본 논문은 최근 지능형교통시스템에서 중요한 수단으로 간주되고 있는 차량 간 통신을 이용한 분산식 첨단 교통정보시스템을 개발하고자 한다. 또한 독립자동유고감지 기능을 통해서 제안된 첨단 교통정보시스템의 효과를 개선하고자 한다. 이상적인 통신 환경을 가정한 단순화된 교통네트워크에서 미시적 시뮬레이션 모델인 VISSIM을 통해 제안된 첨단 교통정보시스템을 구현하였으며 특히 비반복적으로 일어나는 교통상황(예를 들면, 교통사고)을 사용하여 모델의 효과를 관찰하였다. 결론적으로 본 연구에서는 차량 간 통신을 통한 첨단 교통정보시스템의 효율성을 확인함과 동시에 독립자동 유고감지 기능이 시스템의 성능을 향상시키는 것을 보여주고 있다.
본 논문에서는 교차로에 설치된 한 대의 카메라를 활용하여 각 도로로 유입, 유출 되는 교통량을 동시에 측정할 수 있도록 하였으며 그 데이터를 기반으로 영상처리를 통해 신호등을 자동으로 제어하는 새로운 시스템을 제안한다. 또한 왕복 8차선 교차로의 교통량을 한 대의 카메라로 모니터링 가능하게 하여 차선 1개당 1대의 카메라 또는 루프 코일을 사용하던 기존 방식보다 효율적으로 광범위한 교통량 흐름을 통계적으로 모니터링 할 수 있도록 고안하였다. 실시간으로 배경영상이 업데이트되므로 불규칙적인 조건을 갖는 실 상황에서도 자동차 객체가 효율적으로 검지되도록 하였으며 관심영역 설정으로 보다 정확도 높은 교통량 측정을 가능하게 하였다. 본 논문에서 제안한 신호등 자동제어 알고리즘을 이용하여 정체가 일어나기 전에 각 도로간 교통량을 조절함으로써 교통 정체로 발생하는 운전자의 시간 낭비 및 에너지 낭비를 예방할 수 있다.
근본적인 교차로에서의 안전도 향상을 위해서는 사고발생 이전에 나타나는 사고의 개연성에 대한 연구가 필요하다. 교통사고는 교통상충상황의 연장선에서 발생하는 것으로써, 적은 시간과 한정된 공간에서 조사가 용이하고 자료취득이 수월하며 적은 비용으로 연구를 수행할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 교통상충기법은 그 활용도가 높으며, 많은 필요성이 제기되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 신호교차로 영상을 입력받아서 교통상충을 자동으로 분석하고 처리할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 CCTV카메라에서 입력되는 영상입력부, 입력된 영상을 배경영상, 현재영상, 차영상(difference image), 이동차량 분할(segmentation)영상을 저장하는 영상저장부, 저장된 영상을 상충알고리즘에 의해 상충판단을 하는 영상처리부, 그 처리된 결과는 디스플레이 해주는 영상출력부로 구분하여 처리한다. 프로그램 개발은 그래픽 언어인 LabVIEW 8.5버전과 VISION모듈 라이브러리를 이용하여 개발하였다.
HF대 해상통신이 디지털방식으로 발전하기 위해서는 먼저 해안국과 다수의 선박국간에서 1:N 으로 자동링크설정을 수행할 수 있는 기법이 마련되어야 한다. 단순히 polling에 의한 방식을 사용할 수는 있으나 통신환경이 열악한 HF대 통신상태에서 특정국만을 호출하여 링크를 설정하기 위해서는 많은 redundancy 시간이 소요될 수밖에 없다. 아마추어 무선에서는 특정국을 선택호출하는 1:1 자동 링크설정 방식으로 ALE(Automatic Link Establishment) controller를 이용하고 있으나, 해상통신에서 이러한 방식으로 1:N의 링크설정을 기대하기는 매우 어렵다. 즉, 선박국들의 동시호출을 유도하면 다수의 호출신호에 의한 트래픽 과부하로 충돌을 회피하기는 어렵다. 때문에 HF대 통신은 채널 특성상 트래픽 상태를 고려하여 자동적으로 무선링크가 설정되어야 하며, 트래픽 과부하시에는 적응적으로 채널의 안정성을 확보하며 운용되어야 한다. 본 논문에서는 다수의 선박국이 HF대의 단일채널에서 멀티톤 주파수에 의하여 자유접속을 시도할 수 있는 방식을 연구하여 자유접속, 그룹접속, polling의 3가지 자동링크설정 방식을 순차적으로 구동하는 새로운 무선프로토콜에 대하여 연구하였다.
