영상기반의 교통정보수집시스템은 관리 및 운영상의 한계를 보이고 있는 기존의 루프검지기의 역할을 대체하는 검지기로써의 역할 뿐만 아니라 다양한 교통류의 정보를 제공하고 관리할 수 있으며, 교통사고의 발생전과 후의 순차적인 상황을 정확히 기록하고, 이 자료를 통해 발생된 교통사고의 사고 매커니즘을 객관적이고 명확하게 조명하고 분석하는 것은 교통사고 처리에 있어서 중요한 부분을 차지함으로서, 여러 나라에서 보급 활용되고 있다. 본 논문에서는, 기존 기술들이 연속류 도로의 특성인 속도변화, 교통량 변화, 점유율 변화와 같은 교통류 흐름을 반영하여 1차 예비판단을 실시하였다. 또한, 1차 예비판단된 경우 영상추출 및 처리를 통해 최종 사고판단을 실시하게 된다. 이 때, 도로상의 다양한 환경적 변화로 인해 극복하기 어려운 차량의 객체추출, 객체분리, 추적 등의 정확성을 확보하기 위해서 계산속도와 정확도 측면에서 우수함을 보이고 있는 Adaptive GMM(Gaussian Mixture Model) 기반으로 실시하였으며, 환경적인 요인으로 인해 자주 발생하고 있는 오 검지 상황들을 효과적으로 저감시킬 수 있는 능동적이고 환경적응적인 기법을 통해 사고 최종판단을 실시하였다. 이렇게 구현된 기술의 성능을 평가하고자 중부내륙 실험도로에서 12건의 사고 모의실험을 실시하였으며, 실제 운용되고 있는 장항IC에서의 사고영상을 실시간 온라인으로 입력받아 시험하였다. 결과적으로, 검지율 93.33%, 오검지 6.7%로 높은 신뢰성을 보였다.
In this paper, we propose an efficient traffic light detection (TLD) method as an advanced driver assistance system (ADAS) for elderly drivers. Since an increase in traffic accidents is associated with the aging population and an increase in elderly drivers causes a serious social problem, the provision of ADAS for older drivers via TLD is becoming a necessary(Ed: verify word choice: necessary?) public service. Therefore, we propose an economical TLD method that can be implemented with a simple black box (built in camera) and a smartphone in the near future. The system utilizes a color pre-processing method to differentiate between the stop and go signals. A mathematical morphology algorithm is used to further enhance the traffic light detection and a circular Hough transform is utilized to detect the traffic light correctly. From the simulation results of the computer vision and image processing based on a proposed algorithm on Matlab, we found that the proposed TLD method can detect the stop and go signals from the traffic lights not only in daytime, but also at night. In the future, it will be possible to reduce the traffic accident rate by recognizing the traffic signal and informing the elderly of how to drive by voice.
현재의 교통사고 검지시스템은 주로 대도시의 혼잡한 교차로의 교통사고를 감지하기 위한 시스템 개발에 초점이 맞추어져 있으며 주로 교차로에서의 영상정보와 디지털 영상처리기술에만 의존하고 있기 때문에 교차로에서의 혼잡한 상황에서는 정확한 판별의 제한이 잔존하고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문은 교차로에서의 교통사고 자동검지율의 향상을 위해 검토되어야 할 사고음의 음향특성을 분석함으로써 현재 기술수준과 실현가능성을 가늠해 보는 것을 목적으로 한다. 교차로에서 차량의 사고가 발생할 때, 충돌음의 주파수 대역은 500[Hz] 이하에서 사고가 발생하지 않은 시점보다 높은 30[dB] 이상의 음압차이를 보였다. 또한, 교차로 주변에 차량의 소통이 거의 없을 때 자동차사고 스키드음은 $1[kHz]{\sim}3[kHz}$ 대역에서 특정패턴을 보였다.
