• 제목/요약/키워드: 루프검지기

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Vision Tracking을 이용한 주행 차량의 교통정보 산출 기법 (Traffic Data Calculation Solution for Moving Vehicles using Vision Tracking)

  • 박영기;임상일;조익현;차재상
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제19권5호
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    • pp.97-105
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    • 2020
  • 최근 스마트시티 구축을 위하여 지능형 도로인프라를 이용한 차량의 교통정보를 취득하고, 이를 효율적으로 관리하기 위한 기술의 개발이 요구되고 있다. 그동안 도로의 교통정보를 분석하기 위해서는 루프 검지기, 초음파 검지기, 영상식 검지기 등의 다양한 기술들이 활용되고 있었다. 그런데, 이러한 종래의 기술들은 도로내에서 이동하는 차량을 대상으로 교통정보 DB 구축을 위해 필요한 교통 밀도, 대기행렬의 길이등 다양한 교통 DB의 수집에 어려움이 있었다. 따라서, 본 논문에서는 도로위에 지능형 CCTV등 카메라 인프라를 기본으로 구축되는 스마트 시티를 가정하여 도로의 CCTV카메라를 이용하여 도로 CCTV의 Vision Tracking을 이용한 주행차량의 교통DB산출하는 솔루션을 제시하고, 이에 대한 모의실험과 기초성능 검증을 행하였다. 본 논문에서 제시한 솔루션은 일반론으로 발전시켜야할 숙제는 여전히 남아있지만, 가변하는 스마트시티 도로환경속에서 도로부착형 CCTV카메라 이동차량 환경을 반영한 새로운 지능형 교통DB산출솔루션으로 관련 분야에서 유용하게 활용될수 있을것으로 기대된다.

피에조센서의 차량 축 카운트를 활용한 교통량보정시스템 (Traffic Correction System Using Vehicle Axles Counts of Piezo Sensors)

  • 정승원;오주삼
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.277-283
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    • 2021
  • 차종별 교통량 자료는 건축·도시·교통 등의 다양한 분야에서 기초 자료로 활용되는 중요한 자료이다. 교통량 자료는 상시조사와 수시조사를 통해 수집되어 도로교통량 통계연보에 매년 연평균일교통량(AATD)으로 제공된다. 상시조사는 매설형 교통량 수집 장비 (AVC)를 통해 수집되며, AVC는 교통량을 검지하는 루프센서와 축수를 검지하는 피에조 센서로 구성되어 있다. 교통량 수집 장비는 매설형의 특성상 검지 장비 고장 등으로 인한 결측자료가 발생된다. 기존방법에서는 과거 데이터와 지점 주변의 교통량 추세를 통해 보정한다. 그러나 이러한 방법은 시간적·공간적 특성을 반영하지 못하고 보정에 활용되는 기데이터 또한 보정값일 수도 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 차량의 축을 검지할수 있는 피에조센서를 활용하여 획득되는 누적 축수를 통해 축보정계수를 산출하여 결측된 교통량을 보정하는 방안을 제안하였다. 이는 기존 방법의 한계점인 시간적·공간적 특성을 반영할 수 있다는 장점이 있으며, 비교 평가 결과 기존의 방법보다 오차율이 더 낮게 도출되었다. 축 카운트를 활용한 교통량보정시스템은 간단한 알고리즘으로 바로 현장 시스템에 적용 가능한 보정방법으로 판단된다.

VANETs 환경에서 단일 교차로의 교통신호 제어방법에 관한 연구 (A study on traffic signal control at signalized intersections in VANETs)

  • 장형준;박귀태
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제10권6호
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    • pp.108-117
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    • 2011
  • 서울시는 2001년부터 실시간 신호제어시스템(COSMOS)를 운영하고 있으며, 도시부 신호교차로의 신호운영 자료인 포화도 및 대기길이의 산출을 위하여 검지기를 설치해 차량으로부터 기초자료를 습득하고 있다. 현재 가장 보편적으로 사용하는 것은 유도성 루프검지기로 도로의 노면에 매설하는 방식이라 유지 보수가 용이하지 않고 비용이 많이 드는 단점이 있다. 또한 대기길이의 산정시 검지기를 통과하는 차량의 속도만으로 계산해야하기 때문에 속도측정 오차 발생시에 대기길이의 값에 영향을 미치게 된다. 제안하는 알고리즘은 카메라, 센서 및 이미지처리 장치와 같은 추가적인 장치 없이, VANETs(Vehicular Ad-hoc Networks)의 차량 간의 통신을 이용하고 각 방향별 그룹을 설정하여 교차로에서 원활한 교통 흐름을 가능케 하는 실시간 교통신호 제어 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 GLD(Green Light District) Simulator를 기반으로 단일교차로 모델에서 AJWT(Average Junction Waiting Time)와 TQL(Total Queue Length) 에 대해서 확인하였으며 그 결과를 무작위(Random) 제어방식 및 최상우선(Best first) 제어방식과 비교하여 더 나은 결과를 보였다. 향후 VANETs를 활용한 실시간 제어방법이 보편화 될 경우 무선 통신기술을 이용한 교차로의 교통제어기술을 제안한 본 연구는 그 활용가치가 높을 것으로 판단된다.

