Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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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.
A tram has been the focus of a new public transportation that can solve a traffic jam, decreasing of public transit usage and environmental problem in recent years. This study aims to develop a signal optimization model for considering the traffic signal progression of tram and vehicles, when they are operated simultaneously in the same signalized intersections. This research developed the KS-SIGNAL-Tram model to obtain a minimum tram bandwidth and to minimize a vehicle's delay to perform a tram passive signal priority, it is based on the KS-SIGNAL model and is added to the properties of a tram and it's system. We conducted a micro simulation test to evaluate the KS-SIGNAL-Tram model, it showed that the developed optimization model is effective to prevent a tram's stop on intersection, to reduce a tram's travel time and vehicle's delay.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.4
no.3
s.8
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pp.23-31
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2005
It is essential that is the collection of more accurate data to provide reliable traffic information. Currently collection of traffic information which uses the taxi or the passenger car by the probe vehicle is low reliability. If it develops the model which estimates car travel-time by using bus travel-time, it means that the sheep or duality of information using the passenger car and the taxi by the probe vehicle than will improve. Consequently the research which develops to each situation in accordance withtraffic volume and bus whole aspect car execution yes or no and bus stand form.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.1
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pp.311-326
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2023
This paper proposes a plan to improve the installation and operation of traffic safety facilities using a microscopic simulation by confirming the difference in the perception method and range of autonomous vehicles and human vehicles. In this study, the existing 『Traffic Safety Sign Installation·Management Guidelines』 was reviewed, and safety signs among traffic safety facilities were classified according to changes in vehicle behavior. Subsequently, for the classified facilities, the installation location of the traffic sign was changed through simulation experiments, and the optimal location was inferred to suggest an improvement plan. This study confirmed how traffic safety facilities installed based on the visibility of human drivers affect road efficiency and safety in mixed traffic flow with autonomous vehicles and human-controlled vehicles. The optimal location derived through this study is meaningful because it can be used as the basis for revising the guidelines on the installation and management of traffic safety facilities.
In this study, we presented a method to recognize vehicle license plates using CNN techniques. A vehicle plate is normally used for the official identification purposes by the authorities. Most regular Optical Character Recognition (OCR) techniques perform well in recognizing printed characters on documents but cannot make out the registration number on the number plates. Besides, the existing approaches to plate number detection require that the vehicle is stationary and not in motion. To address these challenges to number plate detection we make the following contributions. We create a database of captured vehicle number plate's images and recognize the number plate character using Convolutional Neural Networks. The results of this study can be usefully used in parking management systems and enforcement cameras.
Yu, Sang Seon;Kim, Kyunghyun;Paik, Inyeol;Kim, Ji Hyeon
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.12
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pp.845-856
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2020
This study proposes a bridge evaluation system for indivisible permit vehicles such as hydraulic cranes. The permit loads for the bridge evaluation are divided into three categories: routine permit loads, special permit 1 loads, and special permit 2 loads. Routine permit and special permit 1 vehicles are allowed to cross a bridge with normal traffic. For these two permits, the standard lane model in the Korean Highway Bridge Design Code was adopted to consider normal traffic in the same lane. Special permit 2 vehicles are assumed to cross a bridge without other traffic. Structural analyses of two prestressed-beam bridges and two steel box girder bridges were conducted for the proposed permit loads. The rating factors of the four bridges for all permit loads were calculated as sufficiently large values for the moment and shear force so that crossing the bridges can be permitted. A reliability assessment of the bridges was performed to identify the reliability levels for the permit vehicles. It was confirmed that the reliability level of the minimum required strength obtained by the load-resistance factors yields the target reliability index of the design code for the permit vehicles.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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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.
The purpose of this study is to determine the relationship between observed traffic data and NOx concentrations from not an ideal condition but a real road in real-time. Also we aim to develop an estimation model for NOx emission concentrations due to vehicle exhaust gas, and it can be applied to monitor the degree of air pollution on National Road in real-time. To eliminate outliers which are occurred due to errors of equipments and other variables, we use the robust analysis and develop two models. which are considering and not considering wind impact. The result of this research can be used for understanding present condition of air pollution caused by vehicle exhaust gas and evaluating for environmental effects of transportation policy.
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.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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