• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.317-319
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• 2021

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.236-238
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• 2022

현 도로교통법상 도로 이용의 효율성과 교통안전 확보의 목적으로 차로 별 통행 가능 차종을 지정한 제도로써, 2020년 개정안이 현재 시행되고 있다. 독일과 국내의 자동차 1만 대당 교통사고 사망자 수를 비교하였을 때, 독일의 교통사고 사망자는 국내보다 현저히 낮은 수치를 기록하고 있다. 대표적으로 속도의 제한을 두지 않은 독일 아우토반의 사례는 한국의 속도위반법만이 사고율의 경감에 정답이 되지 않는다는 점을 시사한다. 아우토반 고속도로의 킵 라이트 원칙(keep right principle)에 따라 준수되는 지정차로제는 교통사고 감소에 큰 역할을 한다. 이러한 사실을 기반으로 지정차로제 위반 차량의 단속과 준수율 향상을 위한 교통 단속 시스템을 제안한다. 딥러닝 객체 인식 모델인 Yolo5를 이용하여 차종을 인식하고 OpenCV를 이용하여 차량 번호판과 차선을 인식 및 추출된 데이터를 서버에 저장하여 법규의 위반 여부를 판별하는 지정차로제 단속시스템을 개발한다. 이에 따라 운전자의 제도 인식 및 준수율의 향상을 통한 교통사고율의 감소 효과가 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제30권3호
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• pp.119-127
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• 2012

도로에서의 안전한 주행을 위해서는 차량들의 전방 시야 확보와 주행속도가 비슷한 차량들의 동일차로 형성이 중요하다. 하지만, 화물차와 같은 대형차량은 승용차에 비해 주행속도가 낮고, 차체가 커서 승용차와 차로를 공유할 때에 사고의 위험을 높이게 된다. 이러한 피해를 줄이고자 우리나라 도로교통법은 차로통행기준을 지정하고 있으나 잘 지켜지지 않고 있는 현실이다. 이에 본 연구는 화물차량의 교통사고 심각도 분석을 통해 지정차로제의 당위성을 제공하고, 고속도로 안전대책마련에 기여하는데 목적이 있다. 사고심각도를 종속변수로 하고, 지정차로 위반여부 등 18개 독립변수로 이항 로지스틱 회귀분석을 통해 분석을 실시하였다. 분석 결과, 고속도로 화물차 교통사고 심각도에 영향을 주는 변수는 지정차로 위반여부, 날씨, 주야, 갓길주정차 관련여부 변수로 나타났다. Wald 값 비교 결과, 지정차로 위반변수가 가장 영향을 많이 미치는 것으로 나타나 지정차로 통행방법의 철저한 준수가 요구되며, 효과적인 단속활동 등 대책마련이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.85-94
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• 2016

지정차로제란 차량특성에 따라 차로별 통행 가능한 차종을 지정한 제도로서, 도로이용 효율성 증대 및 교통안전을 위해 시행된 제도이다. 1999년 폐지되었지만, 2000년 대형차의 1차로 주행, 난폭운전 및 교통사고 증가의 이유로 재규정 되었다. 2010년 일부 개선되었지만, 지나친 세분화에 따른 인식률 저조와 차량회전이 빈번한 일반도로에서의 준수 어려움, 이륜차 및 화물차의 주행차로 확대 요청 등 개선 필요성이 증대된 상황이다. 이에 본 연구에서는 설문조사, 시뮬레이션 및 안전도 평가 등을 통하여 차종별 특성을 고려한 지정차로제 개선방안을 제시하였다. 차종 명시로 저속차량의 상위차로 이용과 단속의 어려움, 교통량 및 차로이용 불균형, 국제 표준과의 미 부합 등의 문제점에 대하여 설문조사를 통해 5개 대안을 제시하였다. 각 대안별 운영효과와 실현성을 검토하기 위해 미시적 시뮬레이션을 이용한 통행속도, 효율성 등을 분석하였고, 시야범위 측면 안전도 평가를 시행하여 차량 간 제원차이에 의한 시야확보 용이성을 검토하였다. 이러한 분석결과를 토대로 고속 소형 차량은 좌측, 저속 대형 차량은 우측차로로 통행하는 포괄적인 차로지정을 본 논문에서 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.469-472
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• 2022

최근 지능형 교통 시스템의 발전에 따라 딥러닝을 기술을 적용한 다양한 기술들이 활용되고 있다. 도로를 주행하는 불법 차량 및 범죄 차량 단속을 위해서는 차량 종류를 정확히 판별할 수 있는 차종 분류 시스템이 필요하다. 본 연구는 YOLO(You Only Look Once)를 이용하여 이동식 차량 단속 시스템에 최적화된 차종 분류 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 차량을 승용차, 경·소·중형 승합차, 대형 승합차, 화물차, 이륜차, 특수차, 건설기계, 7가지 클래스로 구분하여 탐지하기 위해 단일 단계 방식의 객체 탐지 알고리즘 YOLOv5를 사용한다. 인공지능 기술개발을 위하여 한국과학기술연구원에서 구축한 약 5천 장의 국내 차량 이미지 데이터를 학습 데이터로 사용하였다. 한 대의 카메라로 정면과 측면 각도를 모두 인식할 수 있는 차종 분류 알고리즘을 적용한 지정차로제 단속 시스템을 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.239-241
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• 2022

현재 대한민국에서는 교통 혼잡을 해결하기 위해 다인승 전용차로 (HOV, High Occupancy Vehicle Lanes)와 지정차로제를 시행하고 있다. 현행의 교통단속 시스템은 단속 지역 구역에 인원이 필수로 배정되며 무인 단속에 어려움이 있다. 또한, 고정식 교통단속시스템은 속도 위반 단속은 가능하나 운전자가 네이게이션을 통해 단속을 회피할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLO를 통한 교통 통합 단속 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 멀티스레딩 기술 기반의 병렬처리 차량번호 인식 기술을 적용하여 불시 단속이 가능한 이동식 교통 통합 관리시스템을 제안한다. Yolo5를 이용한 차선 인식, 차량탑승인원 판별, 차량 번호 인식 등의 알고리즘을 통합 모델을 설계하고 이를 적용한 통합시스템을 제시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.36-47
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• 2020

본 연구는 고속도로 내 상습 지정체 구간 개선을 위해 도로 용량을 증대시키는 대표적인 교통 운영 기법인 갓길차로제 시행의 효과를 분석하는 것을 목적으로 한다. 갓길차로 운영은 차로 확장 등 큰 규모의 공사 없이 첨두시 교통소통을 개선하는 효과가 있어 잦은 정체 구간의 교통 정체 개선 대책으로 활발히 사용되어 왔다. 국내의 경우 경부고속도로, 영동고속도로, 서울외곽순환고속도로에서 갓길차로를 운영 중에 있으며, 단계적으로 운영을 증가시켜가는 추세이다. 이에 따라 본 연구에서는 갓길차로의 운영 전후 효과 분석을 위해 1) 시공도 기반 개별 갓길차로 운영 전후 효과분석, 2) 도로 축 단위 갓길차로 운영 전후 효과 분석으로 나누어 종합적인 분석을 수행하였다. 이를 통해 본 연구는 향후 고속도로 내 갓길차로 설치 및 효율적인 교통운영관리에 기여하고자 한다.