택시 GPS데이터를 활용한 대기차량길이, 링크통행시간 추정 및 교통상황판단 알고리즘 개발 (Development of Queue Length, Link Travel Time Estimation and Traffic Condition Decision Algorithm using Taxi GPS Data)

  • 황재성;이용주;이철기
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.59-72
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    • 2017
  • 기존 실시간 신호제어시스템의 루프검지기 기반 수집체계의 한계를 극복하기 위해 실시간 택시 GPS 데이터를 신호제어에 활용할 수 있는 방안에 대한 연구의 일환으로, 본 논문은 2016년 발표한 링크평균통행시간과 대기차량길이의 추정 모형과 교통상황 판단 알고리즘에 대해 평과와 개선을 수행하였다. 링크평균통행시간은 연동그룹과 비연동그룹을 고려하여 평균통행시간을 고도화하였고, 대기차량길이는 교통상황을 고려하여 추정모형을 고도화 하였다. 링크평균통행시간의 정확도는 약 95%, 대기차량길이의 정확도는 약 85%로 분석되었다. 교통상황판단 알고리즘은 정확도가 향상된 통행속도와 대기차량길이를 반영하였다. 반영된 지표들의 변동을 줄이고 교통상황의 추세를 판단하기 위해 평활화를 수행하였으며, 과포화 상황 판단 기준에 통과주기를 반영하여 알고리즘을 고도화하였다.

실시간 교통신호제어를 위한 루프 검지기의 최적형태결정에 관한 연구 (The Decision of the Optimal Shape of Inductive Loop for Real-Time Traffic Signal Control)

  • 오영태;이철기
    • 대한교통학회지
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    • 제13권3호
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    • pp.67-86
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    • 1995
  • It requires the detector system which can collect highly reliable traffic data in order to perform the real-time traffic signal control. This study is to decide the optimal shape of inductive loop for the real-time traffic signal control .This loop is located at the stopline in the signalized intersection for DS(Degree of Saturation) control. In order to find out the optimal shape of loop, 6types of experiments were performed . The results of the basic experiments of loops are as follows ; -the optimal number of turns for loop is 3 turns. -the impedance values of the loop detectors are similar to that of NEMA standards -the 1.8${\times}$4.5M loop is excellent for sensitivity in actual detection range of car length comparing to other shape of inductive loops. At the experimental of establishments of the optimal loop shape, it found that 1.8 4.5M loop has the highest values of $\DeltaL$ comparing to other types of loops, It means that the range of Lead-in cable length of this loop. And this loop is highly reliable in occpupancy time. Conclusivley, the 1.8${\times}$4.5M inductive loop is the optimal solution as a stop line loop detector for real -time traffic signal control.

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퍼지 클러스터링을 이용한 이동 차량 추적 (Moving Vehicle Tracking using Fuzzy Clustering)

  • 양상규;이정재;소영성
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제6권4호
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    • pp.92-101
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    • 1996
  • 차량의 증가와 도로 신장율의 저조로 교통체증은 날로 심해지고 있다. 이문제를 풀기 위한 한 방법은 교통류에 관한 실시간 정보를 얻어 교통신호를 동적으로 제어하는 것이다. 현재까지 교통류 정보를 얻기 위해 가장 많이 쓰인 것은 루프코일 인데 이것은 통과 차량의 평균속도를 측정하기 위해 필요한 차량 추적을 할 수 없는 단점이 있다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 영상 검지기가 출현하게 되었고 농담영상 혹은 칼라 영상열을 가정하고 있다. 본 논문에서는 칼라영상의 형태로 주어진 영상열에서 퍼지 클러스터리에 기반을 둔 이동 차량 추적 방법을 제안한다.

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원더링 센서를 이용한 차종분류기법 개발 (New Vehicle Classification Algorithm with Wandering Sensor)

