The growth in number and efficiency of smart devices such as GPS enabled smart phones and PDAs present an unparalleled opportunity for diverse areas of life. However extraction of GPS traces for provision of services demand a huge storage space as well as computation overhead. This is a challenging task especially for the applications which provide runtime services. In this paper we provide a simplified model to extract GPS traces of moving objects at runtime. Road segment partitioning and measure of deviation in angle of trajectory path is incorporated to identify the significant data points. The number of these data points is minimized by our proposed approach in an efficient manner to overwhelm the storage and computation overhead. Further, the competent reconstruction of complete itinerary based on gathered data, is also ensured by proposed method.
For the commercialization of automated vehicles, it is necessary to create various scenarios that can evaluate driving safety and establish a data system that can verify them. Depending on the vehicle's ODD (Operational Design Domain), there are numerous scenarios with various parameters indicating vehicle driving conditions, but no systematic methodology has been proposed to create and combine scenarios to test them. Therefore, projects are actively underway abroad to establish a scenario library for real-world testing or simulation of autonomous vehicles. However, since it is difficult to obtain data, research is being conducted based on simulations that simulate real road. Therefore, in this study, parameters calculated through individual vehicle trajectory data extracted based on roadside CCTV image-based driving environment DB was proposed through the extracted data. This study can be used as basic data for safety standards for scenarios representing various driving behaviors.
줄눈 콘크리트포장(JCP-Jointed Concrete Pavement)의 경우 포장단면 온 습도차에 의해 슬래브 내의 컬링이 발생하게 된다. 컬링에 의해서 발생하는 슬래브의 휨 형상 및 크기는 포장내 응력 및 평탄성에 영향을 미치기 때문에 포장의 구조적, 기능적 성능에 중요한 영향을 줄 수 있다. 슬래브의 휨 형상을 직접 측정하는 것은 시공초기에 포장내에 다량의 계측기를 매설하여야 하며, 시공초기부터 거동의 정교한 측정이 필요하고 고가의 실험비용 및 기술적 인 어려움을 갖고 있다. 본 연구에서는 현장에서 손쉽게 획득할 수 있는 프로파일 데이터(Profile Data)에 파워 스펙트럼 분석(Power Spectrum Density Analysis) 및 역 푸리에 변환(Inverse Fast Fourier Transform) 기법 등을 적용하여 임의의 시간에서 줄눈 콘크리트포장의 슬래브 휨 형상을 측정하는 방법을 개발하였다. 개발한 기법의 실효성을 검증하기 위하여 국내 중부내륙에 위치한 시험도로 줄눈 콘크리트 포장에서 시간대별 프로파일을 측정하고 이 데이터로부터 슬래브 휨 형상을 도출하여 그 결과를 검토하였다. 또한 동 시간대의 연속철근 콘크리트포장(CRCP- Continuous Reinforced concrete Pavement) 구간에서의 프로파일 데이터를 분석하고 이를 줄눈 콘크리트포장에서의 결과와 비교하여 개발한 슬래브 휨 형상 추출기법의 타당성을 검증하였다.
최근, 지구 온난화에 따른 이상기후로 폭설로 인한 사회 경제적인 피해가 확산되고 있다. 국지적 기습 폭설에 의한 도로지역 피해를 저감하기 위해서는 도로 구간별 강설현황을 정확히 파악하여 대책을 마련하는 것이 중요하다. 본 논문은 도로에 설치되어 있는 CCD 영상을 이용하여 도로 강설강도를 탐지하는 알고리즘을 다룬다. 첫째, 전체 영상 공간 중 차량의 움직임 및 차선이 존재하지 않는 MLZ(MotionLess Zone)를 설정한다. 다음으로, 각 영상의 MLZ를 통과하는 눈 궤적을 Canny 연산자와 제안된 알고리즘을 이용하여 추출한다. 또한 1분 동안 MLZ 안의 눈 궤적의 개수를 나타내는 SII(Snow Intensity Index)를 정의한다. 마지막으로, 69분 동안 계산된 SII 값과 영상을 육안 비교함으로써 본 논문에서 제안된 알고리즘의 유효성을 검증한다. 실험결과 SII의 integration은 실제 적설량과 깊은 연관관계를 나타내었다.
오늘날 자동차 수의 폭증으로 인하여 사회 인프라 구축에 있어서 도로 사정, 확충이나 교통 정책의 수립이 매우 중요한 요소가 되었다. 본 논문에서는 이러한 교통 정책 수립 및 도로 인프라 확충에 대한 예측 정보를 제공할 수 있는 영상시스템 기반의 자동화된 교통량 측정 기술을 제안한다. 사거리나 도로에 설치된 CCTV로부터 실시간으로 영상을 입력받고 입력된 영상에서 다양한 칼라, 기하학적 특징 등을 추출하여 차량의 이동 방향을 활용하여 차량의 종류가 소형(개인용), 대형(산업용)으로 구별하는 분석 기술을 개발하며, 이를 데이터베이스화 하여 실제 일정 시간 동안 통행한 자료를 제공하도록 개발한다. 이러한 자료를 바탕으로 해당 도로의 활용성과 확충에 대한 기본 정보를 제공할 수 있을 것이며, 본 논문에서 개발된 기술을 통하여 차량의 통행량을 인식 실험한 결과 약 90.1%의 인식률을 나타내었다.
