• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.320-323
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• 2014

오늘날 교통환경의 고도화는 지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation System)과 함께 진행되고 있으며 차량용 블랙박스, 모바일기기 등의 대중화와 함께 안전하고 편리한 서비스를 제공하는데 일조하고 있다. 교통상황은 다양한 원인에 의해 시시각각 변화하며, 특히 갑작스러운 폭우, 우박, 눈길 등과 같이 공공의 힘으로 제어할 수 없는 외부 요인으로 인해 운전자가 이를 대비하지 못하여 큰 사고로 이어지는 경우가 비일비재하다. 이를 방지하기 위해 운전자간 실시간으로 기상정보를 전달하는 시스템이 필요하다. 본 논문은 실시간 기상정보전달을 위한 기상정보 검지알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 와이퍼의 움직임과 맑은날의 히스토그램 간 Contrast를 이용하여 기상상황을 검지한다. 일반적으로 악천후 상황에서 와이퍼를 사용하게 되며, 눈이나 비 등에 따라 다른 Contrast값을 가지게 된다. 이를 이용해 맑은 상황, 눈이 오는 상황, 눈이 쌓인 상황, 비오는 상황 등을 판단하였다. 우선, 연산량을 줄이기 위해 와이퍼를 검지할 수 있는 최소영역을 ROI(Region Of Interest)로 지정하고, 차량 와이퍼의 밝기를 임계값으로 하는 Thresholding 연산을 통해 와이퍼를 검출하였다. 또한, 맑은 날과 악천후상황의 Value 값을 이용해 Contrast를 구하였으며 이를 통해 각각의 기상상황을 구별하였다. 실험결과 비오는 상황은 약 87%, 눈이 내리는 상황은 약 82% 검지율을 얻을 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제25권5호
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• pp.23-32
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• 2007

도로전광표지(VMS: Variable Message Signs)는 지능형교통체계(ITS: Intelligent Transport Systems)를 구성하는 주요 서브시스템 중의 하나로서, 불특정 다수를 대상으로 실시간 교통소통 및 돌발상황 정보를 제공해 주는 유용한 기능을 수행한다. VMS에서 표출되는 교통정보는 운전자가 보다 쉽게 이해하고, 눈에 잘 띄고, 적정거리 내에서 판독하기 쉬워야 하는 조건을 만족 시켜야 한다. VMS 판독거리 (Legibility Distance)는 운전자가 VMS 메시지의 문자를 읽기 시작할 수 있는 지점에서 해당 VMS의 설치지점간의 거리를 의미하는데, 도로 및 교통여건, 운전자 특성 등을 고려한 적정 판독거리의 산정은 차량의 주행속도, VMS 메시지 정보량 등과 함께 효과적인 VMS 메시지의 설계 및 운영을 위한 필수조건이라고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 실제 도로교통환경에 노출된 운전자의 작업부하를 고려한 보다 현실적인 판독거리 추정모형을 개발하는 것이다. 이를 위해 서울시 도시고속도로, 영동 및 경부고속도로에 설치된 27개 VMS에 대한 운전자의 판독거리, VMS 메시지 특성, 운전자 특성, 도로기하구조 및 교통특성 등의 자료를 수집하고 분석하였다. 실제 주행환경에서 운전자의 판독위치 수집을 위해서는 DGPS(Differential Global Positioning System)장비를 이용하였다. 본 연구의 결과물인 판독거리 모형은 VMS 메시지 설계 및 운영을 위한 기본도구로서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제21권2호
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• pp.63-70
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• 2003

실시간 교차로의 대기행렬길이 검지는 지능형교통체계의 중요부분인 교통관제를 위해서 매우 중요하다. 특히 교통정보수집을 위한 영상기반 기술은 전통적인 루프검지기 또는 기타 타 검지기에 비하여 내재된 여러 이점 때문에 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 현장 적용시 흔히 발생하는 영상에서의 잡음 및 주변 물체로부터 투영되는 음영 등에 의해 나타나는 차량의 오검지율을 줄이고 수집되는 교통정보의 신뢰도를 높이기 위해서는 보다 효과적인 알고리즘개발이 요구된다. 본 연구에서는 영상처리를 이용한 대기행렬길이 검지를 위한 알고리즘을 제시하였다. 실시간 데이터 수집 및 분석 그리고 패턴분석에 우수한 것으로 알려진 신경망 모형을 이용하였으며, 특히 시스템 신뢰성을 높이기 위하여 퍼지이론이 접목된 퍼지 뉴런모델인 Fuzzy ARTMAP을 모형에 도입하였다. 실험결과 본 연구에서 제시한 대기행렬 측정 방법은 매우 우수한 검지 능력을 보였으며, 대기행렬 검지뿐만 아니라 신뢰성 높은 차량검지 및 차종분류를 위해서도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.955-961
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• 2010

