• 대한교통학회지
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• 제13권3호
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• pp.67-86
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• 1995

It requires the detector system which can collect highly reliable traffic data in order to perform the real-time traffic signal control. This study is to decide the optimal shape of inductive loop for the real-time traffic signal control .This loop is located at the stopline in the signalized intersection for DS(Degree of Saturation) control. In order to find out the optimal shape of loop, 6types of experiments were performed . The results of the basic experiments of loops are as follows ; -the optimal number of turns for loop is 3 turns. -the impedance values of the loop detectors are similar to that of NEMA standards -the 1.8${\times}$4.5M loop is excellent for sensitivity in actual detection range of car length comparing to other shape of inductive loops. At the experimental of establishments of the optimal loop shape, it found that 1.8 4.5M loop has the highest values of $\DeltaL$ comparing to other types of loops, It means that the range of Lead-in cable length of this loop. And this loop is highly reliable in occpupancy time. Conclusivley, the 1.8${\times}$4.5M inductive loop is the optimal solution as a stop line loop detector for real -time traffic signal control.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.99-102
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• 2001

It has well known that the congestion of traffic and it's distribution. There are very important problems in the traffic control systems. In this paper, we will purpose an ITFS(Intelligent Traffic Forecasting System) which can determine the car classes and transport them to ITS(Intelligent Traffic control System). The system will be used the Inductive Loop Detector(ILD)and the Fuzzy logic and shown the effectiveness by the computer simulation.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2003년도 제2회 정기총회 및 추계학술대회
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• pp.110-115
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• 2003

• 대한교통학회지
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• 제14권1호
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• pp.135-154
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• 1996

This paper presents a heuristic algorithm for classifying vehicles using a single loop detector. The data used for the development of the algorithm are the frequency variation of a vehicle sensored from the circle-shaped loop detectors which are normal buried beneath the expressway. The pre-processing of data is required for the development of the algorithm that actually consists of two parts. One is both normalization of occupancy time and that with frequency variation, the other is finding of an adaptable number of sample size for each vehicle category and calculation of average value of normalized frequencies along with occupancy time that will be stored for comparison. Then, detected values are compared with those stored data to locate the most fitted pattern. After the normalization process, we developed some frameworks for comparison schemes. The fitted scales used were 10 and 15 frames in occupancy time(X-axis) and 10 and 15 frames in frequency variation (Y-axis). A combination of X-Y 10-15 frame turned out to be the most efficient scale of normalization producing 96 percent correct classification rate for six types of vehicle.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권5호
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• pp.489-498
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• 2006

본 논문은 루프검지기를 이용한 차종분류 방법의 성능 향상을 위해 신경망 패턴인식 기술을 이용한 차종분류 알고리즘을 제안하였다. 기존의 루프검지기 차종분류 방법은 차량의 길이 정보만을 이용해서 차종을 분류하는 것이다. 그러나 루프검지기의 특성상 차종에 따른 길이 정보가 정확하지 않으므로 길이가 비슷한 차종에 대해서는 차종분류 오류가 자주 발생하고 있는 실정이다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 루프검지기 시스템에 신경망 패턴 인식 기술을 적용하였다. 제안된 알고리즘은 차량이 검지영역을 통과할 때 발생하는 루프검지기 공진주파수 값 변화율과 점유시간 정보를 신경망의 입력자료로 활용하여 차량을 5가지 종류로 분류하는 방식이다. 개발된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여, 현장실험을 통해 자료를 수집하고 신경망 학습 및 실험을 실시한 결과 차종분류 정확도가 91.3%였으며, 이는 기존의 연구결과와 비교할 때 매우 높은 것이다.

• 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.