다량의 네트워크 대역폭을 소모하는 P2P 응용 프로그램 트래픽을 차단하기 위해, 학내망 혹은 기업망의 방화벽에는 상례적으로 P2P 트래픽 차단 규칙들이 등록되고 있다. 하지만 포트 번호만을 사용하는 단순한 차단 규칙들은 'Port Hopping' 등의 기법으로 방화벽을 우회하거나, HTTP 기반 인터넷 디스크 서비스 등으로 위장된 P2P 응용의 트래픽은 차단해 내지 못한다. 이러한 트래픽을 올바르게 식별하고 차단하기 위해서는 페이로드 시그너춰(payload signature) 기반의 패킷 식별 방법을 사용하여야 하며, 현재 상당수의 IDS 시스템들이 이를 지원한다. 하지만 이 방법은 정확도가 높고 간단하게 적용될 수 있는 반면, 시그너춰를 찾는 작업 자체의 난이도가 높아서 시그너춰의 목록을 최신 상태로 유지하는 것이 어렵다. 그러므로 이 방법이 효율적으로 운용되기 위해서는 패킷의 페이로드(payload)로부터 시그너춰를 자동 추출하는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 인터넷 디스크 형태로 서비스되는 P2P 응용 프로그램의 시그너춰를 자동 추출하는 방안을 소개하고, 해당 방안을 충남대학교 학내망에 적용한 사례를 보인다.
최근 도시의 도로시설물 관리에 대한 중요성이 증대됨에 따라 보다 정확한 시설물의 데이터베이스 정보가 요구되고 있다. 본 연구에서는 효율적인 도로시설물 DB 구축에 필요한 교통표지를 자동으로 검출하는 방법을 제안하였다. 검출 방법은 영상에서 특정 교통표지를 인식하여 자동으로 검출한 후 시설물의 중심위치를 찾는 순서로 진행하였다. 최종적으로 검출된 교통표지의 위치 정확도를 평가하기 위해서, 실제 측량한 좌표값과 연구를 통해 교통표지의 좌표값을 비교하였다. 교통표지 인식과 검출 과정에서는 OPEN CV를 이용한 코딩을 통해 컴퓨터 비젼 기술을 이용하였으며, 검출된 교통표지의 정확한 위치 계산은 사진측량 기술을 이용하였다. 다양한 종류의 도로표지판 중에서 원형 교통표지판(주차금지)과 삼각형 교통표지판(횡단보도)을 선택하여 진행하였다. 제안한 연구를 통해 산출된 좌표값과 실제 측량된 좌표값의 차이는 원형 교통표지판이 약 50cm, 삼각형 교통표지판이 약 60cm의 오차값으로 나타났다. 이러한 결과는 만족할 만한 결과는 아니지만 교통표지의 위치를 찾기에는 무리가 없을 것으로 판단된다.
Traffic sign detection is the domain of automatic driver assistant systems. There are literatures for traffic sign detection using color information, however, color-based method contains ill-posed condition and to extract the region of interest is difficult. In our work, we propose a method for traffic sign detection using k-means clustering method, back-propagation neural network, and projection histogram features that yields the robustness for ill-posed condition. Using the color information of traffic signs enables k-means algorithm to cluster the region of interest for the detection efficiently. In each step of clustering, a cluster is verified by the neural network so that the cluster exactly represents the location of a traffic sign. Proposed method is practical, and yields robustness for the unexpected region of interest or for multiple detections.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1051-1058
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2022
Information sharing is the main purpose of realizing interoperability between the application domains of Geographic Information System (GIS) and Building Information Modeling (BIM). This paper presents and describes the workflow of BIM-GIS interoperability for highway traffic information sharing. An innovative and automatic Dynamo process was presented to transfer the shapes and attributes of the shapefile from GIS to BIM. On the basis of the transformed BIM model, the detailed traffic data was added and expressed in the form of families and sheets to expand traffic information. Then, the shapes of the model were swept as solid geometries in the BIM environment applying Dynamo. The expanded BIM model was transferred back to the GIS system using the Industry Foundation Classes (IFC) scheme. The mutual communication between BIM and GIS was achieved based on Dynamo and IFC. This paper provides a convenient and feasible way to realize BIM-GIS interoperability for highway traffic information sharing according to the characteristics of highways in terms of graphic expression and model creation.
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.
A magnetically levitated vehicle (Maglev) system is under commercialization as a new transportation system in Korea. The Maglev is operated by an unmanned automatic control system. Therefore, the plan of train operation should be carefully established and validated in advance. In general, when making a train operation plan, statistically predicted traffic data is used. However, a traffic wave often occurs in real train service, and demand-driven simulation technology is required to review a train operation plan and service quality considering traffic waves. We propose a method and model to simulate Maglev operation considering continuous demand changes. For this purpose, we employed a discrete event model that is suitable for modeling the behavior of railway passenger transportation. We modeled the system hierarchically using discrete event system specification (DEVS) formalism. In addition, through implementation and an experiment using the DEVSim++ simulation environment, we tested the feasibility of the proposed model. Our experimental results also verified that our demand-driven simulation technology can be used for a priori review of train operation plans and strategies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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