• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.96-106
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• 2020

본 연구에서는 루프 센서를 통한 교통량 수집방식의 오류를 해결하기 위해 1종(승용차)과 3종(일반 트럭)의 구분이 어려운 부분 및 영상 이미지의 단점을 보완하기 위해 도로변에 열화상 카메라를 설치하여 영상 이미지를 수집하였다. 수집된 영상 이미지를 레이블링 단계를 거쳐 1종(승용차)과 3종(일반 트럭)의 학습데이터를 구성하였다. 정지영상을 대상으로 labeling을 진행하였으며, 총 17,536대의 차량 이미지(640x480 pixel)에 대해 시행하였다. 열화상 영상 기반의 차종 분류를 달성하기 위해 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하였으며, 제한적인 데이터량과 품질에도 불구하고 97.7%의 분류정확도를 나타내었다. 이는 AI 영상인식 기반의 도로 교통량 데이터 수집 가능성을 보여주는 것이라 판단되며, 향후 더욱더 많은 학습데이터를 축적한다면 12종 차종 분류가 가능할 것이다. 또한, AI 기반 영상인식으로 도로 교통량의 12종 차종뿐만 아니라 다양한(친환경 차량, 도로 법규 위반차량, 이륜자동차 등) 차종 분류를 할 수 있을 것이며, 이는 국가정책, 연구, 산업 등의 통계 데이터로 활용도가 높을 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권2호
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• pp.93-104
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• 2023

도로법에 의거한 도로교통량 상시조사는 매설식 AVC를 통해 12종 차종분류가 이루어지고 있다. 하지만 매설식 AVC 장비는 차량과의 마찰, 도로 균열, 소성변형, 도로공사로 인한 센서의 물리적 파손 등으로 인해 장비 가동률이 낮고, 수집 정보의 정확도와 신뢰도 저하 문제가 발생하고 있다. 이로인해 장비보수 등 유지비용 또한 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 비매설식 AVC 장비 도입을 위한 연구가 진행되고 있으나, 차종을 분류하기 위해 복수의 장비 또는 교통량 정보 매칭을 위한 별도의 DB 구축·운영이 필요하였다. 이에 본 연구에서는 자동차 관리법에 근거하여 운영 중인 자동차관리정보시스템(VMIS)의 차량 제원 정보와 번호판 자동인식 기술(ANPR)을 활용한 12종 차종분류 방안을 마련하고자 하였다. 이를 통해 기존 도로교통량 조사체계를 개선하고 자동차 제원 정보를 활용하여 친환경 차량 분류 등 도로교통량 통계 고도화, 다변화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권6B호
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• pp.1191-1202
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• 1999

본 논문에서는 간단히 한국통신학회본 논문에서는 웨이브렛 영역에서의 질감 유사성을 특징으로 사용함으로써 프레임간의 급격한 밝기변화에 강건한 특성을 가지는 툴게이트 과금을 위한 차량검지 및 차종분류 알고리듬을 제안하였다. 질감의 유사성을 나타내는 특징으로는 웨이브렛 변환된 입력영상과 배경영상 간의 국부상관계수를 이용하였다. 기존의 차량검지에서 사용되었던 특징인 차영상에 대한 분산과 비교하여 제안된 특징의 유용성을 정상적으로 분석하였으며, 실제 테스트 영상에 대하여 차량과 그림자가 관측되거나 관측되지 않는 도로와의 구분 용이성 정도를 측정함으로써 제안된 특징의 우수성을 보인다. 현장 테스트에 대한 실험 결과는 제안된 차량검지 및 차종분류 알고리듬이 센서의 특성과 그림자의 발생에 의한 프레임 간의 급격한 밝기 변화와 같은 상황하에서도 매우 안정적이며 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권1호
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• pp.1-8
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• 2008

