한다.(중략)
본협회에서는 81년도 춘계 노상 타이어 점검 및 서비스를 지난 5월 14일,15일(2일간)경부고속도로 추풍령휴게소(서울 기점 214Km)에서 실시하였다. 이번 점검 결과를 보면, 총점검차량 376대중 무려 43%에 해당되는 160대가 정비불량이었으며, 차종별로는 트럭이 52%로서 가장 불량하였으며, 정비불량 항목별로는 이상마모가 48%로 제일 많았다. 또한 고속버스(관광버스 포함)에서는 22%(134대중 30대)정도가 아직두 Snow 타이어를 1본에서 4본까지 주로 후축에 끼고 있었다.
한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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pp.172-182
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2001
재구매 가능성이 많은 고객을 세분화 하여 재구매 가능성이 많은 고객과, 그 고객의 정보를 제공함으로써 영업의 효율성을 도모하고자 함. 차종별 가망고객을 분석하여 New Car가 개발 되었을 때 차별적인 마케팅 활동을 수행하고자 함. 기존과 차별화 된 마케팅 전략을 적용하기 위해 대상자 선정하는 작업을 데이터 마이닝 기법을 적용함. (중략)
연구목적: 본 연구는 일선 소방관서에 사용되고 있는 소방용 고가사다리차, 굴절사다리차, 화학차 및 펌프차의 최근 6년간의 정밀점검의 데이터를 기반으로 차종별로 시·도별 실시현황, 결함 발생률 및 연도별 결함 발생 사항 등을 파악하여 소방차량의 기술발전에 기여함을 목적으로 한다. 연구방법: 소방용의 고가사다리차, 굴절사다리차, 펌프차 및 화학차의 최근 6년간 정밀점검 기준에 따라 실시한 정밀점검 데이터를 통하여 차종별, 시·도별 실시현황 및 결함발생률, 연도별 결함사항을 분석하여 사용 연수에 따른 결함 발생 등의 현상을 분석하였다. 연구결과: 평균 230대 이상의 정밀점검 차량을 신청한 2012년에서 2017년도까지 시·도별 결과, 약간의 변동을 보여주기는 하지만 노후 소방차량 교체사업과 소방차량 제조업체의 대응 등으로 결함 발생 건수가 점차 감소 되는 결과를 보여주었다. 결론: 소방고가사다리차의 경우 결함발생율은 승강기장치, 전기장치, 사다리장치, 공압공급 장치의 순서로 결함의 발생률이 나타나는 것으로 파악되었으며, 소방굴절사다리차의 경우 굴절사다리, 유압실린더, 유압오일, 공압공급 장치의 순서로 결함의 발생률이 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 소방화학차의 경우는 분말소화장치, 소방펌프, 진공펌프, 공압공급 장치의 부분에서 결함이 발생되는 것을 확인할 수 있었으며, 소방펌프차의 경우는 물탱크, 소방펌프, 진공펌프 및 공압공급 장치의 부분에서 결함이 발생하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 비전 기반의 실시간 대기오염 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 실시간으로 제공되는 동영상을 분석하여 차종 별 대수와 평균속도 등의 교통 파라미터를 실시간으로 추출하고, 이를 바탕으로 대기 중의 CO, NO2등의 밀도를 추정하여 시간대별 대기 오염도를 모니터링 한다. 이를 위해 제안된 시스템은 배경모델을 이용한 차량 추출, 차종 별 윤곽선 및 크기 정보를 이용하여 템플릿 기반으로 차종을 인식하고 이를 추적하여 대수 및 속도를 인식한다. 제안된 시스템의 평가를 위해 교통이 밀집된 공간에 설치하여 테스트하였고, 실제 결과와 비교한 결과, 차량 속도에서 정확도 83.3%, 차종인식에서 정확도 86.98%를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 시스템이 다양한 지역에서 실시간 대기오염물질 배출량을 산정하는데 적용될 수 있음을 보여주었다.
사회가 발전하면서 자동차의 수요도 세계적으로 급증하고 있다. 교통제어나 차량에 연관된 범죄 둥을 해결하는데 자동차의 인식 기술이 중요하기 때문에 이에 관련된 번호판 인식이나 교통량 측정에 관한 연구는 오래 전부터 수행되어왔다. 본 논문에서는 주행차량의 제조회사와 차량 모델을 인식하는 방법을 제시하였다. 차종의 인식은 차량 전면부 영역의 질감을 이용하여 인식하였다. 번호판 상단의 라디에이터 영역에서 질감 특징자를 추출하여 신경망을 통한 차종별 학습을 시켜서 인식을 시도하였다. 제안 알고리즘에서 차종의 정인식은 $93.7\%$, 이종차량의 감별은 $99.7\%$로 양호하게 나타났다.
본 연구의 목적은 카메라를 통하여 획득한 이미지 정보를 캡쳐 후, 이를 분석하여 물체의 동작을 인식하는 Vision Box를 설계하는데 목적이 있다. 본 연구는 고객 즉, 사용자의 요구조건을 최대한 반영하여 구현하고자 하였다. 구현하고자 하는 Vision Box 시스템은 특별한 외부의 부가적인 센서를 사용하지 않고 카메라를 통하여 들어오는 화상 정보만을 분석하여 물체를 식별할 수 있도록 하였다. 그리고 PLC와의 통신과 원격지에서 Vision Box를 제어 할 수 있는 방법도 지원할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안한 Vision Box의 성능을 자동차의 차종분류를 통한 성능분석 결과 최적화 된 환경조건에서는 100%의 차종별 인식률을 보였으며, 조명 및 잡음과 회전의 작은 변화에 따른 테스트에서 차종인식은 가능하였으나, 패턴점수가 낮아졌다. 따라서 제안한 Vision Box 시스템이 다양한 산업분야에 적용될 수 있을 것이라 생각된다.
기상조건은 도로 및 운전조건을 열악하게 함으로써 교통사고와 정체의 원인이 되며, 운전자의 통행선택에 영향을 미쳐 기종점통행특성도 변화시킨다. 기종점 통행량은 교통계획에 있어 필수적으로 요구되는 자료이지만, 기상조건과 통행량과의 관련성을 검토한 연구는 거의 전무한 실정이다. 본 연구는 기상조건이 기종점간 통행특성에 미치는 영향 을 분석한 연구로, 2006년 1년간 전국적 강우일의 고속도로 통행특성을 분석하고 강우일과 비강우일의 차종별 통행량, 총통행거리, 평균통행거리를 비교분석하였으며, 강우수준별 통행량 모형을 제시하였다. 분석결과 강우일의 통행량 및 통행거리는 비강우일 때보다 감소한다는 것을 확인하였으며. 강우시 주말/평일별 차종별로 통행특성의 차이는 있으나, 강우수준에 따른 통행량의 차이는 크지 않다는 것을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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