본 논문에서는 교차로 내 사고를 감지하기 위하여 배경영상과 교차로 내에 설치된 사거리 신호등의 주기를 이용한 교차로 사고감지 알고리즘을 제안한다. 기존의 영상을 이용한 방법에서는 새로운 사고모델이나 혼잡한 상황, 음원을 이용할 경우에 소음이 크게 발생하는 상황에서 사고 검지율이 낮아지는 문제점을 내포한다. 본 논문에서는 차량 및 외부 그림자 또는 차량의 조명등의 영향으로 인한 사고 오 판단을 줄이기 위하여 신호등의 주기와 배경영상의 히스토그램의 속성을 이용한 필터를 개발하여 사고감지에 이용하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 알아보기 위하여 15개의 실제 사고영상을 획득하여 실험한 결과 15개의 동영상에서 모두 사고를 감지하였으며, 새로운 사고 모델에 대해서도 교차로 내사고를 감지 할 수 있었다.
유고란 도로상에서 교통량의 주기적인 집중에 의한 혼잡과는 구별되는 개념으로 교통사고, 도로보수 그리고 자연재해와 같은 비 반복적인 정체의 상황을 일컫는다. 이러한 유고는 막대한 통행시간이 추가로 발생하고 연료소모, 환경피해 등의 문제가 발생하므로 이러한 교통손실을 최소화하기 위하여 자동유고감지 알고리즘의 개발이 필수적이다. 이를 위하여 현재 다양한 검지기에서 수집된 교통 데이터를 바탕으로 유고를 감지하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 각종 유고 상황을 인지하여 제2의 사고를 예방할 수 있는 효율적인 유고감지 알고리즘을 개발하기 위하여 퍼지논리와 패턴을 함께 사용하였다. 먼저 퍼지논리와 패턴에 사용되는 데이터는 루프 검지기에서 5분 마다 수집된 교통정보(교통량, 점유율, 속도)를 이용하였다. 교통정보를 이용하여 구축된 요일 및 시간대별 패턴과 함께 퍼지논리를 이용하여 도출된 유고 소속도를 가지고 유고를 감지하였다.
실제적으로, 현재의 교통사고 검지시스템은 주로 교차로에서의 영상정보와 디지털 영상처리기술에만 거의 의존하고 있기 때문에 교차로에서의 혼잡한 상황하에서는 정확한 판별의 제한이 잔존하고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문은 교차로에서의 교통사고 자동검지율의 향상을 위해 검토되어야 할 사고음의 음향특성을 분석함으로써 현재 기술수준과 실현가능성을 가늠해 보는 것을 목적으로 한다. 교차로 주변에 차량의 소통이 거의 없을 때는 자동차사고 스키드음은 1[KHz]$\sim$3[KHz] 대역에서 특정패턴을 보였다. 또한, 차량 충돌음의 주파수 대역은 500[Hz]이하에서 사고가 발생하지 않은 시점보다 높은 30[dB] 이상의 음압차이를 보였다.
돌발상황이 발생하였을 경우 발생장소를 기준으로 상류부와 하류부에서는 교통류의 특성이 서로 다르게 나타난다 즉, 상류부에는 저속으로 운행하는 높은 밀도의 교통류가 그리고, 하류부에는 고속으로 운행하는 낮은 밀도의 교통류가 형성되는 것이다. 본 연구에서는 이러한 특성을 이용하여 돌발발생 장소의 상 하류부 검지기 간의 속도와 밀도의 차이를 시간적, 공간적으로 동시에 고려한 돌발감지기법을 제시하였다 따라서 본 연구에서는 기존에 운영되고 있는 비교기법에 속하는 돌발감지기법들이 점유율 단독 또는 점유율과 운행속도의 추세를 별개로 분석한 후 두 개 지표의 변화추세를 고려한 것에 비하여 검지기 간의 거리 및 속도와 밀도를 동시에 고려 할 수 있는 개념을 제시하는데 그 의의가 있다. 천안-논산고속도로의 사고 상황 자료를 바탕으로 off-line 상에서 본 기법을 적용한 결과 인접 검지기 간의 속도-밀도관계를 분석함으로서 사고위치와 검지기간의 관계 등을 포함한 돌발상황을 감지할 수 있었다. 향후 본 기법이 고속도로교통관리시스템(FTMS)의 돌발감지기법(AID)으로 적용되기 위해서는 광범위한 자료를 바탕으로 돌발을 판정할 수 있는 임계치, 사고의 파장정도 및 돌발발생장소와 검지기 간의 위치에 따른 변화추이 등에 대한 추후 연구가 필요할 것으로 판단된다.