일반적으로 감시영상에서 움직이는 물체들은 배경빼기 혹은 프레임 차를 이용하여 추출된다. 하지만 객체에 의해서 만들어지는 그림자는 심각한 탐지의 오류를 야기시킬 수 있다. 특히, 도로 상에 설치된 감시카메라로부터 획득된 영상으로부터 차량 정보를 분석할 때, 차량에 의해서 생성되는 그림자로 인하여 차량의 모양을 왜곡시켜 부정확한 결과를 만든다. 때문에 그림자의 제거는 감시 영상 내에서의 정확한 객체 추출을 위해서 반드시 필요하다. 본 논문은 도로감시영상 내에서 움직이는 차량의 차종판별 성능을 향상시키기 위한 움직이는 객체 내에 만들어지는 그림자를 제거한다. 제거된 객체의 영역은 소실점을 이용하여 3차원 객체로 피팅(Fitting)한 후 측정된 데이터를 감독 학습하여 원하는 차종 판별결과를 얻는데 사용한다. 실험은 3가지 기계학습 방법{IBL, C4.5, NN(Neural Network)}을 이용하여 그림자의 제거가 차종의 판별성능에 미치는 결과의 평가한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.627-634
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• 2016

국내의 유로 도로에서 사용되는 차종 분류 장치는 차량의 윤폭과 윤거 정보를 산출하는 답판 센서를 사용하는 방식이 일반적이다. 이러한 답판 센서는 주행 중인 차랑의 바퀴가 접촉할 때 발생하는 충격으로 인해 높은 내구성을 요구한다. 최근 한국도로공사는 요금소에서 화물차 고속 차로의 운영을 시작하였고, 화물차가 고속 주행할 때 발생하는 설계 기준 이상의 충격으로 인한 파손과 이에 따른 유지보수 및 관리 비용의 증가가 염려되고 있다. 본 논문에서는 물리적 충격에 대한 내구성을 향상 시킨 무접점 답판 센서를 사용하여, 통과 차량에 대한 최적의 윤폭 / 윤거를 획득하는 알고리즘을 제안하였다. 이는 한국도로공사 6종 분류 기준 중, 축수 분류인 4, 5 종을 제외한 1종/2종/3종 그리고 6종 차량에 대해 현장 실험을 수행하였고, 윤폭 최대 오차 ${\pm}2cm$, 정확도 98% 이상 그리고 윤거 최대 오차 ${\pm}8cm$, 정확도 97% 이상으로 추후 차종 분류 장치 적용에 대한 그 유효성을 입증하였다.

• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 한국도로학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.401-406
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• 2005

• 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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.136-146
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• 2013

TCS자료를 통한 고속도로 화물자동차 수요추정은 많은 한계가 있다. 본 연구는 TCS자료의 차종을 재분류하기 위한 영상조사를 수행하여 고속도로 도시유형별/권역별 차종비율을 분석하였다. 또한, 도시유형별/권역별 차종비율과 TCS자료를 활용하여 2011년 기준 TCS기반 고속도로 화물자동차 O/D를 구축하였다. 본 연구에서 구축한 고속도로 화물자동차 O/D분석결과, 화물자동차 톤급별 평균통행거리는 소형화물차 52km/대, 중형화물차 56km/대, 대형화물차 97km/대로 나타났다. 또한 전국 고속도로를 대상으로 관측교통량과 배정교통량의 오차율이 30% 이하인 관측지점은 전체 관측지점의 87.3%로 나타났다. 본 연구는 고속도로 화물자동차 수요추정을 위한 차종별 고속도로 O/D 구축이라는 점에서 의미가 있으며, 고속도로 장래화물수요예측에 크게 기여할 것으로 판단된다.

• LP가스
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• 통권81호
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• pp.56-58
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• 2002

"경유차 문제 해결을 위한 정부.기업.시민 공동위원회"는 최근 경유 다목적자동차의 차종 분류기준을 개정하는 내용으로 최종 합의했으며 경유 승용차 허용문제는 추후 협의하기로 했다.

• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 한국도로학회 2010년 추계학술대회 논문집
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• pp.457-460
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• 2010