• 한국인공지능학회지
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• 제11권4호
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• pp.1-8
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• 2023

In this paper, we propose a black ice detection platform framework using Convolutional Neural Networks (CNNs). To overcome black ice problem, we introduce a real-time based early warning platform using CNN-based architecture, and furthermore, in order to enhance the accuracy of black ice detection, we apply a multi-scale dilation convolution feature fusion (MsDC-FF) technique. Then, we establish a specialized experimental platform by using a comprehensive dataset of thermal road black ice images for a training and evaluation purpose. Experimental results of a real-time black ice detection platform show the better performance of our proposed network model compared to conventional image segmentation models. Our proposed platform have achieved real-time segmentation of road black ice areas by deploying a road black ice area segmentation network on the edge device Jetson Nano devices. This approach in parallel using multi-scale dilated convolutions with different dilation rates had faster segmentation speeds due to its smaller model parameters. The proposed MsCD-FF Net(2) model had the fastest segmentation speed at 5.53 frame per second (FPS). Thereby encouraging safe driving for motorists and providing decision support for road surface management in the road traffic monitoring department.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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• pp.77-82
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• 2001

An intelligent road transport management system focused on microscopic, real-time traffic signal control is proposed. Referring to the development of those systems in Japan, extensive use of image traffic detectors observing the movement of vehicles inside intersections, and direct data exchange between the signal controllers of neighboring intersections are newly assumed. On site investigation of five intersections in Japan or in Malaysia shows the possibility of effective information provision and simple algorithm for solving heavy congestion, as well as easy installation.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.26-33
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• 2011

수많은 이동 노드가 존재하는 유비쿼터스 환경에서 위치 기반 서비스가 중요한 응용 분야로 부상하고 있다. 효율적인 위치 기반 서비스를 제공하기 위해 브로드캐스트을 이용한 다양한 기법들이 연구 되었지만, 대부분 브로드캐스트 인덱스 구축에 대한 연구이고, 브로드캐스트 데이터 전체의 크기를 줄이기 위한 기법은 고려되지 않았다. 이에 본 논문에서는 최근 많은 연구가 이루어지고 있는 센서 네트워크 기반의 객체의 이동 패턴을 고려한 데이터 분산 브로드캐스트 기법을 제안한다. 또한 제안하는 분산 브로드캐스트 기법의 효율성을 위해 도로 네트워크 기반의 센서 클러스터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 센서노드에 의해 측정 된 객체의 이동 정보를 기반으로 데이터를 최적으로 분산 시킨다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 브로드캐스트 기법과 제안하는 기법을 다양한 환경에서 성능평가를 수행한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1996년도 추계학술대회 논문집
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• pp.384-388
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• 1996

The closed-loop system modeling of an Active/semiactive suspension system has been accomplished through an artificial neural Networks. The 7DOF full model as the system equation of motion has been derived and the output feedback linear quadratic regulator has been designed for the control purpose. For the neural networks training set of a sample data has been obtained through the computer simulation. A 7DOF full model with LQR controller simulated under the several road conditions such as sinusoidal bumps and the rectangular bumps. A general multilayer perceptron neural network is used for the dynamic modeling and the target outputs are feedback to the input layer. The Backpropagation method is used as the training algorithm. The modeling of system and the model validation have been shown through computer simulations.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권7C호
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• pp.584-591
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• 2012

Distributing a Certificate Revocation List (CRL) quickly to all vehicles in the system requires a very large number of road side units (RSUs) to be deployed. In reality, initial deployment stage of vehicle networks would be characterized by limited infrastructure as a result in very limited vehicle to infrastructure communication. However, every vehicle wants the most recent CRLs to protect itself from malicious users and malfunctioning equipments, as well as to increase the overall security of the vehicle networks. To address this challenge, we design and implement a nomadic device based CRL acquisition method using nomadic device's communication capability with cellular networks. When a vehicle could not directly communicate with nearby RSUs, the nomadic device acts as a security mediator to perform vehicle's security functions continuously through cellular networks. Therefore, even if RSUs are not deployed or sparsely deployed, vehicle's security threats could be minimized by receiving the most recent CRLs in a reasonable time.

