• 대한토목학회논문집
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• 제36권6호
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• pp.1059-1068
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• 2016

현재 AVC 장비의 운영방법은 하나의 센서가 고장 나면 해당 차로의 교통량 속도 차량 종류에 대한 모든 정보의 생성을 중단하고 있다. 현재의 운영방법은 정상 센서에서 수집한 자료들을 활용하지 않는다는 비효율이 존재한다. 본 연구는 이런 비효율을 개선하기 위하여 일부 센서가 고장 난 AVC (Automatic Vehicle Classification)장비에서 교통량과 속도의 산출 방법에 대하여 연구를 진행하였다. 센서의 고장유형을 총 4가지로 분류하였으며, 각 고장유형별로 교통량과 속도를 산출하고 이에 대한 정확도분석을 수행하였다. 그 결과 교통량은 정확도가 매우 높은 값(정확도: 100%, 98%, 97%)으로 산출이 가능하였으며, 속도의 경우 충분히 받아들일 만한 수준의 속도 값(RMSE 값 16.9 이하)이 산출되는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 제시한 방법론들을 사용하면 AVC 장비의 운영 효율을 증가 시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1995년도 춘계공동학술대회논문집; 전남대학교; 28-29 Apr. 1995
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• pp.316-323
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• 1995

This paper presents an image processing technique to get traffic information such as vehicle volume, velocity, and occupancy for measuring the traffic congestion rate. To obtain these information, two horizontal lines are previously set on the screen. A moving vehicle is detected using the gray level difference on each line, and also template matching method at night. Threshold values are determined by sampling pavement grey level, and updated dynamically to cope with the change of ambient light conditions. These technique is successfully used to calculate vehicle volume, occupancy, and velocity. This study can be applied to traffic signal control system for minimizing traffic congestion in urban areas.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.1030-1038
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• 2008

교통량조사 방법은 루프검지기와 피에조센서를 주로 많이 사용하여 차량의 숫자만을 파악하여 교통주기를 계산하는 방법을 사용하나 교통량을 파악하는 방법은 단순한 교통량에만 국한되는 것이 아니라 다중교통특성인 진입로의 길이, 도로의 폭, 보행자의 수, 통과차량수, 지체차량수 등 관련되는 교통대안을 총 망라하여 새로운 교통량인 혼잡도라는 개념을 대표대안으로 선정하면 바로 교통주기에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 서로 관련성이 없는 교통대안들을 AHP 방법을 사용하여 교통주기 계산에 즉시 사용할 수 있는 공통 분모인 새로운 교통대안을 찾아내는 알고리즘을 개발하고 이를 새로운 교통량 개념인 혼잡도라는 교통량을 찾아내는 퍼지센서 알고리즘을 구성하는데 적용한다. 시뮬레이션을 통해 타 교통제어방법과 비교하여 지체차량시간이 줄어듬을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.276-285
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• 2008

교통량조사 방법은 루프검지기와 피에조센서를 주로많이 사용하여 차량의 숫자만을 파악하여 교통주기를 계산하는 방법을 사용하나 교통량을 파악하는 방법은 단순한 교통량에담 국한되는것이 아니라 다중교통특성인 진입로의 길이, 도로의 폭. 보행자의 수, 통과차량수. 지체자량수등 관련되는 교통대안을 총 망라하여 새로운 교통량인 혼잡도라는 개념을 대표대안으로 선정하면 바로 교통주기에 적용할수 있다. 본 논문에서는 서로 관련성이 없는 교통대안들을 AHP 방법을 사용하여 교통주기 계산에 즉시 사용할수 있는 공통 분모인 새로운 교통대안을 찾아내는 알고리즘을 개발하고 이를 새로운 교통량 개념인 혼잡도라는 교통량을 찾아내는 퍼지센서알고리즘을 구성하는데 적용한다. 시뮬레이션을 통해 타 교통제어방법과 비교하여 지체차량시간이 줄어듬을 보여준다.

