• 대한교통학회지
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• 제27권6호
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• pp.79-88
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• 2009

본 연구는 차종분류기법을 개발하여, 가장 일반적인 교통정보 수집장치인 루프검지기에 피에조타입의 축검지센서를 추가 설치하여 2006년 하반기 국토해양부에서 제시하고 있는 "통합12종 교통량조사 차종분류가이드"에 따라 차종을 12종으로 자동분류하고, 분류시 오분류를 최소화하는 방안을 목적으로 한다. 차종의 세분류를 위해 차종분류인자를 차량의 길이, 축간거리, 축형식, 각 축별 윤거, 윤형식으로 두고, 각 분류인자의 판독을 위해 루프센서와 축검지센서를 조합한 차종분류시스템을 구성하였다. 본 차종분류시스템에서는 원더링 기법을 적용하였다. 원더링 기법은 차량의 좌우 각 차륜의 횡방향 주행 패턴을 분석하는 것으로서 주행차량의 윤거, 윤형식 등이 판독가능하다. 본 시스템을 이용하여 약 한달간 실증분석을 실시하였으며, 총 교통량 762,420대를 자동분류한 결과 12종 분류로 분류되지 못한 차량이 47대로 전체의 0.006%로 나타났으며, 이는 분류결과를 통계적으로 활용함에 있어서 무시할 수 있는 정도의 높은 수준의 분류율을 나타내는 것이다. 본 시스템을 이용하여 실제 공용도로에서 확보한 신뢰성 높은 차종분류 데이터는 도로의 계획 및 설계, 도로 운영 등에 폭넓게 이용할 수 있으며, 도로 교통계획과 관리계획 수립을 위한 기초적 정보를 제공할 수 있다. 또한 도로 및 교통분야의 다양한 연구에 활용할 수 있는 중요한 자료가 될 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제8권6호
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• pp.375-380
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• 2018

본 논문에서는 화물차 차종을 분류하기 위해서 특징추출단계 없이 입력영상으로부터 차종분류결과를 얻을 수 있는 합성곱 신경망을 사용한 분류방법을 제안한다. 차량의 위에서 촬영된 영상을 입력으로 사용하고 입력영상에 적합한 합성곱 신경망의 구조를 설계한다. 차종과 화물칸의 형태에 따라 차종을 자동 분류하기 위한 학습데이터를 생성하고 지도학습의 형태로 학습시키기 위해 분류된 영상과 올바른 출력결과를 제시하여 신경망의 가중치를 학습시킨다. 실제 영상을 입력하여 합성곱 신경망의 출력을 계산하였고 실제 차종과의 비교를 통해 분류 성능을 평가 하였다. 실험결과 화물의 차종과 적재함의 형태에 따라 90%이상의 정확도로 영상을 분류할 수 있었고, 적재불량 검사의 사전 분류에 활용될 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권2호
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• pp.93-104
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• 2023

도로법에 의거한 도로교통량 상시조사는 매설식 AVC를 통해 12종 차종분류가 이루어지고 있다. 하지만 매설식 AVC 장비는 차량과의 마찰, 도로 균열, 소성변형, 도로공사로 인한 센서의 물리적 파손 등으로 인해 장비 가동률이 낮고, 수집 정보의 정확도와 신뢰도 저하 문제가 발생하고 있다. 이로인해 장비보수 등 유지비용 또한 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 비매설식 AVC 장비 도입을 위한 연구가 진행되고 있으나, 차종을 분류하기 위해 복수의 장비 또는 교통량 정보 매칭을 위한 별도의 DB 구축·운영이 필요하였다. 이에 본 연구에서는 자동차 관리법에 근거하여 운영 중인 자동차관리정보시스템(VMIS)의 차량 제원 정보와 번호판 자동인식 기술(ANPR)을 활용한 12종 차종분류 방안을 마련하고자 하였다. 이를 통해 기존 도로교통량 조사체계를 개선하고 자동차 제원 정보를 활용하여 친환경 차량 분류 등 도로교통량 통계 고도화, 다변화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.609-620
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• 2016

