TO-14 Method를 이용하여 대구 성서산업단지에서 오존전구물질의 배출특성을 분석ㆍ평가하여 향후 오존 발생시 저감 대책수립과 기초자료로 활용하고자 한다. 성서산업단지 경계선에서는 배출구에서의 확산정도 및 차량과 관련하여 평균적으로 Toluene이 360ppbv, Xylene이 130ppbv, Benzene류가 140ppbv로 나타났으며, 배출사업소에서는 수탁처리업이 많은 오존전구물질을 배출하는 것으로 나타났으며, 화학제품관련업은 Styrene이 고농도로 검출되었고, 그 외 염색공업, 식료품제조업, 주류제조업등 성서산업단지 곳곳을 채집 및 분석한 결과 오존전구물질에 대한 현재의 방지시설로는 한계가 있는 것으로 평가되었다.
차량의 차종 분류는 요금소에서의 요금 징수, 교통 통계의 수집, 교통 예측 등의 다양한 분야에 쓰이고 있다. 대부분의 차종 분류 기준이 직간접적으로 차량의 전장에 그 기능의 일부를 의존하고 있어 신뢰성이 높은 차량의 전장 자동 측정 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 고가의 측정 장비를 대신할 수 있도록 상대적으로 저렴한 레이저 거리계와 이를 회전시켜 측정 대상 차량을 여러 방면으로 측정할 수 있는 회전 구동부를 제작하여 차량의 전장 측정 장치를 구성하였다. 구현된 시스템은 공간상의 한 점과 레이저 거리계 사이의 거리를 구면좌표계 상의 좌표로 나타내며 레이저 거리계의 거리 측정 값과 회전 구동부의 회전량을 이용하여, 구면좌표계 상의 좌표를 얻는다. 얻은 좌표를 이용하여 측정하는 물체의 수평 단면 윤곽선을 얻은 후, 수평 방향 회전각에 대한 변화율을 구하고, 그 부호를 저장한 후, 제곱을 취하여 레이더 타겟 검지에 쓰이는 일정오경보율 쓰레시홀딩 기법을 사용하여 배경과 물체 사이의 경계를 구했다. 구한 경계를 이용하여 삼각비 측량 방법을 통해 차량의 전장을 산출하였고 그 결과가 실제 전장과 크게 다르지 않음을 확인하였다.
복잡한 도심의 도로 상황에서 긴급 상황 발생 시 이동하는 특수목적 차량(경찰, 소방, 구급 등)에 대한 신속한 양보가 필요하다. 이러한 긴급 차량의 이동 상황을 도로 인프라가 인지해 교통 신호 제어기 및 일반 차량들에 WAVE나 TPEG 등 무선 네트워크를 통해 먼 곳까지 메시지를 전달한다면 일반 차량들이 길을 양보하기 위한 사전 준비 작업이 가능해져 특수목적 차량들이 훨씬 더 신속하게 이동할 수 있게 된다. 본 논문에서는 마크 인식 알고리즘을 통해 특수차량의 지붕에 설치한 루프 마크를 활용하여 마크의 투영 변환 및 정보 디코딩으로 마크를 검출하고 내부의 정보를 획득한다. 실험 결과 마크의 크기가 $88cm{\times}88cm$ 이상일 때 50Km/h의 속도에서 100% 인식이 되고 마크 내부의 디지털 데이터도 93.3% 인식 가능함을 확인하였다.
본 논문은 문자의 특징을 추출하여 다중연결 인식기를 통해 신규 자동차 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 영상 전처리과정과 번호판 영역 추출을 위한 과정과 개별문자 추출 과정을 통해 얻어진 개별문자를 인식을 위해 FE-MCBP를 제안하였다. FE-MCBP는 차량 번호판처럼 한글과 숫자가 혼용된 문자열을 인식할 때는 문자의 특징을 기반으로 하는 인식기로서 기존 역전파 인식기에 비해 인식률 면에서 9.7%가 향상되었다. 아울러 기울어진 번호판 영상을 정규화하기 위하여 직선 성분 검출 및 영역 좌표 생성기술을 이용하였다. 시스템 운용 면에서 볼 때 신규차량번호판 인식 시스템은 번호판 영역이 기울진 영상도 인식이 가능하기 때문에 비스듬하게 획득된 번호판 영상이나, 훼손된 번호판의 경우도 인식이 가능한 것으로 연구결과 나타났다.
