• 한국대기환경학회지
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• 제2권2호
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• pp.31-40
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• 1986

Motor vehicle related air pollution has become more serious because of rapid increase of number of cars, specially in the urban area. The increase trend seems to be accelerated, however, the fact is that road conditions, parking facilities and traffic control systems are far behind coping with this situation. In spite of the lack of related basic data, urban transportation planning (UPT) and air pollution dispersion models were applied to predict air pollution level. In standard UPT model, trip generation, distribution, modal split and network assignment were estimated by experimental equations and appropriate models. The air pollution level in the central business area was believed to be higher and it will increase continuously due to the increase of traffic demand. To meet this situation, air pollution problem should be considered as a part of integrated plannings of urban plans or transportation plans as well as more stringent motor vehicle emission standards, have to be enforced.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.273-274
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• 2009

도로네트워크 데이터는 교통 정보, 경로 안내서비스 등 실시간 정보제공을 위해 차량 항법용 데이터에서 가장 핵심적인 영역에 해당하며 효율적인 관리와 유지가 필수적이다. 기존 파일 기반 시스템인 미디어 포맷(KIWI, GDF 등)에서는 콤팩트한 데이터 구성으로 읽기 위주의 빠른 매체 접근 등에 좋은 이점이 있지만, 최근 모바일 시스템 환경에 DBMS를 활용한 위치 기반 서비스(LBS)에 대한 관심이 증가 하고 있다. 이에 본 연구에서는 임베디드 DBMS를 이용하여 네트워크의 계층성을 지원하는 데이터 모델과 이를 활용한 탐색 알고리듬을 설계하고 프로토타입 시스템을 구현하였다. 특히 대규모 도로망의 원거리 탐색을 대상으로 메모리 구성과 탐색 시간 측면에서 일반 영역 탐색방법과 계층 탐색방법의 검색 결과를 비교하여 계층 탐색 방법의 효율성을 검증하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.192-192
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• 2000

In this paper, a platoon merging is considered as a remote-controlled system with the state represented by a stochastic process. In this system, it becomes to encounter situations where a single decision maker controls a large number of subsystems, and observation and control signals are sent over a communication channel with finite capacity and significant transmission delays. Unlike classical estimation problem in which the observation is a continuous process corrupted by additive noise, there is a constraint that the observation must be coded and transmitted over a digital communication channel with finite capaci쇼. A recursive coder-estimator sequence is a state estimation scheme based on observations transmitted with finite communication capacity constraint. Using the coder-estimator sequence, the remote control station designs a feedback controller. In this paper, we introduce a stochastic model for the lead vehicle in a platoon of vehicles considering the angle between a road surface and a horizontal plane as a stochastic process. The simulation results show that the inter-vehicle distance and the deviation from the desired inter-vehicle distance are well regulated.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1994년도 추계학술대회 논문집
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• pp.414-419
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• 1994

In recent years, there has been an increasing intest in control of active automotive suspension systems with a goal of improving the ride comfort and safety. Many approaches for these purposes have used linearized models of the suspension's dynamics, allowing the use of linear control theory. However, the linearized model does not well descriibe the actual system behavior which is inherently nonlinear. The object of this study is to develop a neuro controlled active suspension for the ride quality improvement. After obtaining active control law using optimal control theory, we use the artificial neural network to train the neuro controller to learn the relation of road input and control force. Form the numerical results, we found that back propagation learning does show good pattern matching and vertical acceleration of the driver's seat and sprung mass.

• 국제초고층학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.57-67
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• 2024

With the requirement of high quality and three-dimensional urban development, the public space areas city-center rail transit stations is expanded from the plots defined by the road network density to the plots defined by the three-dimensional public space density, covering the internal and external paths of the plots, which brings about the resilient pattern of plot utilization. This paper uses the isochronous three-dimensional influence realm model around the station areas to quantitatively analyze and compare the surrounding three-dimensional path density of public space, and initially proposes flexible use patterns of differently scaled plots under the multi-scale plots linkage, to effectively promote the overall accessibility of the station realm space.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권2호
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• pp.108-117
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• 2009

현재 우리나라에서는 자전거 이용 활성화를 통해 교통문제를 해소하며, 고유가 시대의 에너지 절약 효과를 얻고자 하고 있다. 그러나, 자전거 인프라 시설의 부족 및 기존 자전거 도로 및 관련시설의 안전성과 연계성이 보장되지 않는 등의 이유로 자전거 이용이 불편한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 안전성, 편의성, 연계성 등의 다양한 영향요소들을 고려하여 이용자 중심의 자전거 서비스 수준(BLOS: Bicyclist Level of Service) 모형을 개발함으로써 기존 자전거 도로 및 시설의 서비스 수준을 정의하고 개선하는데 기여하고자 하였다. 또한, 순차적 의미를 주는 선택, 선호, 강도 등에 관련된 연구에 적합한 순서형 프로빗 모형(Ordered Probit Model)을 적용함으로써, 자전거 이용자의 만족도를 고려한 자전거 서비스 수준 평가 기준을 제시하고자 한다. 본 연구에서 개발한 모형을 통해 자전거 서비스 수준 평가를 수행함으로써 기존의 자전거 도로 및 시설을 이용자 관점에 맞도록 개선할 수 있으며, 이러한 과정을 통해 자전거 시설 이용 증진을 도모할 수 있겠다. 또한, 자전거 도로망 계획, 자전거 도로 설계, 개선 효과에 따른 자전거 도로 및 시설의 투자 우선순위 결정 등에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국도로학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.11-16
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• 2010