  • 권순민;서영찬
    • 대한교통학회지
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    • 제27권6호
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    • pp.79-88
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    • 2009
  • 본 연구는 차종분류기법을 개발하여, 가장 일반적인 교통정보 수집장치인 루프검지기에 피에조타입의 축검지센서를 추가 설치하여 2006년 하반기 국토해양부에서 제시하고 있는 "통합12종 교통량조사 차종분류가이드"에 따라 차종을 12종으로 자동분류하고, 분류시 오분류를 최소화하는 방안을 목적으로 한다. 차종의 세분류를 위해 차종분류인자를 차량의 길이, 축간거리, 축형식, 각 축별 윤거, 윤형식으로 두고, 각 분류인자의 판독을 위해 루프센서와 축검지센서를 조합한 차종분류시스템을 구성하였다. 본 차종분류시스템에서는 원더링 기법을 적용하였다. 원더링 기법은 차량의 좌우 각 차륜의 횡방향 주행 패턴을 분석하는 것으로서 주행차량의 윤거, 윤형식 등이 판독가능하다. 본 시스템을 이용하여 약 한달간 실증분석을 실시하였으며, 총 교통량 762,420대를 자동분류한 결과 12종 분류로 분류되지 못한 차량이 47대로 전체의 0.006%로 나타났으며, 이는 분류결과를 통계적으로 활용함에 있어서 무시할 수 있는 정도의 높은 수준의 분류율을 나타내는 것이다. 본 시스템을 이용하여 실제 공용도로에서 확보한 신뢰성 높은 차종분류 데이터는 도로의 계획 및 설계, 도로 운영 등에 폭넓게 이용할 수 있으며, 도로 교통계획과 관리계획 수립을 위한 기초적 정보를 제공할 수 있다. 또한 도로 및 교통분야의 다양한 연구에 활용할 수 있는 중요한 자료가 될 것이다.

점유율을 이용한 대기행렬길이 추정 알고리즘 개발 (The Development of Traffic Queue Length Estimation Algorithm Using the Occupancy Rates)

  • 강지훈;오영태;강증식
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제4권2호
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    • pp.13-22
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    • 2005
  • 본 연구는 대기행렬길이를 보다 정확하게 측정하는데 목적을 두고 있다. 현재 서울시 실시간 신호제어시스템(COSMOS)에서 적용되는 대기행렬산출 알고리즘은 평균차량길이와 점유시간을 이용하여 속도를 산출하고 이를 다시 밀도 개념의 정체도로 환산하여 대기행렬길이를 구하고 있다. 평균차량길이에 의한 속도산출로 인하여 오차가 발생되고, 운영자가 지정해 주어야하는 값이 산재되어 그 값을 최적화하기가 어려워 정확한 대기행렬길이를 구하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 정지선으로부터의 거리와 대기검지기에서부터 수집되는 점유율 간의 관계를 밝혀, 이를 대기행렬길이 산출 알고리즘에 적용하였다. 대기행렬길이 추정 알고리즘을 사용할 경우 루프 검지기에서 많은 가공단계가 필요하지 않은 기본 데이터인 점유율을 이용하여 대기행렬길이를 예측할 수 있다고 할 수가 있다. 그리고 운영자 지정값이 없어 현장 적용에 있어서 그 값에 대한 최적화 작업이 필요가 없어 쉽게 적용할 수 있는 장점이 있다. 개발된 대기행렬길이 추정알고리즘을 COSMOS시스템이 운영중인 사이트(Site)에 적용할 결과 현재 사용 중인 대기행렬길이 추정 알고리즘 보다 우수한 것을 확인 할 수가 있었다. 하지만, 본 연구에서 개발된 대기행렬길이 추정 알고리즘을 일반적으로 적용하기 위해서는 다양한 현장 및 경우에 대하여 적용하여 검증을 하여야 할 것이다. 이에 관련한 연구가 향후 진행될 경우 현재 대기행렬길이 추정 알고리즘 보다 적용이 쉽고, 정확한 값을 얻는 알고리즘으로 완성될 것으로 기대한다.

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8차로 고속도로 기본구간 용량분석에 관한 연구 (A Study on the Capacity Analysis of 8-lane basic section Freeway)

  • 김상구;서영선
    • 대한교통학회지
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    • 제17권3호
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    • pp.87-96
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    • 1999
  • 용량분석은 고속도로 기본구간 차로의 계획, 설계, 운영상태를 파악하기 위한 중요한 방법으로 사용되고 있다. 한국에서 사용되고 있는 도로용량편람에서 제시된 고속도로 기본구간에 대한 용량분석은 4차로만을 대상으로 수행된 결과라 할 수 있다. 그러나, 급증하는 교통수요에 대처하기 위한 다차로 고속도로의 계획, 건설이 잇따르고 있으며, 이러한 이유로 다차로 고속도로에 대한 용량분석 연구가 절실하다. 이러한 배경하에 본 연구는 8차로 고속도로에 대한 차로별 용량을 결정하였고 차로별 보정계수를 사용한 전체 차로 용량을 결정하는 방법론에 대해 연구하였다. 본 연구의 자료는 고속도로 교통관리시스템(FTMS)의 루프 검지기에서 수집된 자료를 이용하였고, 용량결정을 위하여 자료수집 단위 시간별, 차로별, 일방향 전체차로에 대해 최대 교통류율을 분석하였다. 또한, 차로별 교통류 불연속의 관계를 파악하기 위한 교통류관계를 분석하였다. 본 연구를 통해 차로별 보정계수, 임계속도, 임계밀도를 결정하였으며, 다차로 고속도로 용량분석의 새로운 방법을 제시하였다.

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