• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.345-346
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• 2018

차종 별 교통량 자료는 도로의 유지관리나 분석 등의 행정 처리 업무에 필요한 기본 자료임과 동시에 각종 연구에 활용된다. 본 시스템은 그 일환으로서 화물차나 일반차량을 구분하여 특정 도로의 화물차 비율이나 교통량을 파악하는데 활용할 수 있다. 머신 러닝 알고리즘 중에서 높은 성능을 보이는 Support Vector Machine (SVM) 알고리즘을 이용하여 도로 위의 일반차량과 화물차를 구분하였다. 우선, 화물차와 일반차량의 차이를 구분하고자 각각의 영상에 대해 Histogram of Oriented Gradients (HOG) 기반 특징점을 추출하고 이에 따라 1 차원 벡터로 표현된 데이터를 SVM 으로 분류하여 구분한다.

• 대한교통학회지
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• 제32권3호
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• pp.280-292
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• 2014

최근에 친환경 신교통수단으로서 주목받고 있는 트램은 철도교통 중 도시부 도로교통을 대체할 수 있는 대중교통 수단으로 인식되어 북미지역과 유럽 등의 주요 선진국에서 주요 교통수단으로 운영되고 있고, 우리나라에서도 도심의 혼잡증가와 대중교통 수송분담율 감소, 교통분야의 환경에 대한 관심으로 트램의 도입이 추진되고 있다. 본 연구는 간선도로의 트램 전용차로 구간에서 트램과 일반차량의 효과적인 운영을 위해 트램의 우선 통행권을 확보하면서 일반차량의 지체를 최소화하는 신호 최적화 모형을 개발하였다. 간선도로의 신호 연동화 모형인 KS-SIGNAL 모형을 기초로 트램의 통행특성과 트램 전용차로 시스템의 특성을 반영한 KS-SIGNAL Tram 모형을 개발하였고, 이 신호 최적화 모형을 통해 트램차량의 최소 연동폭을 확보하여 고정식 기반의 트램 우선신호를 구현하였으며, 이와 동시에 일반 이동류의 신호교차로 대기시간을 최소화하는 신호시간을 산출하였다. 미시적 시뮬레이션 프로그램을 통해 KS-SIGNAL Tram 모형의 신호제어 효과를 분석한 결과, 새로운 모형으로 산출한 교차로 신호시간을 적용했을 때 트램차량의 신호교차로 정지수와 통행시간이 감소했음을 확인하였고, 일반차량도 트램 우선신호에 따른 지체증가가 거의 나타나지 않음을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제4권3호
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• pp.23-31
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• 2005

신뢰성있는 교통정보를 제공하기 위해서는 정확한 자료의 수집이 무엇보다 중요하다. 현재 자료 수집은 승용차, 택시를 프로브차량으로 이용하고 있어 신뢰도가 떨어지는 문제가 있다. 버스통행시간을 이용하여 일반차량의 통행시간을 산정하는 모형을 개발한다면 승용차, 택시를 프로브 차량으로 이용하는 것보다 수집되는 정보의 양이나 질이 보다 향상될 것이다. 따라서 본 연구는 버스통행시간에 영향을 미치는 변수들을 고려하여 각 CASE에 맞는 모형식을 개발하고, 실제 일반차량 통행시간과 비교를 통해 통계적 적합성을 검증하고자 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.311-326
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• 2023

본 연구는 자율주행차량과 일반차량의 인지 방식과 범위의 차이를 비교하고 미시적 교통시뮬레이션을 활용한 교통안전시설의 설치 및 운영 개선방안을 제안하는 것을 목적으로 하였다. 연구에서는 기존 교통안전표지 설치·관리 업무편람을 검토하고 교통안전시설 중 안전표지를 차량의 행동 변화에 따라 분류하였다. 이후, 분류된 시설에 대해 가상환경에서 시뮬레이션 실험을 통해 안전표지의 설치 위치를 변경해가며 최적 설치지점을 추론하여 개선방안을 제시하였다. 본 연구는 일반 운전자의 시인성을 기준으로 설치된 교통안전시설이 자율주행차량과 일반차량이 혼재된 상황에서 도로 효율성과 안전성에 어떠한 영향을 주는지 확인하였다. 본 연구를 통해 도출한 교통안전시설의 인지에 대한 임곗값은 교통안전시설의 설치·관리에 관한 규칙의 개정 근거로 활용될 수 있다는 데 의의가 있다.

