• Smart Structures and Systems
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• 제24권6호
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• pp.723-732
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• 2019

Globally road transport networks are subjected to continuous levels of stress from increasing loading and environmental effects. As the most popular mean of transport in the UK the condition of this civil infrastructure is a key indicator of economic growth and productivity. Structural Health Monitoring (SHM) systems can provide a valuable insight to the true condition of our aging infrastructure. In particular, monitoring of the displacement of a bridge structure under live loading can provide an accurate descriptor of bridge condition. In the past B-WIM systems have been used to collect traffic data and hence provide an indicator of bridge condition, however the use of such systems can be restricted by bridge type, assess issues and cost limitations. This research provides a non-contact low cost AI based solution for vehicle classification and associated bridge displacement using computer vision methods. Convolutional neural networks (CNNs) have been adapted to develop the QUBYOLO vehicle classification method from recorded traffic images. This vehicle classification was then accurately related to the corresponding bridge response obtained under live loading using non-contact methods. The successful identification of multiple vehicle types during field testing has shown that QUBYOLO is suitable for the fine-grained vehicle classification required to identify applied load to a bridge structure. The process of displacement analysis and vehicle classification for the purposes of load identification which was used in this research adds to the body of knowledge on the monitoring of existing bridge structures, particularly long span bridges, and establishes the significant potential of computer vision and Deep Learning to provide dependable results on the real response of our infrastructure to existing and potential increased loading.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.632-637
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• 2019

차량의 자율주행을 위한 최근의 연구는 매우 활성화되고 있고, 안전운행을 보조하고 운전자의 편의성을 향상시키기는 추세이다. 자율주행 차량은 인공지능의 결합, 영상인식 능력과 더불어 사물간의 인터넷 통신이 필수인 상황이다. 모바일 이통통신 네트워크는 처리하는데 한계가 있기 때문에, 쉽게 구현이 가능하고 확장이 용이한 Wi-Fi 네트워크를 활용하여 확장한다. 이러한 차량 관제용 네트워크를 구축하기 위한 무선 설계방식을 제안한다. 이동 단말장치의 데이터 송수신의 손실을 최소화하기 위한 AP의 배치 구성과 소프트웨어 구성방식을 제안한다. 제안한 네트워크 시스템의 설계를 통해서 이동 차량의 통신성능을 비약적으로 높일 수 있다. 또한 다양한 단말장치의 이동에 대한 실험을 통해, 차량용으로 사용할 수 있는 GPS, 영상, 음성 및 데이터 통신의 패킷 구성을 검증한다. 이러한 무선 설계기술을 2.4GHz, 5GHz 및 10GHz Wi-Fi 등의 다양한 범용 무선 네트워크에 확장적용이 가능하다. 또한 무선 지능형 도로망과 자율주행과의 연동이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.63-74
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• 2021

위치 기반 서비스(LBS)는 가장 바쁜 시간에 동시에 도착하는 최단 경로 및 k-최근접 이웃 질의를 포함한 다양한 공간 질의를 효과적으로 처리한다. 동시에 도착하는 공간 질의를 빠르게 처리하기 위한 간단한 해결 방법은 LBS 서버를 추가하는 것이다. 이 방법은 서비스 운영 비용을 많이 증가시킨다. 최근에는 공유 가능한 계산을 사용하여 일련의 질의를 한꺼번에 모아서 처리하는 일괄 처리 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 교통 상황에 따라 각 도로 구간의 이동 시간이 빈번하게 변하는 동적 공간 네트워크에서 움직이는 k-최근접 이웃 질의를 한꺼번에 처리하는 방법을 연구한다. 순차적 질의 처리를 기반으로 하는 LBS 서버는 중복 계산으로 인해 한꺼번에 요청이 들어오는 움직이는 k-최근접 이웃 질의를 효과적으로 처리하지 못한다. 본 연구의 목표는 움직이는 k-최근접 이웃 질의를 한꺼번에 처리하고 공유 가능한 계산을 재사용하여 알고리즘을 효율성을 개선한다. 실제 지도 데이터를 사용한 실험 평가는 최신 방법보다 제안된 방법이 우수하다는 것을 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권12호
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• pp.3904-3922
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• 2022

