• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.6
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• pp.2473-2481
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• 2013

The two characteristics of two-lane-and-two-way traffic flow are platoon and overtaking triggered by low-speed vehicle. It is crucial to develop a robust model which simultaneously generates the behaviors of platoon by low-speed vehicle and overtaking using opposite lane. Hence, a microscopic two-lane and two-way vehicle model was introduced (B. Yoon, 2011), which is based on CA (Cellular Automata) which is one of discrete time-space models, in Korea. While the model very reasonably explains the behaviour of overtaking low-speed vehicle in stable traffic flow below critical density, it has shortcomings to the overtaking process in unstable traffic flow above the critical density. Therefore, the objective of this study is to develope a vehicle model to more realistically explain overtaking process in unstable traffic flow state based on the model developed in the previous study. The experimental results revealed that the car-following model robustly generates the various macroscopic relationships of traffic flow generating stop-and-go traffic flow and the overtaking model reasonably explains the behaviors of overtaking under the conditions of both opposite traffic flow and stochastic parameter to consider overtaking in unstable traffic flow state. The vehicle model presented in this study can be expected to be utilized for the analysis of two-lane-and-two-way traffic flows more realistically than before.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.6
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• pp.115-128
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• 2002

Traffic engineers have developed and implemented various microscopic simulation models to verify the traffic performance and to prevent the expected problems. The existing microscopic simulation models categorize drivers into several types to reflect various drivers' driving patterns but miss the dynamics of drivers' behavior changed based upon the traffic conditions. It was found from the field data collected from two different merging sections on an urban freeway in Seoul, Korea, that the drivers' critical gap distributions are changed based on (1) the traffic density on the adjacent lane to the acceleration lane and (2) the opportunities left to merge in terms of distance to the end of acceleration lane. It was also found from the study that the drivers' critical gap distributions follow the Normal distribution. and its mean and variance change while a vehicle progresses on an acceleration lane. This paper proposes a new gap-acceptance model developed based on a set of drivers' critical gap distributions from each segment on the acceleration lanes. Through the comparison study between the field data and the results from the simulation utilizing the proposed model, it was verified that (1) the distribution of merging points on an acceleration lane to the adjacent main lane at different density levels, (2) the size of the gap accepted for merging and (3) the speed difference between the merging vehicle and the trailing vehicle at the time of merging are statistically identical to the field data at 95% confidence level.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.5
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• pp.136-146
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• 2015

The active control of a vehicle based on vehicle recognition is one of key technologies for the intelligent vehicle, and the part-based image representation is necessary to recognize vehicles with only partial shapes of vehicles especially in urban scene where occlusions frequently occur. In this paper, we implemented a part-based image representation scheme using non-negative tensor factorization(NTF) and realized a robust vehicle recognition system using the NTF feature. The result shows that the proposed method gives more intuitive part-based representation and more robust recognition in urban scene.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.11
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• pp.1496-1504
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• 2004

In this paper, we propose an algorithm for initializing a target vehicle detection, tracking the vehicle and estimating the distance from it on the stereo images acquired from a forward-looking stereo camera mounted on a road driving vehicle. The process of vehicle detection extracts road region using lane recognition and searches vehicle feature from road region. The distance of tracking vehicle is estimated by TSS correlogram matching from stereo Images. Through the simulation, this paper shows that the proposed method segments, matches and tracks vehicles robustly from image sequences obtained by moving stereo camera.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.352-357
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• 2006

매년 도로와 주차공간의 확장보다 차량의 수가 빠르게 증가하여 그에 따라 불법 주차 관리의 어려움이 증가하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 지능형 주차 관리 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 획득된 차량 영상에서 수직 에지의 특징을 이용하여 번호판 영역과 개별 코드를 추출하고, 추출된 개별 코드를 퍼지 신경망 알고리즘을 제안하여 학습 및 인식한다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 검출하기 위해 프리윗 마스크를 적용하여 수직 에지를 찾고, 차량 번호판의 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후에 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역은 반복 이진화방법을 적용하여 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 수직 분포도와 수평 분포도를 이용하여 번호판의 개별 코드를 추출한다 추출된 개별 코드는 제안된 퍼지 신경망 알고리즘을 적용하여 인식한다. 제안된 퍼지 신경망은 입력층과 중간층간의 학습 구조로는 FCM 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 제안된 방법의 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 차량 영상 150장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적이고 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.05a
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• pp.556-559
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• 2021