본 논문에서는 HOG 특정벡터와 영상분할을 이용한 부스팅 분류기반의 자동차영역 검출 알고리즘의 연구에 대해서 기술한다. 입력된 영상으로부터 차량을 검출하기위해 먼저 분할 후 합병(split-merge) 방법을 적용하여 영상을 분할한다. 그리고 가장 큰 두 영역을 검색 영역에서 제외하여 처리 속도를 향상 시킨다. 각 영역에 대해 HOG(histogram of oriented gradient) 특정을 추출한다. 분류기는 두 개의 모집단을 분류하는데 많이 사용되고 있는 AdaBoost 방법을 사용한다. 제안방법의 성능 평가를 위해 537개의 영상을 사용하여 분류기를 학습하였으며, 또한 학습에 사용하지 않은 비학습영상 500개를 사용하여 인식률을 구하였다. 실험결과 비학습영상에 대해 98.34%의 인식률을 얻었다. 결론적으로 제안된 방법이 지능형 자동차 제어 시스템에서 차량의 위치를 찾는 방법으로 활용될 수 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권9호
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• pp.405-418
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• 2016

최근, 다중 구역의 교통 정보를 이용한 가변 속도 제한(VSL) 결정 방법이 연구되고 있다. 하지만 부정확한 VSL 시작 구간 및 거리 계산으로 더 심각한 정체현상을 유발하고 있다. 불안정한 VSL 시스템은 결국 도로의 정체 현상을 더 악화 시키고 결국 전체적인 교통 흐름의 악화로 발전될 수 있다. 본 논문은 다중 구간에서 안정적으로 동작할 수 있는 새로운 VSL 방법을 제안한다. 본 알고리즘은 가속도를 이용하여 정체 구간의 끝 부분으로 예상되는 예비 VSL 시작 구간(VSS)을 설정하고 정체 구간별 VSS를 선정한다. 선정된 VSS를 기준으로 VSL을 계산하고 정체구간으로 진입하는 차량을 통제한다. 제안하는 방법의 안정성 및 효율성 테스트를 위해 기존 시스템과 비교 실험을 진행한다. 실험을 통하여 제안하는 방법은 정확한 VSS 선정을 통해 기존 알고리즘의 문제점을 해결 하였고 총 이동시간이 1~2분 감소한 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권4호
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• pp.133-142
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• 2021

최근 딥러닝은 하드웨어 성능이 향상됨에 따라 자연어 처리, 영상 인식 등의 다양한 기술에 접목되어 활용되고 있다. 이러한 기술들을 활용해 지능형 교통 시스템(ITS), 스마트홈, 헬스케어 등의 산업분야에서 데이터를 분석하여 고속도로 속도위반 차량 검출, 에너지 사용량 제어, 응급상황 등과 같은 고품질의 서비스를 제공하며, 고품질의 서비스를 제공하기 위해서는 정확도가 향상된 딥러닝 모델이 적용되어야 한다. 이를 위해 서비스 환경의 데이터를 분석하기 위한 딥러닝 모델을 개발할 때, 개발자는 신뢰성이 검증된 최신의 딥러닝 모델을 적용할 수 있어야 한다. 이는 개발자가 참조하는 딥러닝 모델에 적용된 학습 데이터셋의 정확도를 측정하여 검증할 수 있다. 이러한 검증을 위해서 개발자는 학습 데이터셋, 딥러닝의 계층구조 및 개발 환경 등과 같은 내용을 포함하는 딥러닝 모델을 문서화하여 적용하기 위한 구조적인 정보가 필요하다. 본 논문에서는 신뢰성있는 딥러닝 기반 데이터 분석 모델을 참조하기 위한 딥러닝 기술 언어를 제안한다. 제안하는 기술 언어는 신뢰성 있는 딥러닝 모델을 개발하는데 필요한 학습데이터셋, 개발 환경 및 설정 등의 정보와 더불어 딥러닝 모델의 계층구조를 표현할 수 있다. 제안하는 딥러닝 기술 언어를 이용하여 개발자는 지능형 교통 시스템에서 참조하는 분석 모델의 정확도를 검증할 수 있다. 실험에서는 제안하는 언어의 유효성을 검증하기 위해, 번호판 인식 모델을 중심으로 딥러닝 기술 문서의 적용과정을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.5135-5142
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• 2011