최근 도로상의 비디오 영상에서 다양한 저차원 정보를 바탕으로 자동 차량 흐름 파악과 사고 탐지에 관해 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 CCTV 동영상 교통관리시스템을 이용하여 자동으로 차량의 흐름을 파악하고 이를 이용하여 교통체증과 더 나아가 사고탐지를 위한 알고리즘과 그 응용에 대해 연구하였다. 이를 위하여 우선 움직임 객체를 시공간 관계 모델링을 통해 차량의 실제 궤적과 매핑하고 이를 통해 차량의 흐름 파악에 사용하였다. 또한 시공간 관계 모델링과 차량의 실제 궤적간 매핑을 위해 TSR (Tangent Space Representation) 알고리즘을 사용하였다. 또한, 객체의 움직임 추출을 위해 먼저 차(Differece)영상을 이용하여 움직임 객체 추출을 하였고, 이를 통하여 객체의 움직임 트래킹(Tracking)을 하고 각 객체에 번호를 부여하여 동시에 여러 객체를 인식시키고 이를 저장하였다. 이를 통하여 의미적 움직임 객체를 인식하고, 차량 흐름을 파악하는 어플리케이션을 구현하였다. 본 연구를 통해 기본적인 움직임 객체에 대한 의미적인 결과를 얻을 수 있었고, 나아가 CCTV를 이용한 자동 사고 탐지에 관한 연구로 확장시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 객체이동을 고려한 배경영상 생성과 사고 후보영역의 보존 및 검증하는 방법을 포함하는 개선된 교차로 교통사고 감지 방법을 제안한다. 교차로 내 신호등 주기를 이용한 교차로 사고감지 방법이 제안된 바 있는데 이는 사고 객체의 가려짐이 발생할 경우 사고를 감지하지 못하는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 역원근변환을 수행하여 객체의 크기를 일정하게 하였으며, 환경잡음에 강건한 배경영상 생성, 객체의 이동정보를 이용한 사고 후보영역의 생성, 에지 정보를 이용한 사고 후보영역의 보존 및 삭제 방법 등을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 알아보기 위하여 교차로에 설치된 DVR을 통해 출퇴근 시간대의 영상, 야간 및 주간의 우천 시의 다양한 사고 영상, 조명 및 그림자의 환경적 잡음이 포함된 영상을 저장하여 실험하였다. 실험 결과 실험에 포함된 20건의 사고를 모두 감지하였으며 실제 사고 유효 획득률은 76.9%로 나타났다. 또한 검지영역의 면적에 따라 초당 10~14프레임의 처리속도를 나타내어 실시간 처리에 문제가 없을 것으로 판단된다.
산업의 발전과 경제성장을 이루면서 대한민국의 자동차 등록수는 매년 꾸준한 증가세를 보이고 있다. 이와 더불어 자동차 사고 또한 급격히 증가하고 있다. 그러나 자동차 충돌 사고에서 빈번히 발생되는 운전자의 의식불명에 따른 초기 응급조치의 미흡, 뺑소니 또는 사고 후 방치되는 상황을 방지하기 위해 차량용 사고감지 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 교통사고 발생 후 빠른 발생되는 환자의 응급 후송 및 2차 교통사고를 방지하기 위한 시스템의 필요성에 따라 사고감지모듈을 이용하여, 기존 블랙박스보다 민감하고 요즘 급격한 보급률을 보이는 아이폰을 이용하여 사고 통보시스템을 설계 및 구현하였다.
현대 사회는 기술의 발전에 따라 다양한 분야에서 급격히 발전을 이루고 있으며, 자동치 또한 예외가 아니다. 또한 자동차의 수가 늘어가면서 그에 따라 문제점도 많이 발생하고 있는데, 자동차 개체수의 증가와 더불어 가장 큰 문제는 자동차 사고로 인한 재산 및 인명피해가 급격하게 증가하는 것이다. 자동차 사고 시 빈번하게 발생하고 있는 운전자의 의식불명에 따른 초기 응급조치 미흡, 뺑소니 등으로 발생하는 2차 교통사고를 방지하기 위해 블랙박스 기반의 차량용 응급상황 감지 및 통보시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 사고감지, 정보분석 및 정보운용기술을 바탕으로 기존의 블랙박스보다 차량상황 감지의 정확성을 높였으며, 현재 높은 보급률을 보이는 스마트폰을 이용한 응급상황 감지 및 통보시스템을 설계 및 구현하였다.