• 미래기술융합논문지
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• 제2권4호
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• pp.7-11
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• 2023

본 연구에서는 Convolutional Neural Networks(CNNs) 기법을 이용하여 차량 번호판을 인식하는 방법을 제시하였다. 차량 번호판은 일반적으로 차량의 공식 식별 목적으로 사용됩니다. 대부분의 일반적인 광학 문자 인식(OCR) 기술은 문서에 인쇄된 문자를 인식하는 데는 효과적이지만 번호판의 등록 번호는 식별할 수 없다. 그리고 번호판 감지에 대한 기존 접근 방식에서는 차량이 움직이지 않고 정지해 있어야 한다. 번호판 감지에 대한 이러한 문제를 해결하기 위해 CNN 기법을 활용한 번호판 인식 기법을 제안한다. 먼저 획득된 차량 번호판 이미지의 데이터베이스를 생성하고 CNN 기법을 활용하여 자동차 번호판 문자를 인식한다. 본 연구의 결과는 주차관리 시스템과 단속 카메라 등에 유용하게 활용 될 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.845-856
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• 2020

이 연구에서는 분리불가능한 허가차량의 통행에 대한 교량의 안전성 평가 체계를 정립하여 제안하였다. 대상으로 하는 허가차량의 하중효과와 도로교설계기준(한계상태설계법)의 설계차량하중의 계수하중효과를 비교하여, 허가차량의 체계를 일상허가와 두 개의 특별허가로 분류하였다. 일상허가 및 특별허가 1에서는 일반차량과 동시 통행하도록 제안하였으며, 특별허가 2에서는 허가차량이 단독 통행하도록 제안하였다. 허가차량의 전후에 동시 통행하는 일반차량의 연행을 고려하기 위하여 도로교설계기준의 표준차로하중을 이용하여 허가 하중 모형을 제안하였다. 제안된 허가 하중 모형을 적용하여 공용중인 프리스트레스트빔교 및 강박스교의 구조해석을 수행하였으며, 도로교설계기준의 하중·저항계수를 이용하여 허가하중 및 설계차량하중의 내하율 계산을 수행하였다. 교량 거더의 휨 및 전단에 대한 내하율 검토 결과 모든 차량하중의 내하율이 크게 계산되어 통행 가능한 것으로 확인되었다. 허가하중 및 설계차량하중의 휨 및 전단에 대한 교량의 신뢰도해석을 수행하여 신뢰도관점에서 충분한 안전성을 확보하는지 여부를 확인하였다. 도로교설계기준의 하중·저항계수를 이용하여 허가하중에 대한 최소요구강도를 계산하였으며, 최소요구강도의 신뢰도해석을 수행하였다. 최소 요구강도의 신뢰도해석 결과 대부분의 허가차량에 대하여 도로교설계기준의 목표신뢰도지수를 확보하는 것으로 확인되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.759-760
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• 2017

현재 국내 인구수가 약 5000만, 차량대수는 인구수의 절반가까이에 해당하는 2100만대를 넘어서고 있다. 이에 따라 국내 교통 혼잡도는 도로를 넓히고 대중교통을 장려하는 등의 노력을 기울이고 있음에도 증가하고 있다. 교통 혼잡도가 증가함에 따라, 사건 사고를 처리하는 응급차량의 이동이 수월하지 않은 편이다. 1분1초가 중요한 응급차량의 교통을 수월하게 하기 위해 고속도로에 갓길을 설치하는 등의 노력은 하고 있지만, 이것을 일반차량이 이용해도 제재수단이 없어 실효성이 부족하다. 이에 본 논문에서는 gps(네비게이션)를 이용하여 응급차량의 경로를 입력받았을 때 경로상의 차량에게 응급차량이 지나간다는 신호를 보내 사전에 응급차량이 지나갈 수 있는 도로를 확보하여 응급차량이 이동하는 시간을 단축시키는 것을 목적으로 한 시스템이다.

