• 대한교통학회지
• /
• 제29권1호
• /
• pp.47-55
• /
• 2011

본 연구의 목적은 서로 다른 시력조건하에서 도로명판과 도로표지판에 대한 판독거리와 판독시 안구의 움직임 (응시시간, 응시수)에 대한 측정을 수행하였다. 실험은 실제 도로상황과 유사한 환경을 가진 폐쇄순환도로에서 피실험자가 실제 차량을 운전하면서 실시되었으며, 실험을 위하여 규격에 맞게 제작되어진 도로명판과, 도로 양옆에 위치해 있는 실제 교통표지판 (도로명판, 속도제한 표지판)을 이용하였다. 시력조건은 안경렌즈를 이용하여, 시력이 1.2인 조건과 1.0 그리고 0.8의 조건을 구현하였으며, 각 실험자가 3가지의 시력 조건에 대해 실험을 수행하였다. 시력조건이 1.2 인 경우와 0.8인경우의 판독거리는 유의한 수준의 차이를 보였으며, 응시시간과 응시수는 표지판의 크기가 작은 경우에 시력조건별 차이를 보였다. 본 연구의 결과는 운전에 있어서 시력 교정의 중요성을 보여주었으며, 운전면허 기준시력을 넘는다고 해도 시력의 정도에 따라 판독거리, 그리고 판독시 안구운동의 효율성에서 차이를 보일 수 있다.

• 한국측량학회지
• /
• 제40권3호
• /
• pp.147-157
• /
• 2022

최근 CCTV (Closed Circuit TeleVision)나 드론영상을 활용하여 인공지능 기반 예측 모델을 통해 차량을 분류하는 객체인식이나 교통량 분석을 하는 많은 연구들이 수행되고 있다. 정확한 교통량 추정을 위한 객체인식 딥러닝 모델을 개발하기 위해서는 체계적인 데이터 구축이 요구되는데 이와 관련된 표준화된 가이드라인은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 드론영상을 활용한 인공지능 기반 교통량 추정 학습데이터 구축 가이드라인 도출을 위하여 선행연구를 분석하고 사업보고서나 기존 인공지능 학습용 데이터 구축 및 품질관리 가이드라인을 참고하였다. 데이터 구축 가이드라인은 크게 데이터 획득, 가공, 검증으로 분류되며, 항목 별 유의사항 및 평가지표 가이드라인을 제시하였다. 본 연구의 결과물인 데이터 구축 가이드라인은 드론 영상 인공지능 기반 도로교통량 추정 분석을 하는데 강건하고 일반화된 인공지능 모델 개발에 도움을 제공하고자 한다.

• 대한교통학회지
• /
• 제33권3호
• /
• pp.284-293
• /
• 2015

본 연구의 목적은 도로상에 설치된 CCTV에서 수집되는 영상정보를 이용하여 노면 상태를 판단하는 것이다. 이를 위해 먼저 야간의 젖은 노면을 검지하는 기술을 검증하였다. 지금까지 도로상의 젖음 정보를 추출하는 기술은 편광(polarization) 특성을 활용하는 것이다. 그러나 태양광이 없는 야간 도로상황에서는 편광특성을 활용할 수 없다. 이에 본 연구에서는 CCTV 야간 영상의 특징을 활용하여 마른 노면과 젖은 노면을 판별하는 방법을 제안한다. 노면의 젖음 여부를 판단하는 판별 방법론으로 웨이블릿(wavelet) 패킷 변환을 활용한 질감분석 방법론 및 영상의 명도분포 특성을 반영하기 위한 HSI 색상 모형 기반 명도(intensity) 히스토그램 활용 방법론을 적용하였다. 현장장비에서 취득한 총 200장의 샘플영상을 활용하여 영상을 분석, SVM (Support Vector Machine) 분류기 기반 판별 초평면을 구성한 후, 검지 기법을 검증하기 위한 현장테스트를 수행하였으며 유의한 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구결과는 교통류의 안전성 향상을 위한 효율적인 야간 노면상태 수집에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
• /
• 제38권3호
• /
• pp.269-279
• /
• 2020

교통량 산정은 주로 교통량조사시스템, 차량검지시스템, 통행료징수시스템 등과 같은 조사 장비와 CCTV를 통한 인력 조사를 병행하고 있으나 이는 많은 인력과 비용이 발생한다. 본 연구에서는 단일 CCTV의 경우 전체 차량을 탐지하지 못하는 한계를 극복하기 위해서, 딥러닝과 스테레오 CCTV를 이용하여 교통량을 산정하는 방법을 제안하였다. 차량을 탐지하기 위한 딥러닝 모델을 학습하기 위해 COCO 데이터셋을 사용하고, 실시간으로 좌우 CCTV 영상에서 각각 차량을 탐지하였다. 그리고 나서, 각 영상에서 추출하지 못한 차량을 부등각사상변환을 이용하여 추가적으로 차량을 탐지하여 교통량 산정의 정확도를 개선하였다. 실험은 평상시 도로 환경과 안개가 발생한 기상 상황의 경우에 대해서 각각 수행하였다. 평상시 도로 환경의 경우 단일 CCTV 영상을 사용할 때보다 좌우 영상에서 각각 6.75%, 5.92%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다. 또한, 안개가 발생한 도로 환경의 경우 좌우 영상에서 각각 10.79%, 12.88%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
• /
• 제3권3호
• /
• pp.169-176
• /
• 2016

