우리나라는 현재 심각한 교통체증과 차량집중현상으로 많은 사회적 문제 및 경제적 손실을 겪고 있다. 출퇴근 시간, 주말 저녁 시간, 명절 등에 국도 상에서의 차량정체는 누구나 한번씩 다 겪어본 경험이 있을 것이다. 특정한 기간, 시기에 발생하는 차량정체 이외에도 인구를 밀집을 유도하는 관련시설, 놀이공원, 대형마트 등이 입점하게 되어 차량정체가 생기는 경우도 비일비재하다. 현재 우리나라 신호시스템 운영방식인 현시(한 신호주기에서 변하지 않는 일정한 시간구간)는 교통영향분석과 관련 도로의 교통량을 측정하여 적정 현시 종류를 구분하고, 단계별(Phase)로 주기 및 각 신호 시간을 정하게 된다. 이 수집 값에 교차로 인근 지점 검지기인 루프검지기를 통해 교통량을 측정한 값과 구간검지기인 노변장치(Roadside Equipment) 등을 통해 수집한 교통정보를 접합 및 가공하여 신호현시에 적정성을 부여하게 된다. 교통량에 따라 현시를 정할 때마다 장비의 유지보수 비용, 추가 구축비용, 인력, 시간 등이 많이 투자하게 되는 것이 현실이다. 이렇듯 많은 비용과 시간을 투자해서 신호 현시를 정하여 운영을 한다 하여도 때에 따라 변화되는 운전자 특성과 교통량 집중에는 한계가 있다. 신호 대기로 도로상에서 낭비되는 시간, 극심한 정체로 도로 상에서 멈춰있는 차량 등이 한계가 될 수 있는 것이다. 따라서 본 연구에서는 기존 현시 산정 방식에 변화를 주어 실시간 유동적으로 변화할 수 있는, 그리고, 교통상황에 맞는 맞춤식 신호체계를 구현해보고자 한다. V2X를 주 기반으로 하는 교차로 네트워크 자동 신호시스템을 개발하여, 고정 신호 체계가 아닌 자동신호 체계를 구현하고, 특정 상황에서의 정체를 해소하고 불필요한 신호 대기 시간을 없애 교통 문제 해결에 이바지 하고자 한다.
국내 실시간 신호제어시스템은 주요교차로의 검지체계에서 산출되는 포화도 정보 및 실시간 신호운영자료를 토대로 차기 주기길이를 설계하고 있다. 이러한 국내 실시간 신호제어시스템의 주기길이 설계모형에 의해 설계되는 차기주기길이는 교통량이 증가하면 주기길이도 증가한다는 주기길이 결정 기본원리를 따르고 있으나 해당 주기길이 설계모형으로 결정되는 주기길이가 과연 지체최소화 주기인지 검토가 요구된다. 또한 국내 실시간 신호제어시스템의 주기길이 설계모형에는 운영자 결정 변수가 있어 차기 주기길이 설계가 비효율적일 수 있으므로 운영자 결정 변수를 제외한 주기길이 설계모형 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 (1)국내 실시간 신호제어시스템의 주기길이 설계모형을 검토하고, (2)운영자 결정변수를 제외한 주기길이 설계모형을 개발한다. 국내 실시간신호제어시스템의 주기길이 설계모형을 검토한 결과 (1)교차로의 운영상태가 비포화일 경우 지체최소화 주기보다 큰 주기길이를 설계하는 것으로 검토되었고, (2)교차로의 현재 신호주기가 90초 이상일 경우 목적 운영포화도(Target operational volume-to-capacity ratio)가 0.90을 유지하는 반면 신호주기가 90초 미만일 경우 목적운영포화도가 0.90보다 작아지는 것으로 검토되었다. 본 연구는 이러한 점을 고려, 신경망을 이용하여 운영자 결정변수를 제외한 국내 실시간 신호제어시스템을 위한 지체 최소화 주기길이 설계 모형을 개발하였다. 모형 검증결과 본 연구에서 개발된 신경망 모형은 국내 실시간 신호 제어시스템과는 달리 지체최소화 주기길이와 유사한 패턴으로 주기길이를 설계한다는 결과를 도출하였다.택배서비스시장도 성장한 것으로 나타났다. 특히 정부주도에 의한 정보화추진이 전자상거래를 촉진시켜 택배서비스시장에 영향을 미친 것으로 분석되었다.수 있는 Load Balancing System을 제안한다.할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수
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.
