• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제13권3호
• /
• pp.197-204
• /
• 2015

In this paper, we present an algorithm for the detection of illegally parked vehicles based on a combination of some image processing algorithms. A digital camera is fixed in the illegal parking region to capture the video frames. An adaptive Gaussian mixture model (GMM) is used for background subtraction in a complex environment to identify the regions of moving objects in our test video. Stationary objects are detected by using the pixel-level features in time sequences. A stationary vehicle is detected by using the local features of the object, and thus, information about illegally parked vehicles is successfully obtained. An automatic alarm system can be utilized according to the different regulations of different illegal parking regions. The results of this study obtained using a test video sequence of a real-time traffic scene show that the proposed method is effective.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제30권5D호
• /
• pp.485-496
• /
• 2010

정부와 지자체의 지속적인 주차공간 확보 노력에도 불구하고, 매년 차량 증가로 인한 주택가의 주차문제는 획기적인 교통환경개선을 보이고 있지 않다. 특히 편안함과 안전성이 확보되어야 할 생활도로 공간이 불법주차로 인해 상시 점용됨으로써 노약자와 어린이의 안전한 보행환경이 크게 저하되고 있으며 이로 인한 "차 대 보행자" 교통사고는 매년 증가추세에 있다. 또한 불법주차문제는 간선도로변에서도 심각한 양상을 띠고 있다. 야간 밤샘주차를 목적으로 하는 대형차량의 간선도로변 불법주차 증가로 인해 주행차량과의 야간추돌 사고도 빈발하고 있다. 따라서 본 연구에서는 주차시설정비지구와 미정비지구내의 생활도로 및 간선도로를 대상으로 보행자 및 주행차량의 교통안전을 위협하는 불법주차실태와 현황을 조사하고 그 문제점을 도출함으로써 생활도로와 간선도로의 장 단기적인 교통안전 개선방안을 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
• /
• pp.590-592
• /
• 2018

손님을 태우기 위해 도로에서 불법으로 정차하는 택시들은 교통체증을 유발하고 때때로 교통사고의 원인이 되기도 한다. 택시들의 정차 위치는 택시 기사들의 오랜 경험에 의해 정해지고 있다. 이번 연구에서는 시간대별 정차 위치를 파악해 택시기사들과 지역을 처음 방문하는 손님들에게 정보를 제공하고자 한다. 이를 위해 택시 40대에 설치된 센서에서 수집되는 Internet of Vehicle(IoV) 데이터를 이용하였다. 기존의 연구들은 택시를 중심으로 군집을 형성하였다. 이 방법은 택시의 위치에 따라 군집의 위치가 변한다. 또한 택시가 범위 내에 일정 대수 이상이 있어야 군집이 형성되기 때문에 실시간으로 정차위치를 파악하기가 어렵다. 이번 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 도로 분할 알고리즘을 사용했다. 기존 연구들과 달리 도로를 중심으로 군집이 형성되기 때문에 군집의 위치가 고정적이며 택시 대수에 영향을 받지 않기 때문에 실시간으로 정차 위치를 파악하는 것이 가능하다. 도로 분할은 30M 단위로 이루어져 있으며, 시간대별, 평일, 주말로 분할된 택시 위치 데이터를 가장 가까운 포인트에 매핑하였다. 매핑결과 주말의 경우 운행하는 택시 수가 적어 시간대 별로 큰 차이를 보기 어려웠으나 평일의 경우 출퇴근 시간대와 심야 시간대간의 정차 위치 차이를 확인할 수 있었다. 이 연구결과를 통해 택시 불법 주정차 방지와 택시 승강장 설치위치 기준을 제안할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.201-213
• /
• 2021

최근 개인형 이동수단의 보급과 이용의 증가에 따라 보행환경은 더욱 열악해지고 있으며 이와 관련한 안전사고도 급증하고 있는 상황이다. 이에 본 연구는 개인형 이동수단의 보행장애 요소와 관련된 현황조사를 실시하여 이를 통한 문제점을 파악하고 전문가의 의견조사를 통해 개인형 이동수단의 규제를 포함한 교통약자의 보행환경 개선을 위한 방안을 다음과 같이 제시한다. 개인형 이동수단의 보행공간 내 이동을 원칙적으로 금지하여야 하며 주행이 불가피한 경우 제한속도를 규정함으로써 교통약자의 안전하고 편리한 보행권을 확보해주어야 할 것이다. 주차 공간은 차로부의 노외 주차구역이나 보도와 차로 경계부에 장애물 구역을 조성하여 해당 구역에만 하도록 해야 할 것이며 이를 지키지 않는 불법방치된 이동수단의 수거와 관련한 규제가 필요하다. 기존의 자동차 중심의 도로에서 저·중속 이동수단 이용을 고려한 도로 구조로의 전환이 필요하다.

