• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.139-148
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• 1998

과학의 발달과 인간의 편리성 추구 성향에 따라 다양한 분야에서 소리를 이용한 기계·전자 시스템에 대한 연구 개발이 진행 중이다. 아마도 소리를 감지할 수 있는 센서 가격의 저렴함과 인간에게 있어서는 가장 편리한 방법이기 때문일 것이다. 이러한 생각을 바탕으로 소리라는 변수를 교통분야에 응용할 수 있는 분야를 생각해 볼 때 본 연구는 검지기를 이용한 교통 신호제어 분야를 제안하고자 한다. 검지기를 중심으로 한 교통 제어 시스템은 교통관리 측면에서 매우 중요한 분야를 차지하고 있다. 기존 고비용의 검지기 시스템들은 실제 상황에서는 그 투자 비용의 가치만큼 역할을 수행하지 못하고 있으며, 주요 교차로나 고속도로만을 교통변수 측정 및 교통제어의 대상으로 삼고 이들에 대해서만 검지 시스템을 운용하는 등 실용화측면에서 많은 문제점을 가지고 있다. 따라서 저렴하면서도 주요 교차로를 제외한 여타의 비주요 교차로 등과 같은 어떠한 교통 여건에도 적용할 수 있는 소음검지기법의 개발은 실로 높은 연구 가치가 있다고 사료된다. 소음검지시스템은 교통상황변수중 가장 주용한 교통량과 도로 소음과의 상관 관계를 이용하여 신호제어를 하는 원리로 구성된다. 본 연구에서는 이러한 시스템의 제안을 위해 교통소음과 교통량이 어떠한 상관관계를 형성하는 가를 분석하였으며 이를 바탕으로 응용할 수 있는 신호제어 시스템의 일부 교통관련 분야를 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.47-49
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• 2007

교통정보수집 시스템이란 CCTV나 웹캠을 통해 얻어진 영상을 토대로 차선별, 혹은 주행방향별 교통량과 통과 차량들의 속도를 실시간으로 측정하는 시스템이다. 차선별로 각각 두 개의 라인을 설정하고 이를 이용하여 차선별 속도와 교통량을 측정한다. 이 때 차선별로 설정된 두 라인에 해당하는 영역에 대해서 배경 값을 지속적으로 갱신한다. CCTV와 웹캠을 이용하여 수집한 영상을 실험에 사용한 결과 평균 86.2%의 차선별 주행차량 검지율을 보였으며, 검지된 차량들을 차선별 방향별로 구분하여 평균 속도를 측정하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.17 no.1
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• pp.32-39
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• 2016

Intelligent Transport Systems (Intelligent Transportation System: ITS) is a system for inducing a flow of ideal car for using the most advanced technology, it is determined the status of the road, and take appropriate action. In order to be measured at various time points, and is managed, the information about the traffic situation is used image using a computer mainly. The image processing using a computer, it is an easy way to collect parameters of the various traffic in real time, technology has developed more and more. Vehicle detection of transport parameters of intelligent transportation system is a very important technology basically. Therefore, technology detection method using car background images and the contour line extraction method using an edge is used, however, problems have been raised on the accuracy of the detection rate.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.11 no.6
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• pp.697-702
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• 2018

Recently, the number of private cars has increased sharply due to the increase in national income. The sudden increase in the number of vehicles in limited territory has caused serious traffic congestion and the traffic congestion cost wasted on the road due to such traffic congestion is increasing every year. To solve this problem, we propose a traffic signal control system using image processing. In this paper, we use the camera installed at the intersection to measure the amount of traffic flowing in and out of each road simultaneously. We propose a traffic signal control system that can prevent traffic congestion before it happens. In the case of applying the traffic signal control system proposed in this paper to the daytime, the traffic volume could be measured accurately. However, the result of the experiment with the night-time general camera and the headlight with the infrared camera at the night-time of 72.8% was 86.6%.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.15 no.4
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• pp.148-154
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• 2014

This paper suggests a new system based on image-processed information which is designed to control traffic light by measuring two-way traffic at the same time with a surveillance camera. With this system, the existing way of using one camera for one lane or loop coil will be improved to the more effective way of using only one camera to monitor a two-way, 8 lane roads statistically. Car images can be detected clearly even in irregular condition because of the background updating in real time. In addition, more accurate measurement is possible to users by selecting extra attention-needed regions. The automatic traffic light controlling algorithm, suggested in this paper, will prevent users and drivers from wasting their time and energy by controlling the number of traffic in advance.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2004.11a
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• pp.501-504
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• 2004