• International Journal of Automotive Technology
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• 제7권2호
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• pp.145-154
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• 2006

In the companion paper, the composition and structure of the MATDYMO (Multi-Agent for Traffic Simulation with Vehicle Dynamic Model) were proposed. MATDYMO consists of the road management system, the vehicle motion control system, the driver management system, and the integration control system. Among these systems, the road management system and the integration control system were discussed In the companion paper. In this paper, the vehicle motion control system and the driver management system are discussed. The driver management system constructs the driver agent capable of having different driving styles ranging from slow and careful driving to fast and aggressive driving through the yielding index and passing index. According to these indices, the agents pass or yield their lane for other vehicles; the driver management system constructs the vehicle agents capable of representing the physical vehicle itself. A vehicle agent shows its behavior according to its dynamic characteristics. The vehicle agent contains the nonlinear subcomponents of engine, torque converter, automatic transmission, and wheels. The simulation is conducted for an interrupted flow model and its results are verified by comparison with the results from a commercial software, TRANSYT-7F. The interrupted flow model simulation is implemented for three cases. The first case analyzes the agents' behaviors in the interrupted flow model and it confirms that the agent's behavior could characterize the diversity of human behavior and vehicle well through every rule and communication frameworks. The second case analyzes the traffic signals changed at different intervals and as the acceleration rate changed. The third case analyzes the effects of the traffic signals and traffic volume. The results of these analyses showed that the change of the traffic state was closely related with the vehicle acceleration rate, traffic volume, and the traffic signal interval between intersections. These simulations confirmed that MATDYMO can represent the real traffic condition of the interrupted flow model. At the current stage of development, MATDYMO shows great promise and has significant implications on future traffic state forecasting research.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.60-75
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• 2019

최근에 교통사고는 감소하고 있는 추세이나 상대적으로 심각도가 높은 보행자 사고에 대한 관심이 증대되고 있다. 횡단보도 상의 보행자 사고에 대한 개선을 위해 차량과 보행자의 상충을 줄여 안전한 보행환경을 보장할 수 있는 대각선 횡단보도가 설치되고 있다. 대각선 횡단보도 설치에 앞서 효율성 측면에서의 평가와 설치기준을 제시함으로써 교통량과 보행량 조사만으로 대각선 횡단보도 설치 적절성 여부를 판단할 수 있는 근거가 필요한 상황이다. 본 연구는 교통량과 보행량을 모두 고려한 신호 최적화 모형을 통하여 최적 주기를 도출하고 이를 바탕으로 대각선 횡단보도 설치 전·후 총 지체시간을 비교한다. 최적주기를 산출한 결과, 크게 두 가지 연구의 함의점을 도출해낼 수 있었다. 대각선 횡단보도 설치에 있어 비효율을 초래할 수 있는 차량 교통량 기준점이 존재한다. 또한, 신호 시스템별, 교차로 유형별 적정 설치 용량이 다르기 때문에 설치를 고려하는 횡단보도의 교통량 수준에 따른 적절한 판단기준을 제시하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 대각선 횡단보도 설치 전후에 대한 시뮬레이션 결과를 통해 검증하였다. 대각선 횡단보도를 설치한 후 보행자의 지연시간이 증대될 수 있으나, 안전 확보를 위해서는 적정 교통량 수준을 고려하여 설치하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.19-27
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• 2021

본 논문에서는 지역 차분 프라이버시(Local Differential Privacy, LDP) 기법을 이용하여 프라이버시를 보호하면서 수집한 차량 위치 데이터와 딥러닝 기법을 이용하여 교통량을 예측하기 위한 기법을 제시한다. 제시한 기법은 데이터를 수집하는 과정과 수집한 데이터를 이용하여 교통량을 예측하는 과정으로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 수집 과정 중에 발생할 수 있는 프라이버시 침해 문제를 해결하기 위해 LDP 기법을 적용하여 차량의 위치 데이터를 수집한다. LDP 기법은 데이터 수집 시 원본 데이터에 노이즈를 추가해 사용자의 민감한 데이터가 외부에 노출되는 것을 방지한다. 이를 통해 운전자의 프라이버시를 보존하면서 차량의 위치 데이터를 수집할 수 있다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 수집한 데이터에 딥러닝 기법을 적용하여, 교통량을 예측한다. 또한, 본 논문에서 제안한 기법의 우수성을 입증하기 위해, 실데이터를 이용한 성능 평가를 진행한다. 성능 평가 결과는 본 논문에서 제안한 기법이 사용자의 프라이버시를 보호하면서 수집된 데이터를 이용하여 효과적으로 교통량을 예측할 수 있음을 입증한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제3권1호
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• pp.105-111
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• 2003