• 대한교통학회지
• /
• 제22권7호
• /
• pp.33-40
• /
• 2004

본 연구는 대구시내 국지도로의 노상주차장 설치에 영향을 미치는 요인을 파악하여 노상주차장의 설치가 필요한 지역을 선정하고, 도로의 신설 또는 확폭시 합리적인 계획 폭원을 제시하기 위한 기초적인 연구로서 12개 시범지역의 교통환경을 분석하였다. 교통량과 보행량을 제외하고 노상주차에 영향을 미치는 요인의 대부분이 계량화되지 않은 정성적인 자료이고, 종속변수인 노상주차장의 설치 유무도 질적인 자료이므로 수량화 이론II류의 분석방법을 사용하여 종속변수에 크게 영향을 미치는 요인을 분석하였고, 수집된 자료의 상관성을 검토하기 위해 판별분석을 시행하여 그 적중률을 분석하였다. 분석결과 국지도로상에서 노상주차장의 설치에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 도로 폭원, 교통량, 보행자수, 노점상 등 상가적치물과 불법주차차량의 유무인 것으로 나타났다. 따라서 도로의 신설 또는 확폭시 단지나 건축물내 발생 교통량과 통행량 분석과 인근지역의 노점상 점유와 불법주차 정도를 파악하여, 노상주차장 설치 여부를 결정하고 이에 적절한 도로 폭원을 계획해야 할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제10권4호
• /
• pp.133-142
• /
• 2021

최근 딥러닝은 하드웨어 성능이 향상됨에 따라 자연어 처리, 영상 인식 등의 다양한 기술에 접목되어 활용되고 있다. 이러한 기술들을 활용해 지능형 교통 시스템(ITS), 스마트홈, 헬스케어 등의 산업분야에서 데이터를 분석하여 고속도로 속도위반 차량 검출, 에너지 사용량 제어, 응급상황 등과 같은 고품질의 서비스를 제공하며, 고품질의 서비스를 제공하기 위해서는 정확도가 향상된 딥러닝 모델이 적용되어야 한다. 이를 위해 서비스 환경의 데이터를 분석하기 위한 딥러닝 모델을 개발할 때, 개발자는 신뢰성이 검증된 최신의 딥러닝 모델을 적용할 수 있어야 한다. 이는 개발자가 참조하는 딥러닝 모델에 적용된 학습 데이터셋의 정확도를 측정하여 검증할 수 있다. 이러한 검증을 위해서 개발자는 학습 데이터셋, 딥러닝의 계층구조 및 개발 환경 등과 같은 내용을 포함하는 딥러닝 모델을 문서화하여 적용하기 위한 구조적인 정보가 필요하다. 본 논문에서는 신뢰성있는 딥러닝 기반 데이터 분석 모델을 참조하기 위한 딥러닝 기술 언어를 제안한다. 제안하는 기술 언어는 신뢰성 있는 딥러닝 모델을 개발하는데 필요한 학습데이터셋, 개발 환경 및 설정 등의 정보와 더불어 딥러닝 모델의 계층구조를 표현할 수 있다. 제안하는 딥러닝 기술 언어를 이용하여 개발자는 지능형 교통 시스템에서 참조하는 분석 모델의 정확도를 검증할 수 있다. 실험에서는 제안하는 언어의 유효성을 검증하기 위해, 번호판 인식 모델을 중심으로 딥러닝 기술 문서의 적용과정을 보인다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.251-265
• /
• 2023

본 연구는 고령사회로 접어든 부산시의 노인 보행환경을 위한 주요 지표를 도출하고 정책적 개선방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여, 선행연구와 설문 조사를 통하여 주요 지표를 선정하고, 부산의 노인 인구 비율이 높은 3곳을 대상으로 평가를 진행하여 그 효용성을 확인하였다. 분석 결과를 정리하면 첫째, 노인 비율이 가장 높은 대상지 3곳은 경사 주거지로, 대상지에서 거주하는 노인들은 경사로 인한 이동의 제약으로 매우 좁은 범위에서 활동하고 있다. 둘째, 대상지의 보차분리 및 보행자 안전 상황이 열악하여 보행 중 불법 주차 차량과 운행 중인 차량에 영향을 받고 있다. 셋째, 대상지의 가파른 경사가 있는 가로들이 노인에게 수직 이동을 강제하고 있으며 이 때문에 노인들은 외부활동에 어려움을 표출하고 있다. 넷째, 대상지는 외부활동 중 휴식을 취할 수 있는 공간이 부족한 것으로 파악되었다. 경사 주거지의 열악한 보행환경은 노인의 필수적 활동 및 사회적 활동을 제한하며 노인의 건강과 삶의 질에도 악영향을 미치므로, 노인의 건강 유지와 삶의 질 개선을 위해 노인의 이동과 외부활동에 영향을 미치는 사항들을 개선하는 조치가 이루어져야 할 것이다.