• 제목/요약/키워드: 돌발검지 알고리즘

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다채널 CCTV를 이용한 고속도로 돌발상황 검지 및 분류 알고리즘 (Highway Incident Detection and Classification Algorithms using Multi-Channel CCTV)

  • 장혁;황태현;양훈준;정동석
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권2호
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    • pp.23-29
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    • 2014
  • 지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation Systems)의 첨단 교통 관리 시스템(Advanced Traffic Management System)은 고화질 카메라, 고성능 레이더 센서와 같은 향상된 인프라를 통하여 도로 상의 차량 속도, 통행량, 돌발 상황 등의 교통 상황을 실시간으로 분석하며 관련 업무를 자동화하고 있다. 특히 도로 이용자의 안전을 위해서는 돌발 상황 자동 검지 및 2차 사고 방지를 위한 시스템이 필요하다. 이러한 유고 검지 및 관리 시스템에서는 CCTV 기반 영상 검지와 레이더를 이용한 물체검지가 주로 사용된다. 본 논문은 다중 감시용 카메라를 사용한 실시간 고속도로 돌발 상황 검지 시스템에서 모자이크(mosaic) 동영상을 구성하는 방법과 다양한 각도에서 촬영된 움직이는 객체를 보다 정확하게 추적할 수 있는 배경 모델링에 기반한 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 영상검지는 레이더검지의 근거리 음영 영역과 원거리 검지한계 영역을 보완해 줄 수 있을 뿐만 아니라 악천후를 제외한 주간 검지에서 보다 나은 분류 특징들을 갖고 있음을 확인 할 수 있었다.

연속류도로 단기 적체 교통량 개념 기반 돌발상황 자동감지 알고리즘 개발 (Development of an AIDA(Automatic Incident Detection Algorithm) for Uninterrupted Flow Based on the Concept of Short-term Displaced Flow)

  • 이규순;신치현
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.13-23
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    • 2016
  • 기존의 많은 돌발상황 자동감지 알고리즘은 복잡한 구조와 계산 과정, 수많은 매개변수, 그리고 필터링/평활화 같은 선 작업 때문에 지속적인 유지관리가 사실상 중단된 상태이고 오보율 또한 높아 많은 교통관리센터로부터 기피 대상이 되고 있는 등 돌발상황감지의 주력 수단으로서 자동 알고리즘의 지위가 위태해진 현실은 매우 우려할만하다. 본 연구에서는 상대 점유율과 속도 항을 활용하여 적체 교통량이라는 신 개념을 도입, 구조가 아주 간단하면서도 검측 원시자료의 보정이 거의 필요 없는 DiFI(Displaced Flow Index) 기반의 돌발상황 자동감지알고리즘을 개발하였다. DiFI 알고리즘의 성능평가는 2003년도 내부순환로 검지기자료를 활용하여 검증을 수행하였으며, 2011년도 경부고속도로 검지기 자료를 수집 정리하여 이식성 검사를 이행하였다. 성능평가는 검지율, 오보율, 평균검지시간, 기타 CR, CI, PI를 사용하였는데 100%의 검지율과 2.99%의 낮은 오보율, 1분을 약간 초과하는 평균검지시간을 보였다. 이는 SAO는 물론 국내 현장에 가장 많이 접목된 APID 및 DELOS 등과 비교해서도 모든 면에서 우월한 성능을 보이는 것이었다.

교통정체상황 분류기법에 기초한 연속류 돌발상황 검지모형 개발 연구 (Development of a Freeway Incident Detection Model Based on Traffic Congestion Classification Scheme)

  • 김영준;장명순
    • 대한교통학회지
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    • 제22권6호
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    • pp.175-196
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    • 2004
  • 본 연구에서는 기존 알고리즘이 오보를 발생시키는 요인에 대하여 취약하다는 인식에 기초하여 이를 보완하여 향상된 오보억제 능력을 갖는 고속도로 돌발상황 검지모형을 구축하고자 하였다. 개발모형은 고속도로의 위치(본선구간, 진출입 구간)별로 이상교통류 판다, 정체발생 여부판다, 정체원인 구분으로 이어지는 일련의 판단프로세스를 실행하여 돌발상황 유사상황과 실제 돌발상황 간의 특성을 구별하는 방식으로 돌발상황을 검지한다. 돌발상황검지모형의 성능은 평가에 사용된 자료의 특성에 매우 민감하므로 개발모형의 성능에 대해 단정적 결론을 내릴 수는 없으나, 본 연구에서 사용된 실험환경하의 성능지표를 종합한 환산점수상으로 기존모형보다 향상된 성능을 나타내었으며, 오보율은 대다수 모형보다 우수한 것으로 분석되었다. 본 연구의 초점이 현장에서 돌발상황 검지모형의 활용성 제고를 위한 오보율 개선에 있었던 만큼 본 연구는 실험적 시도로서 소기의 성과를 거두었다고 판단된다.

음향신호 기반 터널 돌발상황 검지시스템 (Acoustic Signal-Based Tunnel Incident Detection System)

  • 장진환
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제18권5호
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    • pp.112-125
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    • 2019
  • 본 연구에서는 음향신호 처리기반 터널 돌발상황 탐지시스템을 개발하고 평가하였다. 개발 시스템은 알고리즘, 음향신호 수집기, 서버시스템 세 가지 구성 요소로 구성된다. 비음수 텐서 분해와 은닉 마코프 모델을 이용하여 돌발상황음(충돌, 스키드)을 검출한다. 개발시스템 성능은 제한된 환경과 실제 운영환경에서 평가되었다. 그 결과, 제한된 환경 평가에서 거리별로 80~95%의 검지성능을 보였고, 실제 운영환경에서는 94% 검지성능을 보였다. 기존의 터널 돌발상황 검지기술인 영상 및 루프검지기 기반 시스템 성능과 비교한 결과, 본 개발 기술의 장점은 신속한 검지시간(2초 이내)인 것으로 나타났다.

