• 대한교통학회지
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• 제22권3호
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• pp.85-94
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• 2004

현재 실시간 신호제어시스템의 대기행렬 예측에 필요한 교통정보 수집장치에 있어 루프검지기에 대부분 의존하고있다. 대기행렬 예측용 루프검지기로부터 수집된 차량의 점유시간 자료는 대기행렬 예측을 위한 가공처리시 평균차량검지길이를 이용하여 속도 데이터로 전환한다. 그러나, 현재 실시간 신호제어시스템에서 대기행렬 예측을 위해 현장제어기로부터 $100{\sim}800m$까지 이격되어 설치된 루프검지기의 경우 휘더선 길이에 따라 차량검지길이의 변화가 발생하고 있다. 하지만, 휘더선 길이에 상관없이 평균 차량검지길이를 가공처리 과정에 적용시 가공된 데이터의 신뢰도는 떨어지게 되고, 이로 인해 실시간 신호제어시스템의 운영상 효율성이 감소하게 된다. 이에 현재의 실시간 신호제어시스템에서 일률적으로 적용하고 있는 평균 차량검지길이는 한계가 있다고 판단된다. 본 연구는 대기행렬예측용으로 사용되고 있는 대기행렬 루프검지기에 한하여 현장제어기로부터 설치위치까지 이격거리에 따른 휘더선 길이 변화시 차량검지길이 평가를 실시하였으며, 이에 따른 휘더선길이별 차량검지길이 기준을 제시하였다. 연구결과로 제시된 차량검지길이를 대기행렬 예측을 위한 원시자료 가공처리시 적용한다면, 가공처리 데이터의 신뢰성이 향상될 것이며, 이를 통하여 실시간 신호제어시스템의 운영 향상을 도모할 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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• pp.159-173
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• 1999

본 논문은 교차로에 설치된 영상검지기로부터 들어온 교통정보 중 공간교통정보에 해당하는 차량 대기길이를 측정을 하는 방법으로 각 차선(lane)별 검지영역에 대하여 웨이브렛 변형(Wavelet Transforms)을 하여 차량을 검지하고, 검지영역 내에서 차량의 대기길이를 측정하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법으로는 차량 윤곽선 추출(edge detection)을 이용한 대기길이 측정 방법이나 배경(background)정보를 사전에 입수한 후 임계값 이상의 변화가 있을 때 차량을 검지하여 대기길이를 측정하는 방법 등이 연구되어 왔으나 이러한 방법들은 영상의 노이즈에 대하여 크게 영향을 받는다는 문제점이 있다. 그러나 본 알고리즘은 영상의 노이즈에 대하여 크게 영향을 받지 않을 뿐만 아니라 시간대 변화에 따른 도로의 명암값(intensity or gray level)을 추정할 필요가 없다는 특징이 있다. 특히, 야간 영상인 경우 차량 헤드라이트로 인한 검지오류도 감소할 수가 있다. 본 논문에서 실험은 주간, 야간 각각 1개 차선의 80개 표본크기로 실험을 하였으며, 대기길이는 정지 대기길이(standing queue length)와 이동 대기길이(moving queue length)로 나누어 측정을 하였다. 그 결과 주간, 야간의 경우 정지 대기길이는 2.14%, 2.24%, 이동 대기길이는 2.59%, 2.74%의 오차율로 측정이 되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권5호
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• pp.489-498
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• 2006

본 논문은 루프검지기를 이용한 차종분류 방법의 성능 향상을 위해 신경망 패턴인식 기술을 이용한 차종분류 알고리즘을 제안하였다. 기존의 루프검지기 차종분류 방법은 차량의 길이 정보만을 이용해서 차종을 분류하는 것이다. 그러나 루프검지기의 특성상 차종에 따른 길이 정보가 정확하지 않으므로 길이가 비슷한 차종에 대해서는 차종분류 오류가 자주 발생하고 있는 실정이다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 루프검지기 시스템에 신경망 패턴 인식 기술을 적용하였다. 제안된 알고리즘은 차량이 검지영역을 통과할 때 발생하는 루프검지기 공진주파수 값 변화율과 점유시간 정보를 신경망의 입력자료로 활용하여 차량을 5가지 종류로 분류하는 방식이다. 개발된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여, 현장실험을 통해 자료를 수집하고 신경망 학습 및 실험을 실시한 결과 차종분류 정확도가 91.3%였으며, 이는 기존의 연구결과와 비교할 때 매우 높은 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제23권8호
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• pp.181-191
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• 2005

