• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.225-232
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• 2008

단일 멀티미디어 컨텐츠 소스가 다양한 분산된 무선 디바이스에서 재생될 때, 오디오와 비디오 컨텐츠는 멀티 채널 스테레오 사운드와 립싱크 (lip-sync)를 위한 동시적인 플레이가 요구된다. 특히 차량 내의 멀티미디어 시스템은 기존의 유선 환경에서 최근 무선 환경으로의 이전에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는 상황이다. 이에 본 논문은 IEEE 802.11 WLANs [1] 환경에서 실시간으로 멀티미디어 트래픽을 전송하기위해 필요한 동기화된 서비스 제공을 목적으로 하는 동기화 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 기존의 IEEE 1588 [2]을 개선한 새로운 알고리즘을 구현하고 무선 랜 (WLANs) 환경의 시뮬레이션 환경을 구축하여 그 성능을 평가, 분석한 후 실제 무선 디바이스 (링크시스 wrt-350n AP 네트워크 디바이스)에 이를 포팅 하여 디바이스 간의 동기화 정확도를 실험, 분석하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.208-221
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• 2020

본 연구는 첨단운전자보조시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)이 빠르게 보급됨에 따라 표본 프로브 차량에 설치된 ADAS로부터 얻은 개별차량의 궤적 데이터와 전방차량과의 차두거리 데이터를 이용하여 연속류의 교통밀도를 추정 및 분석하는 것을 목적으로 한다. 과거 연속류 교통밀도는 주로 차량검지시스템(Vehicle Detection System, VDS)에서 수집되는 교통량, 속도, 점유율 등의 데이터를 가공하여 추정되거나, CCTV등의 영상정보를 활용하여 직접 차량 대수를 계수하여 추정되었다. 이러한 방식은 교통밀도 추정의 공간적 제약이 있고, 교통 혼잡시 추정의 신뢰도가 낮다는 한계를 보였다. 이에 본 연구에서는 선행연구의 한계를 극복하기 위해 ADAS로부터 수집된 개별차량 궤적 데이터와 차두거리 정보를 활용하여 도로의 공간을 검지하고 일반화된 밀도(Generalized Density)방식을 이용하여 시공간적 교통밀도를 추정한다. 이에 따라 ADAS차량의 표본율에 따른 교통밀도 추정의 정확도를 분석한 결과, 30%의 표본율일 경우 교통밀도 참 값과 약 90% 일치하는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 향후 ADAS 및 자율주행차량이 혼재되는 도로 상황에서 신뢰도 높은 교통밀도 추정을 가능하게 하며 효율적인 교통운영관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권6호
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• pp.36-45
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• 2009

최근 도로상의 비디오 영상에서 다양한 저차원 정보를 바탕으로 자동 차량 흐름 파악과 사고 탐지에 관해 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 CCTV 동영상 교통관리시스템을 이용하여 자동으로 차량의 흐름을 파악하고 이를 이용하여 교통체증과 더 나아가 사고탐지를 위한 알고리즘과 그 응용에 대해 연구하였다. 이를 위하여 우선 움직임 객체를 시공간 관계 모델링을 통해 차량의 실제 궤적과 매핑하고 이를 통해 차량의 흐름 파악에 사용하였다. 또한 시공간 관계 모델링과 차량의 실제 궤적간 매핑을 위해 TSR (Tangent Space Representation) 알고리즘을 사용하였다. 또한, 객체의 움직임 추출을 위해 먼저 차(Differece)영상을 이용하여 움직임 객체 추출을 하였고, 이를 통하여 객체의 움직임 트래킹(Tracking)을 하고 각 객체에 번호를 부여하여 동시에 여러 객체를 인식시키고 이를 저장하였다. 이를 통하여 의미적 움직임 객체를 인식하고, 차량 흐름을 파악하는 어플리케이션을 구현하였다. 본 연구를 통해 기본적인 움직임 객체에 대한 의미적인 결과를 얻을 수 있었고, 나아가 CCTV를 이용한 자동 사고 탐지에 관한 연구로 확장시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권10호
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• pp.3858-3874
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• 2021