도로가 서식지 파편화를 초래하는 주요인이라고 널리 인식되고 있다. 이러한 도로에서 야생동물 이동통로는 격리된 서식지 사이의 연결성을 제공하는 가장 일반적인 해결방안 중의 하나이다. 본 연구에서는 인천시 징매이고개의 도로에 설치된 야생동물 생태통로에서 보전 가치와 생태적 효율성을 평가하고 적응관리를 위한 대책을 제안하기 위하여, 생태통로에서 소음 교란도, 식생 구조 및 야생동물의 이동과 서식에 대하여 조사하였다. 조사지인 징매이고개 생태통로에서는 도로 차량으로부터의 소음 교란이 적절하게 차단되지 않고 있었다. 생태통로 식생에서는 단풍잎돼지풀, 개망초, 칡, 찔레꽃 등과 같은 천이초기종이 번성하고 있었다. 그러므로 식생 천이를 촉진하고 동물 서식지 환경을 개선하기 위하여 효과적인 식생 관리가 필요할 것으로 생각된다. 생태통로에서 족적과 폐쇄회로 티비로 야생동물을 조사한 결과, 등줄쥐, 너구리, 두더지, 청솔모 등의 제한된 포유류가 이동통로로 이용하고 있었다. 결론적으로 징매이고개 생태통로는 현재 소음 간섭과 교란 식생의 번성으로 생물 이동통로로서의 적적한 기능을 할 수 없을 것으로 판단된다. 따라서 야생동물 이동통로로서 기능을 향상하기 위하여 동물 서식과 이동 환경을 개선하기 위한 적절한 대책이 요구된다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.48-61
• /
• 2020

본 연구는 2개 차로 중 1개 차로를 차단하고 공사를 시행하는 고속도로 공사구간의 중차량비에 따른 도로 용량을 추정하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 영동고속도로와 중부내륙고속도로 공사구간의 CCTV 영상자료를 수집하고, 고속도로 상류부 지점의 정체를 관찰하였다. 상류부 정체 이후 차로차단으로 인해 생성되는 병목구간의 통과 교통량을 측정하는 방법을 활용하여 고속도로 하류부 지점의 통과 교통량을 분석하였다. 공사구간의 도로 용량 추정을 위해 관찰된 차두간격을 활용하여 이론적인 차종별 차두간격의 확률분포를 추정하고 적합성 검정을 통해 도로 용량을 산정하였다. 이를 통해 공사구간을 통과하는 중차량 비에 따라 적합한 용량 값과 추정식을 제시하였다. 추정된 도로 용량은 영동고속도로의 경우 중차량의 비에 따라 1,181~1,422pcphpl, 중부내륙고속도로의 경우 1,475~1,589pcphpl로 산정되었으며 중차량의 비가 증가할수록 도로 용량이 점차 감소하는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 편도 2차로 차단 공사를 수행하는 공사구간에 대한 적합한 도로 용량 추정과 효율적인 교통운영 및 관리에 기여할 수 있다.

• 한국도로학회논문집
• /
• 제10권2호
• /
• pp.159-166
• /
• 2008

최근 교통감시시스템은 실시간의 영상검지시스템(VIPS)을 가장 선호하고 있으며, 그 수요는 매년 증가하고 있는 추세이다. 일반적으로 영상검지시스템은 공간기반의 검지알고리즘을 사용하고 있으며, 교통량, 속도, 점유율 등의 교통정보를 제공하고 있다. 현재 전 세계적으로 이미 상용화되어 있는 대부분의 영상검지시스템들은 Tripwire기반의 검지영역 내 차량의 존재유무를 판단하여 교통정보를 수집하는 알고리즘으로 구성되어 있으나, 개별차량에 대한 걸지는 불가능한 한계를 갖고 있다. 반면 개벽차량의 추적시스템은 보다 구체적인 공간적 교통정보를 제공할 수 있어 사고검지, 급차선 변경 등 교통정보를 보다 다양화 할 수 있다는 장점이 있으나 추적길이가 불과 100미터이내이면, 그 이상 관측하기 위해서는 운영자가 카메라를 줌인을 하여 영상을 확대하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 차량 추적의 효과를 높이기 위해서 기존의 100미터 이내 추적거리를 여러 대의 CCTV시스템을 이용하더라도 200미터이상으로 확대함으로써 사고 또는 비정상적 차량흐름을 검지할 수 있는 알고리즘을 제안한다.