미국과 중국 그리고 일부 유럽국가에서는 교통혼잡 해결하기 위해 2인 이상 탑승한 차량만 운행 가능한 다인승 전용차로(HOV, High Occupancy Vehicle Lanes)를 도입하여 운영하고 있다. HOV를 도입한 도시에서는 나 홀로 운행 차량이 많이 감소 되어 교통 혼잡 문제를 조금이나마 해결 할 수 있었다. 현재 HOV에서는 차량 내부의 탑승 인원수를 확인하기 위한 시스템을 사용하고 있다. 기존의 해당 시스템은 HOV에 지나간 차량을 자동으로 적외선 카메라를 통해 촬영하여 사람이 직접 검수하는 방식이다. 기존 방식은 사람이 직접 검사하는 방식이라 이를 위한 많은 인력과 시간이 소모되는 점, 그리고 사람마다 확인한 결과가 다를 수 있는 등 여러 가지 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 HOV의 차량 내부 탑승 인원 확인 기술의 여러 단점을 극복하기 위해 Deep Learning과 Computer Vision을 이용한 새로운 기술 설계를 위한 연구한 내용을 다룬다.
Until recently, the inductive loop detecters(ILD) have been used to collect a traffic information in a part of traffic manangment and control. The ILD is able to collect a various traffic data such as a occupancy time and non-occupancy time, traffic volume, etc. The occupancy time of these is very important information for traffic control algorithms, which is required a high accuracy. This accuracy may be improved by classifying a vehicle type with ILD. To classify a vehicle type based on a Analog Digital Converted data collect form ILD, this study used a typical and modifyed statistic method and General Learning Vector Quantization unsuperviser neural network model and a hybrid model of GLVQ and statistic method, As a result, the hybrid model of GLVQ neural network model is superior to the other methods.
도시 근로자들의 높은 승용차 이용율과 낮은 재차인원율으로 인해 대도시에서의 교통혼잡이 가중됨에 따라 중앙정부 및 지자체에서는 적극적인 도시 교통수요관리 정책을 시행할 계획이며 이에 따라 다양한 교통수요관리 정책을 어디에 어떻게 적용해야 하는가에 대한 관심이높아지고 있다. 본 연구는 미국 텍사스 주 근로자의 통행특성 변화를 분석하여 도시규모, 직장위치, 그리고 직업종류 변화에 따른 낮은 재차인원율과 높은 승용차 이용율을 나타내는 직장 소재지 및 직업종류를 도출하였다. 연구 결과 대도시에서는 도시 및 도시주변 직장 근로자들이 낮은 재차인원율을 나타냈으며 중도시에서는 도심 및 도심주변 근로자들이 낮은 재차인원율을 나타냈고 소도시에서는 도시 및 도시주변 근로자들이 낮은 재차인원율을 나타냈다. 서비스업 근로자는 모든 도시규모에서 낮은 재차인원율을 나타냈다. 한편 승용차 이용율은 대도시 서비스업 근로자들이 높은 승용차 이용율을 나타냈으며 소도시의 도심과 도심주변 소재 직장 근로자와 기본업 근로자들이 높은 승용차 이용율을 나타냈다.
This study aims to predict the change in corn share according to the grazing of 20 gestational sows in a mature corn field by taking images with a camera-equipped unmanned air vehicle (UAV). Deep learning based on convolutional neural networks (CNNs) has been verified for its performance in various areas. It has also demonstrated high recognition accuracy and detection time in agricultural applications such as pest and disease diagnosis and prediction. A large amount of data is required to train CNNs effectively. Still, since UAVs capture only a limited number of images, we propose a data augmentation method that can effectively increase data. And most occupancy prediction predicts occupancy by designing a CNN-based object detector for an image and counting the number of recognized objects or calculating the number of pixels occupied by an object. These methods require complex occupancy rate calculations; the accuracy depends on whether the object features of interest are visible in the image. However, in this study, CNN is not approached as a corn object detection and classification problem but as a function approximation and regression problem so that the occupancy rate of corn objects in an image can be represented as the CNN output. The proposed method effectively estimates occupancy for a limited number of cornfield photos, shows excellent prediction accuracy, and confirms the potential and scalability of deep learning.
As metropolitan areas are rapidly growing in both population and physical size, so too has the problem of traffic congestion. Magnifying this is the limited financial resources and lack of road corridor space available to juggle the many competing demands. High Occupancy Vehicle (HOV) facilities have been implemented in an attempt to alleviate the problem of growing congestion while considering the issue of limited funding and lack of physical space. HOV lanes may increase the efficiency of a road corridor by maximising its person carrying capacity. These facilities are meant to provide priority treatment to HOVs, thereby luring people to choose a transport mode with a higher occupancy than the single occupant vehicle (SOV), such as buses or carpools. This paper analyze the issues surrounding HOV lanes, their effect, problems and their evaluation by using Intergration, that is Traffic Simulation Software, when HOV lanes be implemented in the Olympic Highway.
본 연구에서는 끼어들기 위반단속시스템 개발을 위한 교통정체판정방법에 대한 실험적 연구결과를 제시하였다. 해당 정체판정 방법은 정체를 검지하여 끼어들기 위반단속시스템의 최적 구동기준을 결정하는데 목적이 있다. ITS 분야에서 일반적으로 정체판정은 구간통행속도를 기준으로 한다. 그러나 영상검지 방식적용 시 속도오차 등으로 인해 정체판정의 오류가 높게 나타날 수 있으며, 본 연구에서는 현장실험을 통해 속도와 점유율을 종합적으로 고려한 방식을 제시하였다. 현장실험 결과 영상검지체계 기반의 끼어들기위반 단속시스템에서 정체판정 기준으로 속도의 경우 20km/h, 점유율의 경우 60% 이상의 조건을 적용할 경우 실제 정체상황과 같은 결과를 얻을 수 있었고, 정확도를 높일 수 있었다.
