• 소음진동
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• 제9권6호
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• pp.1131-1136
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• 1999

NIC@E is the software developed by authors. The program provides the noise level in outdoors due to various noise source types : construction machines including blast sources, railroad vehicles and automobiles. It operates in the Windows system. In this paper, a highway traffic noise has been evaluated using various types of approach : Ray-tracing method, NIRI method, JAS method. In order to compare the noise estimation performance for various models, a measurement is conducted on a 8 lane express highway at the distance of 25 m and 50 m from the lane. The result shows that the ray tracing and JAS model predict the measured value well within 2dB deviaton. The NIRI model, however, underestimates the highway noise level, as the distance between the source and receiver increases.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.188-199
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• 2018

자율협력주행과 C-ITS의 핵심은 통신을 통한 정보의 교환이다. 이를 위해 반드시 요구되는 것이 위치 정보를 교환하는 기술인데, 현재까지 미래 교통수단에서 요구되는 차로 수준의 정확도를 갖는 위치정보 교환 방법에 대한 연구는 미진한 실정이다. 이에 본 연구에서는 차로 수준의 정확도를 가지면서 동시에 빠르게 도로 시설물 또는 이벤트의 위치 정보를 교환할 수 있는 방법인 동적위치참조방법을 개발하였다. 이를 위해 관련 용어를 정의하고 기술에 요구되는 전제조건을 제시하였다. 또한 기술에 필요한 데이터의 논리적 포맷과 물리적 포맷을 설계하고, 데이터의 효율적인 처리를 위한 인코딩과 디코딩 알고리즘을 개발하였다. 개발된 기술의 성능을 검증하기 위해 두 개의 서로 다른 정밀전자지도를 구축하고, 검증용 소프트웨어 프로그램을 이용하여 정확도, 소요시간, 데이터 크기 측면에서 성능을 검토하였다. 그 결과, 제안된 기술은 정확도 측면에서 매우 우수한 것으로 확인되었다. 소요시간과 데이터 크기 측면에서는 다소 성능이 저하되는 것으로 확인되었으나 이는 향후 하드웨어와 ICT 기술의 발전으로 보완 가능할 것으로 판단된다.

• 한국도로학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.17-28
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• 2010

오르막차로는 오르막 구간에서 속도 감소가 큰 대형차의 혼입률이 증가하여 교통용량의 감소가 크게 예상되는 경우, 고속 교통류에서 저속 교통류를 분리하기 위해서 설치된다. 오르막차로와 관련된 기존의 연구는 오르막차로의 구간선정, 시종점 위치, 설치방법 등 주로 도로설계기준과 관련된 내용에 집중되어 왔다. 그러나, 교통운영측면에서 오르막차로는 교통량이 증가할 경우 주요한 병목지점이 된다고 알려져 있는 바, 본 연구에서는 교통운영측면에서 교통량(v/c), 중차량비, 종단경사에 따라 오르막차로 일시 폐쇄가 혼잡 감소에 미치는 영향을 파악하고 아울러 적절한 교통운영기준을 수립하고자 하였다. 중부내륙고속도로 낙동분기점 부근의 오르막구간(136.9K~133.3K, 길이 3.6km, 구배 3.7%)을 대상구간으로 선정하여 교통운영변수에 따른 시뮬레이션 분석을 수행한 결과, 교통량과 중차량비가 오르막차로의 주요한 교통운영기준이 되는 것으로 나타났다. 즉, 오르막차로로 인한 혼잡을 막기 위해서는 교통량비가 0.8이고 중차량비 50%일 때 종단경사와 상관없이 폐쇄하는 것이 효과적이며, 교통량비 1.0일 경우에는 중차량비, 종단경사와 상관없이 오르막차로 폐쇄가 효과적으로 나타났다. 특히 일반적인 소통상황에서는 오르막차로 운영효과가 더 큰 것으로 나타나, 교통량 및 중차량비의 변화에 따라 오르막차로의 탄력적 운영이 필요함을 알 수 있었다. 본 연구를 계기로 도로시설의 탄력적 운영기준에 대한 연구가 활성화될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제2권1호
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• pp.52-57
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• 2006

One of the important functions of an Intelligent Transportation System (ITS) is to classify vehicle types using a vision system. We propose a method using machine-learning algorithms for this classification problem with 3-D object model fitting. It is also necessary to detect road lanes from a fixed traffic surveillance camera in preparation for model fitting. We apply a background mask and line analysis algorithm based on statistical measures to Hough Transform (HT) in order to remove noise and false positive road lanes. The results show that this method is quite efficient in terms of quality.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.160.3-160
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• 2001

The objective of this research is to monitor and control the vehicle motion in order to remove out the existing safety risk based upon the human-machine cooperative vehicle control. A new control method is proposed to control the steering wheel of the vehicle to keep the lane. Desired angle of the steering wheel to control the vehicle motion could be calculated based upon vehicle dynamics, current and estimated pose of the vehicle every sample steps. The vehicle pose and the road curvature were calculated by geometrically fusing sensor data from camera image, tachometer and steering wheel encoder though the Perception Net, where not only the state variables, but also the corresponding uncertainties were propagated in ...

