최근 차량 수의 급격한 증가로 인하여 도로에서 운행되고 있는 차량의 수는 도로가 수용할 수 있는 한계치를 넘어서고 있어 교통 과밀 지역의 교통 흐름을 분산시키기 위한 많은 방법들이 제시되었다. 그러나, 현재까지의 연구들은 교통 혼잡도를 측정하기 위해 배경 영상을 사용해야 한다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 배경 영상을 사용하지 않고 교통 혼잡도를 측정하는 시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서는 차량의 에지 정보를 얻기 위해 도로 영상에 DCT를 수행하고 그 결과를 이용하여 교통 혼잡도를 측정하는 방법을 제시한다.
차종 별 교통량 자료는 도로의 유지관리나 분석 등의 행정 처리 업무에 필요한 기본 자료임과 동시에 각종 연구에 활용된다. 본 시스템은 그 일환으로서 화물차나 일반차량을 구분하여 특정 도로의 화물차 비율이나 교통량을 파악하는데 활용할 수 있다. 머신 러닝 알고리즘 중에서 높은 성능을 보이는 Support Vector Machine (SVM) 알고리즘을 이용하여 도로 위의 일반차량과 화물차를 구분하였다. 우선, 화물차와 일반차량의 차이를 구분하고자 각각의 영상에 대해 Histogram of Oriented Gradients (HOG) 기반 특징점을 추출하고 이에 따라 1 차원 벡터로 표현된 데이터를 SVM 으로 분류하여 구분한다.
레이저 스캐닝 기법은 새로운 위치정보 획득 수단으로 부각되고 있으며, 높은 위치정확도, 고밀도 자료 취득의 자동화 등으로 지오매틱스 분야를 비롯한 광범위한 분야에서 응용될 전망이다. 본 연구에서는 레이저 스캐닝 기법의 장점을 이용하여 도로의 기하정보를 정확히 해석하고, 이를 실무에 활용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 도로선형정보 추출 시스템 개발을 위해, 도로 평면선형을 직선, 완화곡선, 원곡선 구간으로 자동 분리할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며, 자동화되지 않은 이전의 방식에 비해 효율성을 높일 수 있었다. 그리고 도로의 평면 및 종단선형의 설계요소를 자동 추출하는 알고리즘을 개발하여 대상도로에 적용한 결과, 실용성이 높게 나타났으며, 도로선형 설계요소 추출에 관련한 기존 연구와 비교해 볼 때 더욱 정확한 값으로 결정되었다. 또한 추출된 설계요소를 이용하여 대상 도로에 대한 가상 주행 시뮬레이션을 수행하였으며, 이를 통해 지형과 구조물이 3차원적으로 조화되는 시각적 판단 자료를 제공할 수 있었고, 계절에 따른 결빙구간 판단 및 입체시거를 해석할 수 있는 자료 제공이 가능하다. 향후 도로에 관련한 다양한 자료의 체계적인 데이터베이스 구축과 웹기반의 운영프로그램을 개발함으로써, 효율적인 도로 유지 관리가 가능할 뿐만 아니라, 앞으로 있을 도로안전진단에 있어서 중요한 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
이 논문에서는 도심 지역의 교통 제어 시스템의 동적 응답 성능 향상을 위하여 적응형 Q-Learning 강화 학습 메커니즘을 설계 하였다. 도로, 자동차, 교통 제어 시스템을 지능 시스템으로 모델링 하고, 자동차와 도로 사이는 무선 통신을 이용한 네트워크가 구성된다. 도로와 대로변에 필요한 센터네트워크가 설치되고 Q-Learning 강화 학습은 제안한 메커니즘의 구현을 위해 핵심 알고리즘으로 채택하였다. 교통 신호 제어 규칙은 자동차와 도로에서 매 시간 업데이트된 정보에 따라서 결정되며, 이러한 방법은 기존의 교통 제어 시스템에 비하여 도로를 효율적으로 활용하며 결과적으로 교통 흐름을 개선 한다. 알고리즘을 활용한 최적의 신호 체계는 온라인상에서 자동으로 학습함으로서 구현된다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘이 기존 시스템에 비하여 효율성 개선과 차량의 대개 시간에 대한 성능 지수가 모두 30% 이상 향상되었다. 실험 결과를 통하여 제안한 시스템이 교통 흐름을 최적화함을 확인하였다.
