• 대한교통학회지
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• 제19권6호
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• pp.7-17
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• 2001

본 연구는 교통관리 시스템의 유고검지 체계를 검토하여 기존 체계의 문제점과 한계점을 극복할 수 있는 새로운 검지체계를 구축하고 새로 구축된 검지 체계에 맞는 알고리즘을 개발하는데 연구 목적이 있다. 새로운 검지체계는 검지기 1개소의 설치로 다차로를 검지할 수 있으며 특히 1개 차로 내에서도 검지영역을 여러 개 검지할 수 있는 다 검지체계의 장점을 최대한 살린 시스템이므로 기존 체계의 한계성인 단일 검지영역 문제를 해소할 수 있으며 경제적으로 교통관리 시스템을 구축할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이 시스템으로 고속도로와 국도상에서 유고 검지율을 기존의 APID와 DES를 비교하여 현장 시험 평가한 결과 이 시스템이 제일 높은 유고 검지율을 나타내어 기존 시스템보다 우수한 것으로 판명되었다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2008년도 제7회 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.221-227
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• 2008

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.369-380
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• 1996

최근에 이르기까지 교통분야에서 차량에 관한 정보를 수집하기 위하여 사용되고 있는 검지쳬계는 유도식 루프검지기 (Inductive Loop Detector,ILD)이다. 유도식 검지기로 부터 수집되는 교통자료는 점유시간(차량이 검지기를 점유한시간)과 비점유시간(통행 차량과 차량간의 시간차)및 교통량이 기초 수집자료가 된다. 특히 점유 시간은 신호의 현시 길이를 결정 및 과포화제어를 위한 대기행렬예측 등 다양한 관제알고리즘에 있어서 핵심적인 자료이므로 높은 신뢰도가 요구된다. 이러한 신뢰도는 검지로 부터 수집될 수 있는 자료들을 토대로 통행 차종을 식별함으로써 향상시킬 수 있으며, 관련 관제 알고리즘의 신뢰도 향상은 물론 최근 관심이 고조되고 있는 무인자동감시 체계 및 교통정보 자동 수집장치의 개발을 유도할 수 있다. 본 논문에서는 통행하는 차량들에 대하여 수집 되는 기초자료를 기반으로 인식하기 위한 방법으로 통계적 클러스터링 방법 두 가지와 신경망 클러스터링 방법 등 세가지 방법을 제시하고, 결과로서 무인 자동감시 체계에 관한 활용 방법을 제시한다.