Recently, the number of vehicles equipped with cameras that are generally used to recognize surroundings is increasing. For robust recognition, a huge amount of tests under various environments are performed. Furthermore, the installation position or orientation of the camera is also changed depending on the vehicle. This change also accompanies many tests. Correspondingly, a large cost and a great deal of manpower are required to perform these tests. This paper proposes a method to cut these costs while conducting enough tests through the construction of a database of videos and a geometric transformation of images.
본 논문은 도로상에 설치된 각종 교통정보 기기로부터 수집된 정보를 이용하여 교통정보 데이터베이스를 구축하고 이를 이용하여 교차로를 기점으로 도로의 구간별 실시간 교통흐름을 동적으로 관리할 수 있는 교차로 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 본 시스템은 계층적인 3 부분으로 구성된다. 하위계층은 실제 도로 상에서 교통정보가 수집되는 물리계층이다. 중간계층은 하위계층의 교통정보를 이용하여 교차로들의 그룹, 실시간 교통흐름 정보의 수집, 원격 모니터링 및 제어를 지원하는 교통흐름 제어 프레임워크가 존재한다. 본 계층은 분산객체그룹 프레임워크를 확장하여 설계됐다. 상위계층에는 교차로들의 그룹화로 교통흐름을 제어하는 교차로 시뮬레이터 응용들이 존재한다. 교차로 응용은 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 스킴 기반의 구현객체들로 이루어진다. 교차로 시뮬레이션 시스템에서는 도로상의 각 교차로를 하나의 응용 그룹으로 고려하며, 교차로들 간에 상호통신으로 수집된 실시간 도로소통 상태정보를 이용하여 주어진 도로상황에 따라 동적인 교통흐름 제어기법들의 적용이 가능하도록 하였다. 본 시스템 구축을 위해 TMO 스킴과 TMOSM(TMO Support Middleware) 지원교통흐름 제어 프레임워크 기반에서 시스템 구조와 구성요소의 상호작용을 정의했으며, 교통흐름 모니터링 및 제어를 위한 응용 시뮬레이터와 사용자 인터페이스를 설계했다.
지형공간정보체계는 각 행정기관에 산재되어 있는 지형공간 자료인 공공 시설현황, 토지이용형태, 시설물 관련도면 및 통계조서 등의 자료를 체계적인 자료기반으로 통합시키는 것을 목적으로 하며, 사용자로 하여금 전산기를 통해 필요한 지형자료를 쉽게 얻을 수 있게 하며 지형공간 자료의 이용가치를 높이는데 있다. 도로업무의 효율성을 증대시키기 위해 도로에 관련된 각종 업무를 분석하고 이를 기본 도면과 연계시켜 행정 업무의 중복이나 누락이 없는 시설물관리 체계를 필요로 하고 있다. 본 연구에서는 행정관서에서 이루어지는 각종 도로관련 업무를 분석하여 업무의 흐름과 내역을 조사한 후, 각종 업무에 사용되는 도면과 자료를 연계시킨 지형공간정보 체계의 자료기반을 설계함으로서 도로의 유지 및 관리를 위한 효율적인 도로 시설물관리 체계를 연구하였다.
현재 자율주행 관련 기술은 주행의 정도를 적용하여 단계별로 발전하고 있다. 자율주행 차량이 움직이는 도로에 대한 운영 관리 기술도 자율주행 기술에 발맞춰 발전해야 하는 것은 필수적이다. 그러나 현재 도로 운영 관리의 경우 2차원 정보만을 사용하여 관리되고 있어 차로 및 시설물 정보관리, 유지 보수의 체계화된 운영 관리에 한계를 보이고 있다. 본 연구는 현재 2차원 공간데이터를 기반으로 관리하고 있는 차로 및 시설물 운영 관리 시스템을 정밀도로 지도 데이터와 실시간 빅 데이터 처리가 가능한 융합 형태의 데이터베이스를 설계하여 3차원 공간정보 기반의 운영 관리가 가능한 운영 관리 시스템 아키텍처 구성 방안을 제시하였다. 본 연구를 통해 향후 정밀도로 지도를 기반으로 한 운영 관리 시스템을 구축하여 차로 및 시설물 유지관리에 사용할 경우 시설물을 시각화하여 관리할 수 있으며, 다중 사용자의 데이터 편집 및 분석이 가능하고, 다양한 GIS S/W와 연동이 가능하며, 보안 및 백업·복구 등의 기능이 강화되어 대용량의 실시간 데이터를 효율적으로 처리할 수 있을 것으로 판단된다.