As a research hotspot, pedestrian detection has a wide range of applications in the field of computer vision in recent years. However, current pedestrian detection methods have problems such as insufficient detection accuracy and large models that are not suitable for large-scale deployment. In view of these problems mentioned above, a lightweight pedestrian detection and early warning method using a new model called you only look once (Yolov5) is proposed in this paper, which utilizing advantages of Yolov5s model to achieve accurate and fast pedestrian recognition. In addition, this paper also optimizes the loss function of the batch normalization (BN) layer. After sparsification, pruning and fine-tuning, got a lot of optimization, the size of the model on the edge of the computing power is lower equipment can be deployed. Finally, from the experimental data presented in this paper, under the training of the road pedestrian dataset that we collected and processed independently, the Yolov5s model has certain advantages in terms of precision and other indicators compared with traditional single shot multiBox detector (SSD) model and fast region-convolutional neural network (Fast R-CNN) model. After pruning and lightweight, the size of training model is greatly reduced without a significant reduction in accuracy, and the final precision reaches 87%, while the model size is reduced to 7,723 KB.

• 한국도로학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.69-78
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• 2009

경부고속도로 건설을 기점으로 급격한 경제성장을 이룬 우리나라 고속도로는 현재 신규도로의 건설사업 물량이 둔화되면서 기존의 도로망을 효율적으로 활용하고 최적의 공용성 유지가 필요한 시점이 되었다. 최적의 공용성 확보를 위해 교통하중을 가장 적극적으로 통제하는 방법은 과적단속이다. 본 연구에서는 과적단속의 효율화를 위해 고속축하중측정 시스템을 개발하고 이를 통해 국내 고속도로 과적화물차 행태 분석을 실시하며, 본 시스템을 활용한 과적단속시스템 개발 가능성에 대하여 검토하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서 개발한 고속축하중측정 시스템은 차로당 2조의 루프센서와 2조의 축중센서, 2조의 원더링센서로 이루어져 있다. 특히 원더링센서는 차량의 좌우 타이어의 위치 판독이 가능하여 과적단속 시스템으로 활용시 차로의 이탈유무를 판독할 수 있으며, 윤거 측정 및 윤형식(단륜/복륜) 구분이 가능하여 차종을 구분함에 있어서 기존 차종분류 시스템보다 세분화된 분류가 가능하여 12종 차종분류시 오분류 비율이 매우 낮은 장점을 가지고 있다. 본 시스템에 대한 검증시험 결과 모든 시험조건의 전체평균오차가 축하중 15% 이내, 총하중 7% 이내로 나타났다. COST-323에서 제시하고 있는 WIM 등급기준에 따르면 사회기반시설 설계와 유지관리 및 평가목적으로 사용가능한 B(10) 등급으로 나타났으며, 과적이 가장 문제되는 5축 카고 화물차에 대한 분석결과는 축중량 오차 8%, 총중량 오차 5%로 단속가능 수준인 A(5)등급으로 나타났다. 고속도로의 차종별 중량분석 결과 12종 분류기준에서 5종, 6종, 7종, 12종 차량이 하중기준을 초과하는 비율이 가장 높게 나타났으며, 주로 가변축을 장착한 차량으로 축조작에 의한 축하중 과적비율이 매우 높게 나타나 이러한 차량에 대한 실효성 있는 과적단속기법이 필요한 것으로 판단된다. 도로교통분야에 있어서 차종별 교통량 자료는 도로의 계획과 건설, 유지관리, 교통류분석 및 도로행정에 필요한 기본 자료이며 각종 연구에 필요한 기초자료로 활용되어지는 필수적인 요소이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.120-134
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• 2015

