• 제목/요약/키워드: 무인단속장비

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차량 속도 측정의 실무적용을 위한 테이프스위치 센서 방식과 영상 프레임 분석방법의 비교연구 (A Comparison Between the Tape Switch Sensor and the Video Images Frame Analysis Method on the Speed Measurement of Vehicle)

  • 김만배;현철승;유성준;홍유식
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제43권9호
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    • pp.120-127
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    • 2006
  • 현재 국내 도로에 설치되어 있는 무인교통단속장비는 속도 측정을 위해 루프 검지기를 이용하고 있으며 동 검지기의 신뢰도 평가는 주로 비디오카메라 촬영을 통한 영상프레임분석 방법을 이용하여 왔다. 그러나 영상프레임분석 방법은 국가 공인검사방법으로 인정받고 있지만 무인교통단속장비의 검정 분석 대상이 증가하면 증가할수록 자료 분석에 소요되는 경제적 비용과 소요 시간이 큰 폭으로 늘어나 실무적 어려움을 갖게 되었다. 따라서 차량 속도 측정의 실무적용의 용이성을 확보하기 위해 기존의 영상 프레임 분석 방법을 대체 내지는 보완하여 속도를 실시간으로 분석할 수 있는 새로운 속도 측정 방법의 도입이 요구되고 있다. 본 연구에서는 영상 프레임 분석 방법을 대체하고 속도정확도를 실시간으로 분석할 수 있는 방안으로써 테이프 스위치 센서를 이용한 속도 측정 시스템을 통하여 동 시스템의 신뢰도 및 현장 적용 여부를 검토하였다. 본 연구에서 구성한 테이프 스위치 센서를 이용한 속도 측정 방식과 프레임분석에 의한 기존 방식과의 비교 분석한 결과, 대체 사용하여도 무방한 것으로 평가되었다. 따라서 테이프스위치 센서를 이용한 속도측정 장치는 교통단속시스템의 실무적 검수 검정을 단시간 내에 수행할 수 있는 장점이 있어 향후 속도측정용 시험 장비로써 현장 적용 가능성이 매우 높은 것으로 판단된다.

무인신호위반단속장비 설치 후의 연도별 사고감소 효과 (Accident Reduction Effects by year After Installation of Red Light Cameras)

  • 김태영;박병호
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.23-32
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    • 2010
  • 도로교통공단은 무인신호위반단속장비의 설치 후 1년 자료를 바탕으로 사고감소효과를 분석하고 있기 때문에, 무인신호위반 설치 후 연도별 사고감소효과에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 RLC 설치 이후 연도별 3년 동안의 사고 감소효과를 다루고 있다. 연구의 목적은 EB(Empirical Bayes)방법을 이용하여 사고감소 효과를 연도별로 분석하는데 있다. 이를 위해 이 연구는 RLC가 설치된 20개 교차점 951건의 사고자료를 이용한다. 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 포아송 회귀모형을 이용하여 통계적으로 유의한 안전성과함수를 개발하였다. 둘째, EB방법을 이용하여 분석한 결과, 전체적인 사고감소효과는 설치 후 1년 2.73~38.75%, 2년은 6.85~47.36%, 그리고 3년은 6.04~39.31%의 감소효과가 있는 것으로 분석되었다.

기울기 보정 알고리즘을 이용한 측면에서의 차량 번호 인식 기술 연구 (A Study on Vehicle Number Recognition Technology in the Side Using Slope Correction Algorithm)

  • 이재범;장종욱;장성진
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.465-468
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    • 2022
  • 교통사고 발생률은 매년 증가하고 있으며 대한민국은 OECD 국가 중에서 상위권에 속한다. 이를 개선하기 위해 다양한 도로교통법이 시행되고 있으며 무인 속도 카메라, 교통단속 카메라 등의 장비를 사용한 다양한 교통단속 방법이 적용되고 있다. 그러나 운전자는 네비게이션을 통해 교통단속 카메라의 위치를 사전 감지하여 단속을 회피함에 따라 불시 단속이 가능한 이동식 단속시스템이 필요하며, 정확한 단속을 위해 도로 측면에서 차량 번호판 인식률을 높일 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 영상처리를 이용한 기울기 보정 알고리즘를 적용하여 도로 측면에서의 차량 번호 인식률을 향상을 위한 방법을 제안한다. 또한 문자 인식 정확도 향상을 위해 CNN 기반의 YOLO 알고리즘을 이용하여 커스텀 데이터 학습을 진행하였다. 해당 알고리즘을 설치 장소에 대한 제약이 없는 이동식 교통단속 카메라 등에 활용 가능할 것으로 기대된다.

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토픽모델링을 활용한 교통경찰 민원 분석 (An Analysis of Civil Complaints about Traffic Policing Using the LDA Model)

  • 이상엽
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.57-70
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    • 2021
  • 본 연구는 민원데이터를 분석함으로써 교통경찰에 대한 국민의 치안 수요를 탐색하고자 하였다. 이를 위해 교통경찰 관련 국민신문고 민원데이터 2,062건을 대상으로, 토픽모델링 방법 중 하나인 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation)을 통해 주요 토픽을 추출하고 높은 비중을 차지한 위반신고에 대해 추가분석을 시도하였다. 이 과정에서 키워드와 대표문서의 일관성과 합치성을 함께 고려하였다. 분석 결과 교통경찰 관련 민원은 시설개선, 신호에 따른 교차로통행방법, 번호판 영치, 개인형 이동장치 등 41개의 토픽으로 분류할 수 있었다. 교차로내 위반과 이륜자동차의 위반에 대한 단속을 강화하고 무인교통단속장비, 횡단보도, 신호등의 설치 및 운영에 대한 선제적인 조치, 최근 개정된 법령과 시행된 정책, 경찰교통민원 사이트, 단속 사후 절차에 대한 더욱 활발한 홍보가 필요한 것으로 판단된다.

무인신호위반단속장비 설치에 따른 사고감소효과 예측 (Prediction on the Accident Reduction Effects of the Red Light Cameras Installation)

  • 김태영;백태헌;박병호
    • 한국도로학회논문집
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    • 제14권6호
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    • pp.67-73
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    • 2012
  • PURPOSES : This study deals with the effects on the installation of RLC(Red Light Camera). The objective is to analyze the effects of accident reduction after the installation of RLC. METHODS : In pursuing the above, the study uses the 703 accident data occurred at the 64 intersections which RLC are installed or not installed. RESULTS : The main results are as follows. First, Poisson RLC accident model developed in this study is analyzed to be statistically significant. Second, using the above developed model, 33 intersections among 40 intersections are predicted to have the decreasing effects of accidents after the installation of RLC. Finally, the reduction effects are analyzed to be affected by ADT and the number of left-turn lane. CONCLUSIONS : This study is expected to improve the efficiency of RLC and to help in decision-making of RLC installation.