• 제목/요약/키워드: vehicle detection system

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버스정보 수집지연시간 최소화 방안 연구 (Minimization Method of Data Collection Delay Time for Bus Information System)

  • 임승국;김영찬;하태준;이종철
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제7권6호
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    • pp.81-91
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    • 2008
  • 본 연구에서는 버스정보시스템 운영과정에서 발생하는 단계별 정보지연시간을 분석하고, 실제 버스정보시스템 운영시 지연시간을 최소화하여 시스템의 신뢰도를 향상시킬 수 있는 방안에 대해 고찰하였다. 버스정보시스템의 정보지연시간을 최소화할 수 있는 방안을 도출하기 위하여, 정보수집단계에서 발생하는 지연시간 발생요인에 대해 분석하였다. 버스정보 수집단계 무선통신 과정에서 발생하는 호 연결시간을 주요 영향변수로 선정하고, 호 연결시간이 정보지연시간에 미치는 영향을 최소화 할 수 있도록 최적 통신지점(검지지점) 선정에 대한 모형을 제시하였다. 제안된 모형은 무선통신을 수행하는데 소요되는 시간과 차량이 이동하는데 소요되는 시간과의 차이가 최소화되는 지점을 산출하여 실제 버스가 정류소에 도착하는 시간과 정보가 제공되는 시간을 평균적으로 최소화되도록 하였다. CDMA통신을 이용한 버스정보시스템을 대상으로 모형을 평가한 결과 제안된 모형식은 정보수집 지연시간을 적절히 산출할 수 있었으며, 산출된 지연시간을 고려하여 최적의 통신지점을 선정함으로써 지연시간을 최소화하여 시스템의 신뢰도를 보다 향상시킬 수 있었다. 본 연구 결과는 그동안 경험적으로만 설정하던 버스정보시스템의 최적 통신지점(검지 지점) 결정에 대한 문제에 대한 해법을 명확히 제시한데 그 의의가 있다.

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공간정보에 기반한 도로 데이터 자동생성 방법 (Automatic Generation Method of Road Data based on Spatial Information)

  • 주인학;최경호;유재준;황태현;이종훈
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제4권2호
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    • pp.55-64
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    • 2002
  • 효율적인 도로정보의 구축은 GIS에서 가장 중요한 주제이다. 본 논문에서는 도로정보를 자동으로 생성, 구축하기 위하여 모바일 매핑 기술과 영상인식 기술을 결합한 방법을 제안하였다. 모바일 매핑 시스템은 CCD 카메라, GPS, INS를 장착한 차량의 형태를 가지며, 취득한 영상에 나타난 공간객체의 좌표를 사진측량기법을 이용하여 계산한다. 모바일 매핑 시스템에 의한 공간객체 좌표추출과 데이터 구축은 자동화되지 않아 시간이 많이 드는 단점이 있다. 도로의 자동 인식은 영상인식 분야에서도 자동주행차량에 대한 연구의 형태로 진행되어 왔다. 그러나 영상인식에 기반한 방법들은 도로 차선에 적용할 경우 차선의 끊김 차량에 의한 가려짐 좋지 않은 날씨와 조명 등 실제의 도로나 도로변의 다양한 예외상황 때문에 원하는 결과를 얻기 힘든 경우가 많다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 모바일 매핑 시스템으로부터 획득된 GPS/INS 데이터 및 영상인식 기술을 모두 이용한 자동 도로데이터 생성방법을 제안하였다. 영상에 나타난 도로 차선의 3차원좌표로부터 영상에서 객체가 나타날 위치를 추정하기 위한 방법을 고안하였으며, 이러한 방법은 도로 차선을 찾기 위한 복잡한 영상처리 과정을 대폭 줄일 수 있다. 예외상황 때문에 도로차선을 추출하지 못한 경우에는 스플라인 인터폴레이션에 의하여 값을 얻는다. 인터폴레이션은 교차로나 급격한 변화 지점에 따라 구분된 도로 구간 단위로 이루어진다. 본 논문에서는 제안된 객체좌표 추정방법과 인터폴레이션 기법에 대한 실험 및 결과를 제시하였다.

