본 논문에서는 HSI 정보와 신경 망의 비지도 학습 방법인 ART2 알고리즘을 이용하여 신 차량 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 차량의 영상에서 번호판 영역을 추출하는 부분과 추출된 번호판 영역의 문자를 인식하는 부분으로 구성된다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 HSI 컬러 모형의 Hue 정보를 이용하여 차량 번호판 영역을 추출하고 개선된 퍼지 이진화 방법을 적용하여 추출된 차량 번호판 영역으로부터 문자를 포함한 특징영역을 이진화한 후에 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드를 인식하기 위해 잡음과 훼손에 비교적 강한 ART2 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 차량 번호판 추출 및 인식성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판의 추출 방법보다 번호판 영역의 추출률이 개선되었다. 또한 ART2 알고리즘을 적용하여 신 차량 번호판을 인식하는 것이 효율적임을 확인하였다.
일정구간의 도로를 주행하는 차량에 대한 단위시간대별 위치정보를 취득하게 되면, 도로의 교통상황에 대한 정보와 개별차량의 미시적인 주행행태를 파악할 수 있게 된다. 기존 사용되는 영상기술은 짧은 지점에 대한 교통량, 속도 등의 제한적인 자료만의 취득이 가능하여 도로구간의 교통상황을 대표하는데 한계가 있다. 또한 기존 영상기술은 주행차량의 미시적행태분석을 위해서 비디오로 촬영된 영상을 한 프레임씩 수동으로 작동하여 데이터를 수집함으로써 많은 인력과 시간이 소요되었다. 본 연구에서는 차량의 단위시간대별 위치자료를 자동으로 얻어낼 수 있는 규칙기반 차량추적기술을 개발하였다. 또한 기술의 검증을 위해 130m의 도로구간에서 차량의 주행위치를 0.05초 단위로 추적한 기초 자료를 추출하였으며, 이 데이터의 가공을 통해 산출된 속도와 실측된 속도와의 비교를 통해 차량추적의 정확도를 검증하였다. 향후 이러한 차량추적기술은 도로의 교통상황에 대한 주요 정보의 제공 등의 실용적 측면과 차량의 주행행태 분석 등의 학문적 분야에 널리 활용될 수 있을 것이다.
수요감응교통체계는 승객들의 통행요구에 따라 보다 신속하고 효율적으로 안락하고 편리하게 경제적으로 교통서비스를 제공하는 것이다. 특히 기존의 공공교통수단이 미치지 못하는 저밀도 도시 지역의 통행수요를 만족시키는데 좋은 수단으로써 관심의 대상이 되고 있다. 즉 리무진 같은 소형차량을 이용하여 승객의 통행요청에 따라 개인적인 door-to-door 서비스를 제공하는 것이다. 본연구는 수요감응교통체계의 대안으로서 도시 서비스에 있어서 고정.노선변경승객 써비스에 대한 $\ulcorner$스케쥴 알고리즘$\lrcorner$을 개발하는데 목표를 둔바 목적함 수는 Waiting time, Riding time,Scheduled vehicle의 노선용량제한등과 같은 승객써비스 시 간제약에 대해서 각기 개별차량 여행과의 차를 극대화하여 보았다. 사용자중심 Sub-program과 PASS의 두 Sub-program으로 구성된 Simulation 모형을 활용할 경우 어떠 한 도시 써비스지역에서의 고정노선 혹은 변경노선 각각에 대해서 임시적인 차량운행의 감 응식 효율 증진에 크게 기여할 수 있는 것으로 나타났다.
승무일정계획이란 특정 기간 동안 운행할 차량들을 대상으로 각 차량마다 필요로 하는 승무원을 배정하는 계획을 말한다. 최적 승무일정계획의 수립은 일반적으로 제약 조건을 만족하는 모든 종류의 개별 다이아를 생성한 다음 이들을 대상으로 모든 차량을 운행할 수 있는 최적조합을 선정하는 방식으로 이루어지고 있다. 승무일정계획 문제의 난이도는 제약 내의 개별 다이아 생성하는 단계에서 생성되는 후보다이아 집합에 많은 영향을 받는다. 본 논문에서는 승무일정계획 문제의 난이도를 줄일 수 있는 후보다이아 집합을 생성하기 위한 방안 2가지를 제시한다. 실제 현장의 승무일정계획 문제를 대상으로 한 실험 결과, 방안들을 적용한 경우에 기존의 방법으로는 수립하기 어려웠던 계획을 빠른 시간 내에 수립할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 안드로이드 기기를 활용하여 차량의 번호판을 인식하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 안드로이드 기기로 촬영한 차량의 이미지를 이용하여 번호판을 인식한다. 촬영한 이미지에서 번호판 영역을 추출한 후 번호판 영역 내에서 각각의 문자를 개별 추출한다. 추출된 각각의 문자에 대하여 세선화를 수행하고 세선화 후 얻은 이미지를 신경망의 입력으로 이용하여 최종적으로 개별의 문자를 인식하고 결과를 안드로이드 기기에 출력한다. 안드로이드 기기를 이용하여 바로 번호판을 인식할 수 있기 때문에 시, 공간에 대한 제약이 없으며 신경망을 사용하기 때문에 기존의 문자 인식 방법보다 우수한 인식률을 보인다.