최근 발생빈도가 높은 차량 간 충돌사고를 미연에 방지하고 운전자의 편의를 증진하기 위한 전방 충돌 경고 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 충돌 회피를 위한 차량 시스템에 자동으로 차량을 검출하는 기술은 필수적 요소이다. 기존의 학습 기반 차량 검출 방법들은 일반적으로 차량의 후면 전체를 학습하며, 외형이 다른 승용차와 트럭, SUV의 경우 클래스를 분류하여 학습해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 차종에 관계없이 후미등 하단 부의 외형은 유사하다는 점에 착안하여 하단부에 한해 Haar-like feature를 학습함으로써 전방 차량을 검출하는 방법을 제안하였다. 또한 검증단계로서 후미등 검출을 통해 실제 차량과 차량이 아닌 것들을 분류하고 후미등 검출이 어려운 작은 크기의 후보 영역은 HOG(Histogram Of Gradient) 특징과 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 통해 검증하여 오검출률을 낮추었다. 도로 주변에 건물이 많은 복잡한 영상에서도 차종에 관계없이 95%에 해당하는 정확도를 보여 전방 차량 검출 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.66-76
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• 2016

차량의 차종 분류는 요금소에서의 요금 징수, 교통 통계의 수집, 교통 예측 등의 다양한 분야에 쓰이고 있다. 대부분의 차종 분류 기준이 직간접적으로 차량의 전장에 그 기능의 일부를 의존하고 있어 신뢰성이 높은 차량의 전장 자동 측정 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 고가의 측정 장비를 대신할 수 있도록 상대적으로 저렴한 레이저 거리계와 이를 회전시켜 측정 대상 차량을 여러 방면으로 측정할 수 있는 회전 구동부를 제작하여 차량의 전장 측정 장치를 구성하였다. 구현된 시스템은 공간상의 한 점과 레이저 거리계 사이의 거리를 구면좌표계 상의 좌표로 나타내며 레이저 거리계의 거리 측정 값과 회전 구동부의 회전량을 이용하여, 구면좌표계 상의 좌표를 얻는다. 얻은 좌표를 이용하여 측정하는 물체의 수평 단면 윤곽선을 얻은 후, 수평 방향 회전각에 대한 변화율을 구하고, 그 부호를 저장한 후, 제곱을 취하여 레이더 타겟 검지에 쓰이는 일정오경보율 쓰레시홀딩 기법을 사용하여 배경과 물체 사이의 경계를 구했다. 구한 경계를 이용하여 삼각비 측량 방법을 통해 차량의 전장을 산출하였고 그 결과가 실제 전장과 크게 다르지 않음을 확인하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제8권3호
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• pp.77-88
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• 2006

현재 도로분야에서 콘크리트 포장의 양적증가와 공용연수 증가로 콘크리트 포장의 손상에 따른 유지보수문제가 크게 부각되기 시작했다. 국내에서 적용되고 있는 콘크리트 포장 유지보수는 통상 손상된 부위의 부분보수후 아스팔트 덧씌우기 공법을 일괄적으로 적용하고 있다. 본 연구에서는 콘크리트 포장의 예방적 유지관리공법인 다이아몬드 그라인딩 공법에 대한 적용기준 평탄성, 미끄럼저항성, 소음, 경제성, 포장의 수명연장등 이론적인 연구를 수행하고, 이를 바탕으로 시험시공을 실시하여 초기공용성에 대한 측정을 실시하였다. 종단평탄성측정은 ARAN의 차륜부 좌우에 별도의 평탄성 측정센서를 부착 자동측정차량을 통해 시공전 후의 평탄성을 측정하였다. 미끄럼저항성은 SN기준값으로 분류하여 다이아몬드 그라인딩 시공전 후의 차로별 미끄럼 저항값을 측정하였다. 소음측정은 시공구간과 일반구간, 차종, 속도를 변수로 선정하여 소음발생정도를 측정하였고, 시공전 후의 평균조도깊이를 측정하여 다이아몬드 그라인딩 공법의 평가를 실시하였다. 분석결과 종단평탄성은 시공후 $6%{\sim}40%$가 향상되었으며, 미끄럼저항성은 1차로에서 66%, 2차로에서 37%의 증진효과가 있었다. 소음은 다이아몬드 그라인딩 구간에서 평균 3.4dB의 소음감소 효과가 나타났으며, 평균조도 깊이는 79%의 깊이 항상 효과를 보였다. 그러므로, 향후 기존 콘크리트 포장의 유지보수공법으로서 다이아몬드 그라인딩 공법의 국내적용이 적정하다고 판단된다.