One of the crucial elements to fully facilitate the various benefits of intelligent transportation systems (ITS) is to obtain more reliable traffic monitoring in real time. To date, point and section-based traffic measurements have been available through existing surveillance technologies, such as loops and automatic vehicle identification (AVI) systems. However, seamless and more reliable traffic data are required for more effective traffic information provision and operations. Technology advancements including vehicle tracking and wireless communication enable the acceleration of the availability of individual vehicle travel information. This study presents a UBIquitous PRObe vehicle Surveillance System (UBIPROSS) using vehicle-to-vehicle (V2V) wireless communications. Seamless vehicle travel information, including origin-destination information, speed, travel times, and other data, can be obtained by the proposed UBIPROSS. A set of parameters associated with functional requirements of the UBIPROSS, which include the market penetration rate (MPR) of equipped vehicles, V2V communication range, and travel time update interval, are investigated by a Monte Carlo simulation- (MCS) based evaluation framework. In addition, this paper describes prototypical implementation. Field test results and identified technical issues are also discussed. It is expected that the proposed system would be an invaluable precursor to develop a next-generation traffic surveillance system.
The cable component of cable-stayed bridges is gradually impacted by weather conditions, vehicle loads, and material corrosion. The stayed cable is a critical load-carrying part that closely affects the operational stability of a cable-stayed bridge. Damaged cables might lead to the bridge collapse due to their tension capacity reduction. Thus, it is necessary to develop structural health monitoring (SHM) techniques that accurately identify damaged cables. In this work, a combinational identification method of three efficient techniques, including statistical analysis, clustering, and neural network models, is proposed to detect the damaged cable in a cable-stayed bridge. The measured dataset from the bridge was initially preprocessed to remove the outlier channels. Then, the theory and application of each technique for damage detection were introduced. In general, the statistical approach extracts the parameters representing the damage within time series, and the clustering approach identifies the outliers from the data signals as damaged members, while the deep learning approach uses the nonlinear data dependencies in SHM for the training model. The performance of these approaches in classifying the damaged cable was assessed, and the combinational identification method was obtained using the voting ensemble. Finally, the combination method was compared with an existing outlier detection algorithm, support vector machines (SVM). The results demonstrate that the proposed method is robust and provides higher accuracy for the damaged cable detection in the cable-stayed bridge.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.2
no.1
s.2
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pp.75-84
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2003
Current techniques for road-traffic monitoring rely on sensors which have limited capabilities, are costly and disruptive to install. The use of video cameras coupled with computer vision techniques offers an attractive alternative to current sensors. Video based traffic monitoring systems are now being considered key points of advanced traffic management systems. In this paper, we propose the new method which extract the traffic information using video camera. The proposed method uses an adaptive updating scheme for background in order to reduce the false alarm rate due to various noises in images. also, the proposed extraction method of traffic information calculates the traffic volume ratio of vehicles passing through predefined detection area, which is defined by the length of profile occupied by cars over that of overall detection area. Then the ratio is used to define 8 different states of traffic and to interpret the state of vehicle flows. The proposed method is verified by an experiment using CCTV traffic data from urban area.
디지털 영상 기기의 발전과 함께 화질의 선명도와 해상도가 향상되면서 더 많은 영상 정보를 한 화면에 담고자 하는 시도로서 파노라마 영상 합성기법을 차량 주차시 운전자의 넓은 영상확보를 위해 구현한다. 본 논문에서는 파노라마 영상 생성 장치 및 방법과 파노라마 영상에 기반한 차량 후방 감시 장치에 관한 것이다. 차량 후방 감시용으로 두 대의 CCD 카메라 장비를 이용하여 촬영 기술상의 제한 또는 요구 없이 획득되는 영상 시퀀스로부터 영상을 분석하고 합성한다는 조건하에 수행되어지며, 카메라 움직임의 모델링, 변환식에 의한 합성 영상의 재구성, 후처리 기술을 접목한다. 첫 단계에서는 두 영상의 중첩 영역을 획득하고 두 번째 단계에서는 중첩된 영상을 기준으로 파노라마 영상을 구현하는 것이다.
지능형 자동차에 대한 관심이 높아지면서 AICC(Automatic Intelligent Cruise Control)나 무인 자동차가 개발되고 있다. 이러한 기술을 개발하기 위해서는 자동차의 환경과 운항에 관련된 상황을 실시간 감시하는 것이 중요하기 때문에 본 연구에서는 임베디드 시스템을 구성 후 웹 서버를 구현하여 원격지에 존재하는 자동차의 감시 시스템을 개발하고, 자동차 ECU와 인터페이스 하여 엔진 및 자동차의 내부 상황을 웹으로 확인할 있는 임베디드 시스템을 구현하였다. 또한, ECU의 부담과 자동차 Wireless Hamess(W/H)에 의한 중량을 줄이기 위해 블루투스 방식으로 분산제어 방식을 이용 각 부분별 제어할 수 있도록 하였다.
