• 대한교통학회지
• /
• 제27권4호
• /
• pp.55-61
• /
• 2009

차종분류는 교통의 흐름 및 안전에 미치는 영향을 분석하고 도로의 포장 및 시설의 설계를 위하여 이루어진다. 국내에서는 국토해양부의 12종 분류에 따라 고속국도, 일반국도, 지방도의 차종분류 자료가 제공되고 있다. 기계식 차종분류를 위한 AVC(Automatic Vehicle Classification) 장비는 차량길이, 축거, 내민 거리(overhang) 등의 측정값과 미리 입력된 모든 차량 모델의 제원값을 비교하여 차종을 판단한다. 하지만, 기존의 방법은 센서의 관리상태에 분류 정확도가 크게 영향받게 된다. 본 연구에서는 실제 조사지점에서 발생하는 장비 오차와 차량 제원정보에 민감하지 않은 차종분류 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘을 단순화하기 위하여 차량길이와 축거 중심으로 추세선을 이용하여 차종을 분류하므로 센서의 정확도 변화의 영향을 감소시켰다. 개발된 알고리즘의 평가를 위하여 일반국도에 설치된 AVC 장비에서 축수, 차량길이, 축거, 내민거리를 추출하여 비디오 판독 결과와 비교하였다. 실험 결과는 전체 차량에 대하여 88.2%의 정확도를 얻었다. 본 연구에서 개발된 차종분류 알고리즘은 센서의 감도 변화 등 현장 환경의 변화에 덜 영향을 받도록 설계되어 차종분류를 위한 기계식 장비의 안정적 정확도 유지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국도로학회논문집
• /
• 제10권4호
• /
• pp.127-138
• /
• 2008

현대 사회에서 자동차는 생활에 필수적인 요소로 자리잡고 있으며, 현대 생활의 편의성을 제공하는 자동차의 증가로 인하여 그에 따른 교통사고 또한 매년 증가하고 있다. 교통사고의 주요 발생요인은 운전부주의로써, 이 중 특히 피로운전은 일반교통사고의 $10{\sim}20%$와 관련되어 있으며, 사물감지능력 저하 및 반응시간 지연으로 치명적 사고피해를 야기한다. 이에 본 연구는 운전 중 휴대전화 사용 및 피로상태의 운전상황이 운전수행에 어떠한 결과를 미치는지 알아보고자 실시간 영상처리 방법을 이용하여 실험을 진행하였다. 실험을 진행하기 위하여 차량 시뮬레이터를 이용하였으며, 운전자의 눈꺼풀 움직임 추적방식에 대한 실험을 진행하기 위하여 Seeing Machines의 faceLAB 4.5를 차량 시뮬레이터의 전면부에 장착하여 운전자 눈꺼풀 상태를 정상상태와 피로상태로 나누어 비교 분석하였다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제29권2호
• /
• pp.83-92
• /
• 2018

지상 이동표적 탐지(gorund moving target indicator: GMTI)는 지상의 교통 통제등을 목적으로 하며, 주로 합성 개구면 레이다(synthetic aperture radar: SAR) 시스템을 이용하여 짧은 시간에 넓은 지형에 대하여 효율적인 이동표적 탐지를 수행한다. 특히 displaced phase center antenna(DPCA) 방법과 along track interferometry(ATI) 방법을 이용한 이동 표적 탐지는 적은 계산량에 의해서 실시간 GMTI에 적합한 탐지방법으로 많이 사용되고 있으나 높은 오경보율을 갖는 한계가 있으며 이를 해결하기 위한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 기존의 DPCA 및 ATI의 결합을 이용한 병렬 결합 및 직렬 결합이동 표적 탐지 방법을 제안하고, 제안하는 이동 표적 탐지 방법이 낮은 오경보율의 향상된 탐지성능을 가진 것을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 특히 직렬결합을 이용한 이동 표적 탐지는 기존 DPCA의 오경보율과 비교하여 1/5수준의 오경보율을 가지며, 탐지율도 향상된 것을 볼 수 있다.