• 한국도로학회논문집
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• 제15권3호
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• pp.85-92
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• 2013

PURPOSES: The purpose of this paper is to estimate expected effects on traffic operational and economic aspects of 2+1 roads application in Korea. METHODS : Micro simulation study using VISSIM 5.0 was used to analyze the operation efficiency of 2+1 roads compared to two-lane highways and four-lane highways. Some scenarios for various traffic volumes were set up in order to analyze the effect of 2+1 roads under various traffic situations. Also imaginary road networks were set up for each type of roads. The MOEs to measure the operation efficiency were selected with average travel speed and delay. For analyzing economic effect of 2+1 roads, construction cost of a specific imaginary 2+1 road was compared to construction cost of a four-lane highway with same conditions. RESULTS: The results of study show that a 2+1 road is more effective with 19 percents higher average travel speed and 39 percents lower average delay than a two-lane highway. In the economic analysis, construction costs to construct a 2+1 road are saved as approximately 26.4~40.7 percents when compared to construction of four-lane highway. CONCLUSIONS: It can be concluded that 2+1 roads can improve the traffic operational level of service for two-lane highways and 2+1 roads can be applied as an effective design alternative for higher-volume two-lane highways in Korea.

• 한국인공지능학회지
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• 제11권3호
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• pp.17-22
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• 2023

In this paper, we propose a black ice detection system using Convolutional Neural Networks (CNNs). Black ice poses a serious threat to road safety, particularly during winter conditions. To overcome this problem, we introduce a CNN-based architecture for real-time black ice detection with an encoder-decoder network, specifically designed for real-time black ice detection using thermal images. To train the network, we establish a specialized experimental platform to capture thermal images of various black ice formations on diverse road surfaces, including cement and asphalt. This enables us to curate a comprehensive dataset of thermal road black ice images for a training and evaluation purpose. Additionally, in order to enhance the accuracy of black ice detection, we propose a multi-scale dilation convolution feature fusion (MsDC-FF) technique. This proposed technique dynamically adjusts the dilation ratios based on the input image's resolution, improving the network's ability to capture fine-grained details. Experimental results demonstrate the superior performance of our proposed network model compared to conventional image segmentation models. Our model achieved an mIoU of 95.93%, while LinkNet achieved an mIoU of 95.39%. Therefore, it is concluded that the proposed model in this paper could offer a promising solution for real-time black ice detection, thereby enhancing road safety during winter conditions.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권2D호
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• pp.275-283
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• 2006

최근 도시지역의 확산과 교통망의 발달로 도로안내표지의 효율적 정보제공이 요구되고 있으며, 안내체계의 효율성을 증대시킬 수 있는 안내지명의 선정원칙과 안내체계가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 수원시의 도로표지 안내정보의 실태를 파악하여 적절한 정보들을 제공되고 있는지 또한 제공된 정보들은 체계적인 연속성을 가지고 있는지 파악하고자 하였다. 즉, 도로이용자가 찾고자하는 한 지점을 중심으로 도로표지판의 안내정보의 적절성과 연계성 및 출현빈도에 관한 조사를 실시하였다. 수원시청을 최종목적지로 하여 주변도시 접경부 의왕시, 안산시, 화성시, 오산시, 용인시 등지 에서 수원시청까지 5개의 간선도로에 설치된 도로표지판 중 방향예고표지와 방향표지, 시설안내표지등을 분석하였다. 결과, 도로표지규정의 안내 지명선정 원칙에 의한 랜드마크나 1등급으로 분류되는 지명들은 상대적으로 찾기가 다소 용이하나, 그 외의 이용자가 원하는 지명을 알아내는데 상당히 어려움이 있는 것으로 파악되었다. 이는 안내지명만으로 현 위치를 파악하기가 어렵고 제시된 안내지명이 직진방향에서 만날 수 있는 지명뿐 아니라 좌회전 혹은 우회전을 해야만 만날 수 있는 지명일 경우 방향을 알 수가 없어 비효율적인 정보가 제공되고 있는 것으로 파악되었다. 게다가 선정된 안내지명마저도 출현빈도의 적정성에 문제가 있고, 표지간의 연계가 이루어지고 있지 않아 도로이용자에게 많은 불편함을 주고 있는 것으로 나타났는데, 이러한 이용 상의 불편을 방지하기 위해서 도로표지의 체계적인 개선이 필요하다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권3호
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• pp.317-326
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• 2009