For the realization of future intelligent transportation systems, fine-grained lane-by-lane traffic monitoring and control functionalities are among the most important technology barriers to overcome. To satisfy the accuracy requirement for traffic monitoring, a GNSS receiver network is designed. The designed receiver network consists of three different types of entities; reference server, broadcaster, and client. For deployment flexibility, all the entities utilize the international message standard RTCM SC-104 version 3.0. For fine-grained traffic monitoring, the client is designed to utilize position-domain carrier-smoothed-code filters to provide accurate vehicle coordinates in spite of frequent addages and outages of visible satellites. An experiment result is presented to evaluate the positioning accuracy of the proposed method.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.2
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pp.92-104
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2017
Previous management for speed in road traffic system was aimed only to the improvement of mobility and safety. However, consideration for the aspect of environment and energy consumption efficiency was valued less than the former ones. Nevertheless, economical damage scope caused by climate change has been increasing and it is estimated that environmental value will be increased because of the change of external circumstances. In addition, policy for reducing carbon emission in transportation system was assessed as insufficient in improving the condition of traffic road since it only focused on the transition of private vehicle into public transportation and development of eco-friendly car. Now it is the time to prepare for the adaptation strategy and precaution for the increased number of private vehicle in Korea. For this, paradigm shift in traffic operation which includes the policy not only about the mobility but also about caring environment would be needed. It is needed to be able to monitor the actual amount of greenhouse gas in real time to reduce the amount of emitted greenhouse gas in the aspect of traffic management. In this research, a methodology which can build on-line greenhouse gas emission monitoring system by using real time traffic data and predicting the circumstance in next 5 minutes was suggested.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.9
no.5
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pp.38-48
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2010
Adverse weather (e.g. strong winds, snow and ice) will probably appear as a more serious and frequent threat to road traffic than in clear climate. Another consequence of climate change with a natural disastrous on road traffic is respond to traffic accident more the large and high-rise bridge zone, tunnel zone, inclined plane zone and de-icing zone than any other zone, which in turn calls for continuous adaption of monitoring procedures. Accident mitigating measures against this accident category may consist of intense winter maintenance, the use of road weather information systems for data collection and early warnings, road surveillance and traffic control. While hazard from reduced road friction due to snow and ice may be eliminated by snow removal and de-icing measures, the effect of strong winds on road traffic are not easily avoided. The purpose of the study described here, was to design of amber information the relationship between traffic safety, weather, user information on road weather and driving conditions in local-scale Geographic. The most applications are the optimization of the amber information definition, improvements to road surveillance, road weather monitoring and improved accuracy of user information delivery. Also, statistics on wind gust, surface condition, vehicle category and other relevant parameters for wind induced accidents provide basis for traffic control, early warning policies and driver education for improved road safety at bad weather-exposed locations.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.5
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pp.72-84
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2017
Together with the Big Data of the 4th Industrial Revolution, the traffic information system has been changed to an section detection system by the point detection system. With DTG(Digital Tachograph) data based on Global Navigation Satellite System, the properties of raw data and data according to processing step were examined. We identified the vehicle trajectory, the link travel time of individual vehicle, and the link average travel time which are generated according to the processing step. In this paper, we proposed a application method for traffic management as characteristics of processing data. We selected the historical data considering the data management status of the center and the availability at the present time. We proposed a method to generate the Travel Time Index with historical link average travel time which can be collected all the time with wide range. We propose a method to monitor the traffic congestion using the Travel Time Index, and analyze the case of intersections when the traffic operation method changed. At the same time, the current situation which makes it difficult to fully utilize DTG data are suggested as limitations.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.1
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pp.209-220
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2022
With the worldwide spread of African swine fever, interest in livestock epidemics has increased. Livestock transport vehicles are the main cause of the spread of livestock epidemics, but there are no empirical quarantine procedures and standards related to the mobility of livestock transport vehicles in South Korea. This study extracted the trajectory of livestock-related vehicles using the facility-visit history data from the Korea Animal Health Integrated System and the DTG (Digital Tachograph) data from the Korea Transportation Safety Authority. The results are presented as exposure indices aggregating the link-time occupancy of each vehicle. As a result, 274,519 livestock-related vehicle trajectories were extracted, and the exposure values by link and zone were derived quantitatively. This study highlights the need for prior monitoring of livestock transport vehicles and the establishment of post-disaster prevention policies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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