The negative impacts of roads on wildlife mortality have been well documented, and one of the most significant impact is wildlife-vehicle collisions (WVCs) in most countries throughout the world. While road impacts on wildlife are a truly global concern with a large socio-economic cost, few researches in Korea have been quantified road-kill occurrence on highways or identified extensively seasonal and geographic patterns of this phenomenon. Therefore, we analyzed highway mortality of wild mammals in Korea using database from five years of nation-wide data on WVCs, and estimated road-kill density by standardizing on per km and per $10^3$ vehicle basis. During 2008 through 2012, a total of 10,940 wildlifes were reported killed on highways, with an average of 2,188 cases per year. There were 2,376 road-kills in 2012, and this equates to 0.01 road-kills per km per week or one road-kill every 88.5 km per week. For time of day, road-kills occurred more frequently in the early morning (05:00-08:00, 38.3%), and day of week did not have a significant influence in any individual year. The road-kill was highest in the spring (March- May, 33.0%) and least in the winter (December-February, 16.1%), and the most frequently killed native species were of Korean water deer (79.7%), raccoon dog (12.7%), Korean hare (3.1%), and leopard cat (1.2%). The overall standardized kill-rate (number/10 km/1,000 vehicles/month) in 2012 was 0.057 with highest on Dangjinyeongdeok highway (0.476), followed by Yeongdong (0.274), Sooncheonwanju (0.233), Iksanpohang (0.187), and Joongang (0.150). This study highlights that the frequency of WVCs are prevalent throughout the highways in Korea. Further work is needed to determine whether such a level of mortality is sustainable from an ecological point of view.
본 연구의 목적은 오대산국립공원 내 도로를 대상으로 2003년에서 2007년까지 로드킬 현황을 조사하고 종별 발생특성, 월별 발생분포, 토지이용 현황별 로드킬 특성을 분석하여, 로드킬 저감을 위한 기초자료를 제시하는 것이었다. 로드킬은 총 427건이 발생하였으며, 대부분 소형포유류인 것으로 나타났다. 포유류와 파충류에서는 다람쥐와 누룩뱀, 조류는 노랑턱멧새의 발생빈도가 높았다. 포유류와 파충류는 여름철과 가을철, 조류는 봄부터 여름사이의 발생빈도가 높게 나타났으며, 로드킬은 야생통물의 활통시기 및 번식시기 그리고 차량 이통량 증가와 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다. 야생동물 로드킬 빈도는 도로변 토지이용형태에 의해 영향을 받는 것으로 나타났으며, 도로 양측이 밭인 경우에 가장 높았다.
대도시에는 회전제한을 갖는 교차로가 다수 존재하며, 도로망에 있어서 최적경로를 계산할 때 회전제한을 고려해야 한다. 본 논문에서는 회전제한을 갖는 도로망에서 새로운 경로계획 방법을 제안하였다. 각 회전제한 노드에 대하여 U턴 혹은 P턴을 이용하여 대체경로를 미리 계산하고 이를 도로망 데이터베이스에 포함하는 도로망 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 기존의 도로망 모델에서 회전제한을 표현하기 위하여 사용하던 가상 노드를 포함하지 않기 때문에 효율적이다. 제안된 모델을 이용하여 최적경로를 계산하기 위하여 새로운 최적경로 알고리즘을 제안하였다. 회전제한이 있는 노드에 대하여 마디를 정의하였으며, 이를 이용하여 대체경로의 비용과 타경로와의 비용을 비교할 수 있도록 하였다. 제안된 경로계획 방법은 회전제한이 존재하는 도로망에 대하여 최적경로를 고속으로 계산할 수 있는 효율적인 방법이다.
This paper proposes a gradation image processing method for the development of a Road Sign Recognition Platform (RReP), which aims to facilitate the rapid and accurate management and surveying of approximately 160,000 road signs installed along the highways, national roadways, and local roads in the cities, districts (gun), and provinces (do) of Korea. RReP is based on GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), INS(Inertial Navigation System), DMI(Distance Measurement Instrument), and lasers, and uses an imagery information collection/classification module to allow the automatic recognition of signs, the collection of shapes, pole locations, and sign-type data, and the creation of road sign registers, by extracting basic data related to the shape and sign content, and automated database design. Image division and merging, which were applied in this study, produce superior results compared with local binarization method in terms of speed. At the results, larger texts area were found in images, the accuracy of text recognition was improved when images had been gradated. Multi-threshold values of natural scene images are used to improve the extraction rate of texts and figures based on pattern recognition.
본 논문에서는 주행 중 가속도 센서와 카메라로부터 데이터를 실시간으로 수집, 분석하여 자동으로 도로 포장의 다양한 손상을 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 도로의 포장 손상을 탐지하는 즉시 해당 이미지와 가속도 신호, GPS좌표를 도로관리자에게 전송하며 이를 서버에도 전송하여 데이터베이스에 이력화한다. 이를 통해, 도로 포장 손상 탐지 시스템은 도로관리자로 하여금 1) 신속, 정확, 편리하게 도로의 상태를 관리할 수 있게 하며, 2) 다양한 종류의 도로 포장 손상을 조기에 발견하여 관리할 수 있도록 하며, 3) 도로의 포장 손상을 추적 관리할 수 있도록 한다. 결과적으로, 제안하는 시스템은 10번의 고속도로 주행 실증 평가에서 평균 100 km/h로 주행 중 74%의 민감도와 84%의 정밀도로 도로 포장의 손상을 탐지하여 그 유효성이 입증되었다.
차량이 증가함에 따라, 도로 교통은 혼잡하게된다. 교통 혼잡을 통계적 분석을 이용하여 예측할 수 있다면 도로 교통에 상당히 개선될 것이다. 본 논문은 고속도로의 속도에 영향을 주는 요소를 분석하여 상호관련성을 조사한다. 이를 수행하기 위해 고속 도로 교통에 대한 데이터베이스를 구축하며, 도로 교통 데이터베이스에다 설정된 가설을 적용하고, 다양한 데이터 마이닝 연산을 사용하여 결과를 도출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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