• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.643-644
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• 2023

본 논문에서는 고속도로 전용차로에서의 운행기준을 위반한 차량을 검지하는 시스템을 제안한다. 다인승 탑승차를 별도의 차로로 통행하도록 하여 혼잡도를 해소하겠다는 정책을 시행하고 있으며, 9인승 이상 차량에 6인 이상 텁숭자를 다인승 통행차량으로 정의하며, 이러한 기준을 만족하지 않는 차량을 자동 검지하는 시스템이다. 트리거 신호 검지기와 4조의 적외선 카메라로 차량 내부 촬영하고 결과 이미지를 분석하여 자동으로 다인승 차량을 판별하여 운행 위반을 검지한다. 테스트 결과 주야간에 관계없이 80% 이상의 우수한 검지율을 나타내었다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.3 s.74
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• pp.85-94
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• 2004

Loop detection systems have been used in real-time signal control system to collect traffic information for estimating queue lengths. The queue length algorithm uses speed as a key variable estimated from occupancy time and average vehicle length. The measurement of average vehicle length is affected from the lengths of feeder cable, but their effects have not yet been evaluated. In this study, the variability of average vehicle length due to the lengths of feeder cable is assessed through a field study, and a practical guidelines is proposed. By applying this result, the operational performance of real-time signal control system could be improved.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2003.06a
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• pp.70-73
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• 2003

기존의 영상검지기는 한정된 구간에서 차량을 추출, 추적하는데 본 논문에서 제안한 카메라간 연계 추적 방법은 두 대의 카메라를 서로 연계하여 차량을 추적함으로써 넓은 구간에서도 효과적으로 차량을 추적할 수 있다. 한 대의 카메라는 전방을 검지하고 다른 카메라는 후방을 검지하여 전방 검지영역에서 추적한 차량을 후방 검지영역에서도 연계하여 추적하게 된다. 연계 추적을 위해 전방 카메라에서 취득한 차량의 차선정보와 차량의 대표 gray level 정보를 후방 카메라로부터의 영상 분석시 이용하여 차량 연계 추적을 한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.341-343
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• 2010

현재 사용되는 차량 검지기는 크게 두 가지 검지기가 사용되고 있다. 그 종류는 루프 검지기와 영상 검지기인데 지금 이러한 두 가지 유형은 설치 이용되고 있고, 이러한 검지기로부터 수집된 교통량, 속도 등의 실시간 교통 자료는 가공과정을 거친 후 반복/비 반복 정체관리, 돌발 상황관리, 경로안내 서비스 등 다양한 서비스에 활용하고 있으나, 이들 용도 이외에 더욱더 다양한 서비스를 지원하는 작업이 필요하며 예를 들면, 교통정책 평가, 교통사업 평가, 교통안전 증진 등의 다양한 목적으로 활용하는 서비스를 지원하는 것이어야 하겠다. 따라서 현재 이용되는 차량 검지기 시스템의 확대 설치가 이루어져야 한다. 그러나 루프 검지기와 영상 검지기는 복잡한 공사를 수반하며, 가격 또한 높고 USN 기반의 인식 기술에 비해 경제성과 경쟁력이 떨어진다. 따라서 다양한 공공/민간 교통서비스 및 u-City의 응용 서비스 기술에 필요한 USN 기반의 차량 식별/인식/속도 검지 기술의 개발이 필요하다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.14 no.2
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• pp.14-23
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• 2015

This study was intended to evaluate the feasibility of the vehicle detector using a coil sensor. For the evaluation, the research team built a test environment for the detector consisting of a oscillation circuit, data collecting circuit, data monitoring and saving circuit, etc. As the result of the frequency analysis of the detector from the test environment, it was verified for the detector using a coil sensor to generate stable frequencies. In addition, the ease of construction and management was tested by comparing the size of cutting areas, consumption of installation materials, and installation time for a traditional loop detector and the detector using a coil sensor. As a result, the installation of the detector using a coil sensor requires less size of cutting areas, consumption of installation materials, and installation time.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.5
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• pp.163-174
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• 2002

Speeding has been reported as one of the major causes for fatal traffic accidents in Korea. The resolution against this dangerous speeding comes to make the automated speed enforcement system an enforcement tool. The speed detection device, which measures speeds of each incoming vehicles using double loop sensors, requires high accuracy. The object of this study is to develop an accurate speed measurement algorithm using double loop detectors. Some important findings are summarized as follows: 1) It was found that speed measurement errors are caused by scanning rate, distance of two loops, irregular vehicle trajectories, multiple vehicles in detection zone. 2) A proposed algorithm using two signal set proved to reduce variance as well as mean of speed measurement. 3) A proposed filtering algorithm was effective to filter irregular driving vehicles and multiple vehicles in detection zone. A comprehensive field test of developed algorithm resulted in significant improvement of speed measurement accuracy.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.7
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• pp.983-990
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• 2010

The image processing technique is very sensitive to the variation of external environment, so it tends to lose a lot of accuracy when the external environment changes rapidly. In this paper, we propose a vehicle detecting and tracking system for crime prevention suitable for an external environments with various changes using the image processing technique. Because the vehicle camera detector for crime prevention extracts and tracks the vehicle within one lane, it is important to classify a characteristic region rather than the contour of a vehicle. The proposed system detects the entrance of the vehicle using optical flow and tracks the vehicle by classifying the headlights, the bonnet, the front-window and the roof area of the vehicle. Experimental results show that the proposed method is robust to the environmental changes such as type, speed and time of a vehicle.

• Journal of IKEEE
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• v.13 no.2
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• pp.232-240
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• 2009

This paper presents a robust vehicle detection and tracking algorithm for supervision of illegal parking. The proposed algorithm is composed of four parts. First, a vehicle detection algorithm is proposed using the improved codebook object detection algorithm to segment moving vehicles from the input sequence. Second, a preprocessing technique using the geometric characteristics of vehicles is employed to exclude non-vehicle objects. Then, the detected vehicles are tracked by an object tracker which incorporates histogram tracking method with Kalman filter. To make the tracking results more accurate, histogram tracking results are used as measurement data for Kalman filter. Finally, Real Stop Counter (RSC) is introduced for trustworthy and accurate performance of the stopped vehicle detection. Experimental results show that the proposed algorithm can track multiple vehicles simultaneously and detect stopped vehicles successfully in the complicated street environment.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.511-513
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• 2001

지능형 교통 시스템(ITS)은 1) 도로의 상황 분석과 2) 위반 차량의 검지를 자동으로 수행하여 원활한 교통 제어를 제공하는 목적을 가지고 있다. 본 논문에서는 교차로에서 위반 차량을 검지하기 위하여 도로위의 차량 검지하고 차량의 진행 경로를 추적하는 기법으로 주간에는 배경 영상을 사용하지 않고 프레임간의 차를 이용하여 차량의 움직임 정보를 추출하고 야간에는 전조등을 검출하여 차량을 추적하는 기법으로 주간의 겨우 차량의 움직임만을 감지하므로 칼만 필터(Kalman Filter) 등에 의한 예측이 불가능하므로 현재 위치와 진행방향으로 움직임 정보를 추적하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주간 그림자의 영향과 야간의 난반사의 영향을 제거할 수 있고 입력 영상을 320x240으로 축소하여 초당 10프레임이상으로 처리하므로 정확한 차량의 움직임을 추적할 수 있다.