GPS 정보를 활용한 돌발상황 검지 알고리즘 개발 (Development of Incident Detection Algorithm using GPS Data)

  • 공용혁;김혜진;이용주;강신준
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.771-782
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    • 2021
  • 고속화도로 및 자동차전용도로와 같은 고속도로에서는 중대형 교통사고, 도로시설물 파손 및 유지/보수작업, 차량 고장 및 정지 등 규칙/불규칙한 상황이 빈번히 발생한다. 이러한 규칙/불규칙적 상황을 즉각적으로 인식하여 운전자들에게 교통 서비스를 제공하는 것이 요구되었으며, 이를 해결하기 위해 신속히 데이터를 수집하고 비정상적인 교통상황을 검지하는 것에 대한 다양한 기법들이 개발되었다. 하지만 인프라에 대한 유지/보수와 검지율, 위치에 대한 정확성 등 개선점이 요구되었다. 본 연구에서는 고속도로내 돌발상황 검지를 위해 기존 연구에 대한 고찰과 자동차 위치정보(GPS, Global Positioning System) 기술, 교통공학 이론적 관점의 연구를 통해 고속도로 돌발상황 정의와 알고리즘 개발로 시스템을 구축하고 테스트베드를 운영하여 돌발상황 알고리즘 검증과 실증에 활용할 수 있는 방안을 제시하였으며, 돌발상황 발생 시 예측 가능한 사고를 줄일 수 있는 2차 사고에 대한 효과와 예측 불가능한 사고의 검지 시간을 줄여 부상자에 대한 골든타임 확보할 것으로 기대된다.

검측 변수내 Random Noise 제거를 통한 연속류 돌발상황 자동감지알고리즘 개발 (Development of an AIDA(Automatic Incident Detection Algorithm) for Uninterrupted Flow By Diminishing the Random Noise Effect of Traffic Detector Variables)

  • 최종태;신치현;강승민
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제11권2호
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    • pp.29-38
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    • 2012
  • 검지기 자료의 품질은 동일한 교통 조건이라도 검지기의 종류, 보정 및 유지 보수의 노력, 도로의 기하구조 등에 의해 내재적으로 10% 이상 변수 값 차이를 보일 수 있다. 이러한 내재적인 변수 값 차이로 인해 성능이 검증된 돌발상황 자동감지알고리즘을 사용하더라도 검지율(DR)이 낮아지고 오보율(FAR)이 높아지는 문제가 야기될 수 있다. 본 연구는 교통특성 변수의 간단한 산술계산기법(SAO)를 활용하여 새로운 AIDA를 개발하는데 목적이 있다. SAO는 내재적으로 존재하는 변수 값 차이를 보정하여 AIDA의 성능 저하를 극복하기 위해 개발되었다. AIDA 모형의 개발 및 검증을 위해 내부순환도로와 경부고속도로에서 수집된 30초 단위의 점유율을 사용하였다. SAO 기반 알고리즘 분석 결과 100% 돌발상황을 검지하는 높은 검지율을 보였고, 검지시간(MTTD)은 1분 이내로 나타났다. 오보율의 경우 본 연구에서 개발된 SAO 기반 AIDA의 오보율이 기개발된 AIDA의 오보율보다 3.5%~31.0% 감소하는 것을 확인하였다. SAO 기반의 알고리즘은 돌발상황의 지속성 분석에서도 탁월한 능력을 보였다.

차량 궤적 데이터를 활용한 도심부 간선도로의 돌발상황 검지 (Incident Detection for Urban Arterial Road by Adopting Car Navigation Data)

  • 김태욱;배상훈;정희진
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.1-11
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    • 2014
  • 도로상에서 발생하는 교통 혼잡비용은 지역 간 도로 보다는 도심부 내에서 비중 있게 발생하며, 이는 전체 혼잡비용의 약 63.39%를 차지하고 있다. 따라서, 교통혼잡비용의 절감을 위해서는 도심부의 교통 혼잡을 해소하는 것이 중요하다. 도심부의 교통 혼잡은 반복정체와 비반복정체로 구분되며, 비반복 정체를 신속하고 정확하게 검지하는 것이 교통혼잡의 해소에 있어 무엇보다 중요하다. 그러나 돌발상황 검지에 관한 연구는 대부분 연속류를 대상으로 수행되어 왔다. 도심부 단속류 도로의 경우, 신호 교차로 주정차 차량 등 다양한 변수가 존재하기 때문에 연속류에 적용되는 돌발상황 검지 알고리즘을 수정없이 적용하기에 무리가 있다. 따라서 본 연구에서는 도심부 단속류 도로를 대상으로 수집된 GPS 기반의 차량궤적 데이터에 인공신경망을 적용하여 돌발상황검지 모형을 구축하였다. 제안된 모형의 정확도 검증 결과, 돌발상황 검지율 46.15%, 오보율 25.00%가 도출되었다. 이러한 결과는 단속류를 대상으로 하는 초기 연구 결과로서 의미가 있다. 또한 내비게이션 장치와 같은 차량 궤적 데이터만을 활용하여 비반복정체를 검지 할 수 있는 가능성을 제시 했다는 것에 의미를 찾을 수 있을 것이다.