본 연구는 범죄로부터 안전한 생활환경 조성을 위해 도로망의 형태도 범죄발생에 영향을 미칠 것이라는 가정하에 공간구문론(Space Syntax)을 활용하여 사례지역을 대상으로 실증 분석하였다. 즉 도로별로 통합도, 통제도, 연결도를 공간구문론으로 계산하고, 각 도로별 실제 범죄발생 건수와 상관성을 분석하였다. 다음으로 분석결과를 일반화할 수 있는지를 확인하기 위해 멀티에이전트모형(Multi-Agent Model)을 개발하여 컴퓨터상의 가상공간에서 시나리오를 설정하고 시뮬레이션 하였다. 그 결과 도로망의 통합도가 범죄발생과 가장 연관성이 높은 것으로 분석되었으며, 가상공간 시뮬레이션 결과에도 통합도가 가장 영향을 많이 주는 것으로 나타났다. 본 연구는 멀티에이전트 시뮬레이션에서 실험공간 규모나 에이전트 행동의 프로그래밍에 한계가 있었지만 현실 데이터와 가상공간 시뮬레이션에 의해 도로망 체계와 범죄발생간의 관계를 규명하였다는데 의의가 있다. 또한 본 연구에서 개발된 시뮬레이션 플랫폼은 다양한 실험이 가능하므로 경찰력이나 방범시설의 배치 등 보다 현실적인 문제에 대한 해결방안 모색과 스마트 안전도시를 앞당기는데 기여할 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제22권4호
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• pp.135-146
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• 2004

교통정보에 의한 교통량분산 효과를 실질적으로 얻기 위해서는 좌회전금지, U-turn, P-turn과 같은 교차로내 회전제약이 존재하는 일반 가로망에서 적정수의 경로를 도출하여 제공해야 한다. 이를 위하여 k-path 알고리듬이 주로 이용되고 있으나 도출된 경로들간에 중복성이 문제가 되고 있다. 본 연구는 교차로내 회전제약들을 고려하면서 교통정보제공을 위한 n개의 최단경로탐색(n-path) 알고리듬을 개발하는 데 연구의 목적이 있다 여기서 n-path 알고리듬은 기존 k-path 알고리듬과는 차이가 있는데, k-path 알고리듬은 기종점간 통행비용을 기초로 첫 번째 최단경로외 2번째 최단경로, 3번째 최단경로,....식으로 k개의 최단경로를 찾는 데 비해, n-path 알고리듬은 각 경로간 일정수준 이상의 경로중첩(path overlap)이 발생하지 않도록 하면서 n개의 경로를 탐색하는 방법이다. 이를 위하여 첫 번째 탐색된 경로를 중심으로 통행비용과 경로중복수준을 판단하여 이후 경로들을 탐색하게 된다. 또한, 본 연구에서 제시하는 n-path 알고리듬은 기존 연구와는 달리 교차로상 회전제약을 반영하기 위하여 가로망을 확장할 필요가 없다는 장점이 있다. 개발된 알고리듬을 몇 개의 예제 네트워크에 적용하여 평가하였으며 평가결과 원하는 결과를 도출하고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권1호
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• pp.43-52
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• 2016

지가는 도시의 사회 경제적 특성을 함축적으로 표현하면서 도시공간이 가지는 종합적인 성격을 내포하고 있다. 따라서 지가는 각종 도시개발사업에 의한 공간구조와 지역의 사회경제적 변화를 부분적으로 파악하는 지표로 활용할 수 있다고 할 것이다. 본 연구에서는 도로 개설과 같은 도시의 물리적 공간변화에 따른 지가의 변화를 연구해 보았다. 방법론적으로는 도시공간구조를 종합적으로 해석할 수 있는 공간구문론(Space Syntax)을 도입하여 도로망 형태와 지가와의 관계를 회귀분석으로 파악하고, 도로망 변화에 따른 지가변동을 시뮬레이션 분석해 보았다. 그 결과 도로망의 통합도가 공시지가와 가장 연관성이 높고, 통합도가 높을수록 공시지가가 상승하는 것으로 분석되었다. 다음으로 사례지역에 임의로 도로를 개설하고 통합도를 재 산정한 후, 도로개설에 의한 주변의 지가변동을 예측해 보았다. 이와 같이 본 연구에서 도입한 연구방법이나 결과는 주민들의 관심이 높은 지가 변화를 수월하게 예측 할 수 있는 장점이 있다. 또한 도시재생사업이나 도시개발사업 등과 같은 사업을 시행하기 전에 지가 변화를 미리 예측하여 주민들에게 제시함으로써 주민들의 이해와 참여를 확대하는 등 원활한 사업 추진과 관련 정책수립에 기여할 수 있을 것이다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제7권3호
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• pp.160-170
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• 2020