• 한국도로학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.121-129
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• 2011

본 연구는 이상적인 실험환경이 아닌 실제 일반국도(국도 3호선)를 분석 대상으로 실시간으로 수집된 교통자료와 NOx 대기 오염 측정 자료를 이용하여 이들 사이의 관계를 규명하고 그 특성을 분석하고자 한다. 또한 이러한 관계를 이용하여 현장에서 실제 적용이 가능하며 대기오염도를 모니터링을 할 수 있는 일반국도의 차량배출가스로 인한 NOx 대기오염도 추정 모형을 개발하고자 한다. 모형의 구축에 있어서 측정 장비 및 기타 변동요인으로 인한 특이점을 제거하기 위하여 로버스트 분석을 이용하였고 바람의 영향을 고려하지 않은 경우와 바람의 영향을 고려한 경우에 대해서 모형을 구축하였다. 본 연구의 결과는 교통정책 시행에 따른 차량배출가스로 인한 대기오염 현황을 파악하고 교통정책의 환경적 효과를 평가하는데 활용될 수 있을 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제17권1호
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• pp.75-89
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• 1999

위험물차량사고는 일반차량의 교통사고시 발생하는 인명피해, 재산피해, 교통지체 외에 부가적으로 환경적 영향에 의한 엄청난 인명 및 재산손실을 유발시킬 수 있다. 따라서 이러한 위험물차량사고를 예방하고 피해를 최소로 줄이기 위해서는 위험물수송경로의 신중하고 체계적인 결정이 필수적이라 할 수 있다. 따라서, 본 연구는 위험물차량의 수송경로를 결정할 때 고려해야 할 여러 가지의 기준 및 목표에 따라 위험물수송경로를 설정하는 모형을 제시함으로써 위험물수송에 수반되는 위험을 최소화하면서 위험물차량의 통행시간, 거리, 비용 등을 최적화하여 위험물수송의 안전 및 운영효율성을 향상시키고자 한다. 먼저, 위험물 수송경로의 기준지표로 사용될 위험도를 나타내기 위해 사고율과 피해가능규모를 구하도록 사 고건수, 링크 주변노출인구, 링크상의 노출인구, 밀도 등을 변수로 하는 모형식을 제안하고, 두 번째로 위험물 수송을 위한 최적경로를 산출하기 위해 위험도와 통행시간을 목적함수로 하는 다목적계획모형을 제안하였고 기존의 최적경로 알고리즘을 적용하여 최적경로를 산출하였다. 마지막으로 실제 수도권지역을 대상으로 본 연구에서 제안한 모형을 적용하고 현재 일반적으로 사용되는 최단경로와 비교.분석하였다. 모형적용결과, 링크주변인구만을 고려하는 기존 모형에 비해 링크상의 인구를 함께 고려함으로써 좀더 실제적으로 교통상황을 충분히 반영한 피해규모를 산정하였다. 또한, 본 연구에서 제안한 위험도와 통행시간에 0.5의 비중을 주는 다목적모형이 기존의 위험도모형에 비해 충분한 안전성을 확보하면서 최소 4%, 최대 12%의 통행시간 개선의 효과가 있음을 나타냈다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.701-702
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• 2020

본 논문에서는 Jetson-Nano와 데스크탑에서 OpenCV와 YOLOv3 실시간 객체 인식 알고리즘을 이용하여 웹캠을 통해 주차장 등의 출입 차량 인식 통계 시스템을 개발하였다. 최근 에지컴퓨팅에 관심이 증가하고 있는 시점에서 Nvidia사에서 개발하여 보급하고 있는 Jetson-Nano에 YOLOv3 tiny와 OpenCV를 이용하여 차량인식을 수행하고, 구글에서 개발한 오픈 소스 Tesseract-OCR을 이용해 차량번호인식하여 입출차 혹은 주차시 차량정보를 확인할 수 있다. 딥러닝 학습 알고리즘에서 전기차 번호판의 특징점을 인식하여 전기차를 판별하여 일반차량이 전기차 주차구역에 불법주차하는 것을 모니터링할 수도 있다. 출입한 차량 데이터 베이스에서 입출차 시각, 차량번호, 전기차여부등이 확인 가능하다.