차량사물통신은 차량이 다양한 대상과 유무선 망을 이용해 정보를 주고 받는 기술을 의미한다. 차량사물통신을 이용하면 실시간으로 변화하는 교통 상황에 대해 개별 차량의 안정성을 크게 향상시킬 수 있다. 차량사물통신을 실현하기 위해서는 고도화 된 통신 기술들이 집약적으로 활용되어야 하며, 이러한 차량사물통신은 차세대 통신 시스템에서 각광받는 주요 기술이다. 본고는 차량사물통신을 위한 통신 기술 중 특별히 5G 통신에 관련된 세부 기술들을 소개한다. 먼저 차량사물통신을 위한 무선 통신에서 요구되는 기술적인 어려움에 대해 논의하고, 이를 바탕으로 차량사물통신에 대한 5G 통신 기술의 필요성에 관해 논의한다. 다음으로 차량사물통신을 위한 5G 통신의 세부기술들을 소개하고, 각 기술에 대한 기술적인 과제와 적용 시나리오에 대해 알아본다.
본 연구는 신호교차로의 정지선 통과차량의 차두시간 결정은 단순히 출발순서에 영향을 받아 결정되지만은 않는다는 문제의식에서 출발하였다. 실제 신호교차로의 개별차량 통과시 속도와 차두시간 자료를 검지기와 검지알고리즘을 활용 파악하고 분석에 활용하였다. 단순 자료분석에서는 차량의 통행행태를 결정하는 모형을 정립하는 것이 무의미한 것으로 파악될 수 있는 통계분석 결과가 나타났다. 그러나, 공격적인 운전행태를 가진 운전자가 운전하는 차량의 자료를 선별하고 자료 스케일 조정(ln값 활용)을 통해 결정계수 0.91수준의 모형이 설정되었다. 구축된 모형은 교차로 정지선에서 통과하는 차량의 차두시간은 앞차의 속도, 차두시간과 자체차량의 속도에 영향을 받는 사실을 밝혀주었다.
구간통행시간은 고속도로의 교통상황 모니터링을 위해 가장 효과적으로 사용될 수 있는 교통변수 중의 하나로 본 연구에서는 루프검지기를 이용하여 구간통행시간을 산출하는데 새로운 방법의 접근을 시도하였다. 국내에 가장 보편적으로 설치되어 있는 루프검지기에서 수집한 자기신호자료를 분석하여 각 차량을 구분할 수 있는 개별차량 고유특성을 산출하여 상류부를 통과한 차량을 하류부에서 재인식하는 알고리즘을 개발하였다. 개별차량특성으로는 차량의 검지기 통과시간, 차량길이, ESI값을 사용하였다. 검지기를 수집한 동일시간, 동일장소에서 동영상을 촬영 및 분석하여 실제통행시간을 산출하고 개발된 알고리즘의 성능평가를 위해 사용하였다. 매칭정확도를 최대로 하는 각 파라메터들의 최적값을 산정하기 위해 수집자료의 전반부를 training data로 설정하고 파라메터의 정산과정을 사용하였다. 산출된 최적 파라메터들을 이용하여 수집자료의 후반부인 test data에 적용하여 구간통행시간과 매칭정확도를 산출하였다. 차량재인식 결과 개발된 알고리즘에서는 매칭정확도가 약 48%로 산출되었으며, 구간통행시간은 34.14초로 실제 구간통행시간인 34초와 매우 유사하게 산출되었다. 그리고 본 연구에서 제시한 알고리즘의 교통상황에 따른 적용가능성 검토과정을 수행하였다.
본 논문에서는 수평$\cdot$수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 신경망을 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평 수직에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ART-1 알고리즘을 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 실제 차량 번호판들을 대상으로 실험한 결과, 수평$GF(2^m)$수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출룰이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들 보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
호송주행(convoy driving)은 군집주행(Platoon)과 함께 다중차량 협력주행 (Multi-vehicle cooperation) 기술 중 하나로써 국외에서는 호송주행시 차량의 대형유지를 위한 차량제어 메커니즘 연구가 활발히 진행되고 있으며, 유럽의 Autonet 2030연구에서는 고속도로를 대상으로 호송주행 서비스를 개발하고 실증한 바 있으나 국내에서는 아직까지 호송주행에 대한 개념정립조차 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 호송주행의 서비스 개념을 정립하고 도시부 도로에서의 서비스 적용을 위한 시나리오 및 통신 메시지 등을 개발하여 시뮬레이션 분석을 통해 그 실효성을 검증하고자 하였다. 도시부 도로의 대표적인 V2I 협력주행 서비스인 사각지대 운행지원 서비스 및 딜레마존 안전주행 서비스를 대상으로 개별차량 협력주행 시와 호송주행 시를 비교 분석한 결과 교통안전성 지표인 상충횟수와 교통효율성 지표인 지체시간 및 정지수가 개별차량 협력주행 시보다 호송주행 시 크게 개선되는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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