• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.10
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• pp.1243-1251
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• 2011

This paper proposes a new vehicle model recognition using scale invariant feature transform to car's headlights image. Proposed vehicle model recognition raises the accuracy using "homogeneity" calculated from the distribution of features. In the experiment with 400 test images taken from 54 different vehicles, proposed method has 90% recognition rate and 16.45 homogeneity.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.389-397
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• 1998

공공기관에서 발간하는 통계자료들을 살펴보면 대부분 관찰값으로 빈도수나 또는 전체를 기준으로 하여 그 빈도수가 차지하는 퍼센트정도로 나타나 있다. 그러나 우리는 꾸준히 변하는 사회에 살고 있는데 객관적인 자료는 쉽게 설명되지 않으며 이해하기 어렵다. 예를 들어 모든 자동차 사고 가운데 승용차의 사고는 다른 종류보다 제일 많은 60%이상을 차지한다. 그러나 승용차는 등록된 모든 차량종류에서 70% 이상을 점유하고 있으므로 다른 차종보다 사고율은 제일 낮다. 따라서 교통사고 건수가 제일 많은 승용차가 다른 차종에 비하여 제일 사고율이 낮고 가장 안전한 차종이라는 것을 경험할 수 있다. 이 논문에서는 1991년부터 발표된 교통사고에 대한 일반적인 통계자료를 우리들의 생활 속에서 느낄 수 있는 위험 인지도로 바꾸어 계산하여 분석하였다. 차종별, 지역별, 연령별, 도로종류별, 사고 유형별, 교통수단별, 시간별, 법규위반별로 구분된 교통사고의 위험에 대한 인지도를 총 인구수(시도별)와 등록된 여러 종류의 자동차의 대수 또는 여러 종류의 도로 길이 등과 같은 요인들을 고려하여 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.667-670
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• 2003

본 논문에서는 차량의 영상을 통하여 동일한 차종을 검출하는 알고리즘에 관한 성능을 제시하였다. 차량 영상의 특성값을 정리하여 동일한 차종을 검출하였다. 특히 차량 전면부 영역의 라디에이터 그릴부분에 텍스춰를 적용하여 일반적인 속성인 거침과 부드러움의 특성 추출을 통해서 통해 동일 차종을 검출하는 방법을 제안하였다. 통계적인 질감 분석 방법중의 하나인 GLCM(eray Level co-occurrence Matrix)의 콘트라스트, 에너지, 엔트로피 그리고 호모지녀티 특성 추출 방법을 통하여 전반적인 차량의 인식율은 약 82.75%의 결과를 얻었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.5 no.1
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• pp.10-17
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• 2002

It is necessary to induce for using mass transit instead of passenger car, which is high occupied roadway. It is necessary to develop the automated enforcement system to do manage such things. There are lots of problems to enforce the exclusive roadway. One of the biggest problem is the difficulty of vehicle classification. In this paper, morphological vehicle classification algorithm is proposed. Vehicle object is separated from background using frame difference, then the proposed unique weighted skeleton feature is extracted. The experiments show that the vehicle identification results produced by weighted skeleton feature seem to be good quality.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.17 no.1
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• pp.207-222
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• 1999

공공기관에서 발간하는 통계자료들을 살펴보면 대부분 관찰값으로 빈도수나 또는 전체를 기준으로 하여 그 빈도수가 차지하는 퍼센트 정도로 나타나 있다. 그러나 우리는 꾸준히 변하는 사회에 살고 있는데 객관적인 자료는 쉽게 설명되지 않으며 이해하기 어렵다. 예를 들어 모든 자동차 사고 가운데 승용차의 사고는 다른 종류보다 제일 많은 60% 이상을 차지한다. 그러나 승용차는 등록된 모든 차량종류에서 70% 이상을 점유하고 있으므로 다른 차종보다 사고율은 제일 낮다. 따라서 교통사고 건수가 제일 많은 승용차가 다른 차종에 비하여 제일사고율이 낮고 가장 안전한 차종이라는 것을 경험할 수 있다. 이 논문에서는 1991년부터 발표된 교통사고에 대한 일반적인 통계자료를 우리들의 생활 속에서 느낄 수 있는 위험 인지도로 바꾸어 계산하여 분석하였다. 차종별, 지역별, 연령별, 도로종류별, 사고 유형별, 교통수단별, 시간별, 법규위반별로 구분된 교통사고의 위험에 대한 인지도를 총 인구수(시도별)와 등록된 여러 종류의 자동차의 대수 또는 여러 종류의 도로 길이 등과 같은 요인들을 고려하여 비교 분석하였다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 2008.11a
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• pp.103-108
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• 2008

• The tire
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• s.87
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• pp.15-19
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• 1980

본고는 현재 우리나라에서 생산되고 있는 차량중에서 군용차량을 제외한 모든 차량에 취부되고 있는 타이어를 차종별로 그 규격을 조사한 것이다.(단, 차량생산회사는 가,나,다 순으로 하였음)

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.12 no.1
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• pp.136-146
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• 2013

Truck demand analysis based on TCS data has limitation in that TCS data can not provide truck O/D data for each type of truck vehicle. This study conducted video survey for classifying truck vehicle types. By using TCS data and vehicle ratio by region/cities type, truck O/D data on expressway were estimated. It was found that average travel distances of small truck, medium truck and large truck were 52km/veh, 56km/veh and 97km/veh, respectively by analysing truck O/D data estimated in this study. The reliability analysis showed that check points where error rate is lower than 30% comprise of 87.3%. It is considered that estimated O/D data by truck vehicle types would be useful for the analysis of truck demand of expressway.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.10 no.5
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• pp.47-52
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• 2011

Vehicle classification data are considerably used in the almost all fields of transportation planning and engineering. Highway agencies use a large number of vehicle classification schemes. Vehicles on the national highway are classified by 12-Category classification system, using number of axles, distances between axles, vehicle length, overhang, and other factors. In the case of using existing axle-sensor-based classification counters (that is, 12-category classification system), two-axle vehicles(Class 1 to 4) can be erroneously classified because a passenger vehicle becomes larger and similar with class 3 and 4. In this reason, this study proposes the vehicle classification scheme based on using vehicle height profiles obtained by a laser sensors. Also, the accuracy of the proposed method are tested through a field study.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.13 no.3
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• pp.195-202
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• 2011

The purpose of this study is to estimate the capacity of two-lane freeway work zone blocking one lane using traffic flow models of each vehicle-type. Firstly, three traffic flow models of three different vehicle-types were developed using the data collected from each at the beginning and the ending point of the work zone. For each model, the maximum flow rate of three vehicle-types were calculated respectively. Maximum flow rate at the work zone was recalculated using passenger car equivalent value and percentage of vehicle-type. Secondly, traffic flow model using passenger car equivalent volume data was developed using the data collected from each at the beginning and the ending point of the work zone. Maximum flow rate for the work zone was calculated along. Two values of maximum flow rates through the work zone were compared and evaluated as the capacity of the work zone. This study found that the maximum flow rate of the work zone at the beginning point was less than that at the ending point because of impedance such as lane changing behaviors before entering the work zone. The capacity of two-lane freeway work zone blocking one lane was estimated 1,800pcphpl.