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요구 공간해상도를 만족하는 무인기의 유효 비행 영역 생성 방법 (Methodology for Generating UAV's Effective Flight Area that Satisfies the Required Spatial Resolution)

  • 우지원;김양곤;안정우;박상윤;남경래
    • 한국항행학회논문지
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    • 제28권4호
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    • pp.400-407
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    • 2024
  • 현대전에서 무인기의 역할은 지속해서 커지고 있으며, 무인기의 자율적 임무 수행 능력이 필요해지고 있다. 따라서, 촬영 영상을 기반으로한 무인기의 자율적인 표적 탐지/식별이 필수적이다. 하지만, 영상인식 인공지능 모델의 표적 인식률은 영상 내 표적의 선명도에 따라 큰 영향을 받는다. 따라서 본 연구에서는 요구 공간해상도를 고려한 촬영 장비의 화각 및 무인기의 비행 위치를 결정하는 방법을 다룬다. 먼저, 촬영하고자 하는 좌표에 대한 무인기의 상대 고도, 지면 거리, 그리고 촬영 화각에 따라 촬영 영역의 크기를 계산 방법을 다룬다. 이 방법을 통해, 본 논문에서는 촬영하고자 하는 공간해상도를 만족시킬 수 있는 촬영 영역의 넓이를 먼저 계산하고, 이를 만족할 수 있는 무인기의 상대 고도, 지면 거리, 그리고 촬영 화각을 계산한다. 또한, 촬영하고자 하는 좌표를 중심으로 요구되는 공간해상도를 만족시킬 수 있는 촬영 화각에 따른 무인기의 유효한 위치 범위를 계산하고, 이를 촬영 임무 계획에 활용할 수 있도록 표 형식으로 가공하는 방법을 제안한다.

단기 VDS자료로 수출입화물트럭이 집중하는 고속도로의 K-factor 추정에 관한 연구 (K-factor Prediction in Import and Export Cargo Trucks-Concentrated Expressways by Short-Term VDS Data)

  • 김태곤;허인석;전재현
    • 한국항해항만학회지
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    • 제38권1호
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    • pp.65-71
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    • 2014
  • 국내 경부고속도로와 남해고속도로는 부산항을 각각 남북방향과 동서방향으로 연계하며 20%이상의 중대형화물트럭 혼재율과 특정시간대 통행량이 집중되는 핵심 간선도로로 시간교통량계수(K-factor)에 대해 연구의 필요성을 깨닫게 되었다. 그리하여 본 연구에서는 경부고속도로와 남해고속도로의 기본구간에서 단기간동안 수집된 차량검지시스템(vehicle detection system, VDS)자료를 이용하여 고속도로의 K-factor와 K-factor추정치(estimate)사이의 상관분석을 통해서 고속도로의 K-factor추정모형 구축을 목적으로 연구하였다. 결과적으로 7일 VDS자료의 K-factor추정치(estimate)와 함께 파워(POW)모형이 K-factor를 추정에 높은 설명력과 신뢰성이 있음을 확인할 수 있었다.

UAV 영상과 SfM 기술을 이용한 가로수의 탄소저장량 추정 (Estimation Carbon Storage of Urban Street trees Using UAV Imagery and SfM Technique)

  • 김다슬;이동근;허한결
    • 한국환경복원기술학회지
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    • 제22권6호
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    • pp.1-14
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    • 2019
  • Carbon storage is one of the regulating ecosystem services provided by urban street trees. It is important that evaluating the economic value of ecosystem services accurately. The carbon storage of street trees was calculated by measuring the morphological parameter on the field. As the method is labor-intensive and time-consuming for the macro-scale research, remote sensing has been more widely used. The airborne Light Detection And Ranging (LiDAR) is used in obtaining the point clouds data of a densely planted area and extracting individual trees for the carbon storage estimation. However, the LiDAR has limitations such as high cost and complicated operations. In addition, trees change over time they need to be frequently. Therefore, Structure from Motion (SfM) photogrammetry with unmanned Aerial Vehicle (UAV) is a more suitable method for obtaining point clouds data. In this paper, a UAV loaded with a digital camera was employed to take oblique aerial images for generating point cloud of street trees. We extracted the diameter of breast height (DBH) from generated point cloud data to calculate the carbon storage. We compared DBH calculated from UAV data and measured data from the field in the selected area. The calculated DBH was used to estimate the carbon storage of street trees in the study area using a regression model. The results demonstrate the feasibility and effectiveness of applying UAV imagery and SfM technique to the carbon storage estimation of street trees. The technique can contribute to efficiently building inventories of the carbon storage of street trees in urban areas.