본 연구에서는 구간통행시간과 같은 링크의 속성정보를 수집 가능한 검지체계를 구간검지체계로 정의하여 이러한 검지체계를 기반으로 실시간 신호제어 알고리즘을 개발하였다. 신호제어를 위한 변수는 공간적 개념을 가지는 대기행렬길이를 제안하였다. 개별차량에 대해 검지기 통과 시 차량의 ID와 통과시각이 수집 가능한 DSRC와 같은 기술을 이용하여 링크 통행시간을 수집하며, 한 주기 동안 수집된 개별차량 통행시간은 지체를 경험한 차량과 그렇지 않은 차량으로 구분된다. 이를 이용하여 대기행렬 해소시간을 산출가능하며, 결정적 지체모형을 기반으로 주기별 최대대기행렬을 산출하였다. 실시간 신호제어의 목표는 접근로별 대기행렬의 균형화로서 각 접근로의 대기행렬이 사전에 정의된 임계대기행렬을 초과하지 않는 범위에서의 균등화될 수 있도록 대기행렬의 비율에 따라 신호시간을 배분하는 방법을 이용하였다.

• 대한교통학회지
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• 제26권4호
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• pp.265-273
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• 2008

영상기반 교통감지시스템은 교통정보 수집을 기본으로 상충, 사고감지, 기후감지 등 다양한 정보를 수집하는 데 이용되고 있다. 본 논문은 VDS에서 검지영역을 설정할 때 단위거리별 픽셀길이를 자동 계산하여, 이를 기반으로 교통정보 및 상충정보를 수집하는 시스템을 개발한다. 본 알고리즘은 교차로에 검지영역 내 검지라인을 세분화하여 설정함으로써 교통정보의 정확도를 높이고, 개별차량의 교차로 통과속도 및 점유율을 자동으로 계산해 주며, 나아가 모든 교차로에 일반화하여 적용할 수 있다. 본 알고리즘은 분당교차로에 설치된 CCTV영상을 대상으로 실험하였으며, 상용화 제품과의 교통정보 비교분석을 통하여 알고리즘을 검증하였다.

• 대한교통학회지
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• 제17권1호
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• pp.105-112
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• 1999

차량대수, 속도, 대기행렬길이, 정체 및 유고 검지 등의 실시간 교통 정보를 얻기 위하여 현재 영상처리기술(Image Processing technique)이 기존의 루프검지기(Loop Detector)가 갖는 여러 단점들을 보완하는 효과적인 대체검지기로 널리 인식되고있다. 그러나 현재 사용되는 대부분의 영상검지기는 아주 작은 영역에서의 흑백 강도값(gray level)를 사용하며, 따라서 검지기의 정확도는 취급하는 영상의 화질에 크게 영향을 밭을 뿐만 아니라 3차원 실제 공간이 2차원 영상평면으로 표출되므로 생기는 투시사영(perspective projection)문제에 효과적으로 대처할 수 없다. 이런 문제 때문에 현재 영상검지기는 가능한 한 높게 그리고 도로면에 수직으로 카메라를 설치하여 가능한 한 평면화 된 2차원의 영상을 얻어 처리한다. 그러나 이는 한대의 검지기가 포함할 수 있는 영역이 매우 작을 뿐만 아니라, 가능한 한 카메라를 높게 설치해야 하므로 현실적으로 많은 어려움이 따른다. 본 연구에서는 카메라의 설치 위치 또는 각도에 따라 인식율의 정확도에 큰 차이를 보이는 기존의 알고리즘에서 탈피하여, 낮은 위치에 설치할 때 나타나는 투시사영 문제 및 물체 영상의 일부가 가려져 다음 물체의 인식이 곤란한 문제 등을 해결하기 위한 새로운 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시된 방법은 차량의 검지뿐만 아니라 차량의 위치, 3차원 공간에서의 차량의 관계 등에 관한 정보를 얻을 수 있으며, 사용된 알고리즘은 3차원 공간에서의 물체 인식에 우수한 확장된 Hough Transform에 기초하고 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권1호
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• pp.9-21
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• 2009