철도와 도로는 대표적인 선형사업으로, 전국적으로 철도망과 도로망이 확대되고 있는 추세이며, 환경에 미치는 영향을 최소화하기 위해 철도와 도로의 평행노선에 따른 생태계 단절을 최대한 지양하고 있다. 본 연구에서는 우선적으로 철도와 도로개발 시, 환경에 미치는 영향을 살펴보기 위한 각 사업의 중점평가항목에 대한 비교·분석을 통해 차이점과 특징을 고찰하였다. 그 결과, 도로 개발은 철도사업과는 달리 효율적인 토지이용계획 수립에 대한 사항과 토양 보호를 중점평가항목으로 제시하고 있다. 본 연구에서는 철도 노선이 도로와 인접하게 될 때의 환경적 영향을 살펴보기 위한 구체적인 평가 항목과 기준이 제시되어 있지 않음에 따라, 관련 문헌을 검토하여 총 8개 평가 항목을 제시하였다. 특히, 계획의 적정성과 입지타당성을 살펴보기 위한 전략환경영향평가 단계에서 기존의 도로에 철도가 인접하게 될 때 미치는 환경적 영향을 사전에 검토할 수 있는 이격거리 기준을 제안하고자, 기 운영 중인 철도 노선을 대상으로 도로와의 이격거리를 살펴보았으며, 환경생태적 영향을 최소화하기 위해 검토해야 할 이격거리로 200 m 이내일 것을 제시하였다. 본 연구 결과는 철도와 도로가 인접할 때 환경생태적 영향을 최소화할 수 있는 대안노선을 검토하는 사업계획 단계에서 근거 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.593-596
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• 2018

The speed of vehicles has remained a significant factor that influences the severity of accidents and traffic accident rate in many parts of the world including South Korea. This behavior where drivers drive at speeds which exceed a posted safe threshold is known as 'speeding'. Over the past twenty years, the Korean National Police Agency (NPA) has become aware of an increased frequency of drivers who are speeding. Therefore, fixed-type ASE systems [1] have been installed on hazardous road sections of many highways. These system monitor vehicle speeds using a camera. However, the use of ASE systems has changed the behavior of the drivers. Specifically, drivers reduce speed or avoid the route where the cameras are mounted. It is not practical to install cameras at every possible location. Therefore, it is challenging to thoroughly explore the location where speeding occurs. In view of these problems, the author of this paper designed and implemented a prototype visualization system in which point and color are used to show vehicle location and associated over-speed information. All of this information was used to create a comprehensive visualization application to show information about vehicle driving. In this paper, we present an approach detecting vehicles moving at speeds which exceed a threshold and visualizing the points those violations occur on a map. This was done using vehicle trajectory data collected in Daegu city. We propose steps for exploring the data collected from those sensors. The resulting mapping has two layers. The first layer contains the dynamic vehicle trajectory data. The second underlying layer contains the static road networks. This allows comparing the speed of vehicles on roads with the known maximum safe speed of those roads, and presents the results with a visualization tool. We also compared data about people who drive over threshold safe speeds on each road on days and weekends based on vehicle trajectories. Finally, our study suggests improved times and locations where law enforcement should use monitoring with speed cameras, and where they should be stricter with traffic law enforcement. We learned that people will drive over the speed limit at midnight more than 1.9 times as often when compared with rush hour traffic at 8 o'clock in the morning, and 4.5 times as often when compared with traffic at 7 o'clock in the evening. Our study can benefit the government by helping them select better locations for installation of speed cameras. This would ultimately reduce police labor in traffic speed enforcement, and also has the potential to improve traffic safety in Daegu city.