• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2008년도 제7회 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.289-294
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• 2008

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2006년도 제5회 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.254-259
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• 2006

• 전자공학회논문지
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• 제52권11호
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• pp.87-104
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• 2015

최근 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통하고 상황인식 기반의 지식이 결합되어 인공지능 서비스를 제공하는 사물인터넷 (IoT : Internet of Things) 환경이 급속도로 발전하고 있다. 이러한 사물인터넷의 발전과 더불어 C-ITS (Cooperative Intelligent Transport System) 환경에서 고속으로 이동하는 차량이 기존의 노변 인프라 외에 주행 중인 다른 차량까지 교통 인프라에 포함하여 차선 및 번호판 인식, 전방 사고 및 도로 공사 감지 등 쌍방향 정보 공유를 통해 효율적인 도로 주행을 함으로써 운전자에게 편리성과 안전성을 높여주고 나아가 교통 효율성을 높이고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 C-ITS 환경에서 고속도로 주행 시 버스전용 차선 인식 후 교통 인프라와 연계하여 버스전용 차선 내 주행차량의 주행 가능 여부를 판단하고 이에 따른 후속 조치에 관한 연구를 진행하였다. 버스전용차선 인식을 통해 버스전용 차로의 위치를 파악한 후 후속 차량의 정면 전방 및 측면 전방 차량의 번호판 인식을 진행하고 향후 교통 인프라로 하여금 인지하게 하는 방법에 관한 학습과 해당 실험결과를 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권1D호
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• pp.127-132
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• 2011

과적차량은 도로 및 교량 구조물과 도로 횡단 시설물 등에 손상요인으로 작용하며 기존의 단속 시스템은 많은 문제점을 내포하고 있어서 이에 대한 대처방안이 요구되고 있다. 이에 유전자 알고리즘 기법을 적용, 도로자체를 저울로 하여 주행중인 차량의 하중 및 주행정보를 분석한다면 지능형 임베디드 도로 시스템을 통한 효율적인 과적 단속이 이루어 질 수 있다 고 판단된다. 과적차량의 불법 축조작을 통한 단속의 문제점 해결 및 도로의 지능화를 위한 임베디드 차량하중분석 시스템을 위해서는 우선적으로 도로자체의 거동을 이용한 차량하중 분석의 정확성이 요구되며, 이에 본 연구에서는 일반도로에서의 변형적 특성을 이용할 수 있도록 Box형 도로 매설물 구조의 실내모형을 설치하여 도로의 변형을 측정하고, 차량의 통제가 필요없는 유전자알고리즘 기법의 차량하중 분석 방법을 위한 실내 기초실험을 실시하였으며 10%범위의 오차를 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.233-241
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• 2014

본 논문에서는 "Co-word" 특허분석방법과 "기술로드맵(technique road-map)" 그리고 특허활성화 라이프 사이클그래프 및 추세분석을 활용하여 ITS(Intelligent Transportation System)의 미래녹색기술에 대해 예측한다. 분석 결과 미래의 ITS 녹색 기술 분야의 발달로 탄소배출 절감 효과가 발생하기 때문에 환경 보호에 도움을 줄 것으로 예측 되었으며, 미래의 ITS 녹색 기술은 fuel saving 분야에 대한 성장이 클 것으로 예상되었다. 또한 fuel saving 분야는 미래의 IT 기술과의 융합으로 인해 더욱 실용적인 기술 분야로 발전할 수 있을 것으로 예측 되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.173-184
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• 2018

프로브 차량을 이용한 이동식 교통정보수집체계가 확산되면서, 기존 소통정보 이외에 차량 내 센서를 이용한 포트홀, 낙하물, 노면결빙과 같은 도로위험정보 수집이 가능해지고 있다. 본 연구는 다수의 프로브 차량이 GPS 좌표 기반으로 도로위험정보와 같은 이벤트를 검지했을 때 시간 공간적으로 통합하여 실시간으로 처리하는 복합처리 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘의 핵심기능은 특정 지점에 발생된 도로위험정보를 (1)다수의 프로브가 서로 다른 GPS 좌표로 검지한 결과로 부터 동일지점인지 여부를 판단하고, (2)그 지점을 국가표준노드링크 상에 특정하여 이벤트 데이터를 생성하며, (3)생성된 이벤트 데이터가 유효한지 지속적으로 판단하고, (4)도로위험상황이 종료되었을 때 이벤트를 종료시키는 것이다. 이를 위해 프로브 차량이 수집한 도로위험정보를 실시간으로 처리하여 조건부 확률을 지속적으로 갱신하는 과정을 통해 이벤트의 유효성을 판단하고 종료할 수 있도록 개발하였고, 시뮬레이션을 통해 알고리즘의 적용가능성을 검증하였다. 개발된 복합처리 알고리즘은 향후 C-ITS 및 자율주행자동차 등 프로브 기반의 교통정보 수집 및 이벤트 정보 처리에 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.35-45
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• 2013

