• 한국ITS학회 논문지
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• 제14권1호
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• pp.94-102
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• 2015

고속도로 하이패스 이용률은 59.4%(2013년말 기준)로서 지속적으로 증가하고 있는 추세이다. 본 연구에서는 고속도로 영업소를 이용하는 승용차의 연료소모량을 측정하기 위해서 4개 차종을 대상으로 차대 동력계를 이용한 탄소균형법을 적용하였고, 일반 영업소와 하이패스 영업소의 주행 모드 18개를 설정하여 실험하였다. 그 결과 폐쇄식 구간의 경우 차종에 따라 21.0~56.4ml/veh, 개방식 구간의 경우 10.5~28.1ml/veh의 연료소모 절감효과가 있는 것으로 분석되었다. 또한, 하이패스 이용률에 따른 연간 연료비용 절감효과는 이용률 70%일 경우 282~573억원, 80%일 경우 322~655억원, 90%일 경우 362~737억원, 100%일 경우 403~819억원으로 산정되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권4호
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• pp.211-225
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• 2023

미래 모빌리티 환경에서 인포테인먼트 시스템은 사용자와 차량을 연결하는 중추적 역할을 수행할 것으로 예상된다. 이 연구는 커넥티드카 인포테인먼트 애플리케이션인 안드로이드 오토의 사용자 리뷰에서 사용자 경험 요인을 도출하고, 만족도에 영향을 미치는 요인을 분석하여 인포테인먼트 시스템의 만족도 개선 방안을 제안하였다. 이를 위해 인포테인먼트 시스템 사용자 경험 요인을 구성하고, 토픽 모델링을 통해 실제 사용자 리뷰에서 도출한 토픽을 적용하였다. 감성분석과 로지스틱 회귀분석 결과, 만족도에 긍정적 영향을 미치는 요인으로 사용 용이성과 이해 용이성이, 불만족 요인으로 유연성과 안전성, 유희성이 도출되었으며, 이를 기반으로 설계 개선 전략을 제안하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2956-2958
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• 2000

This paper describes the design of a real time traffic data acquisition system using loop detector and piezzo sensor. Loop detector is the cheapest method to measure the speed and piezzo is used to detect the vehicle axle information. A ISA slot based I/O board is designed for data acquisition and PC process the raw traffic data and transfer the data to the host system. Simulation kit is designed with toy car kits. simulated loop detector and piezzo sensor. The data acquisition system collects up to 10 lane highway traffic data such as vehicle count. speed. length axle count. distance between the axles. The data is processed to generate traffic count, vehicle classification, which are to be used for ITS. The system architecture and simulation data is included and the system will be tested for field operation.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제14권4호
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• pp.10-17
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• 2015

최근 카셰어링 서비스 운영전략 고도화에 대한 연구의 필요성이 점차 높아지고 있으며 이를 위해서는 카셰어링 수요에 대한 상세 정보가 필요하다. 그러나 기존 연구에서는 실적자료 또는 임의가정 수요만을 이용함으로서 이용가능 차량이 부족하여 서비스를 이용하지 못한 상실수요(Spilled Demand)가 누락된 경우가 많았다. 이에 본 연구에서는 카셰어링 서비스 운영업체의 웹사이트 이용기록을 토대로 상실수요(Spilled Demand)를 포함한 값을 추정할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 분석 결과 LH 행복카 서비스의 경우 이용실적과 조회이력을 통한 추정수요 간에 전반적으로 약 2배 정도의 큰 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 특히 운행률이 일정 수준에 도달하면 더 이상의 수요를 수용하지 못하므로 수요가 크게 아무리 증가하더라도 운행률이 더 이상 높아지기 어려운 것으로 나타났다. 즉 단순히 이용실적만을 바탕으로 개별 Station의 수요를 추정할 경우 특히 용량 상태에 근접한 Station에서 상당한 수요의 과소추정 우려가 있음과 함께 본 연구의 추정 방법론을 적용하는 연구를 고려할 필요성이 있음을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권6호
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• pp.127-137
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• 2016

좌석 안전띠는 자동차 안전장치 중 차량의 안전상 가장 중요하고 효과적인 장치로 알려져 왔다. 우리나라의 경우 운해중 안전띠의 착용률, 특히 뒷좌석의 착용률이 낮다. 최근 조사 자료에 의하면 뒷좌석의 안전띠 착용률은 20%의 수준이다. 최근 좌석 안전띠 미착용 알림장치(Seat Belt Reminder, SBR)를 의무화하는 것을 고려중에 있다. 본 연구는 SBR의 의무화할 경우의 도입효과에 대한 분석이다. 본 연구에서 안전띠 착용효과는 해외의 연구사례(Evans(1991) 모형)를 준용하였다. 주요 변수로 안전띠 초기착용률은 국내 조사자료, SBR로 인한 목표 착용률은 운전자 순응도에 따른 시나리오에 따라 추정하였다. 연구 결과, 좌석안전띠 미착용 경고장치의 운전자 순응비율이 90%이상일 경우 매해 119명의 사망자의 감소효과를 가져올 것이고, 편익비용비가 1.84에 달할 것으로 분석되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권3호
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• pp.98-110
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• 2018

