The safety equipments of railway level crossing which are installed at intersections between roads and railway lines prevent level crossing accidents by informing all of the vehicles and pedestrians of approaching trains. The intelligent safety system for level crossing which employs information and communication technology has been developed in USA and Japan, etc. But, in Korea, the relevant research has not been performed. In this paper, we analyze the cause of railway level crossing accidents and the inherent problem of the existing safety equipments. Based on analyzed results, we design the intelligent safety system which prevent collision between a train and a vehicle. This system displays train approaching information in real-time at roadside warning devices, informs approaching train of the detected obstacle in crossing areas, and is interconnected with traffic signal to empty the crossing area before train comes. Especially, we present the video based obstacle detection algorithm and verify its performance with prototype H/W since the abrupt obstacles in crossing areas are the main cause of level crossing accidents. We identify that the presented scheme detects both pedestrian and vehicle with good performance.
This paper introduces a video based traffic monitoring system for detecting vehicles and obstacles on the road. To segment moving objects from image sequence, we adopt the background subtraction algorithm based on the local binary patterns (LBP). Recently, LBP based texture analysis techniques are becoming popular tools for various machine vision applications such as face recognition, object classification and so on. In this paper, we adopt an extension of LBP, called the Diagonal LBP (DLBP), to handle the background subtraction problem arise in vision-based autonomous parking systems. It reduces the code length of LBP by half and improves the computation complexity drastically. An edge based shadow removal and blob merging procedure are also applied to the foreground blobs, and a pose estimation technique is utilized for calculating the position and heading angle of the moving object precisely. Experimental results revealed that our system works well for real-time vehicle localization and tracking applications.
네트워크를 활용한 화상 회의 및 인터넷 방송의 증가로 인해 기존의 1:1 전송방식은 중복되는 패킷으로 인해 대역폭의 낭비가 발생하게 되었다. Xcast는 멀티캐스트 라우팅 프로토콜을 사용하지 않는 소규모 멀티캐스트 구성원에 대한 서비스를 위한 기술이다. Xcast는 도메인간의 라우팅 문제와 멀티캐스트 세션에 대한 주소 할당 문제 등을 해결하는 등 기존의 멀티캐스트와 비교하여 많은 장점이 있다. 본 논문에서는 Xcast 기법에 Designated Router(DR)를 추가하여 그룹관리 및 패킷의 캡슐화를 통해 중간라우터의 오버헤드 문제를 해결하며, IPv6를 지원하지 못하는 중간라우터의 문제를 해결하기 위해 터널링 기법을 사용한 IPv6에서의 Xcast를 설계하고 모의실험을 통해 성능을 분석한다.
우리나라의 자동차 역사는 주요 선진국에 비해 60년 정도 짧지만 자동차와 일어나는 교통사고의 발생률이나 심각도를 고려한다면 교통사고를 줄이기 위한 여러 가지 원인을 분석해 보는 것이 중요하다. 본 연구는 방송프로그램에 방송한 차량용 영상기록장치(VDR) 제보영상을 통해 다양한 교통사고의 원인을 수집하여 운전자의 행태를 분석하여 교통사고를 발생을 감소 시킬 수 있는 방안을 제시하는 연구목적이다. 방송된 차량용 영상 전체 1,262건에 대해 운전자 행태 분석을 실시하여 DB를 구축하고 이를 교통사고 분석 시스템 TAAS 통계를 비교 분석 결과 전체 1,262건 중 노면상태가 건조 할 때가 1,153건, 기상상태가 맑을 때 1,176건, 주야별 운전시 주간이 1,0,13건으로 높게 분석되었다. 또한 사고유형으로는 차대차 860건이 68.1%로 높게 분석 되었다. 따라서 운전에 장애가 되는 요소가 없는 경우 운전자 개인이 과속과 전방주시 태만이 발생할 가능성이 높으므로 운전자들에 대한 교육을 통해 의식개혁이 필요하다.