As an essential part of the urban transportation system, precise perception of the traffic flow parameters at the traffic signal intersection ensures traffic safety and fully improves the intersection's capacity. Traditional detection methods of road traffic flow parameter can be divided into the micro and the macro. The microscopic detection methods include geomagnetic induction coil technology, aerial detection technology based on the unmanned aerial vehicles (UAV) and camera video detection technology based on the fixed scene. The macroscopic detection methods include floating car data analysis technology. All the above methods have their advantages and disadvantages. Recently, indoor location methods based on wireless signals have attracted wide attention due to their applicability and low cost. This paper extends the wireless signal indoor location method to the outdoor intersection scene for traffic flow parameter estimation. In this paper, the detection scene is constructed at the intersection based on the received signal strength indication (RSSI) ranging technology extracted from the wireless signal. We extracted the RSSI data from the wireless signals sent to the road side unit (RSU) by the vehicle nodes, calibrated the RSSI ranging model, and finally obtained the traffic flow parameters of the intersection entrance road. We measured the average speed of traffic flow through multiple simulation experiments, the trajectory of traffic flow, and the spatiotemporal map at a single intersection inlet. Finally, we obtained the queue length of the inlet lane at the intersection. The simulation results of the experiment show that the RSSI ranging positioning method based on wireless signals can accurately estimate the traffic flow parameters at the intersection, which also provides a foundation for accurately estimating the traffic flow state in the future era of the Internet of Vehicles.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.63-70
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• 2023

고화질 블랙박스의 확산과 '스마트 국민제보', '안전신문고' 등 모바일 애플리케이션의 도입에 따른 영향으로 교통법규 위반 공익신고가 급증하였으며, 이로 인해 이를 처리할 담당 경찰 인력은 부족한 상황이 되었다. 본 논문에서는 교통법규 위반 공익신고 영상 중, 가장 많은 비중을 차지하는 차선위반에 대해 딥러닝 알고리즘을 활용하여 자동 검출할 수 있는 시스템의 개발내용에 관해 기술한다. 본 연구에서는 YOLO 모델과 Lanenet 모델을 사용하여 차량과 실선 객체를 인식하고 deep sort 알고리즘을 사용하여 객체를 개별로 추적하는 방법, 그리고 차량 객체의 바운딩 박스와 실선 객체의 범위가 겹치는 부분을 인식하여 진로변경 위반을 검출하는 방법을 제안한다. 본 시스템을 통해 신고된 영상에 대해 교통법규 위반 여부를 자동 분석해줌으로써 담당 경찰 인력 부족난을 해소할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.74-91
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• 2023

교통안전시설의 설치효과를 분석한 여러 연구사례에서는 주로 설치시점을 기준으로 전후의 교통사고자료나 지점검지기에서 수집되는 속도자료를 통해 사고건수, 사고심각도, 속도 등의 변화를 비교하는 방법을 활용하고 있다. 하지만 교통사고 자료는 설치 시점 기준 최소 전후 1년 이상 수집해야 하므로 소요시간이 길고, 자료 수집기간동안 분석 대상 시설 외에 다른 교통안전시설이 추가되는 등 도로환경이 변화하여 사고감소 효과가 분석 대상 시설로 인한 효과라고 판단하기 어려울 가능성이 있다. 또한 속도자료는 지점검지기 위치가 분석이 필요한 지점과 다른 경우가 많고 현장조사시 교통사고 위험에 노출되는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 드론으로 영상을 촬영하고 프로그램을 이용해 자료를 추출한 다음, 속도완화구간 도입 전과 도입 후의 차량 주행속도를 비교하여 실효성을 파악하는 일련의 방법론을 정립하여 사례연구를 수행하였다. 드론을 활용한 차량의 속도 조사는 고속도로에서 이루어지는 관측조사에 비해 훨씬 안전하게 조사할 수 있고, 차량의 주행궤적을 따라 속도 변화를 추적할 수 있는 장점이 있어 향후 다양한 교통조사에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제7권2호
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• pp.109-112
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• 2015

The Korean electric railway is growing rapidly such as speed of 300km/h in high speed section and 230km/h in the conventional railway section. But, power supply failure occurs because of loss of contact, defective catenary system and high speed vehicle. Therefore preventive maintenance way based reliability has been applied. Typical example is the facility inspection method using trolley inspection system. But it is required differentiated inspection method to prevent problem such as inspection errors. In this paper, a study on the trolley sliding condition inspection system using monitoring techniques is performed for performance enhancement of inspection system. It proposed the efficient maintenance method through monitoring the deviation and height of contact wire after installing inspection system on the top of train which operates in the metropolitan area. Inspection errors were decreased by virtually monitoring the video of faulty facilities. Also those facilities were identified through the impact sound analysis and tests at the main catenary section.

