• 대한교통학회지
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• 제28권5호
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• pp.107-116
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• 2010

도심지에서 수요지간의 이동시간은 복잡한 도로사정과 외부환경으로 인하여 실시간 변화하는 교통상황에 큰 영향을 받고 있으며, 수요는 시기나 성향에 따라 확률적으로 변화하고 있다. 대부분의 차량경로문제 연구는 차량경로를 선정함에 있어 수요지간의 이동거리와 평균속력, 확정된 수요를 고려하여 경로를 구성하고 있으며, 교통상황과 확률적인 수요의 동적인 외부환경 반영이 미흡하였다. 본 연구에서는 원활 지체 정체의 교통상황과 확률적인 수요를 고려한 현실적인 차량경로문제를 제안하였다. 수리모형을 구축하고, CPLEX 11.1을 이용하여 검증하였으며, 총 소요시간을 최소화하는 Hybrid 유전자 알고리즘을 제안하였다. 교통상황과 확률적 수요를 고려한 차량경로문제의 결과를 기존의 휴리스틱 알고리즘과 비교하였으며, 본 연구에서 제안한 알고리즘이 가장 우수한 해를 제공하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.49-55
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• 2021

본 논문에서는 실제 도로에서 기울어진 촬영 각도로 인하여 회전된 차량 번호판을 정확하게 탐지하기 위하여 객체 세그먼테이션(object segmentation)을 이용하는 개선된 2-단계 차량 번호판 탐지 모델을 제안한다. 기존 연구에서 제안한 3-단계 차량 번호판 탐지 파이프라인 모델은 차량 번호판이 많이 기울어져 있을수록 탐지 정확도가 낮아지는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해서 기존의 3-단계 모델에서 사각형 형태만으로 차량 후보 영역과 차량 번호판 후보 영역을 인식하는 전위 2개의 처리 단계 대신에 임의의 형태로 객체 탐지가 가능한 객체 세그먼테이션을 이용하는 하나의 단계로 대체함으로써 탐지 과정을 단순화하였으며 궁극적으로는 임의의 형태로 기울어진 차량 이미지에 대해서도 탐지 성능을 개선하였다. 기울어진 차량 번호판 이미지를 대상으로 실시한 차량 번호판 탐지 모델의 정확도 분석 실험 결과에 의하면 기존의 3-단계 차량 번호판 탐지 모델보다 제안된 2-단계 기법이 탐지 과정을 단순화하였음에도 최대 약 20%의 탐지 정확도를 개선할 수 있는 것으로 분석되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.29-35
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• 2021

자동차 번호판 인식은 지능형 교통시스템에서 핵심적인 역할을 담당한다. 따라서 효율적으로 자동차 번호판의 숫자 및 문자영역을 검출하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 연구에서는 딥러닝과 의미론적 영상분할 알고리즘을 적용하여 효과적으로 자동차 번호판의 번호영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화소 투영과 같은 전처리과정 없이 번호판 영상에서 바로 숫자 및 문자영역을 검출하는 알고리즘이다. 번호판 영상은 도로 위에 설치된 고정 카메라로 부터 획득한 영상으로 날씨 및 조명변화 등을 모두 포함한 다양한 실제 상황에서 촬영된 것을 사용하였다. 입력 영상은 색상변화를 줄이기 위해 정규화하고 실험에 사용된 딥러닝 신경망 모델은 Vgg16, Vgg19, ResNet18 및 ResNet50이다. 제안방법의 성능을 검토하기 위해 번호판 영상 500장으로 실험하였다. 학습을 위해 300장을 할당하였으며 테스트용으로 200장을 사용하였다. 컴퓨터모의 실험결과 ResNet50을 사용할 때 가장 우수하였으며 95.77% 정확도를 얻었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권1호
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• pp.146-159
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• 2021

본 연구는 고령운전자 운전특성 파악을 위한 실증적 분석의 일환으로 차량 시뮬레이터를 이용하여 고령운전자의 주행특성을 파악하고자 하였다. 이를 위해 기존연구 고찰에서 고령운전자의 주행특성 요소를 파악한 후, 시뮬레이션 환경을 구축하고 일반 운전자와의 주행 비교를 통해 고령자 운전특성을 명확히 도출하고자 하였다. 실험 결과 고령운전자는 주행속도, 운전조작(브레이크, 스로틀, 스티어링 작동) 등 차로편측을 제외한 모든 항목에서 일반 운전자와는 다른 주행특성을 보이는 사실을 확인하였으며, 주요 특성으로 차로변경 시 속도유지 및 적정 차간간격 확보가 어렵고, 돌발 상황 발생 시 정지거리와 소요시간이 더 많이 필요한 것으로 확인되었다. 결과적으로 고령운전자 주행거동의 일의적 특성을 입증할 수 있었고, 도로설계, 고령자 관련 교통정책 수립 등에 유효한 지침을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.303-308
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• 2021