보행교통류를 주제로 다양한 연구들이 진행되었지만 초기의 보행연구는 차량의 교통류이론을 그대로 적용하여 해석하기도 하였다. 최근 보행교통류에 대한 다양한 모형들이 제시되고 있으며, 특히 CA모형은 보행교통류를 위한 시뮬레이션 모형으로 빈번하게 사용되고 있다. 대표적인 CA 모형으로 가스입자의 움직임을 이용하여 양방향의 보행교통류를 설명하기도 하였는데 초기에는 정방형의 Gas-lattice 모형이 제안되었으며 이후에 정육방 Gas-lattice 모형을 이용하여 보행자의 움직임과 회피를 묘사하기도 하였다. 하지만 이러한 모형들은 보행자의 움직임을 편의임의보행으로 가정하였기 때문에 단일방향으로의 움직임만을 설명할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 MLPM(the Multi-Layer Pedestrian Model)은 어떤 공간에서 복수개의 기종점을 가진 경우에도 현실적인 보행자의 움직임을 설명할 수 있는 모형이다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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• pp.124-131
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• 2000

In this study, the NEURAL NETWORK (hereinafter referred to as NN) was applied to control of the nonlinear factors for turning movement of the crawler vehicle and experiment was carried out using a small model of crawler vehicle in order to inspect an application of NN. Furthermore, CHAOS NEURAL NETWORK (hereinafter referred to as CNN) was also applied to this control so as to compare with conventional NN. CNN is especially effective for plane in many variables with local minimum which conventional NN is apt to fall into, and it is relatively useful to nonlinear factors. Experiment of turning on the slope of crawler vehicle was performed in order to estimate an adaptability of nonlinear problems by NN and CNN. The inclination angles of the road surface which the vehicles travel on, were respectively 4deg, 8deg, 12deg. These field conditions were selected by the object for changing nonlinear magnitude in turning phenomenon of vehicle. Learning of NN and CNN was carried out by referring to positioning data obtained from measurement at every 15deg in turning. After learning, the sampling data at every 15deg were interpolated based on the constructed learning system of NN and CNN. Learning and simulation programs of NN and CNN were made by C language ("Association of research for algorithm of calculating machine (1992)"). As a result, conventional NN and CNN were available for interpolation of sampling data. Moreover, when nonlinear intensity is not so large under the field condition of small slope, interpolation performance of CNN was a little not so better than NN. However, when nonlinear intensity is large under the field condition of large slope, interpolation performance of CNN was relatively better than NN.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.1-11
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• 2014

도로상에서 발생하는 교통 혼잡비용은 지역 간 도로 보다는 도심부 내에서 비중 있게 발생하며, 이는 전체 혼잡비용의 약 63.39%를 차지하고 있다. 따라서, 교통혼잡비용의 절감을 위해서는 도심부의 교통 혼잡을 해소하는 것이 중요하다. 도심부의 교통 혼잡은 반복정체와 비반복정체로 구분되며, 비반복 정체를 신속하고 정확하게 검지하는 것이 교통혼잡의 해소에 있어 무엇보다 중요하다. 그러나 돌발상황 검지에 관한 연구는 대부분 연속류를 대상으로 수행되어 왔다. 도심부 단속류 도로의 경우, 신호 교차로 주정차 차량 등 다양한 변수가 존재하기 때문에 연속류에 적용되는 돌발상황 검지 알고리즘을 수정없이 적용하기에 무리가 있다. 따라서 본 연구에서는 도심부 단속류 도로를 대상으로 수집된 GPS 기반의 차량궤적 데이터에 인공신경망을 적용하여 돌발상황검지 모형을 구축하였다. 제안된 모형의 정확도 검증 결과, 돌발상황 검지율 46.15%, 오보율 25.00%가 도출되었다. 이러한 결과는 단속류를 대상으로 하는 초기 연구 결과로서 의미가 있다. 또한 내비게이션 장치와 같은 차량 궤적 데이터만을 활용하여 비반복정체를 검지 할 수 있는 가능성을 제시 했다는 것에 의미를 찾을 수 있을 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권12호
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• pp.3904-3922
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• 2022

As a research hotspot, pedestrian detection has a wide range of applications in the field of computer vision in recent years. However, current pedestrian detection methods have problems such as insufficient detection accuracy and large models that are not suitable for large-scale deployment. In view of these problems mentioned above, a lightweight pedestrian detection and early warning method using a new model called you only look once (Yolov5) is proposed in this paper, which utilizing advantages of Yolov5s model to achieve accurate and fast pedestrian recognition. In addition, this paper also optimizes the loss function of the batch normalization (BN) layer. After sparsification, pruning and fine-tuning, got a lot of optimization, the size of the model on the edge of the computing power is lower equipment can be deployed. Finally, from the experimental data presented in this paper, under the training of the road pedestrian dataset that we collected and processed independently, the Yolov5s model has certain advantages in terms of precision and other indicators compared with traditional single shot multiBox detector (SSD) model and fast region-convolutional neural network (Fast R-CNN) model. After pruning and lightweight, the size of training model is greatly reduced without a significant reduction in accuracy, and the final precision reaches 87%, while the model size is reduced to 7,723 KB.