해당 연구는 Insta evo 360° 카메라로 촬영한 Equirectangular 형태의 영상을 활용하여 보행자에게 위험한 차량을 구분한 후 실시간적으로 차량 접근 알림을 주는 시스템에 관한 연구이다. 360° 영상 속 위험 차량 탐지와 추적을 위해 파노라마와 일반도로 이미지 데이터 세트로 전이학습 된 You Look Only Once v5 (YOLOv5), 객체 추적 알고리즘 Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric (DeepSORT), 그리고 실험을 통해 개발한 비 위험 차량 필터링 알고리즘을 활용한다. Insta evo 360° 카메라를 머리 위에 얹어 촬영한 영상을 개발한 최종 시스템에 적용한 결과, 약 90% 정확도로 영상에서 비 위험 차량과 위험 차량을 구분할 수 있고, 위험 차량의 경우 차량의 방향을 시각적으로 알려줄 수 있다. 본 연구를 바탕으로 보행자 시야각 외부의 위험 차량에 대한 경고 알림을 주어 보행자 교통사고 발생 가능성을 줄이고, 전방위를 볼 수 있는 360° 카메라의 활용 분야가 보행 안전 시스템뿐만 아니라 더 다양해질 것으로 기대한다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.40 no.7
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• pp.582-589
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• 2012

This paper describes the algorithm recognizing car type from the image received from UAV and the recognition results between three types of car images. Using the NCC(Normalized Cross-Correlation) algorithm, geometric information is matched from template images. Template images are obtained from UAV and satellite map and indoor experiment is performed using satellite map. After verification of the possibility, experiment for verification of same car type recognition is performed using small UAV. In the experiment, same type cars are matched with 0.6 point similarity and truck with similar color distribution is not matched with template image of a sedan.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.8 no.1
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• pp.129-138
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• 2004

In this study we determine a dynamic analysis of the existing two-span prestressed concrete box girder bridge subjected to moving vehicle loads using the experimental measurements. The moving loads applied in this paper are classified as general travelling, suddenly brake, continuous travelling, reversely travelling and reversely travelling impact loads for increasing velocities. For each travelling load, we search dynamic behaviors and characteristic in various measuring point of box girder section. In addition, the three-dimensional numerical results analyzed by the developed finite element program using flat shell element with six degrees of freedom per a node are compared with the measured experimental data. Dynamic behaviors caused impact loads by suddenly braking, reversely travelling, are bigger than by general travelling in box girder. Three-dimensional numerical results are better than one-dimensional results.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.248-249
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• 2014

기존 연구에서 무선 인지 네트워크의 성능 분석에 관한 연구는 많았지만 다중 사용자가 존재하는 무선 인지 네트워크에 차량 통신을 접목시킨 무선 인지 차량 네트워크의 성능 분석에 관한 연구는 많지 않았다. 또한 최근 실질적인 채널환경을 고려하기 위해 지연된 채널 상태 정보를 가진 시스템에서의 성능 분석에 대한 연구가 많이 진행되고 있는데, 다중 중계기가 존재하는 무선 인지 차량 네트워크에서 지연된 채널 상태 정보의 영향에 대한 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 논문에서는 다중 중계기가 존재하는 무선 인지 차량 네트워크에서 지연된 채널 상태 정보의 영향을 분석한다. 본 논문에서는 스펙트럼 공유(spectrum sharing) 무선 인지 네트워크를 가정하고 차량간 통신이 일어나는 2차 사용자 네트워크의 채널들을 double Rayleigh fading으로 모델링 한다. 성능 분석의 지표로 불능 확률을 사용하고 컴퓨터 모의실험을 통해 지연된 채널 상태 정보의 영향을 확인한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.77-81
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• 2009

논문은 지능형 자동차 개발을 위한 마이크로마우스를 활용한 차량-도로 간 통신, 모터제어, 영상처리와 물체감지 센서들을 활용한 도로 상황정보 인식 시스템 등을 활용하여 지능형 자동차의 운행을 구현하고 테스트 할 수 있다. 이를 활용하여 검증된 기술들을 실제 차량에 적용하기 위해서 다양한 실험과 테스트를 실시한다. 또한 누구나 쉽게 간단한 마이크로 컨트롤러를 통한 지능형 자동차를 위한 다양한 아이디어를 접목할 수 있도록 시스템을 설계한다. 이를 활용하여 영상처리를 통한 차선인식과, 직진 좌회전 및 도로의 교통표시마크를 읽어 들여 차체를 컨트롤하고 차량-도로간 통신을 이용해서 신호등의 정보를 입력받아 교차로를 안전하게 통과하게 된다. 또한 앞 차량을 인식하여 자동으로 속도조절과 차량 간 거리를 유지하는 시스템을 구현한다.