Video image processing systems (VIPS) offer numerous benefits to transportation models and applications, due to their ability to monitor traffic in real time. VIPS based on a wide-area detection algorithm provide traffic parameters such as flow and velocity as well as occupancy and density. However, most current commercial VIPS utilize a tripwire detection algorithm that examines image intensity changes in the detection regions to indicate vehicle presence and passage, i.e., they do not identify individual vehicles as unique targets. If VIPS are developed to track individual vehicles and thus trace vehicle trajectories, many existing transportation models will benefit from more detailed information of individual vehicles. Furthermore, additional information obtained from the vehicle trajectories will improve incident detection by identifying lane change maneuvers and acceleration/deceleration patterns. However, unlike human vision, VIPS cameras have difficulty in recognizing vehicle movements over a detection zone longer than 100 meters. Over such a distance, the camera operators need to zoom in to recognize objects. As a result, vehicle tracking with a single camera is limited to detection zones under 100m. This paper develops a methodology capable of monitoring individual vehicle trajectories based on image processing. To improve traffic flow surveillance, a long distance tracking algorithm for use over 200m is developed with multi-closed circuit television (CCTV) cameras. The algorithm is capable of recognizing individual vehicle maneuvers and increasing the effectiveness of incident detection.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.2B
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pp.250-262
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2004
In IPv6 environment, the Internet Telephony, VoD(Video on Demand) and high capacity file exchange service will be more increased than IPv4. Therefore, the strict guarantee of QoS based on End-to-End and differentiated quality control schemes are simultaneously required. This paper proposes the flow control schemes on IPv6 network that the traffic is identified by flow and the QoS of multi-service is improved by QoS information in IPv6 hop-by-hop option header. The object of flow control includes not only non-default QoS traffic, which uses the flow label, but also best-effort or encrypted traffic. Therefore, the guarantee of real-time service is strengthened and the flow, which abuses unnecessarily the network resources, is effectively controlled. Also, this paper proposes the mapping scheme between the flow and MPLS by reflecting the minimum change of the existed network resource and the status of backbone network of ISP(Internet Service Provider). In the simulation result, It is shown that the proposed scheme is effective in the side of QoS on real-time services and utilization of backbone resources.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.2
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pp.48-61
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2020
The objective of this study is to estimate traffic capacity based on the heavy-vehicle ratio in a two-lane freeway work zone where one lane is blocked by construction. For this, closed circuit television (CCTV) video data of the freeway work zone was collected, and the congestion at an upstream point was observed. The traffic volume at a downstream point was analyzed after a bottleneck was created by the blockage due to the upstream congestion. A distribution model was estimated using observed-time headway, and the road capacity was analyzed using a goodness-of-fit test. Through this process, the general capacity and an equation for capacity based on the heavy-vehicle ratio passing through the work zone were presented. Capacity was estimated to be 1,181~1,422 passenger cars per hour per lane (pcphpl) at Yeongdong, and 1,475~1,589pcphpl at Jungbu Naeryuk. As the ratio of heavy vehicles increased, capacity gradually decreased. These findings can contribute to the proper capacity estimation and efficient traffic operation and management for two-lane freeway work zones that block one lane due to a work zone.
C-ITS(Cooperative Intelligent Transport System) that pursues traffic safety and convenience uses various sensors to generate traffic information. Therefore, it is necessary to improve the sensor-related technology to increase the efficiency and reliability of the traffic information. Recently, the role of CCTV in collecting video information has become more important due to advances in AI(Artificial Intelligence) technology. In this study, we propose to identify and track dynamic objects(vehicles, people, etc.) in CCTV images, and to analyze and provide information about them in various environments. To this end, we conducted identification and tracking of dynamic objects using the Yolov4 and Deepsort algorithms, establishment of real-time multi-user support servers based on Kafka, defining transformation matrices between images and spatial coordinate systems, and map-based dynamic object visualization. In addition, a positional consistency evaluation was performed to confirm its usefulness. Through the proposed scheme, we confirmed that CCTVs can serve as important sensors to provide relevant information by analyzing road conditions in real time in terms of road infrastructure beyond a simple monitoring role.