첨단교통체계(ITS: Intelligent Transportation Systems)는 효과적인 교통제어 및 안전증진을 추구하기 위하여 많은 연구와 사업이 진행 중이다. 이를 위하여 실시간으로 교통상황을 제어하는데 필요한 신뢰성 있는 교통정보를 얻기 위해 가장 많이 설치되어 있는 루프검지기를 통하여 기본적으로 교통량, 속도, 점유율 등의 자료를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 국내에 가장 보편적으로 설치된 루프검지기에서 추출한 차량자기신호곡선(IVS: Inductive Vehicle Signature) 자료를 이용하여 차량길이 및 속도 등을 산출하고 이를 이용하여 차종을 구분하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구는 세가지 Case(소형-대형, 소형-중형-대형, 소형-중형-대형-특대형)로 구성되어 있으며, 각 Case에서 전체차량을 각 Class로 분류하는 기준이 되는 차량길이 기준값을 산출하였다. 일반적인 도로구간에서의 적용을 위해 시 공간적 이식성 Test를 하여 분석대상구간 외의 다른 구간에서 차량길이 기준값의 적용가능성을 검토하였다. 본 연구의 결과는 차종구분을 통해 세부적인 교통량 정보를 수집하고 도로를 통과하는 차량들의 차종구성을 파악하여 교통운영 및 전략수립 시에 활용자료로 이용 가능할 것으로 판단된다.

• 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.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권2호
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• pp.133-141
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• 2021

프로브 차량 데이터로부터 전수화 된 교통량, 밀도, 대기행렬 길이를 추정하기 위해 프로브 차량 비율이 필요하다. 이를 위해 기존 연구는 프로브차량과 일반 차량의 위치에 대한 확률구조를 활용하여 지점 검지기 없이 프로브 차량 비율을 추정하는 방법을 제시하였으나, 기존 연구의 방법론은 다차로 도로에 적용할 수 없다는 한계가 있었다. 따라서 본 연구는 각 차로의 대기행렬 길이에 확률분포를 도입함으로써 다차로 접근로에서 프로브 차량 비율을 추정하고자 하였다. 사례연구 결과, 추정치와 관측치 간 이격이 있었으나, 추정치가 관측치의 경향을 따라가는 것으로 나타났으며, 향후 보정계수 도입 등을 통하여 추정치를 개선할 여지가 있었다. 본 연구는 지점 검지기가 없는 다차로 접근로에서 전수화 된 교통량, 밀도, 대기행렬 길이를 추정하기 위한 기초연구로서 활용될 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권10호
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• pp.929-936
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• 2007

본 논문에서는 교통 모니터링 시스템에 사용할 수 있는 국부 영역에서 차량 검지와 추적을 수행하는 새로운 기법을 제안하다. 차량 검지와 추적은 각 차선에 미리 설정된 영역에서만 이루어진다. 각 차선에 설정된 국부 영역을 에지 특성과 프레임 차이를 이용하여 여러 개의 분할 영역으로 나누고 분할영역의 통계적 특성과 기하학적 특성에 의해 차량, 도로, 그림자와 전조등 영역으로 분류하여 차량을 검출한다. 검출된 차량은 에지 영상의 정합에 의해 국부 영역내에서 추적하여 차량 속도, 길이, 차간 거리와 도로 점유율과 같은 교통 정보를 산출할 수 있다. 배경 영상을 사용하지 않으므로 다양한 조건에서 사용이 가능하고 다양한 기상, 시간대와 장소에서 90.16%의 높은 차량 검출의 정확도를 나타냈다. 동작 환경에서 카메라의 각도, 방향과 조리개 설정이 조정되면 아주 높은 정확도의 교통 모니터링 시스템의 핵심기술로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.