교통사고로 인한 인체 상해를 최소화할 수 있는 안전벨트의 착용이 전 좌석에서 의무임에도 불구하고, 안전벨트를 착용하지 않은 교통사고 사상자수는 여전히 많은 비율을 차지한다. 주행차량 내 전 좌석 안전벨트 착용 검지시스템은 탑승자의 안전벨트 착용 여부를 판단하고 착용을 유도하는 시스템으로 안전벨트 미착용 사상자수 감소를 위한 유용한 기술적 대응방안이 될 수 있다. 본 연구에서는 첫 번째로 순서형프로빗 모형을 활용한 교통사고 상해심각도 영향요인 평가를 통해 시스템 도입에 대한 타당성을 제시하였다. 분석결과, 안전벨트 착용 여부는 교통사고 상해심각도에 통계적으로 유의한 영향을 미치며 안전벨트 착용 시 사망 및 치명상에 이를 확률이 0.054배 감소하는 것으로 나타났다. 두 번째로 안전벨트 및 교통사고 상해와 관련된 선행연구를 기반으로 메타분석을 수행하여 시스템 도입 시 기대되는 사고심각도 감소효과를 추정하였다. 사고심각도 감소효과 분석결과, 안전벨트 착용 시 사망사고가 63.3% 감소할 것으로 분석되었으며 앞좌석은 75.7%, 뒷좌석은 58.1%의 사망사고 감소효과를 갖는 것으로 나타났다. 마지막으로 메타분석 결과와 교통사고 통계자료를 기반으로 시스템 도입 시 기대되는 교통사고 사상자수 감소효과를 도출하여 시스템의 교통안전 측면 효과를 분석하였다. 시스템 도입률이 증가함에 따라 안전벨트 미착용 교통사고 사상자수가 감소하였으며 시스템 도입률이 60%일 경우 사망자수는 현재 대비 3배 이상 감소할 것으로 예상되었다. 분석결과를 활용하여 안전벨트 착용률을 높이고 사고심각도를 저감시킬 수 있는 시스템 운영 방안을 제시하였다.
자동사고검지 알고리즘의 대부분은 사고가 발생했을 때 사고로 검지하지 못하고, 혼잡으로 검지하는 경우가 많다는 문제점을 가지고 있다. 또한 교통정보센터 운영자들은 교통사고검지시스템을 운영하면서 대부분 CCTV 육안감시 또는 운전자들의 신고에 의존하여 사고처리를 하고 있는 실정이다. 그 이유는 현재 운영되고 있는 교통사고검지시스템에서는 실제 사고가 아닌데도 불구하고, 사고라는 오검지 경고가 많이 발생되어 시스템 전체의 신뢰도가 떨어진다는 문제점이 있기 때문이다. 다시 말해 교통사고검지시스템의 알고리즘은 검지율(Detection probability)이 높아야 함과 동시에, 오검지율(False alarm probability)은 낮아야 하고, 정확한 사고지점과 시간을 검지해 낼 수 있어야 한다. 이에 본 연구는 검지율을 높이고 동시에, 오검지율을 낮추는 방법으로 기 개발된 가우시안 혼합모델(Gaussian Mixture Model)과 개별차량 Tracking을 이용하여 개발한 사고검지 알고리즘을 교통정보센터 관리시스템(Center Management System)에 적용하고, 실제 교통상황에서 사고검지율과 오검지의 빈도를 측정하여 그 효과를 검증 및 평가하고자 한다.
A chronic subdural hematoma (CSDH) is an old collection of blood and blood breakdown products between the surface of the brain and its outermost covering. We present two cases with tibia fracture caused by traffic accident progressed to chronic subdural hematoma. A 72-year-old male patient had shown signs of headache, urinary incontinence and mental storm when he has been in the hospital after 3weeks without CSDH diagnosis. And a 78-year-old male patient with mild head injury suffered from right side headache after traffic accident. We took korean medical treatments associate with tibial fracture. And we knew subdural hematoma through Brain CT. It is good report which shows CSDH can can occur from traffic accident. It requires correct diagnosis and closed observation for traffic accident patients.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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