제주 윈드캐슬을 정의하고 그 주체인 한라산-오름-밭담의 상호관계를 최초로 분석했다. 제주에는 높이 1.5m의 밭담(Black Silk Road), 368개의 오름, 한라산 1950m, 모두 유니크한 풍광이다. 본 논문의 검증은 삼다수 지하수 채취 해수면이 한라산 높이와 같고 중성대 이론에서 이 문제를 수학적으로 완전하게 증명한다. 돈내코(해발700m)-백록담동릉-진달레밭-성판악-교래(453m)-윗세오름(1700m)은 Rain belt로 남동쪽에서 올라오는 북태평양 습도를 먹은 저기압 기단과 한라산 봉우리의 고기압의 찬공기가 부딪치는 -와+가 합해져서 제로가 되는 중성대이기 때문에 비가 많이 온다. 제주역사에서 한라산을 진산(鎭山)이라고 하는데 그 답은 윈드캐슬이다. 제주 오름 수는 한라산 포함 369이며 50m/s이상 불어오는 태풍에도 약 1.5m 높이인 밭담은 무너지지 않는다. 윈드캐슬의 핵(核)은 밭담 1.5m이고 그것은 삼각수이기 때문이다.
Computerization is recognized as simple supporting tools up to recently but Information is made for the improvement of company's outcome beyond the assistant tools and is emerged as core tools of creating new opportunities for company in point of management strategy. But Information plays minor role in Korean Institute of Oriental Medicine(KIOM) yet. Information has not processed systematically because of lack of understanding and budget in KIOM. The purpose of this research is to make plan for knowledge information which is aimed to make effective supporting and strengthening the ability of KIOM's research, until 2013. Also we tried to find new project s for information and to apply the result to planned information projects. The final goal of this study is to make mid/long-term information plan of KIOM. We applied the general information strategy planning(ISP) method which is progressed as analysis of information technology, analysis of information status, design of future model and extraction of action plan order. First, we examined the information elements for the advanced management from analysis of management environment and analyzed information technology trends. Second, we list up the gaps and problems of KIOM's information status and define the future model to solve this problems. It is showed the road map of time and budget for future model to progress systematically inner-information of purpose. We hope that information of KIOM will be conducted successfully.
지능형 자동차 시스템에 대한 인식이 높아지면서 차선 획득 알고리즘에 대해 많이 연구되고 있다. 일반적인 차선 인식에서 사용하는 경계선 추출을 사용하는 방법은 도로에서의 차선 검출에 좋은 결과를 가져 올 수 있다. 하지만 도로에 그림자, 혹은 가로 선 같은 다른 경계선이 검출 될 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 형태학적 연산을 적용하여 차선에 대한 정보를 추출하였다. 또한 HSV(Hue, Saturation, Value) 칼라 모델을 적용하여 색상에 대한 정보를 이용함으로써 한번 더 차선의 정보를 추출하였다. 추출된 차선의 후보들을 이용하여 Hough 변환을 통해 차선이 존재할 가능성이 높은 차선 검출 영역을 설정하고, 이러한 차선 검출 영역 내에서 차선을 추출하는 방식을 사용함으로써 효과적으로 차선을 검출할 수 있었다.
본 연구의 목적은 홍수범람 시에도 침수상황의 파악이 가능한 RADARSAT SAR 영상을 이용하여 안성천 농촌유역의 홍수에 의한 침수지역을 추정하고자 하였다. 분석에 사용된 영상은 안성천유역에 1998년 8월 9일에 발생한 홍수피해시기를 중심으로 홍수 전, 직후, 후의 세 시기 영상을 선정하였다. 5m DEM을 이용하여 정사보정을 실시한 후, 세 영상의 RGB 합성방법을 실시한 결과 침수된 지역의 공간적 위치를 파악할 수 있었으며, 영상간의 연산방법인 Ratio 방법을 적용하여 보다 정확한 침수영역을 추출할 수 있었다. 침수지역은 성환천과 학정천의 합류지점 부근의 농경지로 추정할 수 있었으며, 침수영역은 하천으로부터 도로 및 농로의 경계까지 진행되었음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 농촌지역의 소규모로 산재하여 발생한 침수지역의 자료를 작성하고, 그 결과를 정량적으로 제시하는 방법으로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 영상검지기를 이용하여 도로상에서 주행하는 차량의 움직임 추적 시스템에 필요한 탐지방법과 이동궤적을 추적하는 방법을 제안하여 차량의 움직임을 추적하는 시스템을 구현하였다. 도로상에서 주행하는 차량의 움직임을 측정하는 이유는 지능형 교통 시스템의 첨단교통관제에 필요한 정보를 제공한 수 있으며, 기존에 설치되어진 매설식 루프 검지기가 가지는 유지보수의 문제를 해결할 수 있다. 본 논문에서는 양방향 도로에서 주행하는 차량의 물체 탐지를 위하여 차영상 분석법을 기반으로 하였다. 이는 도로의 주변 환경이 빠르게 변화하기 때문에 배경영상을 사용하는 방법은 적합하지 않기 때문이다. 본 논문에서는 칼만필터와 이노베이션을 사용한 가변 탐색영역으로 차량의 이동 궤적을 추적하였다. 가변 탐색영역을 사용한 이유는 기존에 제한된 검색영역을 이용한 방법에서 나타나 질 수 있는 차량의 이동 속도 및 궤적의 변화에 따른 문제를 해결 할 수 있기 때문이다. 실험 결과 제한된 검색영역을 사용하는 방식보다 제안하는 방법이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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