본 연구에서는 학교 현장에서 매우 중요하지만 변화가 필요하다고 생각되는 안전 교육과 소프트웨어 교육을 융합한 수업 설계안을 제시하고자 하였다. 간접 체험 중심의 안전 교육 실현을 위해 비트브릭이라는 피지컬 컴퓨팅 도구를 활용하여 '스마트 안전 통학로 제작 프로젝트'로 12차시의 수업안을 구상하였다. 12차시의 수업안을 바탕으로 총 5인의 교사에게 인터뷰로 질적 연구를 한 결과, 수업에 적용했을 때의 효과성과 문제점이 모두 나타났다. 효과성은 기존의 전달식 안전 교육과는 달리 실제 상황을 중심으로 한 간접 체험 중심의 안전 교육이 가능하고 자유도가 높은 수업으로 흥미 유발과 함께 절차적 사고 능력이 발달 될 수 있음을 기대할 수 있다는 점이다. 그러나 직접 상황을 구현하는 과정이 어려울 수 있고 모둠 활동보다는 짝 활동이 효율적일 수 있다는 문제점이 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권3호
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• pp.1-11
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• 2010

교통방송에서 제공하는 교통정보는 방송매체의 특성상 정성적인 교통정보 방송멘트를 사용하고 있기 때문에 도로 상에서 정보 이용자가 공감할 수 있는 교통정보를 제공하기 위해서는 제보자와 정보 제공자의 판단 기준을 이용자 측면에서 명확하게 정립할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 교통방송에서 명확한 구분 없이 임의적으로 사용되고 있는 교통정보 방송멘트에 대한 기준을 제안하고자 통신원, 교통방송 종사자, 운전자들이 동일하게 느끼는 교통상황 판단 기준과 교통정보 방송멘트에 대한 인지특성을 조사하고 분석하였다. 그 결과, 교통상황별로 인지 차이가 거의 없는 평균 통행속도를 기준으로 한 정보 제공이 이루어져야 하며, 통행속도를 기준으로 한 교통상황은 원활 상태가 60km/h 이상, 서행 상태가 40~60km/h 미만, 정체 상태가 40km/h 미만으로 분류됨을 알 수 있었다. 그리고 35개의 교통정보 방송멘트를 교통상황별로 분류해 본 결과, 원활 상태는 8개, 정체 상태는 9개로 명확하게 분류되었으나 18개 멘트는 애매하게 인지하고 있어 서행 상태를 표현하는데 적절하지 않음을 알 수 있었다. 따라서 '원활', '서행', '정체'라는 단어를 포함한 멘트를 직접 사용하는 것이 좋을 것으로 판단되었다. 향후 연구과제로는 차량 동적시뮬레이터 등을 통해 실제와 동일한 교통흐름을 재현하고 교통정보 방송멘트를 제공하고 운전자의 인지 반응을 조사하여 보다 명확한 기준을 정립해야겠다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.100-112
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• 2021

빅데이터의 등장과 더불어 교통 상태 예측은 과거 이력 데이터 분석 방식에 힘을 싣고 발전되어 왔으나, 이 방법은 관측된 적 없는 돌발 상황에 충분히 대응하지 못한다는 약점이 있다. 본 연구에서는 기계학습과 시뮬레이션 기법의 융합을 통해 돌발 상황 발생 시 교통 상태 예측 정확도 감소를 보완할 수 있는 예측 기법을 제시한다. 데이터 기반 방식의 맹점은 과거에 관측된 적 없는 데이터 패턴이 인지되었을 때 드러난다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 이용하여 과거 이력 데이터를 보강하는 방법으로 문제를 해결하고자 하였다. 제시한 방법은 기계학습 기반의 교통 예측을 수행하고, 예측 결과와 실시간으로 수집되는 교통 데이터를 지속적으로 비교하여 돌발 상황 발생 여부를 판단한다. 돌발 상황이 인지되었을 시, 시뮬레이션을 통해 생성한 데이터베이스를 활용하여 예측을 수행한다. 본 연구에서 제시한 방법은 실제 도로 구간을 대상으로 검증되었으며, 검증 결과 돌발 상황에서의 교통 상태 예측 정확도 향상을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시한 융합 교통 예측 방법은 향후 교통 예측 고도화에 이바지할 수 있을 것으로 전망된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.31-43
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• 2019