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.91.1-91
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• 2001

The subject of this paper is vision system analysis of the autonomous vehicle. But, autonomous vehicle is one of the difficult topics from the point of view of several constrains on mobility, speed of vehicle and lack of environment information. Therefore, we are application of the vision system so that autonomous vehicle. Vision system of autonomous vehicle is likely to eyes of human. This paper can be divided into 2 parts. First, acceleration system and brake control system for longitudinal motion control. Second vision system of real time lane detection is for lateral motion control. This part deals lane detection method and image processing method. Finally, this paper focus on the integration of tole-operating vehicle and autonomous ...

• 전기학회논문지
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• 제65권4호
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• pp.659-665
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• 2016

In this paper, we propose a novel position accuracy enhancement method of a low-end GPS using digital map information. The latest digital map has various kinds of information on geographical features. The proposed method uses position information of lane marks among the geographical features. We define the position information of lane marks as the reference points. The position information of a low-end GPS acquired for a period of time is defined as the source points. In the proposed method, rotation and translation matrices between the reference and the source points are calculated by using an Iterative Closest Point(ICP) algorithm. The source points are transformed by the obtained rotation and translation matrices. Finally, the transformed source points are projected on the reference points. Through these processes, the position accuracy of a low-end GPS is ultimately enhanced. To verify the proposed method, the various real experimental results are presented.

• 방송공학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.83-93
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• 2020

최근 급격한 도시화 및 인구 집중으로 다양한 교통 문제가 빈번히 발생하고 있다. 따라서, 이를 효과적으로 해결하기 위한 교통 흐름 분석 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 교통 흐름 정보는 도시 교통 관리의 핵심 요소로 차량 통행량 분석을 통해 수집된다. 본 논문에서는 도로 CCTV 영상에서 교통 흐름 정보를 정밀하게 추정하기 위해 차로 중앙 지점을 기반으로 한 고정밀 차량 통행량 측정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 심층 신경망(Deep Neural Network) 기반 객체 검출 방법을 이용하여 차량을 검출한 후, 누적 이동량을 바탕으로 각 차로의 중앙 지점을 검출한다. 또한, 객체 추적 기술을 통해 동일 차량의 궤적을 추정하여 검출된 각 차로 중앙 지점과의 거리를 비교함으로써 정밀하게 차량 통행량을 측정한다. 다양한 실험 결과들을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 차량 통행량 측정에 효과적임을 보인다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.63-70
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• 2023

고화질 블랙박스의 확산과 '스마트 국민제보', '안전신문고' 등 모바일 애플리케이션의 도입에 따른 영향으로 교통법규 위반 공익신고가 급증하였으며, 이로 인해 이를 처리할 담당 경찰 인력은 부족한 상황이 되었다. 본 논문에서는 교통법규 위반 공익신고 영상 중, 가장 많은 비중을 차지하는 차선위반에 대해 딥러닝 알고리즘을 활용하여 자동 검출할 수 있는 시스템의 개발내용에 관해 기술한다. 본 연구에서는 YOLO 모델과 Lanenet 모델을 사용하여 차량과 실선 객체를 인식하고 deep sort 알고리즘을 사용하여 객체를 개별로 추적하는 방법, 그리고 차량 객체의 바운딩 박스와 실선 객체의 범위가 겹치는 부분을 인식하여 진로변경 위반을 검출하는 방법을 제안한다. 본 시스템을 통해 신고된 영상에 대해 교통법규 위반 여부를 자동 분석해줌으로써 담당 경찰 인력 부족난을 해소할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제17권2호
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• pp.80-88
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• 2000

This paper presents a method to optimize the bump steer characteristics (the change of toe angle with vertical wheel travel) with respect to hard points in the double wishbone front suspension of the four-wheel-drive vehicle using the design of experiment, multibody dynamics simulation, and optimum design program. Front and rear suspensions are modeled as the interconnection of rigid bodies by kinematic joints and force elements using DADS. The design variables with respect to the kinematic characteristics are obtained through the experimental design sensitivity analysis. An object function is defined as the area of absolute differences between the desired and experimental toe angle. By the design of experiment and regression analysis, the regression model function of bump steer characteristics is extracted. The design variables that make the toe angle optimized are selected using the optimum design program DOT. The lane change simulations and tests of the full vehicle models are implemented to evaluate the improvement of vehicle handling performances by the optimization of front bump steer characteristics. The results of the lane change simulations show that the vehicle with optimized bump steer has the weaker understeer tendency than the vehicle with initial bump steer.