Journal of information and communication convergence engineering
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제13권3호
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pp.197-204
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2015
In this paper, we present an algorithm for the detection of illegally parked vehicles based on a combination of some image processing algorithms. A digital camera is fixed in the illegal parking region to capture the video frames. An adaptive Gaussian mixture model (GMM) is used for background subtraction in a complex environment to identify the regions of moving objects in our test video. Stationary objects are detected by using the pixel-level features in time sequences. A stationary vehicle is detected by using the local features of the object, and thus, information about illegally parked vehicles is successfully obtained. An automatic alarm system can be utilized according to the different regulations of different illegal parking regions. The results of this study obtained using a test video sequence of a real-time traffic scene show that the proposed method is effective.
정부와 지자체의 지속적인 주차공간 확보 노력에도 불구하고, 매년 차량 증가로 인한 주택가의 주차문제는 획기적인 교통환경개선을 보이고 있지 않다. 특히 편안함과 안전성이 확보되어야 할 생활도로 공간이 불법주차로 인해 상시 점용됨으로써 노약자와 어린이의 안전한 보행환경이 크게 저하되고 있으며 이로 인한 "차 대 보행자" 교통사고는 매년 증가추세에 있다. 또한 불법주차문제는 간선도로변에서도 심각한 양상을 띠고 있다. 야간 밤샘주차를 목적으로 하는 대형차량의 간선도로변 불법주차 증가로 인해 주행차량과의 야간추돌 사고도 빈발하고 있다. 따라서 본 연구에서는 주차시설정비지구와 미정비지구내의 생활도로 및 간선도로를 대상으로 보행자 및 주행차량의 교통안전을 위협하는 불법주차실태와 현황을 조사하고 그 문제점을 도출함으로써 생활도로와 간선도로의 장 단기적인 교통안전 개선방안을 제시하였다.
In general, background subtraction based methods are used to detect the moving objects in visual tracking applications. In this paper we employed background subtraction based scheme to detect the temporarily stationary objects. We proposed two schemes for stationary object detection and we compare those in terms of detection performance and computational complexity. In the first approach we used single background and in the second approach we used dual backgrounds, generated with different learning rates, in order to detect temporarily stopped object. Finally, we used normalized cross correlation (NCC) based image comparison to monitor and track the detected stationary object in a video scene. The proposed method is robust with partial occlusion, short time fully occlusion and illumination changes, as well as it can operate in real time.
최근 개인형 이동수단의 보급과 이용의 증가에 따라 보행환경은 더욱 열악해지고 있으며 이와 관련한 안전사고도 급증하고 있는 상황이다. 이에 본 연구는 개인형 이동수단의 보행장애 요소와 관련된 현황조사를 실시하여 이를 통한 문제점을 파악하고 전문가의 의견조사를 통해 개인형 이동수단의 규제를 포함한 교통약자의 보행환경 개선을 위한 방안을 다음과 같이 제시한다. 개인형 이동수단의 보행공간 내 이동을 원칙적으로 금지하여야 하며 주행이 불가피한 경우 제한속도를 규정함으로써 교통약자의 안전하고 편리한 보행권을 확보해주어야 할 것이다. 주차 공간은 차로부의 노외 주차구역이나 보도와 차로 경계부에 장애물 구역을 조성하여 해당 구역에만 하도록 해야 할 것이며 이를 지키지 않는 불법방치된 이동수단의 수거와 관련한 규제가 필요하다. 기존의 자동차 중심의 도로에서 저·중속 이동수단 이용을 고려한 도로 구조로의 전환이 필요하다.