산업의 발전과 경제성장을 바탕으로 대한민국의 자동차 등록수는 매년 꾸준한 증가세를 보이고 있다. 이와 더불어 자동차 사고 또한 급격히 증가하고 있다. 대한민국은 OECD회원국중 교통사고 발생건수가 높은 편이고 사망자수 또한 상위에 랭크되어 있다. 이러한 사망자 수는 각 나라별 교통사고 발생건수 대비 사망자수와 비교시 높은 사망률을 보이고 있다. 또한 자동차 충돌 사고에서 빈번히 발생되는 운전자의 의식불명에 따른 초기 응급조치의 미흡, 뺑소니 또는 사고 후 방치되는 상황을 방지하기 위해 차량용 블랙박스와 사고발생 통보 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 가속도센서를 이용하여 사고 발생시 충격 임계점을 계산한 후 사고 발생을 블루투스를 이용하여 스마트폰으로 전송한다, 또한, 교통사고 발생 후 환자의 응급 후송 및 2차 교통사고를 방지하기 위한 시스템의 필요성에 따라 블랙박스를 접목한 차량용 응급상황 감지 및 통보 시스템을 설계 및 구현하였다.
다양한 원인으로 매년 수많은 사람이 교통사고로 목숨을 잃거나 크게 다치곤 한다. 최근 교통사고 통계자료에 따르면 졸음운전으로 인한 교통사고가 음주운전이나, 과속보다도 높은 비중을 차지하고 있었다. 또한, 사고가 났을 때 안전벨트를 매지 않은 운전자나 동승객은 부상 정도가 훨씬 심각한 것으로 알려져 전 좌석에 안전벨트를 꼭 착용해야 하는 법도 제정되었다. 그런데도 많은 운전자 및 동승자가 안전벨트를 착용하지 않아 크게 부상을 당하는 사고는 줄지 않고 있다. 이러한 사고와 부상을 줄이기 위하여 본 논문에서는 다중 네트워크를 이용하여 운전자의 졸음 감지 및 운전자, 동승자의 안전벨트 착용 여부까지 실시간으로 판별하는 시스템을 설계하고 구현한다.
Actually, The present traffic accident detection system is subsisting limitation of accurate distinction under the crowded condition at intersection because the system defend upon mainly the image information at intersection and digital image processing techniques nearly all. To complement this insufficiency, this article aims to estimate the level of present technology and a realistic possibility by analyzing the acoustic characteristic of crash sound that we have to investigate for improvement of traffic accident detection rate at intersection. The skid sound of traffic accident is showed the special pattern at 1[kHz])${\sim}$3[kHz] bandwidth when vehicles are almost never operated in and around intersection. Also, the frequency bandwidth of vehicle crash sound is showed sound pressure difference oyer 30[dB] higher than when there is no occurrence of traffic accident below 500[Hz].
최근, 자동차 교통사고의 인명 피해가 급속히 증가하고 있으며 경상보다는 중상 및 사망이 많은 대형사고가 증가하고 있다. 대형사고의 70% 이상은 졸음운전으로 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 교통사고의 대형 참사를 방지하기 위한 졸음운전 방지 시스템을 연구하였다. 본 논문에서는 졸음운전 감지 시스템을 위한 실시간 눈 깜빡임 인식 방법과 이산화탄소 증가에 따른 졸음 인식을 감지하도록 제안한다. 졸음운전 감지 시스템은 기존의 영상 검출과 딥러닝을 적용하였고 이산화탄소 증가 감지는 사물인터넷 기반으로 개발하였다. 이러한 두 가지 기법을 동시에 이용한 졸음운전 방지 시스템은 기존의 제품에 비해 정확성이 향상되었다.
본 논문에서는 객체이동을 고려한 배경영상 생성과 사고 후보영역의 보존 및 검증하는 방법을 포함하는 개선된 교차로 교통사고 감지 방법을 제안한다. 교차로 내 신호등 주기를 이용한 교차로 사고감지 방법이 제안된 바 있는데 이는 사고 객체의 가려짐이 발생할 경우 사고를 감지하지 못하는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 역원근변환을 수행하여 객체의 크기를 일정하게 하였으며, 환경잡음에 강건한 배경영상 생성, 객체의 이동정보를 이용한 사고 후보영역의 생성, 에지 정보를 이용한 사고 후보영역의 보존 및 삭제 방법 등을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 알아보기 위하여 교차로에 설치된 DVR을 통해 출퇴근 시간대의 영상, 야간 및 주간의 우천 시의 다양한 사고 영상, 조명 및 그림자의 환경적 잡음이 포함된 영상을 저장하여 실험하였다. 실험 결과 실험에 포함된 20건의 사고를 모두 감지하였으며 실제 사고 유효 획득률은 76.9%로 나타났다. 또한 검지영역의 면적에 따라 초당 10~14프레임의 처리속도를 나타내어 실시간 처리에 문제가 없을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 배경영상과 교차로 내의 신호등의 주기를 이용한 교차로 교통 사고 감지 방법을 제안한다. 교차로 내의 객체의 움직임 궤적 정보, 객체의 움직임 정보에 기반한 배경영상 생성과 교차로 신호등 주기를 이용하는 사고 감지 방법으로 구성된다. 환경적인 잡음과 카메라의 잡음을 효과적으로 제거하고 객체를 개별적으로 추적하지 않고 사고를 감지 할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 알아보기 위하여 교차로에 설치된 DVR을 통해 다양한 환경의 사고영상을 저장하여 실험한 결과 모든 동영상에서 사고를 감지하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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