본 연구에서는 도로용 발전장치 최적화 설계를 위해 실험과 수치해석을 다루었으며, 도로용 발전장치는 패드, 축, 토셔널 댐퍼, 일방향 클러치, 기어, 발전기 등의 여러 가지 기계요소를 포함한다. 본 수치해석은 도로용 발전장치의 성능을 평가하기 위하여 개발되었으며 소프트웨어에 의하여 이론적으로 계산된 결과값을 사용하여 최적화 설계의 변수인자를 결정하게 된다. 이러한 변수는 장치의 용량, 길이, 각도 등이며, 차량의 운전상태에 따라서 토오크, 출력 및 생성된 에너지값 등의 결과값을 비교하여, 도로용 발전장치를 설계하기 전 수치해석을 통해 제안된 개념과 시스템이 효율성과 신뢰성을 갖도록 한다.
최근 급속한 사회발전과 지역간의 인적ㆍ물적 교류의 증가로 교통량이 급증하고 있으며, 이로 인해 기존 도로에 대한 유지 및 관리의 중요성이 크게 대두되고 있다. 따라서 본 연구는 일반국도를 대상으로 과학적이고 효율적인 도로의 유지, 관리업무를 위한 시범적인 도로종합정보관리 시스템을 구축하는데 목적이 있다. 지형공간정보체계를 이용하여 기존 도로에 대한 도면 및 대장과 조서상의 각종 정보를 수치화 및 데이터베이스화함으로서, 도면의 자동화는 물론 도로 제반 시설물의 검색, 갱신 및 통계분석 기능을 통해 도로의 유지보수 및 관리 업무시 신속하고 정확한 정보를 제공할 수 있도록 하였다.
도로중앙분리대는 4차선이상의 도로에서 차도방향별로 분리하는 도로안전구조물로서, 도로교통사고와 같은 긴급 상황시 운전자 및 승객의 생명과 안전을 보호 하고, 교통장애를 최소화하기 위하여, 첨단 유비쿼터스 IT기술을 융합한 유비쿼터스 도로 중앙분리대 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 지능형 도로중앙분리대의 교통사고 상황인지를 위한 센서노드필드를 구성하고, 자유공간 송, 수신테스트 및 실외시험을 통해 미들웨어를 개발한 결과, 무선통신을 통해 언제, 어디서나 교통사고 발생을 24시간 실시간 인지하여 병원 및 경찰 같은 유관기관 및 담당자에게 신속하게 통보, 대처하는 것을 검증하였다.
본 논문에서는 진보된 전파 항법장치인 GPS를 다른 측면으로 이용하여 도로의 센서 역할을 하는 개념으로 이용하여 복잡한 도로의 사정을 한번에 인식할 수 있고 또한 얻어진 데이터를 바탕으로 하여 현제의 무계획적인 신호체계를 효율적인 신호체계로 변화시키는데 사용하여 도로의 효율을 높이면서 정확한 데이터를 바탕으로 도로의 이용률 등을 알아 볼 수 있다.
도로교통환경문제는 현대의 도시생활에 있어서 세계공통의 심각한 환경문제의 하나이다. 본 연구에서는 도로교통환경문제, 특히 도로교통에 기인하는 대기오염문제의 평가를 위한 지원시스템을 개발하였다. 본 개발시스템은 GIS, 교통관련의 대기오염시뮬레이션모델, 예비적 대책들의 데이타베이스로 구성되어 있다. 대기오염시뮬레이션모델의 구축에 있어서, GIS지원환경은 연구대상지역의 대량의 공간정보의 처리와 실제위치상에서의 보다 정확한 대기오염의 계산이라는 점에서 유용한 툴(tool)을 제공할 수 있다. GIS지원시스템의 이러한 역할은 보다 효율적인 분석과 보다 합리적인 결정을 위하여 매우 유용한 것이다. 본 연구에서 개발된 시스템의 실용성은 이집트 카이로시의 도시권을 연구대상지역으로 적용함으로써 그 가능성을 확인할 수 있었다.
차량이 증가함에 따라서 첨단 교통 시스템(intelligent Transportation System: ITS)은 교통의 효율성, 신뢰성, 안정성 향상에 중점을 두게되었다. 첨단 교통 시스템의 일부분인 운전자 도움 시스템(Advanced Drivers Assistance System)은 운전을 하고 있는 상황에서 도움을 주기 위한 체계이고, 전방의 장애물 검지는 운전자 도움 시스템에서 전방의 상황을 운전자에게 알려주기 위한 중요한 요소이다. 본 논문에서는 HSV 컬러모델을 이용하여 연속된 컬러 영상으로부터 도로상의 차선과 방향 표시자에 구애받지 않고 전방의 차량을 검출하는 방법을 제안한다. HSV 컬러 모텔에서 차량을 검출하기 위해서는 태도(Saturation)와 명도(Value)성분의 관계를 이용하여 차량 영역을 구하고, HSV성분과 위치 특징을 이용하여 이전 프레임의 차량인지 검증한다. 도로 영상에서 차량이 있는 경우 차량의 아래 부분에 그림자 영역이 존재한다는 점을 이용한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량검출알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도, 차량검지 등의 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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