• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.5
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• pp.83-99
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• 2021

With the advent of the fourth industrial revolution, studies on driving management and driving strategies of autonomous vehicles are emerging. While obtaining microscopic traffic data on vehicles is essential for such research, we also see that conventional traffic data collection methods cannot collect the driving behavior of individual vehicles. In this study, UAV videos were used to collect traffic data from the viewpoint of the aerial base that is microscopic. To overcome the limitations of the related research in the literature, the micro-traffic data were estimated using the multiple object tracking of deep learning and an image registration technique. As a result, the speed obtained error rates of MAE 3.49 km/h, RMSE 4.43 km/h, and MAPE 5.18 km/h, and the traffic obtained a precision of 98.07% and a recall of 97.86%.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.26 no.4
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• pp.251-264
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• 2008

One of the crucial elements to fully facilitate the various benefits of intelligent transportation systems (ITS) is to obtain more reliable traffic monitoring in real time. To date, point and section-based traffic measurements have been available through existing surveillance technologies, such as loops and automatic vehicle identification (AVI) systems. However, seamless and more reliable traffic data are required for more effective traffic information provision and operations. Technology advancements including vehicle tracking and wireless communication enable the acceleration of the availability of individual vehicle travel information. This study presents a UBIquitous PRObe vehicle Surveillance System (UBIPROSS) using vehicle-to-vehicle (V2V) wireless communications. Seamless vehicle travel information, including origin-destination information, speed, travel times, and other data, can be obtained by the proposed UBIPROSS. A set of parameters associated with functional requirements of the UBIPROSS, which include the market penetration rate (MPR) of equipped vehicles, V2V communication range, and travel time update interval, are investigated by a Monte Carlo simulation- (MCS) based evaluation framework. In addition, this paper describes prototypical implementation. Field test results and identified technical issues are also discussed. It is expected that the proposed system would be an invaluable precursor to develop a next-generation traffic surveillance system.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.562-567
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• 2003

최근 고해상도 위성영상정보의 민간 사용이 활발해지면서 기존에 널리 알려진 위성영상정보 응용분야 뿐만 아니라 새로운 응용 분야에 대한 적용 가능성이 국제적으로 여러 가지 방향으로 모색되고 있다. 본 연구는 이러한 추세를 반영하여 교통 또는 도시교통 환경분야에서의 위성영상정보의 활용 가능성 및 기존 방법론과의 연계를 분석하고, 시험적으로 프로토타입 프로그램을 소개하고자 한다. 일반적으로 교통문제에서의 접근성 분석은 일종의 중력모델로 설명이 가능하며, 교통계획 수립시에 대안 도로 계획선정이나 대중교통 노선결정시에 많이 이용되고 있다. 접근성 분석에 대한 개념은 비교적 간단하여, 교통분석대상구역의 임의 지역에서 유인 요인과 거리를 변수로 하여 적용 목적에 부합되는 대상 지점까지의 정량적 지수정보를 얻도록 하여 몇 가지 결과로부터 출발지점에서 목적지점 또는 대상 지점까지의 손익비용산출에 대한 정보를 얻는 방식이다. 최근에 GIS를 통하여 구축된 교통 데이터베이스정보와 공간분석 기법을 통하여 수행하는 경우가 많으나 현재까지 위성영상정보가 이용된 경우는 거의 보고된 바가 없다. 따라서 본 연구에서는 정사위성 실제 교통시설물이나 교통 대상 객체의 육안 식별이 가능한 고 해상도 위성영상정보는 이러한 출발지-목적지 선정에 적용될 수 있다는 점에 착안하여 기존에 교통분야에서 개발된 몇 가지의 교통 접근성 산출 알고리듬에 위성영상정보가 연계되어 적용될 수 있는 가능성을 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.568-571
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• 2007

본 연구에서는 차량검지시스템을 이용하여 메타데이터의 검지시스템의 하드웨어와 소프트웨어가 도로에 적합한 시스템이 되도록 실험을 통하여 이를 검증하고, 표준화를 위해 제안하였다. 첫째, 교통정보를 메타데이터하고자 할 때 그 구축범위가 너무 광범위한 점을 보완하여 시내 교통정보의 범위를 줄이고자 적용범위로 VDS(차량검지시스템 : Vehicle Detection System)의 메타데이터 구성요소에 대한 표준을 마련하였다. 둘째, 본 표준에서는 차량의 속도, 단위 시간당 차량의 통과수 및 점유시간 등을 조사할 수 있는 VDS의 메타데이터 구성요소를 추출하고 데이터 요소에 대한 정의 및 기술형식을 정의하였다. 셋째, VDS의 메타데이터 표준지정은 교통정보의 데이터 요소 및 형식을 동일하게 사용하도록 함으로써 상이한 개발업체에 의해 개발된 시스템의 교통정보를 일관성 있게 표현할 수 있다. 넷째, 본 표준은 VDS 메타데이터의 데이터 요소명을 표준화하기 위해서 Data Dictionary를 구축하여 실제 데이터 요소에서 data dictionary에서 정의된 약어들의 조합으로 표시하여 데이터 모델링시 유용하게 쓰일 수 있도록 하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.38 no.5
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• pp.42-51
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• 2001

Vehicle detection is the basic of traffic monitoring. Video based systems have several apparent advantages compared with other kinds of systems. However, In video based systems, shadows make troubles for vehicle detection, especially active shadows resulted from moving vehicles. In this paper, a new method that combines background subtraction and edge detection is proposed for vehicle detection and shadow rejection. The method is effective and the correct rate of vehicle detection is higher than 98% in experiments, during which the passive shadows resulted from roadside buildings grew considerably. Based on the proposed vehicle detection method, vehicle tracking, counting, classification and speed estimation are achieved so that traffic parameters concerning traffic flow is obtained to describe the load of each lane.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.3
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• pp.55-67
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• 2002