본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로노면에 표시된 방향지시기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력영상에서 역원근변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 매핑 한 평면 영상에서 BOF 특징정보 기반의 신경망 인식기를 통해 검출한다. 입력영상에서 역원근변환과 특징정보의 검출 및 인식은 높은 계산량 때문에 실시간 처리가 어려운 점이 있다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력영역의 도로노면 방향지시기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI영역의 Gray 색상에서 역원근변환을 수행한다. 그리고 각 도로기호 영역들을 실시간 검출 및 인식하기 위해 인식코자 하는 영역 극소 특징벡터를 추출하고 이를 근소화시킨 클래스로 군집화하여 BOF를 생성한 후 이를 활용한 신경망을 통해 검출한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시기호 검출 연구에 적용한 결과, 약 89% 이상 비교적 정확한 검출률을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출률을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 안전운전지원시스템을 위한 보다 정확한 도로정보 제공시스템에 적용 가능함을 보인다.
The most generally implemented method to detect the ground speed of the railway vehicles is to use the rotary type speed sensor attached to wheel axle. The Slip or sliding phenomenon on the railway vehicles occurs frequently caused by the weak viscosity of the wheel. Thus, precisely to control the car, the slip/sliding detection system is required. In this paper we proposed for the speed data management system, which uses rotary type speed sensor. Proposed speed management system can detect the slip/sliding with wheel axle as well as correct the generated speed error during in error time, to provide accurate speed and precise location data. The effectiveness for adapting to the railway system is clarified by the computer simulation.
This paper presents a deep learning-based object detection method for recognizing vehicles in images acquired through cameras installed on ceiling of underground parking lot. First, we present an image enhancement method, which improves vehicle detection performance under dark lighting environment. Second, we present a new CNN-based multiscale classifiers for detecting vehicles in images acquired through cameras with fisheye lens. Experiments show that the presented vehicle detector has better performance than the conventional ones.
In this paper, we consider interferences from other automobile pulse radars using same frequency spectrum. In order to eliminate the interference, we propose the PN code modulation method. This method uses the cross-correlation between PN codes with different seed. The ROC performance is used for comparing the proposed detector to conventional method. And the proposed detector can decide the present or absent of targets and measure the range of the targets by using memory buffer of range gate. Especially, we use false alarm probability for all range gates. That is the false alarm if in any one range gate the false alarm occurs. From the simulation result, we can see that the proposed detector with using PN code is not influenced by interferences.
이 논문에서 우리는 응급상황에 대응하여 일정 구간의 교통신호를 능동적으로 제어함으로써 재산과 인명 손실을 최소화할 수 있는 응급상황 대응 교통신호 제어 시스템을 개발하였다. 응급 차량 단말기에서 식별정보 및 GPS 정보를 포함한 응급신호를 송출하면 카메라에서 주위 영상을 획득하게 되고, 딥러닝 기반으로 객체를 분석하여 객체의 위치, 종류, 크기 등 정보를 가지는 객체정보를 출력한다. 이 객체를 트래킹한 정보를 생성하여 신호체계를 검출한 후 신호체계를 응급모드로 전환하여 수신받은 GPS 정보를 기준으로 응급 차량을 식별·추적하고 이 응급 차량의 진행 경로 기준으로 긴급 제어신호를 교통신호 제어기로 전송할 수 있는 체계이다. 이 시스템은 응급신호에 따라 우선 적용되는 긴급 제어신호에 의해 응급 차량의 진행이 저지되지 않도록 하여, 교통상 장애에 따른 인명과 재산의 손실을 최소화할 수 있다.
본 논문에서는 교통 영상에서 실시간 교통 정보를 산출하는 새로운 기법을 소개한다. 각 차선의 검지 영역은 통계적 특징과 형상적 특징을 이용하여 도로, 차량, 그리고 그림자 영역으로 분류한다. 한 프레임에서의 오류는 연속된 프레임에서의 차량 영역의 상관적 특징을 이용하여 시공간 영상에서 교정된다. 국부 검지 영역만을 처리하므로 전용의 병렬 처리기 없이도 초당 30 프레임 이상의 실시간 처리가 가능하며 기상조건, 그림자, 교통량의 변화에도 강건한 성능을 보장할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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