최근에는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 실제 전투 자산을 가동하지 않고 실전과 같은 전투경험을 부여하고 있다. 이러한 시뮬레이션이 실제와 똑같은 환경을 구축하기 위해서는 현재 사용하는 워게임 모델을 운용하기 위한 데이터베이스가 잘 구축되어야 하고, 그 데이터베이스를 포함한 페더레이트(federate)간의 연동(federation)이 네트워크 상에서 잘 수행되어야 한다. 이에 본 논문에서는 전장 데이터(이하 액티브 패킷)의 신속한 전달을 필요로 하는 긴급한 실제상황과 유사한 전장공간을 구축할 수 있도록 액티브 네트워크 상에서 페더레이트(혹은 액티브 노드) 간의 효율적인 트래픽 처리가 가능한 가상 전장 환경을 구성하고, 이에 대한 유효성을 모의 실험을 통하여 검증하였다.
This study concentrates on a basic investigation research related to some of parameters to be used for the analysis of capacity and the level of service for signalized intersections. The parameters to be studied are ideal saturation flow rate, large vehicle's passenger car equivalent(PCE) ane the lane utilization factors of through and left turn vehicles. The field data were collected at six intersections in Seoul using video cameras so as to reflect conditions in urban areas. In this study discharge headway based on a rear bumper of each vehicle was used and all the parameters were estimated using a regression technique. The findings of this research are as follows : 1. The saturation headway and saturation flow rate on a single lane with the lane width of 3.1m are 1.652 seconds and 2,180 pcphgpl. It was found that the frist 5 vehicles in the queue experience some start-up lost time. 2. It was confirmed that the new method adopted for the estimate of large vehicle's PCE gives larger PCE values than those derived from the method commonly used. 3. For the estimate of lane utilization factors of through and left turn vehicles, a relationship was established and the corresponding formulas were developed.
In this work we present a robust and fast approach to estimate 3D vehicle pose that can provide results under a specific traffic surveillance conditions. Such limitations are expressed by single fixed CCTV camera that is located relatively high above the ground, its pitch axes is parallel to the reference plane and the camera focus assumed to be known. The benefit of our framework that it does not require prior training, camera calibration and does not heavily rely on 3D model shape as most common technics do. Also it deals with a bad shape condition of the objects as we focused on low resolution surveillance scenes. Pose estimation task is presented as PnP problem to solve it we use well known "POSIT" algorithm [1]. In order to use this algorithm at least 4 non coplanar point's correspondence is required. To find such we propose a set of techniques based on model and scene geometry. Our framework can be applied in real time video sequence. Results for estimated vehicle pose are shown in real image scene.
As unmanned aerial vehicle (UAV) technology grew in popularity over the years, it was introduced for air quality monitoring. This can easily be used to estimate the sidewalk emission concentration by calculating road traffic emission factors of different vehicle types. These calculations require a simulation of the spread of pollutants from one or more sources given for estimation. For this purpose, a Gaussian plume dispersion model was developed based on the US EPA Motor Vehicle Emissions Simulator (MOVES), which provides an accurate estimate of fuel consumption and pollutant emissions from vehicles under a wide range of user-defined conditions. This paper describes a methodology for estimating emission concentration on the sidewalk emitted by different types of vehicles. This line source considers vehicle parameters, wind speed and direction, and pollutant concentration using a UAV equipped with a monocular camera. All were sampled over an hourly interval. In this article, the YOLOv5 deep learning model is developed, vehicle tracking is used through Deep SORT (Simple Online and Realtime Tracking), vehicle localization using a homography transformation matrix to locate each vehicle and calculate the parameters of speed and acceleration, and ultimately a Gaussian plume dispersion model was developed to estimate the CO, NOx concentrations at a sidewalk point. The results demonstrate that these estimated pollutants values are good to give a fast and reasonable indication for any near road receptor point using a cheap UAV without installing air monitoring stations along the road.