최근 딥러닝은 하드웨어 성능이 향상됨에 따라 자연어 처리, 영상 인식 등의 다양한 기술에 접목되어 활용되고 있다. 이러한 기술들을 활용해 지능형 교통 시스템(ITS), 스마트홈, 헬스케어 등의 산업분야에서 데이터를 분석하여 고속도로 속도위반 차량 검출, 에너지 사용량 제어, 응급상황 등과 같은 고품질의 서비스를 제공하며, 고품질의 서비스를 제공하기 위해서는 정확도가 향상된 딥러닝 모델이 적용되어야 한다. 이를 위해 서비스 환경의 데이터를 분석하기 위한 딥러닝 모델을 개발할 때, 개발자는 신뢰성이 검증된 최신의 딥러닝 모델을 적용할 수 있어야 한다. 이는 개발자가 참조하는 딥러닝 모델에 적용된 학습 데이터셋의 정확도를 측정하여 검증할 수 있다. 이러한 검증을 위해서 개발자는 학습 데이터셋, 딥러닝의 계층구조 및 개발 환경 등과 같은 내용을 포함하는 딥러닝 모델을 문서화하여 적용하기 위한 구조적인 정보가 필요하다. 본 논문에서는 신뢰성있는 딥러닝 기반 데이터 분석 모델을 참조하기 위한 딥러닝 기술 언어를 제안한다. 제안하는 기술 언어는 신뢰성 있는 딥러닝 모델을 개발하는데 필요한 학습데이터셋, 개발 환경 및 설정 등의 정보와 더불어 딥러닝 모델의 계층구조를 표현할 수 있다. 제안하는 딥러닝 기술 언어를 이용하여 개발자는 지능형 교통 시스템에서 참조하는 분석 모델의 정확도를 검증할 수 있다. 실험에서는 제안하는 언어의 유효성을 검증하기 위해, 번호판 인식 모델을 중심으로 딥러닝 기술 문서의 적용과정을 보인다.
본 연구는 고령사회로 접어든 부산시의 노인 보행환경을 위한 주요 지표를 도출하고 정책적 개선방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여, 선행연구와 설문 조사를 통하여 주요 지표를 선정하고, 부산의 노인 인구 비율이 높은 3곳을 대상으로 평가를 진행하여 그 효용성을 확인하였다. 분석 결과를 정리하면 첫째, 노인 비율이 가장 높은 대상지 3곳은 경사 주거지로, 대상지에서 거주하는 노인들은 경사로 인한 이동의 제약으로 매우 좁은 범위에서 활동하고 있다. 둘째, 대상지의 보차분리 및 보행자 안전 상황이 열악하여 보행 중 불법 주차 차량과 운행 중인 차량에 영향을 받고 있다. 셋째, 대상지의 가파른 경사가 있는 가로들이 노인에게 수직 이동을 강제하고 있으며 이 때문에 노인들은 외부활동에 어려움을 표출하고 있다. 넷째, 대상지는 외부활동 중 휴식을 취할 수 있는 공간이 부족한 것으로 파악되었다. 경사 주거지의 열악한 보행환경은 노인의 필수적 활동 및 사회적 활동을 제한하며 노인의 건강과 삶의 질에도 악영향을 미치므로, 노인의 건강 유지와 삶의 질 개선을 위해 노인의 이동과 외부활동에 영향을 미치는 사항들을 개선하는 조치가 이루어져야 할 것이다.
도시의 급격한 팽창과 함께 주택부족 현상이 나타나게 되자, 정부는 주택부족 문제 해결을 위해 대규모 택지개발을 통하여 주택보급을 확대시켰다. 이러한 현상으로, 공동주택은 우리나라 전체 주택의 83% 수준을 유지하고 있고, 그 중 아파트가 차지하는 비중은 50%로 꾸준한 증가 추세를 보이고 있다. 이로 인해 아파트의 경우 입주민들의 승용차 보유 증가에 따른 아파트 단지 내 주차공간 부족문제 등 제반 주차 관련 문제가 발생하고 있다. 특히, 주차계획대수 수립 시 교통영향평가의 주차수요예측 중 전용면적을 고려한 주차원단위 산정 방법은 기존 계획보다 세대수는 증가하여도 전용면적이 작아지면 계획주차대수는 감소하는 것으로 나타나, 보다 현실적인 주차원단위 산정이 필요한 실정이다. 이에 본 연구는 공공주택 아파트를 대상으로 현실에 적합한 주차원단위를 산정하고자 한다. 현장조사 및 설문조사를 실시하고, 구득자료에 대한 분석을 수행함으로써, 기존 교통영향평가의 주차원단위 산정 문제점을 도출하였다. 또한, 주차수요예측에 영향을 미치는 요인 선정을 통해 주차원단위 산정모형을 개발하였다. 마지막으로 실제 조사된 아파트 주차원단위 자료를 통해 기존 교통영향평가의 주차원단위 산정과 본 연구에서 제시한 주차원단위 산정모형을 비교 분석하였다. 향후 본 연구에서 개발된 주차원단위 산정모형은 주차장법 기준 정립은 물론 보다 현실적인 주차수요예측 수행에 적극 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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