최근 궤적 정보를 이용한 많은 연구들이 진행되고 있으나, 이들 대부분의 연구는 유클리드 공간 내의 궤적들을 대상으로 하고 있다. 그러나 실제 응용에서 대부분의 이동 객체들은 도로 네트워크 공간상에 존재하므로, 유클리드 공간을 대상으로 한 연구들을 도로 네트워크 공간에 적용시키는 것은 적합하지 않다. 본 논문에서는 도로 네트워크 내 이동 객체들의 대용량 궤적 정보를 대상으로 하는 효과적인 클러스터링 기법에 대하여 논한다. 이를 위하여 우선 본 논문에서는 궤적을 각 이동 객체가 시간에 따라 지나온 도로 세그먼트들의 연속으로 정의한다. 다음, 도로 세그먼트들의 길이와 식별자 정보를 이용한 새로운 유사도 측정 함수를 제안하고, 이를 이용하여 측정된 궤적간의 유사도 정보를 기반으로 FastMap과 계층 클러스터링(hierarchical clustering)기법을 이용하여 전체 궤적들을 클러스터링하는 방식을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 실제 응용에서 대부분의 이동 객체는 최단 거리를 이용하여 움직인다는 특성을 반영한 새로운 궤적 생성 기법을 제안하고, 이렇게 생성된 궤적 데이터를 이용하여 제안된 클러스터링 기법에 대한 다양한 성능 평가 결과를 보인다. 실험 결과에 따르면 제안된 기법은 사람에 의하여 유사 궤적들을 클러스터링한 결과와 비교하여 95%이상의 높은 정확도를 보였다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제6권1호
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• pp.29-38
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• 2006

도시지역의 확산과 교통망의 발달로 도로안내표지의 효율적 정보제공이 요구되고 있고 안내체계의 효율성을 증대시킬 수 있는 안내지명의 선정원칙과 안내체계가 절실하다. 따라서 현재 수원시의 도로표지 안내정보의 실태를 파악하고 이용자들이 목적지를 찾아감에 있어 적절한 정보들을 제공받고 있는지 또한 제공된 정보들은 체계적인 연속성을 가지고 있는지 조사하였다. 본 연구에서는 도로이용자가 찾고자하는 한 지점을 중심으로 도로표지판의 안내정보의 적절성과 연계성 및 출현빈도에 관한 조사를 실시하였다. 즉 수원시청을 최종목적지로 하여 주변도시 접경부 안양시, 오산시, 안성시, 용인시, 성남시 등지에서 수원시청까지 6개의 간선도로에 설치된 도로표지판 중 방향예고표지와 방향표지, 시설안내표지등을 분석하였다 그 결과 도로표지규정의 안내지명선정 원칙에 의한 랜드마크나 1등급으로 분류되는 지명들은 상대적으로 찾기가 다소 용이하나 그 외의 이용자가 원하는 지명을 알아내는데 상당히 어려움이 있는 것으로 조사되었다. 이는 안내지명만으로 현 위치를 파악하기가 어렵고 제시된 안내지명이 직진방향에서 만날 수 있는 지명뿐 아니라 좌회전 혹은 우회전을 해야만 만날 수 있는 지명일 경우 방향을 알 수가 없어 비효율적인 정보가 제공되고 있는 것으로 조사되었다. 게다가 선정된 안내지명마저도 출현빈도의 적정성에 문제가 있고, 표지간의 연계가 이루어지고 있지 않아 도로이용자에게 많은 불편을 주고 있는 것으로 조사되었다.