• 대한교통학회지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.33-44
• /
• 2005

철도건널목사고는 일반 도로사고보다는 상대적으로 사고의 발생도는 적으나, 사고의 심각도면에서는 대형사고로 연결될 수 있다는 점에서 철도건널목에서의 안전성 확보는 결코 소홀히 다루어질 수 없다. 본 연구에서는 건널목 사고모델을 통해 건널목 사고에 영향을 미치는 요인들은 분석하고 이를 정량화하여 교차로 안전성 향상에 기여하고자 한다. 본 연구에서는 건널목사고 분석에 있어서 사고데이터 특성을 고려하여 비선형 회귀분석 중 적정 모델식을 적용하였다. 철도건널목 관련 변수들을 이용하여 분석한 결과, 분산값이 0에 가까운 값을 나타내어 포아송 회귀분석이 적합한 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서는 주 모델과 후보모델 통해 건널목 사고에 영향을 미치는 7개의 주요설명변수들을 규명했는데 그 변수들은 차량 교통량과 철도교통량, 상업지역, 제어거리, 경보시간차, 건널목유형, 과속방지턱으로 분석되었다.

• 대한교통학회지
• /
• 제27권5호
• /
• pp.113-124
• /
• 2009

본 연구는 신호교차로에 접근하는 운전자에게 실시간 안전서비스를 제공할 수 있는 서비스와 방법을 다루고 있다. 특히 신호기가 녹색-황색-적색으로 변동되는 구간에 운전자가 고의적으로 신호위반을 하거나 혹은 교통공학적 딜레마구간에 차량이 있을 때의 상황을 고려하였다. 연구에서는 신호교차로의 진입로에 다수개의 지점검지기가 설치되어 차량의 속도, 존재시각 및 위치정보를 실시간으로 검지될 경우, 신호현시의 변화에 따라 상기 차량이 위험차량인지를 판단하는 방법을 개발하였다. 이러한 모델을 평가하기 위해 미시적 시뮬레이션인 VISSIM에 지점검지기를 다수개 설치하여 유입교통량의 변화, 설계속도의 변화, 운전자 인지반응시간을 변화하여 수행하였다. 모형의 검증결과 모형의 예측값과 실제 시뮬레이션에서의 주행결과가 동일한 정분류율은 약 98.5%를 보이고 있고 실제 위험차량 중에 약 88.5% 가량을 예측하는 예측률을 보이고 있었다. 또한, 유입교통량의 변화, 설계속도의 변화와 운전자 인지반응시간의 변화에 따른 민감도를 확인할 수 있다. 이러한 일련의 서비스는 신호교차로의 안전을 위한 신규서비스로서 활용이 가능할 것으로 사료된다.

• 대한교통학회지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.105-112
• /
• 1999

차량대수, 속도, 대기행렬길이, 정체 및 유고 검지 등의 실시간 교통 정보를 얻기 위하여 현재 영상처리기술(Image Processing technique)이 기존의 루프검지기(Loop Detector)가 갖는 여러 단점들을 보완하는 효과적인 대체검지기로 널리 인식되고있다. 그러나 현재 사용되는 대부분의 영상검지기는 아주 작은 영역에서의 흑백 강도값(gray level)를 사용하며, 따라서 검지기의 정확도는 취급하는 영상의 화질에 크게 영향을 밭을 뿐만 아니라 3차원 실제 공간이 2차원 영상평면으로 표출되므로 생기는 투시사영(perspective projection)문제에 효과적으로 대처할 수 없다. 이런 문제 때문에 현재 영상검지기는 가능한 한 높게 그리고 도로면에 수직으로 카메라를 설치하여 가능한 한 평면화 된 2차원의 영상을 얻어 처리한다. 그러나 이는 한대의 검지기가 포함할 수 있는 영역이 매우 작을 뿐만 아니라, 가능한 한 카메라를 높게 설치해야 하므로 현실적으로 많은 어려움이 따른다. 본 연구에서는 카메라의 설치 위치 또는 각도에 따라 인식율의 정확도에 큰 차이를 보이는 기존의 알고리즘에서 탈피하여, 낮은 위치에 설치할 때 나타나는 투시사영 문제 및 물체 영상의 일부가 가려져 다음 물체의 인식이 곤란한 문제 등을 해결하기 위한 새로운 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시된 방법은 차량의 검지뿐만 아니라 차량의 위치, 3차원 공간에서의 차량의 관계 등에 관한 정보를 얻을 수 있으며, 사용된 알고리즘은 3차원 공간에서의 물체 인식에 우수한 확장된 Hough Transform에 기초하고 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제23권9호
• /
• pp.1088-1095
• /
• 2019