이 논문에서는 도심 지역의 교통 제어 시스템의 동적 응답 성능 향상을 위하여 적응형 Q-Learning 강화 학습 메커니즘을 설계 하였다. 도로, 자동차, 교통 제어 시스템을 지능 시스템으로 모델링 하고, 자동차와 도로 사이는 무선 통신을 이용한 네트워크가 구성된다. 도로와 대로변에 필요한 센터네트워크가 설치되고 Q-Learning 강화 학습은 제안한 메커니즘의 구현을 위해 핵심 알고리즘으로 채택하였다. 교통 신호 제어 규칙은 자동차와 도로에서 매 시간 업데이트된 정보에 따라서 결정되며, 이러한 방법은 기존의 교통 제어 시스템에 비하여 도로를 효율적으로 활용하며 결과적으로 교통 흐름을 개선 한다. 알고리즘을 활용한 최적의 신호 체계는 온라인상에서 자동으로 학습함으로서 구현된다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘이 기존 시스템에 비하여 효율성 개선과 차량의 대개 시간에 대한 성능 지수가 모두 30% 이상 향상되었다. 실험 결과를 통하여 제안한 시스템이 교통 흐름을 최적화함을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권3호
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• pp.223-238
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• 2015

램프 미터링은 램프로부터 도로에 진입하는 차량을 통제 함으로써 교통 상황을 향상 시키는 직접적이고 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 밀도 데이터를 이용한 새로운 램프 미터링 방법을 제안한다. 교통량을 사용하는 기존 방법은 낮은 신뢰도의 데이터에 의해 동작 되며 다양한 문제를 가질 수 있다. 또한 주 도로에 정체가 발생 했을 때 램프의 추가적인 교통 정체 및 램프의 용량초과 문제가 발생 할 수 있다. 기존 방법에 대한 문제를 해결 하기 위해 제안하는 방법은 밀도와 가속도 데이터를 이용한 새로운 램프 미터링 방법을 제안한다. 실험을 위해 미네소타 주 트윈시티의 TH-62의 고속 국도를 선택하였고 효율성을 테스트 하기 위해 미네소타 주에서 동작하고 있는 Stratified Zone Metering(SZM)과 비교 실험을 진행한다. 실험 환경은 PTV사의 VISSIM 시뮬레이터를 이용하였고 이를 제어할 수 있는 도로 제어 및 평가 시스템(TICAS)을 개발 하여 시뮬레이션을 진행 하였다. 실험 조건은 정체가 가장 심한 2011년 10월 25일 오후 2시부터 오후 7시까지로 설정한다. 실험 결과 도로의 총 여행시간과 정체구간은 SZM보다 20% 감소 하였다. 또한 각 램프의 대기 열 길이를 측정한 결과 SZM에서 발생하던 램프의 길이를 초과하는 문제점이 해결된 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.962-974
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• 2010

IT 기술은 최근 바이오 기술(BT), 나노 기술(NT) 풍의 다른 기술들과 융합하면서 새로운 패러다임을 창출하고 있다. 교통 분야에도 IT 기술과 융 복합하여 효과적인 교통 환경을 조성하는 지능형 교통 시스템(ITS)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 가변속도제한(VSL)은 ITS 연구의 한 분야로 현재 도로 상황에 알맞게 속도제한을 조절하여 도로의 안전성과 효율성을 증대하는 시스템이다. 기존에는 대부분 단일 스테이션에서의 VSL 알고리즘 연구에 중점을 두었다. 하지만 도시고속도로와 같이 다수의 스테이션이 일정한 간격으로 설치되어 있는 환경에 적용하기에는 미흡한 점이 있다. 본 논문에서는 다수의 스테이션들 사이의 연계를 통해 VSL로 얻을 수 있는 효과를 높이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 30초 단위의 VSL 변화로 도로 상황에 빠르게 반용 할 수 있다. 알고리즘은 교통 혼잡을 유발하는 스테이션 검색 루틴과 교통 혼잡의 크기 산출 루틴, VSL 컨트롤 스테이션 개수 계산 루틴, VSL 계산 루틴의 총 4 단계로 구성된다. 제안하는 알고리즘용 도로의 안전성 향상과 차량 이동시간 변화량의 최소화를 목적으로 한다. 이동 시간을 고려하는 이유는 VSL의 도로 적용 시 운전자가 가장 민감하게 반응하는 부분이 이동시간의 변화이기 때문이다. 실험 평가를 위해 마이크로스코픽 시뮬레이터인 PTV사의 VISSIM 시뮬레이터를 사용한다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 도로의 안전성 향상에 기여하고 이동시간에 최소한의 영향을 미치는 것을 보인다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.16-24
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• 2012

This paper proposes a method utilizing Differential Global Position System (DGPS) with Real-Time Kinematic (RTK) and pre-built Geo-graphic Information System (GIS) to detect lane departure of a vehicle. The position of a vehicle measured by DGPS with RTK has 18 cm-level accuracy. The preconditioned GIS data giving accurate position information of the traffic lanes is used to set up coordinate system and to enable fast calculation of the relative position of the vehicle within the traffic lanes. This relative position can be used for safe driving by preventing the vehicle from departing lane carelessly. The proposed system can be a key component in functions such as vehicle guidance, driver alert and assistance, and the smart highway that eventually enables autonomous driving supporting system. Experimental results show the ability of the system to meet the accuracy and robustness to detect lane departure of a vehicle at high speed.