This study deals with the traffic accident of truck at circular intersection. The purpose of this study is to develop the truck accident models based on type of accident and conflict. In pursuing the above, the study gives particular attentions to selecting the appropriate models among Poisson and Negative binomial models using statistical program LIMDEP 8.0. The traffic accident data from 2007 to 2014 are collected from TAAS data set of Road Traffic Authority. Such the dependent variable as number of truck accidents and the 24 independent variables as geometry, traffic volume and others are used. The main results are as follows. First, 5 Poisson models (${\rho}^2$ of 0.164~0.351) which are all statistically significant are selected. Second, the common variable based on type of accident and conflict is analyzed to be truck apron width. The specific variables are, however, evaluated to splitter island, area of splitter island, speed limit sign, truck apron, number approach road, circular intersection sign, speed hump and traffic volume. Finally, widening the truck apron width and improving the above specific variables are analyzed to be important for truck accident reduction at circular intersections.
The paper presents an approach for recognizing the broken area of the traffic signs. The method is based on the Recognition System for Traffic Signs (RSTS). This paper describes an approach to using the location histogram matching for the broken traffic signs recognition, after the general process of the image detection and image categorization. The recognition proceeds by using the SIFT matching to adjust the acquired image to a standard position, then the histogram bin will be compared preprocessed image with reference image, and finally output the location and percents value of the broken area. And between the processing, some preprocessing like the blurring is added in the paper to improve the performance. And after the reorganization, the program can operate with the GPS for traffic signs maintenance. Experimental results verified that our scheme have a relatively high recognition rate and a good performance in general situation.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2006.11a
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pp.716-720
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2006
In this paper, we designed and proposed new routing algorithm that can support a variety of vital-sign traffic characteristic and could be applicable to USN for telemedicine by using adaptive transmission power level and increase frequency of routing request message. In proposed routing algorithm, when an emergency vital-sign traffic is applied, we use large transmission power to reduce route query response time and make the priority order in route process. On the other hand, for non emergency vital-sign traffic, we use low transmission power and adaptive decrease frequency of routing request message. which is insensitive to delay. The proposed scheme should be better QoS performance in complex USN than conventional method, which is performed based on uniform transmission power level.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.14
no.1
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pp.22-30
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2015
Recently ITS have been increasingly applied on the roads to resolve traffic problems. Especially, Variable Message Sign (VMS), which is the one of ITS for traffic management and traffic safety, can be used for providing information about road conditions, climate conditions. In this study, data acquisition and statistical analysis were conducted for estimating safety impacts of providing traffic information through VMS. As a result of analyzing traffic characteristics before and after providing traffic information through VMS, average travel speed was decreased and vehicles tended to drive on centerline of lanes in 1st and 2nd lane after providing traffic information through VMS. Also, in order to analyze safety impacts of provided VMS traffic information, traffic safety hazard zone was established in each lane and probability distributions of passing traffic on the study area was estimated through Anderson-Darling Test. As a result of this, safety impacts of VMS traffic information in 1st lane could, on average, increase in left and right side of the lane by 0.69% and 7.07%, respectively. In case of 2nd lane, safety impacts could, on average, increase in left and right side of the lane by 2.71% and 0.02%, respectively.
In this paper, we propose a robust speed-limit sign recognition system which is durable to any sign changes caused by exterior damage or color contrast due to light direction. For recognition of speed-limit sign, we apply CNN which is showing an outstanding performance in pattern recognition field. However, original CNN uses multiple hidden layers to extract features and uses fully-connected method with MLP(Multi-layer perceptron) on the result. Therefore, the major demerit of conventional CNN is to require a long time for training and testing. In this paper, we apply randomly-connected classifier instead of fully-connected classifier by combining random forest with output of 2 layers of CNN. We prove that the recognition results of CNN with random forest show best performance than recognition results of CNN with SVM (Support Vector Machine) or MLP classifier when we use eight speed-limit signs of GTSRB (German Traffic Sign Recognition Benchmark).
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.8
no.4
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pp.31-38
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2008
Under the recent situation that there increase the efforts to facilitate DFS(driver feedback sign) in school zones and children's protection areas caused by severity of traffic impact on children, the current study aims at predictively evaluating how and to what extent the reduced car speed is influential to the reduction of traffic accidents in elementary schools located in Buchon city by analyzing the velocity variation before and after DFS installation including its reduction ratio in traffic accidents as well as related literature survey. It, furthermore, aims at identifying applicable effectiveness in DFS operation for elementary schoolers in Buchon based on the data collected.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.6
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pp.53-62
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2011
Although the demand of Variable Message Sign(VMS) has become pervasive in fulfilling the ITS policy, there are still several unsolved problematic issues. The most critical ones of them are inequality and inefficiency of providing traffic information. This paper proposes the Infra-free Variable Message Sign in order to provide useful informations such as road condition, weather, and traffic of the area, where constructing the infrastructure of communication and power supply is relatively very hard. First of all, the characteristics of infra-free Variable Message Sign are studied and analyzed in deep because of differences between normal Variable Message Sign and Infra-free Variable Message Sign in the configuration and the operating method due to the nature of the Infra-free Variable Message Sign. Futhermore, for effective power management of operating Infra-free Variable Message Sign with limited power acquired through stand-alone PV system, new battery connection structure and dynamically variable power managements for the differently shown messages on Variable Message Sign are proposed. The proposed structure in this paper can be applied to not only power management for Infra-free Variable Message Sign but also power management for the various applications using parallel connection battery system.
This paper describes the improved environment recognition algorithms using some type of sensors like LiDAR and cameras. Additionally, integrated control algorithm for an autonomous vehicle is included. The integrated algorithm was based on C++ environment and supported the stability of the whole driving control algorithms. As to the improved vision algorithms, lane tracing and traffic sign recognition were mainly operated with three cameras. There are two algorithms developed for lane tracing, Improved Lane Tracing (ILT) and Histogram Extension (HIX). Two independent algorithms were combined into one algorithm - Enhanced Lane Tracing with Histogram Extension (ELIX). As for the enhanced traffic sign recognition algorithm, integrated Mutual Validation Procedure (MVP) by using three algorithms - Cascade, Reinforced DSIFT SVM and YOLO was developed. Comparing to the results for those, it is convincing that the precision of traffic sign recognition is substantially increased. With the LiDAR sensor, static and dynamic obstacle detection and obstacle avoidance algorithms were focused. Therefore, improved environment recognition algorithms, which are higher accuracy and faster processing speed than ones of the previous algorithms, were proposed. Moreover, by optimizing with integrated control algorithm, the memory issue of irregular system shutdown was prevented. Therefore, the maneuvering stability of the autonomous vehicle in severe environment were enhanced.
The design of truss type sign support structures is based on the guidelines provided by the American Association of State Highway and Transportation Officials Standard Specifications for Highway Signs, Luminaries and Traffic Signals and the American Institute of Steel Construction Design Specifications. Using these specifications, the column design strength is normally determined using the effective length approach. This approach does not always accurately address all issues associated with frame stability, including the actual end conditions of the individual members, variations of the loads in the members, and the resulting sidesway buckling for truss type sign support structures. This paper provides insight into the problems with the simplified design approach for determining the effective lengths and discusses different approaches for overcoming these simplifications. A system buckling approach, also known as a rational buckling analysis, is used in this study to determine improved predictions for design strength of truss type sign support structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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