This paper is researching the storing of 40 different kinds of conditions. Such as, car speed, delay in starting time and the volume of cars in traffic. Through the use of a central nervous networking system or AI, using 10 different intersecting roads. We will improve the green traffic light. And allow more cars to easily flow through the intersections. Now days, with increasing many vehicles on restricted roads, the conventional traffic light creates prove startup-delay time and end-lag-time. The conventional traffic light loses the function of optimal cycle. And so, 30-45% of conventional traffic cycle is not matched to the present traffic cycle. In this paper proposes electro sensitive traffic light using fuzzy look up table method which will reduce the average vehicle waiting time and improve average vehicle speed. Computer simulation results prove that reducing the average vehicle waiting time which proposed considering passing vehicle length for optimal traffic cycle is better than fixed signal method which dosen't consider vehicle length.

• 한국측량학회지
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• 제38권3호
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• pp.269-279
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• 2020

교통량 산정은 주로 교통량조사시스템, 차량검지시스템, 통행료징수시스템 등과 같은 조사 장비와 CCTV를 통한 인력 조사를 병행하고 있으나 이는 많은 인력과 비용이 발생한다. 본 연구에서는 단일 CCTV의 경우 전체 차량을 탐지하지 못하는 한계를 극복하기 위해서, 딥러닝과 스테레오 CCTV를 이용하여 교통량을 산정하는 방법을 제안하였다. 차량을 탐지하기 위한 딥러닝 모델을 학습하기 위해 COCO 데이터셋을 사용하고, 실시간으로 좌우 CCTV 영상에서 각각 차량을 탐지하였다. 그리고 나서, 각 영상에서 추출하지 못한 차량을 부등각사상변환을 이용하여 추가적으로 차량을 탐지하여 교통량 산정의 정확도를 개선하였다. 실험은 평상시 도로 환경과 안개가 발생한 기상 상황의 경우에 대해서 각각 수행하였다. 평상시 도로 환경의 경우 단일 CCTV 영상을 사용할 때보다 좌우 영상에서 각각 6.75%, 5.92%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다. 또한, 안개가 발생한 도로 환경의 경우 좌우 영상에서 각각 10.79%, 12.88%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권6호
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• pp.24-31
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• 2011

본 연구는 회전교차로의 운영효과를 다루고 있다. 회전교차로는 신호교차로에 비해 지체감소와 친환경적이라는 기존 연구결과에 따라 우리나라에서 설치가 고려되는 실정이다. 본 연구의 목적은 보행교통량을 고려한 회전교차로의 운영효과를 분석하는데 있다. 이를 위해 이 연구는 교차로 네트워크를 구성하고 보행교통량과 진입교통량에 따른 분석시나리오를 설정하고, 차량당 평균제어지체 비교 분석에 중점을 두고 있다. 이 연구에서는 VISSIM 프로그램이 교통 시뮬레이션 도구로 사용된다. 분석된 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 보행교통량에 근거하여 지체를 분석한 결과, 보행교통량이 회전교차로의 운영에 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 둘째, 보행교통량이 증가할수록 회전교차로의 지체도 증가하여, 보행교통량 1,000인/시 일 때 1차로 회전교차로에서는 총 진입교통량 800pcph, 2차로 회전교차로에서는 1,600pcph 이상 진입 시 신호교차로가 회전교차로보다 운영효율이 높게 평가되었다.