Straight traffic signal information is understanded by roation traffic signal.Ten traffic rotation street flew system saturated without forseed quantaty of traffic vehicle and length oftraffic street.Optimul traffic signal forcasting is needed departmemtstore sale season. for solution of this problem, at least before 10 hour traffic quantity reported policy department.For traffic forcasting of traffic jamed building pushed vehicle, neural network method is adapted Single traffic network is more needed to through traffic signal compared of traffic network. traffic network system is first analysed for artificial traffic network system and networked traffic systen is constructed by ubiquatous.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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• pp.249-251
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• 2013

해상교통안전에 영향을 미치는 여러 가지 해상 개발사업으로 인하여 발생할 수 있는 항해안전의 위험요인을 전문적으로 측정하고 평가하는 것으로 '해상교통안전진단제도'가 있다. 이제도의 주요 평가항목에는 해상교통 현황조사, 해상교통 현황측정, 해상 교통시스템 적정성 평가 및 해상교통 안전대책이 있다. 특히 해상교통 현황측정의 세부 항목 중에는 진단 대상 항만 또는 항로가 추정된 미래의 해상교통량을 수용할 수 있는지를 평가하고 필요 시 관련 해역의 교통 흐름을 조정할 목적으로 수행하는 해상교통혼잡도 평가 있다. 이 연구는 현재 교통혼잡도 평가를 위한 미래 해상교통량 추정기법의 문제점의 현황과 이를 개선하여 신뢰도 있는 교통량 예측이 가능한 통계기법을 개발하고자 하는 것이다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.12 no.2
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• pp.62-68
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• 1998

In this paper, we proposed the design of the intelligent traffic control system by using multiprocessor architecture. The inter-processor communication of the architecture is implemented by sharing the serial communication channel. In comparing the conventional traffic control system using single processor architecture, the proposed system uses multiple processors controlling the sub systems such as the signal lights, traffic measurement unit, auxiliary signal lights and peripherals. The main processor controls the communication among the processors and the communication protocol link to the central control center at remote site. The proposed architecture reduces the load and simplifies the program of each processor and enables the real time processing of the add-on features of intelligent traffic control systems. The architecture is implemented and the common channel inter-processor communications and the real time operation is experimented .experimented .

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2002.11a
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• pp.125-130
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• 2002

본 연구는 DEVS를 기반으로 개발된 교통류 시뮬레이션 시스템인 $\ulcorner$I$^3$D$^2$ 교통류 시뮬레이션 시스템$\lrcorner$(이하 I$^3$D$^2$)의 검증을 그 목적으로 한다. I$^3$D$^2$는 본 연구진이 DEVS를 기반으로 개발한 범용 시뮬레이션 도구로써, 이미 서울시 강남 신호교차로와 내부순환로를 대상으로 하여 개발된 내용을 발표한 바 있다. I$^3$D$^2$는 헌재 단속류에서의 최적신호 생성 및 대기행렬 예측 문제, 그리고 연속류 시설의 용량 산정 문제등을 시뮬레이션 할 수 있다. 하지만 아직 문헌자료나 현장 데이터를 토대로 한 충분한 검증이 수행되지 못한 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 문헌자료를 토대로, I$^3$D$^2$를 검증한다. 이를 위하여 고속도로 또는 도시고속도로와 같은 연속 교통류의 대표적인 효과척도인 $\ulcorner$교통량 - 밀도 - 평균주행속도 (시간)$\lrcorner$ 간의 상관관계를 이용하여 미국 HCM과 우리나라의 도로용량편람에 정의되어 있는 기준을 토대로 I$^3$D$^2$ 검증을 수행하였다. 모델링은 서울시 올림픽대로의 양화대교 - 성산대교 - 가양대교 구간을 대상으로 했으며, 검증은 교통량에 따라 크게 3가지 교통류 상태(random, intermediate, constant)를 기준으로 시뮬레이션이 각각의 교통상태에서 예측한 평균주행시간의 정확도를 측정하면서 수행하였다. 검증 결과 random 상태에서는 문헌자료에 부합되는 예측결과를 보여주었으나, intermediate와 constant 상태에서는 문헌보다 다소 낮은 속도를 보여주었다 이러한 속도차는 추후 현장 데이터를 수집하여 보다 실질적인 검증을 통하여 조정되어야 할 것으로 판단된다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.6
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• pp.543-552
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• 2008

ATIS(Advanced Traveler Information System) is the system to offer a real-time traffic information or traffic situation for the benefit of the client. One of traffic information collection methods for ATIS research is the method of image analysis. The method is divided into two : one is the method to set two loop detectors at the area and the other is the method detecting the vehicle through an image analysis. In this paper, we propose a real-time traffic information collection system to mix two methods. The system installs multiple virtual detection lines and traces the location of the vehicle. Use of multiple virtual detection lines supplements the defect of the method of loop detectors. And we drew a representative pixels in the detecting area and used it for image analysis. This is to solve the problem of time delay which increases as the image size increases. We gathered traffic images and experimented using the system and got 92.32% of detection accuracy.