• 대한교통학회지
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• 제27권1호
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• pp.179-190
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• 2009

구간통행시간은 고속도로의 교통상황 모니터링을 위해 가장 효과적으로 사용될 수 있는 교통변수 중의 하나로 본 연구에서는 루프검지기를 이용하여 구간통행시간을 산출하는데 새로운 방법의 접근을 시도하였다. 국내에 가장 보편적으로 설치되어 있는 루프검지기에서 수집한 자기신호자료를 분석하여 각 차량을 구분할 수 있는 개별차량 고유특성을 산출하여 상류부를 통과한 차량을 하류부에서 재인식하는 알고리즘을 개발하였다. 개별차량특성으로는 차량의 검지기 통과시간, 차량길이, ESI값을 사용하였다. 검지기를 수집한 동일시간, 동일장소에서 동영상을 촬영 및 분석하여 실제통행시간을 산출하고 개발된 알고리즘의 성능평가를 위해 사용하였다. 매칭정확도를 최대로 하는 각 파라메터들의 최적값을 산정하기 위해 수집자료의 전반부를 training data로 설정하고 파라메터의 정산과정을 사용하였다. 산출된 최적 파라메터들을 이용하여 수집자료의 후반부인 test data에 적용하여 구간통행시간과 매칭정확도를 산출하였다. 차량재인식 결과 개발된 알고리즘에서는 매칭정확도가 약 48%로 산출되었으며, 구간통행시간은 34.14초로 실제 구간통행시간인 34초와 매우 유사하게 산출되었다. 그리고 본 연구에서 제시한 알고리즘의 교통상황에 따른 적용가능성 검토과정을 수행하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.369-380
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• 1996

최근에 이르기까지 교통분야에서 차량에 관한 정보를 수집하기 위하여 사용되고 있는 검지쳬계는 유도식 루프검지기 (Inductive Loop Detector,ILD)이다. 유도식 검지기로 부터 수집되는 교통자료는 점유시간(차량이 검지기를 점유한시간)과 비점유시간(통행 차량과 차량간의 시간차)및 교통량이 기초 수집자료가 된다. 특히 점유 시간은 신호의 현시 길이를 결정 및 과포화제어를 위한 대기행렬예측 등 다양한 관제알고리즘에 있어서 핵심적인 자료이므로 높은 신뢰도가 요구된다. 이러한 신뢰도는 검지로 부터 수집될 수 있는 자료들을 토대로 통행 차종을 식별함으로써 향상시킬 수 있으며, 관련 관제 알고리즘의 신뢰도 향상은 물론 최근 관심이 고조되고 있는 무인자동감시 체계 및 교통정보 자동 수집장치의 개발을 유도할 수 있다. 본 논문에서는 통행하는 차량들에 대하여 수집 되는 기초자료를 기반으로 인식하기 위한 방법으로 통계적 클러스터링 방법 두 가지와 신경망 클러스터링 방법 등 세가지 방법을 제시하고, 결과로서 무인 자동감시 체계에 관한 활용 방법을 제시한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권6호
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• pp.150-158
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• 2016

본 논문에서는 미소전력 무선루프식 차량검지기술을 활용하여 무선루프식 차량검지기를 일체로 한 발리스 연구를 진행하였다. 검지정보를 센터까지 수집하기 위한 방법으로 중계기 및 검지정보 수집장치의 무급전(태양광)운영 가능성을 평가하기 위하여 현장시험을 진행하고, 철도환경을 대신하여 차량 회전율 특성이 유사하다고 판단된 12개의 주차장 환경에서 시험 및 분석 하였다. 운영 데이터를 분석한 결과, 현장수집장치로 수집되는 통과차량(열차, 트램 및 일반차량 등) 대수가 200회/일 내외인 경우 미소전력 무선 루프검지기 일체형 발리스를 활용한 차량검지 시스템의 운영이 무급전 무선통신으로 가능할 것으로 추정된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.108-117
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• 2003

본 논문에서는 현재 도로상에서 이용되고 있는 루프감지기 체계와 호환성을 가지는 두 종류의 레이더 기술을 이용한 차량감지기를 개발하였다. 이 두 종류는 24 GHz의 FMCW 고도계와 도플러 속도계 기술을 이용하여 도로상의 차량의 길이와 속도정보를 알아낼 수 있는 비매설형의 차량감지기이다. 신호처리에는 DAQ 보드를 사용하였고, 응용소프트웨어인 LabView로 프로그래밍 하였다. 기존의 루프감지기와 연결된 교통정보 네트웍과의 호환성을 위해 RS-232C 표준인터페이스를 이용하여 VDS(Vehicle Detector System)로 차량 관련 데이터를 전송하였다. 속도와 차량길이 정보의 정확도에 있어서 기존 루프감지기를 실험장에 설치한 결과보다 약 10% 정도 향상되었음이 측정되었다.