자동차의 자율주행기능 실현을 위해서는 기존의 지능형자동차 인식시스템 보다 강인하고 우수한 성능의 주행환경 인식시스템이 요구된다. 특히, 카메라와 레이저레이더 센서는 물체의 특징, 거리 등의 정보를 제공하는 대표적인 주행환경인식 센서로, 이를 이용한 단일센서기반 인식시스템 연구가 활발히 이루어지고 있다. 일반적으로 레이저레이더 센서의 거리정보는 도로의 구조, 차량, 보행자 등의 인식을 위하여 많이 사용되며, 카메라의 영상정보는 차선, 횡단보도, 표지판 등의 주행환경 인지에 사용된다. 하지만, 단일센서기반 인식시스템은 센서의 특성 및 주행환경에 의한 오검출 또는 미검출 발생률이 높기 때문에 자율주행기능 구현에 적합하지 않다. 따라서 단일센서기반의 인식시스템의 한계를 극복하기 위하여 카메라, 레이저레이더, GPS 등을 이용한 정보융합 인식시스템 개발이 필수적이다. 이 연구에서는 영상 및 레이저레이더의 정보융합을 통해 강인한 차선인식, 횡단보도 인식 등을 수행하는 자율주행자동차의 주행환경 인식기술을 개발하였다. 이 연구를 통해 개발된 주행환경 인식기술은 자율주행자동차에 적용되어 다양한 주행시험을 통해 신뢰성 및 안정성이 검증되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.38-47
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• 2014

국토교통부에서는 전국에 설치된 약 16만개의 도로표지를 효율적으로 관리하기 위해 2005년부터 도로표지관리시스템(RSMS)을 운영하고 있다. 이후 RSMS가 선형데이터 기반으로 고도화됨으로써 GIS 분석이 가능해졌다. 또한 도로표지 관련 지침에는 고속도로 및 지방부 국도에 설치되는 방향표지 안내지명에 대한 기준이 제시되어 있으나, 도시부 도로의 경우 참조할 만한 안내지명이 없어 도시별로 공통된 안내지명에 대한 일관된 선정이 어려운 실정이다. 이러한 환경 변화와 문제점 인식을 토대로 본 연구에서는 창원시 RSMS의 방향표지 자료를 토대로 원 근거리 지명이 서로 다른 공간적 영향권을 가지고 있음을 가설 검정과 실제 도로표지 데이터를 사례로 제시하였으며, 사례 분석을 통해 도시별로 공통된 안내지명에 대한 공간적 영향권을 분석하는 절차를 제시하였다. GIS 분석에 근거한 시도를 통해 향후 신규 도로표지 설계시 설치지점 및 지역적 특수성을 고려하여 안내지명을 효과적으로 선정하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.37-48
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• 2020

도로교통법 시행규칙과 단체표준에서 정하고 있는 8가지 색상에 대해 건조 시와 습윤 시의 최소재귀반사성능 기준 확보를 위한 현장실험을 실시하였으며, 백색 건조 시에는 260.8(mcd/㎡·lux), 습윤 시에는 154.6(mcd/㎡·lux)으로 결과가 산출되었다. 황색의 경우는 건조 시 백색의 반사성능 대비 황색, 가호1호에서는 67%, 가호2호에서는 63% 수준이다. 습윤 시는 각각 79%와 59% 수준으로 나타났다. 청색의 경우에는 백색대비 가호1호에서는 64% 수준이며, 가호2호에서는 72%이다. 습윤 시는 각각 63%와 72% 수준으로 나타났다. 습윤 시의 반사성능 변화 폭이 건조 시보다 높으며, 유리알이 없는 경우도 이전의 결과와 비슷하게 나타났다. 신규색상이 적색, 주황색, 분홍색, 연한 녹색, 녹색의 경우에도 백색 대비 50% 이상의 기준값을 가지는 것으로 분석되었으며 이를 토대로 도로교통법 시행규칙에 노면표시 색상에 따른 최소반사성능 기준 마련의 토대가 될 것으로 판단된다.

• ETRI Journal
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• 제44권2호
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• pp.194-207
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• 2022

In the last decade, substantial progress has been achieved in intelligent traffic control technologies to overcome consistent difficulties of traffic congestion and its adverse effect on smart cities. Edge computing is one such advanced progress facilitating real-time data transmission among vehicles and roadside units to mitigate congestion. An edge computing-based deep reinforcement learning system is demonstrated in this study that appropriately designs a multiobjective reward function for optimizing different objectives. The system seeks to overcome the challenge of evaluating actions with a simple numerical reward. The selection of reward functions has a significant impact on agents' ability to acquire the ideal behavior for managing multiple traffic signals in a large-scale road network. To ascertain effective reward functions, the agent is trained withusing the proximal policy optimization method in several deep neural network models, including the state-of-the-art transformer network. The system is verified using both hypothetical scenarios and real-world traffic maps. The comprehensive simulation outcomes demonstrate the potency of the suggested reward functions.