본 논문은, 동적인 객체의 인식률 향상을 위해 고밀도 그리드 모델과 앵커 모델을 제안하였다. 두 가지 실험은 수행하여 제안하는 CNN 모델들을 제안하였다. 첫 번째 실험에 있어서, YOLO-v2모델을 KITTI 데이터 셋에 적용시켜 보았고, 고밀도 그리드 모델과 앵커 모델을 기존 YOLO-v2와 비교하였다. 실험에 있어서, 본 논문에서 제안하는 두 가지 모델은 기존의 YOLO-v2모델에 비하여 '어려움' 난이도의 자동차 검지에 있어서 6.26%에서 10.99%까지 우수한 성능을 나타낸 것을 확인하였다. 두 번째 실험에 있어서는 새로운 데이터 셋을 학습하였고, 두 가지 모델은 기존의 YOLO-v2모델보다 22.4%까지 '어려움' 난이도의 자동차 인식률 향상이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권3호
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• pp.23-33
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• 2016

본 연구는 SUR모형을 활용하여 서울 거주자의 수단별 통행시간 비율에 대한 영향요인을 규명하였다. 영향요인은 가구원 및 가구의 특성, 존 특성 변수 등을 선정하였다. 통행수단은 기존의 18개 유형을 압축하여 도보, 개인통행수단, 버스, 지하철, 철도, 자전거 등 6개 수단으로 재 정의하였다. 분석 결과, 개인교통수단과 대중교통간의 뚜렷한 차이를 발견하였다. 우선 차량을 보유하고 운전면허가 있는 경우에는 개인통행수단을 이용하는 경향이 강한 것으로 나타났다. 이와 함께 대표적인 대중교통 수단인 버스와 지하철간의 상관관계를 파악할 수 있었다. 지하철 수단은 개인통행수단이 이용 가능한 통행자가 함께 이용하는 패턴을 보인 반면, 버스 수단은 개인통행수단 이용이 어려운 경우에 이용하는 경향을 보였다. 이러한 선호도는 향후 서울을 포함한 수도권의 대중교통 정책을 수립함에 있어 다양한 시사점을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.180-189
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• 2017

운전면허시험을 응시하는 사람들은 면허취소 등으로 재시험을 보는 사람들도 있지만, 대부분 자동차를 운전하기 위해 최초로 운전을 배워 시험을 응시하는 사람들이 대부분이다. 자동차 운전은 생명과 직결되는 것으로 초기의 정확한 운전습관이 무엇보다 중요하다. 특히 사회에 첫 진출을 하면서 운전면허를 취득하는 사람들이 많기 때문에 처음 운전을 배울 때 객관적이고 공정한 기준에 의해 올바른 운전능력을 평가받아 면허를 취득하는 것이 매우 중요하다. 본 논문을 통해 구현하고자하는 시스템은 효율적이면서도 공정하고 정확한 자동화 채점을 통해 양질의 운전자를 배출할 수 있는 S/W 설계 및 주요 기능들에 대해 고찰, 제안하였다. 이를 통해 자동채점 운전면허 시스템 개선을 제안하여, 교통사고를 예방하고 올바른 운전을 통해 교통사고를 줄이는데 목적이 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.173-187
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• 2018

본 논문에서는 주차장 관리 시스템의 한 부분으로 차량 계수를 위한 감시 카메라 시스템의 컴퓨터 비전과 심층 학습 기반 기법을 제안하고자 한다. You Only Look Once 버전 2 (YOLOv2) 탐지기를 적용하고 YOLOv2 기반의 심층 컨볼루션 신경망(CNN)을 다른 아키텍처와 두 가지 모델로 구성하였다. 제안 된 아키텍처의 효과를 Udacity의 자체 운전 차량 데이터 세트를 사용하여 설명하였다. 학습 및 테스트 결과, 자동차, 트럭 및 보행자 탐지 시 원래 구조(YOLOv2)의 경우 47.89%의 mAP를 나타내는 것에 비하여, 제안하는 모델의 경우 64.30 %의 mAP를 달성하여 탐지 정확도가 향상되었음을 증명하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.48-56
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• 2014

유류소모량 산정 모형 개발을 위해서는 차종, 도로의 경사, 포장상태, 포장종류 등 다양한 변수들을 고려해야 하지만 현재 사용하고 있는 국토교통부의 투자평가지침에도 차종으로만 구분이 되어 있을 뿐 다양한 요인들을 고려하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 도로의 경사도가 승용차의 유류소모량에 미치는 영향을 분석하기 위해 실제 주행실험을 통해 얻은 데이터를 기반으로 유류소모량 산정 모형을 개발하고 적용성을 검증하는 것을 목적으로 한다. 경사도에 따른 유류소모량 모형 개발을 위해 GPS 장비와 연비측정장비를 이용하여 실제 주행실험을 통해 유류소모량을 초(sec)단위로 측정하였다. 평지(${\pm}0{\sim}2%$), 오르막(+2~5%), 내리막(-2~5%)의 세 가지 경사도로 구분하였으며 차량의 속도와 유류소모량을 변수로 하는 회귀모형을 이용하여 모형을 개발하였다. 승용차의 유류소모량은 내리막, 평지, 오르막 순으로 커지는 것을 확인할 수 있었다.