최근 발전되고 있는 정보통신 IT 기술은 자동차 시장에도 큰 영향을 미치며 발전하고 있다. 근래에는 운전자의 안전성과 편의성을 위해 IT 기술이 접목된 장치들이 장착되고 있다. 하지만 편의성이 증가된 장점과 함께 운전자의 주의 분산으로 인해 교통사고를 증가시키는 단점도 가져오게 되었다. 이러한 사고를 미연에 방지하기 위해 여러 방식과 종류의 안전시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 두 개 이상의 센서를 이용한 레이더센서 와 카메라 융합 방식 및 Stereo Camera 방식을 이용하지 않고 하나의 단일 Camera를 이용하여 주/야간 차선이탈 경보 및 장애물 및 보행자 인식이 가능한 플랫폼을 구현 하고 차량에서 인식률 평가 및 유효성을 분석 하여 단일 카메라를 이용한 다기능 주행안전 플랫폼 연구를 제안 한다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제20권6호
• /
• pp.26-36
• /
• 2021

본 연구는 영상검지기에서 수집되는 정보를 활용하여 딥러닝 기반으로 대기행렬길이를 예측하는 모형을 개발하였다. 그리고 통계적 기법인 다중회귀 모형을 추정하여 평균절대오차와 평균제곱근오차의 두 지표를 이용하여 비교·평가하였다. 다중회귀분석 결과, 시간, 요일, 점유율, 버스 교통량이 유효한 변수로 도출되었고, 이 중에서 독립변수들의 종속변수에 대한 영향력은 점유율이 가장 큰 것으로 나타났다. 딥러닝 최적 모형은 은닉층이 4겹, Look Back이 6으로 결정되었고, 평균절대오차와 평균제곱근오차가 6.34와 8.99로 나타났다. 그리고 두 모형을 평가한 결과, 다중회귀 모형과 딥러닝 모형의 평균절대오차는 각각 13.65와 6.44, 평균제곱근오차는 각각 19.10과 9.11로 계산되었다. 이는 딥러닝 모형이 다중회귀 모형과 비교하여 평균절대오차가 52.8%, 평균제곱근오차는 52.3% 감소된 결과이다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제28권3D호
• /
• pp.307-315
• /
• 2008

본 연구의 목적은 수도권 남부 국도 ITS 시범구간인 국도 3호선의 장지IC~곤지암IC구간에서 수집되는 교통자료를 기반으로 자기조직형 신경망 이론을 도입하여 국도구간의 통행시간 추정모형을 개발하는 방안을 제시하는 것이다. 지점 검지기 적정 설치위치와 구간의 연장 및 연도의 토지이용특성이 단속류의 구간통행시간에 영향을 미침을 확인하였으며, 구간 통행시간 추정을 위해 기존의 인공신경망 모형이 가지는 추가학습이 불가능하다는 단점과 신경망 구조의 최적구성이 어려운 점 등을 고려하여 자기조직형 인공신경망 구조방법을 도입하였다. 통행시간 추정결과 기존 검지기에서 수집된 자료와 최적위치에서 수집된 자료를 이용하여 모형을 검증한 결과 통행특성을 가장 잘 반영하는 지점자료를 활용한 모형의 추정력이 우수한 것으로 나타났다. 이러한 시도는 향후 국도 ITS 사업의 설계에서 검지기의 설치 위치 선정에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.49-55
• /
• 2015

최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.