To solve the increasing popularity of video streaming services over the Internet, recent research activities have addressed the locality of content delivery from a network edge by introducing a storage module into a router. To employ in-network caching and persistent request routing, this paper introduces a hybrid content delivery network (CDN) system combining novel content routers in an underlay together with a traditional CDN server in an overlay. This system first selects the most suitable delivery scheme (that is, multicast or broadcast) for the content in question and then allocates an appropriate number of channels based on a consideration of the content's popularity. The proposed scheme aims to minimize traffic volume and achieve optimal delivery cost, since the most popular content is delivered through broadcast channels and the least popular through multicast channels. The performance of the adaptive scheme is clearly evaluated and compared against both the multicast and broadcast schemes in terms of the optimal in-network caching size and number of unicast channels in a content router to observe the significant impact of our proposed scheme.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.1B
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pp.1-7
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2004
Increase of internet users and new type of applied traffic such as game, news, distributed computing, online image conference, and real time audio and video have leaded to demand for more bandwidth for each application. This algorithm represents a complex optical exchanger having typical wavelength switching function and time-slotted transmission function. Performance assessment of the proposed OXC (Optical Cross connect) sttucture defines LFS (Limit Frame Size) and VFS (Variable Frame Size) for classification by packet type and calculates the channel effect and loss probability depending the demanded bandwidth by access node increase. Optical exchanger in this type of structure can guarantee future network expansion as well as decrease of frame collision resulted from node increase.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.1
no.2
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pp.244-253
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1994
Computer networks need a variety of services. Some services such as, video, voice and plantcontrol traffic require a real-time communication with explicit timing constraints. In this pater, we introduce a real-time communication technique which use a reservation technique on dualilnk networks. We introduce an enhanced technique that determines priorities of the message based on time constraints when real-time messages are transmitted. A simulation was conducted to compare and to analyze traditional technique. We used the SLAM II language to simulate this technique. Message loss rate were compared and analyzed as a performance criteria in this simulation.
Objective: The aim of this study is to model all levels of situation awareness (SA), which would be able to predict situation awareness quantitatively. Background: When measuring situation awareness, directly measuring SA methods such as SAGAT and SART have been utilized. Several approaches (cognitive modeling approaches) were introduced to model SA but level 3 SA was not completed. For real-life situation, however, it is necessary to detect the problematic level of SA rather than overall SA. Therefore, we proposed a new model of all levels of SA in this study. Method: In order to model all levels of SA, this study chose factors in ACT-R architecture through literature review. ATC (Air Traffic Control)-related simulation task was video-taped to analyze human behaviors in order to model all levels of SA including level 3. Results: As a result, regression analyses show that cognitive activities (neural activations) represented for all levels of SA were highly correlated with SAGAT. Conclusion: In conclusion, neural activations in ACT-R could be proved to be effective to model all levels of SA. Application: Our SA model could be used to predict all levels of SA quantitatively without directly measuring the SA of operators.
The amount of multimedia traffic over the Internet has been increasing because of the development of networks and mobile devices. Accordingly, studies on multicast, which is used to provide efficient multimedia and video services, have been conducted. In particular, studies on centralized multicast tree construction have attracted attention with the advent of software-defined networking. Among the centralized multicast tree construction algorithms, the group Takahashi and Matsuyama (GTM) algorithm is the most commonly used in multiple multicast tree construction. However, the GTM algorithm considers only the network-cost overhead when constructing multicast trees; it does not consider the temporary service disruption that arises from a link change for users receiving an existing service. Therefore, in this study, we propose a multiple multicast tree construction algorithm that can reduce network cost while avoiding considerable degradation of service quality to users. This is accomplished by considering both network-cost and link-change overhead of users. Experimental results reveal that, compared to the GTM algorithm, the proposed algorithm significantly improves the user-experienced quality of service by substantially reducing the number of linkchanged users while only slightly adding to the network-cost overhead.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.9
no.10
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pp.1103-1109
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2014
The latest CCTV camera are network camera in many cases. In this case when transmitting high-quality image by internet, it could be a large load on the internet because the amount of image data is very large. In this study, we propose a method which can reduce the video traffic in this case, and evaluate its performance. We used a method for transmitting and extracting a gesture information using ToF camera such as Kinect in certain circumstances. There may be restrictions on the application of the proposed method because it depends on the performance of the ToF camera. However, it can be applied efficiently to the security or safety management of a small interior space such as a home or office.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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