구간검지체계를 기반으로 한 첨단교통정보제공시스템(Advanced Traveler Information Systems)은 그 기능 수행시 다음의 중요 고려사항을 지닌다. 첫째는 제공 정보의 신뢰성이며, 둘째는 정보수집비용에 관련한 수집자료수의 한계이다. 본 논문에서는 이러한 한계성 극복을 위해 보다 대표성 있는 교통정보 형태의 설정 및 통계적으로 신뢰성 있는 정보산출을 위해 요구되는 적정표본수의 결정에 대한 연구를 수행하였다. 도시고속도로(올림픽대로)와 도시간선도로(천호대로)의 실측 구간통행시간분포 분석결과 단일교차로 구간의 경우 다른 구간들의 단일봉(unimodal)의 정규분포형태와는 다른 두 개의 봉우리를 지닌 분포형태(bimodal)가 나타났다. 따라서 이러한 구간은 기존과는 다른 새로운 교통정보 형태가 필요하며, 본 논문에서는 모든 통과차량들의 평균통행시간으로 정의되는 한 개의 대표치가 아닌 신호주기에 의한 정지여부에 따라 분리되는 주행시간과 지체시간 또는 주행속도와 통행속도 개념의 세분화된 정보형태를 설정하였다. 또한 중심극한정리를 기초로 한 통계적인 표본수 결정식을 이용하여 설정된 신뢰수준 하에서의 정보산출을 위해 요구되는 적정 표본수를 산출하였다. 그 결과, 교통이 혼잡할수록 요구되는 표본수는 적어지는 것으로 나타났다. 우선 적정 표본수 만큼의 표본추출을 하고 제안된 정보산출 방법에 의해 교통정보를 산출한 후 실측치와의 오차를 비교하였다. 그 결과 산출된 교통정보는 신뢰수준 95%와 허용오차 5㎞/h를 만족하였다. 다음으로 구간검지체계를 이용하여 정보를 산출하는 타시스템 교통정보와의 오차율을 비교하였다. 그 결과, 실측치와 본 연구의 산출방법에 의한 교통정보, 로티스교통정보 및 차량번호판 인식시스템의 교통정보와의 비교 결과 제안된 교통정보형태의 타당성을 볼 수 있었다.

• ICROS
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• v.2 no.6
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• pp.50-62
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• 1996

이 글에서는 본 실험실에서 개발한, 교통정보 추출을 위한 차량검지 알고리즘과 차량 추적 알고리즘, 모델에 기반한 차량의 인식과 추적을 위한 알고리즘, 지능형 차량을 위한 선행차량 인식과 차선 인식을 위한 영상 알고리즘에 대하여 살펴 보았고, 이들 알고리즘을 직접 도로영상에 적용하여 그 가능성을 살펴보았다. 교통 정보 추출용 차량 검지 알고리즘은 실험실에서 구성한 영상 검지기 시스템에 실제 적용되어 실시간으로 작동하고 있다. 그렇지만, 아직까지는 대부분의 알고리즘이 실시간 구현과 시스템 적용성에서 미흡한 상태이다. 따라서, 본 실험실에서는 이미 개발된 영상 알고리즘의 신뢰성 제고와 실시간 처리를 위해 알고리즘 자체의 성능 향상 뿐만 아니라 이를 수행하는 하드웨어에 대한 연구도 병행하고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.93-96
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• 2022

본 논문에서는 카메라 센서만을 이용하여 손바닥 사진을 촬영하고 추출된 데이터들을 합성하여 멀티 채널 이미지를 생성 및 분류 모델에 입력하여 신원을 확인하는 딥러닝 모델을 제안한다. 이 모델은 손바닥 사진이 입력되면 손바닥 및 손금 세그멘테이션을 이용하여 마스크 이미지를 추출하고 단일 채널로 구성된 이미지들을 멀티 채널 이미지로 합성/재구성하여 신원을 분류하는 딥러닝 모델이다. 이는 카메라 센서 외 다른 센서가 필요 없다는 장점을 가지고 있으며, 비접촉 신원 인식 시스템에 적용할 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.5
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• pp.681-688
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• 2002

This paper proposes a system detecting the area of traffic sign, which uses color rate as the information of colors, and corner point and distance rate as the information of morphology. In this system, a candidate area is extracted by performing dilation operation on the binary image made by the color rate of R, G, B components and by detecting corner point and center point through mask. The area of traffic sign with varied shapes is extracted by calculating the distance rate from center point, which is the information of morphology. The results of this experiment demonstrate that in this system which is invariable regardless of its size and location, it is possible to extract the exact area from varied traffic signs such as the shapes of triangle, circle, inverse triangle, and square as well as from the images at both day and night when brightness value is greatly different. Moreover, it demonstrates great accuracy and speed in processing.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.2 no.1 s.2
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• pp.85-92
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• 2003

Due to the expansion of freeway networks in Korea, drivers have more routes to choose. Traffic information on various alternative roadway sections and routes may help drivers choose the optimal route that minimizes travel time or cost. Traffic information on roadways is, therefore, invaluable in sense that individual drivers could reduce their travel time or cost by selecting optimal routes, and furthermore total travel cost of the system could be lowered. However, consensus about the price of traffic information that drivers are willing to pay is not made yet. Current price of traffic information is decided according to the price of similar information such as stock, weather and so on. To investigate the value of traffic information, a survey was conducted at freeway rest areas near Seoul Megalopolis area including Kyunggi Province. Eight hundred drivers who had travelled on freeway within a year were randomly selected. Purposive Quota Sampling was used. A price-response function, a relationship between price and sales, was obtained based on the survey, followed by sensitivity analysis