실시간 교통정보는 운전자 입장에서는 항상 과거정보가 되는 특성이 있기에. 신뢰도 높은 예측교통정보 가공의 필요성은 오래전부터 제기되어 왔다. 교통류의 상태를 운전자에게 알리는 방안에는 속도, 통행시간도 있지만, 정체가 심하고 링크가 긴 구간에서는 대기행렬의 길이가 매우 효과적인 제공방안의 하나이다. 본 논문은 Kalman filter를 활용하여 대기행렬 길이를 예측하는 모델을 제안한 후, 실제 검지기 자료를 이용하여 서울 도심의 남산권 네트웍 상에 적용하였다. 5분후의 대기행렬 길이를 예측한 후 통계적으로 검증해 본 결과, 상당한 예측력을 확보할 수 있었다. 본 연구는 국내외 최초로 도심부에서 대기행렬 길이 예측을 시도하였고 실제 활용 가능성을 타진했다는데 큰 의미가 있다.
본 연구는 FM DARC(DAta Radio Channel) 부가방송을 이용하여 실시간 교통정보를 제공하기 위한 교통정보 변환알고리즘 개발을 목표로 한다. FM DARC 교통정보 제공시스템을 효과적으로 구축하기 위해서는 각종 검지기로부터 수집된 데이터가 하나의 표준화된 교통정보, 즉 정보의 양과 질 그리고 포맷이 같은 정보로 가공되어 전송되어야 한다. 본 연구에서는 GIS 노드-링크 체계에 기반을 둔 교통정보 변환알고리즘을 개발하여 클라이언트/서버 환경의 FM DARC 교통정보시스템을 구현하여 보았다. 본 논문은 FM DARC에 관하여 간략하게 서술한 후 GIS DB와 교통정보 변환알고리즘 그리고 구현된 시스템에 내한 내용으로 구성되었다.
Damaged liners may be detected by using leakage detection systems. For the reason, many types of leakage detection systems are applied to analyze or detect damages of lining system such as electrical detection method for the landfill sites. However, most of them can be applied in the new landfill construction sites because sensors should be installed in the bottom of liner systems. This paper shows a case study reviewing the development of a fence type leakage detection method, monitoring system and pilot plant test results, so that they can be economically and efficiently applied to actual used or in-use sites without a leakage detection system.
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.
Recently, an expansion of safety facilities has been widely applied to effectively manage the safety of train operation due to increase of the high-speed section of the general railway and the introduction of high-speed train. Accordingly, performance improvement, upgrading and high reliability of existing safety devices are required. the dragging detector, one of the safety devices, is an analogue system that consists of closed circuit with an electric current flows and operates when the closed circuit is opened by the impact of the dragging object. Such method has unreasonable problem that should be replaced after being detected. It is need to replace with an automatic return type dragging detector which is easy to maintain. In addition, it is necessary to develop a dragging detector that applicable to general railway and urban railway including high-speed railway, in accordance with the speeding up and densification of trains, although it is currently applied only to high-speed railway. In this paper, we propose an automatic return type dragging detector which has versatility and excellent maintainability with digital sensor and real time monitoring.
In this paper, we propose a method to classify road weather conditions into rain, fog, and sun using a SVM (Support Vector Machine) classifier after extracting weather features from images acquired in real time using an optical sensor installed on a roadside post. A multi-dimensional weather feature vector consisting of factors such as image sharpeness, image entropy, Michelson contrast, MSCN (Mean Subtraction and Contrast Normalization), dark channel prior, image colorfulness, and local binary pattern as global features of weather-related images was extracted from road images, and then a road weather classifier was created by performing machine learning on 700 sun images, 2,000 rain images, and 1,000 fog images. Finally, the classification performance was tested for 140 sun images, 510 rain images, and 240 fog images. Overall classification performance is assessed to be applicable in real road services and can be enhanced further with optimization along with year-round data collection and training.
국내에는 도로의 교통혼잡을 효율적으로 운영하기 위해서 지능형 교통체계(ITS)가 구축되어 있으며 교통정보 수집 및 과속단속 시스템에 활용되고 있다. 현재, 교통순환과 교통안전 확보를 위해 차로마다 통행 차량을 지정하는 지정차로제 및 전용차로제가 시행되고 있으며 인공지능 기술을 적용한 체계적이고 정확한 불법 차량 단속시스템이 필요하다. 본 연구에서는 지정차로제의 차량 통행의 효율성을 향상 할 수 있는 차량번호 인식 모델을 제안한다. 컴퓨터 비전 기술을 적용하여 실시간으로 3차선과 4차선의 다차선 도로를 인식하고 차로별 차량번호를 검지하여 지정차로제 위반 차량의 단속방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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