SAE 기준 3단계의 자율주행자동차에서는 필요 시 운전의 주체가 시스템에서 운전자로 또는 그 반대로 이전되는 제어권 전환(take-over)이 발생하게 된다. 이때 안전한 제어권 전환을 위해서는 다양한 도로환경에서 여러 계층의 운전자들이 안전하게 제어권 전환을 완료하는 데 필요한 시간을 설정하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 자율주행자동차의 제어권 전환의 안전성을 확보하기 위해 제어권 전환 소요시간 및 안정화 특성을 분석하였다. 이를 위해 드라이빙 시뮬레이터를 활용하였으며, 고속도로와 유사한 상황을 설정하여 실험을 진행하였다. 다양한 성별 및 나이를 가진 50명의 운전자가 실험에 참가하였고, 각 피실험자별로 교통량과 기하구조의 변화를 주어서 다양한 상황에 따른 제어권 전환 소요시간 변화와 안정화 특성을 측정하였다. 실험 결과, 제어권 전환 소요시간은 평균 2.3초였으며 표준편차는 0.1초로 분석되었다. 또한 안정화 특성 분석 결과, 고속도로 교통량 차이에 따른 제어권 전환 안정화 시간은 차이는 없었으며, 곡선반경의 변화에 따라서는 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권2호
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• pp.79-88
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• 2024

교통사고에 가장 취약한 도로는 이면도로 비신호교차로이며, 이들 취약지점에 AI 및 엣지 컴퓨팅 융합 기술을 적용하여 교통사고를 예방하고자 하는 시도가 이루어졌다. 본 연구에서는 현장 데이터를 활용하여 AI 및 엣지컴퓨팅 기술이 어떻게 교통사고 감소에 영향을 미칠 수 있고 한계가 무엇인지 교통공학적 측면에서 분석하였다. AI 객체인식으로 20m 후방에서 객체정보를 취득함으로써 운전자는 약 3.6초의 대응시간을 확보하게 되고, 엣지기술에 의해 0.5~0.8초만에 정보가 표출되어 운전자는 교차로 상황에 대응할 수 있는 시간을 얻게 된다. 또한, 교차로 접근로 10m지점에서는 11~12km, 20m지점에서는 20km/h 수준으로 속도관리가 이루어질 때 교차로 진입 전 정지가 가능한 것으로 분석되었다. 따라서 이들 시스템 도입 후 실증 교차로의 데이터를 Taylor 모형에 적용하면 교통사고 확률이 약 40% 감소하는 것으로 분석되었다. 결과적으로 높은 AI 기술의 높은 객체인식률, 엣지기술의 실시간 정보제공 그리고 교차로 접근로의 적정 속도관리가 함께 이루어질 때 교통사고 감소가 가능한 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권5호
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• pp.1525-1534
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• 2014

최근, 환승시스템 구축 및 통합 교통체계, 스마트폰 보급 등으로 인한 실시간 대중교통 정보제공이 가능해 지면서 이용자들의 대중교통 경로선택이 유연해지고 있어 미리 수단을 정하고 통행하는 것이 아니라 상황에 맞춰 경로를 선택하는 특성으로 변해가고 있다. 우리나라의 경우 2004년부터 시행된 대중교통 요금통합에 따라 이용자가 경로를 선택함에 있어 저항을 느끼지 않는 특징을 보이고 있으며, 이용자들의 경로선택은 대중교통 용량에 따른 혼잡으로 인해 대기시간이 증가 될 경우 달라진다. 이러한 이용자의 노선경로 선택이 대중교통 시스템에서의 혼잡에 따른 대기시간에 영향을 받지만 기존 전통적인 모형으로 묘사하기에는 한계점이 존재하며 이와 관련된 기초연구 역시 부족한 상황이다. 용량과 상관없이 주어진 모형에 의해서 수요를 추정하는 기존 모형의 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 승용차 통행배정에서 사용되는 링크 통행비용함수의 개념을 도입하였으며, 실질운행횟수의 이원화된 변수를 설정하여 용량을 초과하지 않도록 수리모형상의 제약식을 완성하였다. 모형의 검증으로 신규직결노선 도입과 돌발상황에 따른 각각의 시나리오 예제 네트워크를 구축하여 적용하고 그에 대한 유의성을 검증한 결과 용량초과에대한 통행량은 배정되지 않았으며, 대중교통시스템 용량이 초과할 경우에도 초과된 수요의 경로전환으로 통행량이 안정적으로 배정되는 결과가 나타났다. 따라서 본 논문이 대중교통 시스템에서 혼잡 등으로 인해 변동되는 대기시간에 따라 이용자의 경로선택이 유연해지는 현실을 반영 할 수 있는 선행연구가 될 것으로 기대한다.