• 한국도로학회논문집
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• 제18권6호
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• pp.69-76
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• 2016

OBJECTIVES : The objective of this study is to propose a capacity analysis methodology for riverside bike-exclusive roads. METHODS : Three steps were performed to develop a methodology to estimate bikeway capacity. First, we reviewed previous studies on the vehicle-road capacity analysis and proposed their applicability to bikeways. Second, two assumptions were made based on the traffic flow characteristics of bikeways: (1) the capacitated state in bikeways occur within a bicycle platoon, and (2) a bicycle platoon consists of more than three bicycles running in close proximity. In addition, it is assumed that the mean time headway of a bicycle platoon represents the characteristics of the platoon. The normality of the mean-time headway of a bicycle platoon calculated using the central limit theorem leads to the development of a method that estimates the riverside bikeway capacity using data collected from two different riverside bike-exclusive roads (Han-river and Anyangcheon). We used a location-fixed video camera to record videos of running bicycles and wrote a special-purpose software program to code the time-headway data from the videos. RESULTS : Time headways from 189 bicycle platoons were analyzed. The estimated mean-time headway of the capacitated bicycle flow is 1.01 s, from which the capacity of the bikeway is found to be 3578 vehicles/h. CONCLUSIONS : The proposed method that estimates bikeway capacity could be applicable to the analysis of short-range congested area rather than planning the number of lanes. In other words, it determines the sections that are temporarily highly congested and proposes appropriate strategies to mitigate the congestion.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권11호
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• pp.2291-2297
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• 2015

본 연구에서는 레이더 검지 시스템과 통합하여 적용하기 위해 도로 위를 이동하는 자동차의 영상을 입력 받아 자동차를 검출하는 방법을 제안한다. 입력 영상의 제약조건이 있다. 도로 위에서 아래 방향을 비스듬히 내려 보는 고정된 시야를 가져야한다는 점이다. 주어진 영상 중 도로 영역만을 이용하기 위해 도로 영역을 관심영역으로 검출해 적용한다. 서론에서는 도로 영역 내에서 차량 검출을 위해 사용한 모션 히스토리 이미지 추출 방법, SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘, 히스토그램 분석 등을 적용한 실험결과와 이에 대한 한계점을 제시했다. 이를 해결하기 위해서 가우시안 혼합 모델(GMM, Gaussian Mixture Model)의 응용을 제안한다. 가우시안 혼합 모델 알고리즘을 응용한 차량 검출 GMM(VDGMM, Vehicle Detection GMM)과 이를 차량 검출에 더 최적화한 차량 검출 GMM 2.0을 설명하고, 차량 검출 GMM 2.0을 적용한 실험결과 및 결론을 제시한다. 도로 영역 검출 없이 GMM을 적용한 결과는 정확율, 재현율, F1이 각각 9%, 53%, 15%이었고, 도로 영역 검출 후 차량 검출 GMM 2.0을 적용한 결과는 각각 85%, 77%, 80%로 많은 차이를 보였다.

• 한국안전학회지
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• 제34권6호
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• pp.88-95
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• 2019

It has been only a few years since drones have been introduced to Korea, and as the use of drones has increased in industrial sites as well as in hobby activities, accidents such as workers' body parts coming into contact with rotating propellers have been occurring since 2016. Industrial accident cases are being filed. In the case of a remote control vehicle, if you release the remote controller in the event of an abnormal situation, it stops in place and no further danger occurs but in case of drones flying over the sky is different. Sudden motor stops during flight, uncontrolled changes in flight posture, loss of radio waves, loose propeller, etc, numerous factors can lead to accidents due to unintentional movements. Therefore, drone operators need safety knowledge as well as high knowledge about drones. However, drones with a weight of less than 12 kg can fly without a pilot's certification, and therefore, a minimum accident prevention measure is required. 10 accidents approved as industrial accidents since 2016, 23 accidents surveyed by general drone operator, 40 accidents surveyed by the Korean Consumer Resources Unfortunately for the purpose of writing this paper, drones are a new species and do not have many parameters for analysis but my experience has shown that the type of disaster does not deviate significantly. In addition, there is no paper that analyzes drone related industrial accidents not only in Korea but also in other countries. However, even if you watch an overseas drone accident video through YouTube, it is not much different from the case that occurs in Korea. I hope that this study will be of little help to all the drone pilots as well as the work safety of industrial drones used in industrial sites.