고속도로 이력데이터에 포함된 정체 시공간 전개 패턴 자동인식 알고리즘 개발 (An Automatic Pattern Recognition Algorithm for Identifying the Spatio-temporal Congestion Evolution Patterns in Freeway Historic Data)

  • 박은미;오현선
    • 대한교통학회지
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    • 제32권5호
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    • pp.522-530
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    • 2014
  • 교통관리센터에 축적되어 있는 속도 이력데이터에는 반복 비반복 정체 시공간 전개에 대한 상세한 정보가 모두 들어있으나, 도해법에 의해 다루어져 왔기 때문에 많은 양의 이력데이터를 처리하여 교통상황예측이나 정보제공에 활용할 수 없는 한계가 존재하였다. 본 논문에서는, 기존의 Classification과 Density-Based Clustering 알고리즘을 속도 시공간 데이터 특성에 맞게 조합하고 변형하여 정체 시공간 영역을 자동 인식하는 알고리즘과, 정체파급길이, 파급속도, 해소속도 등 정체 시공간 전개 패턴의 특성치를 산정하는 알고리즘을 개발하였다, 본 알고리즘은, 교통관리센터에 축적되어 있는 방대한 양의 이력데이터를 자동으로 분석하여 자세한 정체 관련 정보를 추출할 수 있고, 산정된 특성치를 가지고 각 센터의 필요에 따라 다양한 정보를 2차 생성하고 활용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구결과는 향후 반복 비반복 정체에 대한 예측과 대응이 획기적으로 개선되는데 초석이 될 것으로 기대된다.

VERTICAL OZONE DENSITY PROFILING BY UV RADIOMETER ONBOARD KSR-III

  • Hwang Seung-Hyun;Kim Jhoon;Lee Soo-Jin;Kim Kwang-Soo;Ji Ki-Man;Shin Myung-Ho;Chung Eui-Seung
    • 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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    • 한국우주과학회 2004년도 한국우주과학회보 제13권2호
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    • pp.372-375
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    • 2004
  • The UV radiometer payload was launched successfully from the west coastal area of Korea Peninsula aboard KSR-III on 28, Nov 2002. KSR-III was the Korean third generation sounding rocket and was developed as intermediate step to larger space launch vehicle with liquid propulsion engine system. UV radiometer onboard KSR-III consists of UV and visible band optical phototubes to measure the direct solar attenuation during rocket ascending phase. For UV detection, 4 channel of sensors were installed in electronics payload section and each channel has 255, 290, 310nm center wavelengths, respectively. 450nm channel was used as reference for correction of the rocket attitude during the flight. Transmission characteristics of all channels were calibrated precisely prior to the flight test at the Optical Lab. in KARI (Korea Aerospace Research Institute). During a total of 231s flight time, the onboard data telemetered to the ground station in real time. The ozone column density was calculated by this telemetry raw data. From the calculated column density, the vertical ozone profile over Korea Peninsula was obtained with sensor calibration data. Our results had reasonable agreements compared with various observations such as ground Umkhr measurement at Yonsei site, ozonesonde at Pohang site, and satellite measurements of HALOE and POAM. The sensitivity analysis of retrieval algorithm for parameters was performed and it was provided that significant error sources of the retrieval algorithm.