일반적으로 교통운영 시스템에 대한 효과를 평가하기 위해서 구간통행 시간, 통행속도, 지정체율 등과 같은 효과척도(MOE: measure of effectiveness)가 사용된다. 그러나, 에너지에 대한 관심이 극히 높은 상황에서는 기존의 교통측면의 효과척도 이외에 에너지소모라는 효과척도가 교통운영시스템의 MOE로서 대안평가에서 점차로 중요한 영향을 발휘할 수 있다. 본 연구는 교통운영방식별 에너지효율성에 대한 평가를 위해 (기존에 주로 사용되던 효과척도로서의 구간평균속도, 구간평균통행시간, 지정체 뿐 아니라), 에너지 소모 또한 대안평가에 사용할 수 있을 것으로 판단하여, 각 대안별 에너지 소모를 상대적으로 측정하여 볼 수 이는 절차를 개발하고 상호 그 결과를 비교하고자 하였다. 이를 위해 메조모형 시뮬레이터인 Integration이 사용되었으며, HOV 차로 운영, 신호 최적화, 차로 확장, ITS 적용에 대한 대안의 평가를 수행하였다. 이중ITS의 적용이 에너지 절감에 가장 큰 효과가 있는 것으로 나타났으며, 차로확장, 신호최적화, HOV 차로 운영 순으로 에너지 절감 효과가 나타났다. 본 연구는 차종에 대한 특성의 고려, 잠재수요에 대한 고려를 하지 않았으며, 분석 기간이 단지 첨두 1시간에 그쳤기 때문에 향후 이러한 현실적 요소에 대한 고려 및 시스템의 확대적용에 있어 보다 정확한 경제성 분석절차 및 방법론적 개선이 요구된다고 하겠다.
세계 자동차 기술의 발전과 시장 규모의 확대로 차량 수요가 증가하고 있으며 이로 인해 차량탑승 인원은 감소하고 도로의 차량 수는 증가하는 추세이다. 이는 교통체증의 원인이 되며 이러한 문제를 해결하기 위해 다인승 전용차로 제도를 시행하고 있으나 불법 이용 차량은 계속 증가하고 있다. 이러한 불법 행위를 단속하기 위한 다양한 기술이 연구되고 있다. 기존에 개발된 시스템은 트리거 장비를 이용하여 차량을 인식하고 적외선 카메라를 통해 차량을 촬영하여 차량 탑승 인원을 감지한다. 본 논문에서는 기존 시스템 적용된 트리거 장비를 이용하지 않고 딥러닝 모델 기술을 적용한 차량탑승 인원탐지 시스템을 제안한다. 제안된 기술은 영상 내에 트리거를 설정하여 차량을 탐지하고 딥러닝 객체 인식모델을 적용하여 실시간 탑승 인원을 감지하는 시스템을 제안한다.
본 연구는 지방부에서의 후미추돌사고를 다루고 있다. 이 연구의 목적은 신호교차로의 후미주돌 사고특성을 분석하고 청주 청원에 대한사고모형을 개발하는 것이다. 이를 위해, 이 연구에서는 도시부와 지방부의 특성을 비교하는데 중점을 두고 있다. 이 연구에서 사용된 종속변수는 사고건수와 EFDO(equivalent property damage only)이며, 독립변수는 교통량과 기하구조 요소들로 이루어졌다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 사고건수를 종속변수로 이용한 포아송 회귀모형과 EFDO를 종속변수로 이용한 음이항 회귀모형이 통계적으로 적합한 것으로 분석된다. 둘째, 포아송 회귀분석 결과 나타난 독립변수들은 중차량비, 교통량 합계 그리고 차량 유출입구 합계이며 음이항 회귀분석으로 나타난 요인은 주도로 폭, 교통량 합계 그리고 중차량비로 분석된다. 마지막으로, 지방부에서의 특정 독립변수는 주도로 폭과 중차량비 그리고 차량 유출입구 합계이다.
본 연구는 버스전용차로 설치로 인한 일반차로의 지체증가를 완화하기 위해 다인승차량이 버스전용차로를 운행할 수 있도록 해 주는 방안에 대하여 알아보았다. 연구 대상지는 버스전용차로에는 버스통행량이 적고 일반 차로의 지체가 심각한 대전의 두 지역(도안동로, 도안대로)을 선정하였다. 분석을 위해 Synchro를 이용하여 신호를 최적화 시키고 VISSIM을 이용하여 시뮬레이션 분석을 시행하였다. 현황을 정확히 모의실험 하기 위하여 운전자 행태를 반영할 수 있는 파라메터를 Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation(SPSA)알고리즘을 이용하여 최적화 한 후 분석을 시행하였다. 분석 결과 두 지역 모두 현재의 다인승차량의 진입을 허용하여도 버스전용차로의 정시성에는 크게 영향을 끼치지 않는 것으로 나타났다. 특히, 도안대로의 경우 다인승차량이 버스전용차로를 운행하면 전체 지체가 떨어지는 효과가 있는 것으로 나타났다. 장래, 교통량이 증가하였을 경우 다인승차량이 10%정도 증가하여도 버스전용차로의 정시성은 어느 정도 유지할 수 있는 것으로 나타났다. 현재의 규제 위주의 교통수요관리 보다는 주어진 도로를 최대한 효율적으로 이용하고자 하는 노력도 중요하다. 향후 가로변 구간에 있는 버스전용차로의 다인승차량 허용에 대한 연구 및 다양한 교통량에 대한 세부적인 연구가 추가되어야 할 것으로 판단된다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.