유.무선 인터넷 및 하드웨어의 발전으로 인터넷 방송, VoD(Video On Demand)등의 응용 서비스가 증가하면서 QoS(Quality of Service) 보장 문제가 해결해야 될 중요한 이슈로 부각되고 있다. 현재 인터넷은 모든 패킷을 우선순위에 상관없이 FIFO 형태로 전달하는 최선형(Best Effort) 서비스 기법에 근간하고 있기 때문에 보다 안정적인 서비스 지원을 위한 새로운 QoS 프로토콜 개발, QoS 지원 라우터 개발 등의 연구가 진행 중이다. 하지만 이러한 새로운 QoS 기법들은 기존 인프라를 충분히 활용하지 못하고 새로운 하드웨어 및 소프트웨어를 사용해야 하기때문에 고비용, 비효율성의 문제를 수반한다. 이러한 점에 착안하여, 본 논문에서는 기존의 인프라를 최대한 이용하는 클라이언트/서버 기반의 네트워크 적응형 QoS 제어기법을 제안한다. 제안된 Qos 제어기법은 스트리밍 시스템에서 실시간으로 서비스되고 있는 네트워크 대역폭 상태를 파악하여 QoS를 지원하기 때문에 유ㆍ무선 네트워크에 상관없이 적용할 수 있을 뿐만 아니라, 기존의 스트리밍 서비스에서 사용되는 프로토콜들을 이용하기 때문에 저 비용으로 구현할 수 있다. 또한, 스트리밍 서버와 클라이언트에 새로운 모듈 추가만으로 QoS를 지원하기 때문에 라우터나 네트워크 회선의 교체 없이도 QoS를 보장할 수 있는 장점을 지니고 있다. 인터넷의 트래픽이 폭주하는 경우에서 모의실험을 수행한 결과 일반 인터넷 환경에서는 클라이언트의 버퍼 메모리가 비어 스트리밍 재생 시 끊김 현상이 자주 발생하였으나, 제안한 기법을 사용한 인터넷 환경에서는 동영상의 끊김 현상이 없이(seamless) 재생될 수 있는 스트림이 클라이언트 버퍼 메모리에 항상 있음을 확인할 수 있었다.
대규모의 실시간 주문형 뉴스 제공 시스템(Real Time News On Demand)에서는 다수의 사용자들이 디스크에 저장된 뉴스 데이터를 실시간으로 동시에 접근하여 최대로 수용할 수 있는 사용자 수는 총 디스크 대역폭의 제한을 받는다. 본 연구에서는 이러한 디스크 대역폭의 한계를 극복하기 위하여 디스크 비용의 일부로 버퍼 캐쉬를 구성하여 실시간 뉴스 데이터에 적합하도록 버퍼를 블록 단위가 아닌 오브젝트 단위로 할당하는 버퍼 캐쉬 정책을 사용하고, 캐슁 대상 뉴스 데이터를 현재의 디스크 대역폭의 사용 정도와 해당 뉴스 데이터의 평균 요청 간격을 고려하여 선별함으로써 재접근 가능서이 낮은 데이터의 경우 캐슁 대상에서 제외시켜 볼 필요한 버퍼의 재 할당에 의한 메모리 오버헤드를 방지하는 실시간 뉴스 데이터에 적합한 캐슁 방법을 제안한다. 이렇게 함으로써 접근 빈도수가 높은 데이터의 경우 디스크의 접근 없이도 데이터의 획득이 가능하게 되어 디스크만으로 저장 시스템을 구성할 때와 비교하여 저 비용으로 저장 시스템을 구성할 수 있다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능을 시뮬레이션을 통하여 평가한 결과, 본 논문에서 제안한 캐슁 방법으로 뉴스 데이터에 대한 사용자의 요청을 처리했을 경우, 디스크만으로 저장 서버를 구성하였을 경우보다 30% 이상의 사용자를 지원할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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