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Expression Profiling of Lipopolysaccharide Target Genes in RAW264.7 Cells by Oligonucleotide Microarray Analyses

  • Huang, Hao;Park, Cheol-Kyu;Ryu, Ji-Yoon;Chang, Eun-Ju;Lee, Young-Kyun;Kang, Sam-Sik;Kim, Hong-Hee
    • Archives of Pharmacal Research
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    • 제29권10호
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    • pp.890-897
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    • 2006
  • In inflammatory responses, induction of cytokines and other immune regulator genes in macrophages by pathogen-associated signal such as lipopolysaccharide (LPS) plays a crucial role. In this study, the gene expression profile changes by LPS treatment in the macrophage/monocyte lineage cell line RAW264.7 was investigated. A 60-mer oligonucleotide microarray of which probes target 32381 mouse genes was used. A reverse transcription-in vitro translation labeling protocol and a chemileuminescence detection system were employed. The mRNA expression levels in RAW264.7 cells treated for 6 h with LPS and the control vehicle were compared. 747 genes were up-regulated and 523 genes were down-regulated by more than 2 folds. 320 genes showing more than 4-fold change by LPS treatment were further classified for the biological process, molecular function, and signaling pathway. The biological process categories that showed high number of increased genes include the immunity and defense, the nucleic acid metabolism, the protein metabolism and modification, and the signal transduction process. The chemokine-cytokine signaling, interleukin signaling, Toll receptor signaling, and apoptosis signaling pathways involved high number of genes differentially expressed in response to LPS. These expression profile data provide more comprehensive information on LPS-target genes in RAW264.7 cells, which will be useful in comparing gene expression changes induced by extracts and compounds from anti-inflammatory medicinal herbs.

단일차선추출 및 중심점 분석을 통한 차선이탈검출 알고리즘 (Lane Departure Warning Algorithm Through Single Lane Extraction and Center Point Analysis)

  • 배정호;김수웅;이해연;이현아;김병만
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제16B권1호
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    • pp.35-46
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    • 2009
  • 본 논문에서는 차량에 설치된 카메라를 활용하여 차선을 추출하고, 차량이탈을 검출하기 위한 방법에 대해서 논의한다. 하드웨어 기술의 발달로 지능형 자동차에 대한 연구가 활발히 진행됨에 따라서, 카메라를 활용한 차선인식 및 차량이탈검출과 관련하여 다양한 알고리즘들이 제시 되었다. 그러나 이들 연구에서는 영상에서 2개의 차선을 모두 찾아야 하기 때문에 처리속도 및 실제 운행환경에서의 다양한 여건으로 인하여 검출률이 떨어진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 빠른 속도와 높은 검출률을 위해 단일차선을 추출하고, 중심점 분석을 통한 차선이탈검출 알고리즘을 제안한다. 카메라의 기하학적 모델링을 통하여 차선이 존재하는 관심영역을 설정하고, 원본 이미지를 이등분한 후에 허프변환(Hough Transform)을 사용하여 한 차선의 일부를 찾아낸 후에, 일정 크기로 복원한다. 복원한 차선을 설정된 중심점과의 거리계산을 통하여 차선이탈을 판단한다. 실차실험을 통하여 제안한 알고리즘을 기존의 알고리즘과 비교 검증을 수행하였고, 이를 통하여 제안된 알고리즘이 빠르고 정확함을 보였다.

대조학습 방법을 이용한 주행패턴 분석 기법 연구 (Research on Driving Pattern Analysis Techniques Using Contrastive Learning Methods)

  • 정회준;김승하;김준희;권장우
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제23권1호
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    • pp.182-196
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    • 2024
  • 자동차 보급과 교통 시설 발달로 인한 문제에 대응하여, ADAS와 같은 운전 보조 기술이 주목받고 있다. 최근에는 스마트폰 내장 센서를 사용한 운전패턴 분석 방법론이 개발되었다. 이 연구에서는 레이블 없이 대조학습을 통해 운전패턴의 특징을 학습하고 변화점을 감지하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 운전패턴 분류에도 확장 가능하여, 매우 적은 레이블링 데이터만으로 높은 분류 성능을 달성할 수 있음은 물론 적용 차량이 달라지는 도메인 변화 문제에 민감하게 반응하지 않아 일반화된 성능을 달성할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 본 연구에서는 추후 스마트폰 적용성을 고려하여 6가지 대표적인 경량화 딥러닝 모델에 대해 제안하는 방법을 적용하고 비교분석하여 추후 스마트폰 기반의 시스템 개발에 활용할 수 있도록 하였다.