• 한국도로학회논문집
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• 제14권5호
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• pp.157-164
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• 2012

PURPOSES: Regional offices of the Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs use a computerized system called KAMIS so as to manage road equipment systematically. Road agencies can record number of operating days by equipment, actual working hours, accumulated operating hours (or distance) by equipment, and operating cost. However, KAMIS does not provide critical information, although it is strongly related to efficient road management equipment operation. In other words, road agencies do not know whether they have sufficient equipment to handle their actual work. METHODS: Therefore, this study suggests a methodology to evaluate for operational efficiency of road management equipment using analytical hierarchy process(AHP). First of all, estimated weights related criteria can be produced by AHP, and then use operational history by pieces of equipment. RESULTS: Results show that importance of management work can differ from weather conditions through five areas. CONCLUSIONS: Commonly, this results can imply to help save money for the purchase and maintenance of road management equipment, and they would improve the functional performance of KAMIS.

• 대한교통학회지
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• 제29권2호
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• pp.123-131
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• 2011

본 연구에서는 지표면과 대기사이의 열-에너지 균형원리를 이용한 노면온도예측모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 노면온도예측모형은 두 가지 모듈로 구성되는데 Canopy 1은 지표면과 대기 간의 열 교환을 묘사하기 위한 것이고, Canopy 2는 열에너지 교환 과정에서 포장체 특성을 반영하기 위한 것이다. 모형 수행에 필요한 다양한 입력변수는 기상청으로부터 수집하였다. 개발된 모형의 성능을 평가하기 위해 청원-상주 간 고속도로 상 문의교 지점에 설치된 접촉식 노면온도측정센서로부터 수집한 노면온도자료와 모형 수행을 통해 나온 결과 값을 비교 하였다. 이러한 비교는 동절기(12월)와 동절기 외 기간(10월)에 걸쳐 수행되었다. 비교 결과, 두 온도의 평균오차 값이 ${\pm}2^{\circ}C$ 범위 내에 있어, 모형의 성능이 매우 우수한 것으로 판단된다. 이러한 연구는 동절기 도로관리에 다양하게 사용될 것으로 사료되고, 특히 도로 기상정보체계 운영에 핵심이 되는 노면온도 예측 알고리즘으로 사용될 수 있는 기초 연구가 될 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.209-217
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• 2007

본 논문은 'CCTV영상 교통정보분석시스템'의 일환으로 도로 상의 CCTV 영상정보를 이용하여 기후정보를 추출하는 방법을 제시한다. 도로상의 CCTV 영상정보에서 기후정보를 얻는 방법은 맑은 날의 영상에서 RGB 평균값을 얻고 이를 기준으로 맑음, 흐림, 비, 눈, 안개 등의 영상을 구분하는 방법이다. 이 방법에 대한 보완으로 본 논문에서는 온 습도 정보를 사용하여 보다 세밀한 기후정보를 검출하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 CCTV 영상에서 기후정보를 검출하기 위한 방법은 기존의 기후정보서비스를 대체하기 위한 방안으로 기존에는 값비싼 센스를 이용하였으나, 본 시스템에서는 CCTV 영상을 이용하여 기후를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 CCTV 영상에서 기후정보를 검출하기 위하여 영상을 분석하고 환경 변수인 온 습도 정보를 활용하여 영상정보에서 기후정보의 검출을 용이하게 하도록 설계하였다. 이 알고리즘은 많은 시간비용과 공간비용이 소모되는 DB를 활용한 기법보다 구현에 다소 간의 어려움은 있으나, 비용이 적게 들고 구축과 동시에 실무에 활용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 온도, 습도와 일시정보를 추가하여 검출된 기후정보의 정확성을 꾀하였다. 마지막으로 제안된 알고리즘을 영상정보를 이용한 실험을 통해 알고리즘의 유용성을 검증한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.190-201
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• 2021

도로전광표지판(VMS : Variable Message Sign)은 도로이용자에게 교통, 도로, 기상상황 및 공사로 인한 통제 등에 대한 실시간 정보를 제공함으로써 교통흐름의 효율화와 통행의 안전성을 향상시키기 위한 장비이다. 일반국도 VMS의 대부분을 차지하는 문자식 VMS에서 표출 및 제공되는 소통정보 메시지 구성은 일반적으로 구간, 구간에 대한 통행시간, 소통상황에 대한 정보로 이루어진다. 본 연구에서는 수도권 일반국도에서 운영 중인 문자식 VMS를 대상으로 도로이용자 선호도 분석을 통해 도로관리자 위주의 기존 표출문안을 도로이용자 중심으로 개선안을 마련하였다. 아울러 도로이용자가 가장 선호하는 돌발상황에 대한 정보를 신속하고 효율적으로 제공할 수 있는 시스템 개선에 대한 방안을 제시함으로써 도로이용자 중심의 VMS 교통정보 제공 효용성을 향상시키고자 한다.

• International Journal of Automotive Technology
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• 제6권1호
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• pp.53-63
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• 2005

We propose a fuzzy neural network (FNN) theory capable of deciding the quality of a road image prior to extracting lane-related information. The accuracy of lane-related information obtained by image processing depends on the quality of the raw images, which can be classified as good or bad according to how visible the lane marks on the images are. Enhancing the accuracy of the information by an image-processing algorithm is limited due to noise corruption which makes image processing difficult. The FNN, on the other hand, decides whether road images are good or bad with respect to the degree of noise corruption. A cumulative distribution function (CDF), a function of edge histogram, is utilized to extract input parameters from the FNN according to the fact that the shape of the CDF is deeply correlated to the road image quality. A suitability analysis shows that this deep correlation exists between the parameters and the image quality. The input pattern vector of the FNN consists of nine parameters in which eight parameters are from the CDF and one is from the intensity distribution of raw images. Experimental results showed that the proposed FNN system was quite successful. We carried out simulations with real images taken in various lighting and weather conditions, and obtained successful decision-making about $99\%$ of the time.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.223-230
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• 2021

현재 자율주행차량은 테스트 이후 상용화를 눈앞에 두고 있다. 그러나 아직 자율주행차량이 완벽히 상용화되지 않았음에도 81건의 사고가 발생했으며, 사고를 피하기 위한 차량의 주행 방식은 LiDAR에 많이 의존하고 있다. 현재 상용화된 3레벨 자율주행차량이 4레벨 자율주행차량으로 발전하기 위해서는 기존에 수집되는 정보보다 더 많은 정보를 수집해야만 한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 자율주행차량에서 수집하는 정보인 도로 정보, 기상정보를 포함하여 차량이 주행 중인 도로의 거칠기와 자기 자신 및 주변 차량의 탑승객 상태를 정확하게 인식하여 차량이 처한 위기 상황을 정확하게 계산하는 Driving Situation Judgment System (DSJS)을 제안한다. DSJS의 PDM에 대한 실험 결과, PDM은 기존 차량의 탑승객 인식 시스템보다 평균적으로 15.52% 더 정확하게 탑승객을 분류할 수 있었다. 본 연구는 기존 3단계 자율주행차량이 수집하는 데이터보다 더 다양한 종류를 수집하여 4단계 자율주행차량을 달성하는 기초연구가 될 수 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.468-476
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• 2002

The confidence of information from image processing depends on the original image quality. Enhancing the confidence by an algorithm has an essential limitation. Especially, road images are exposed to lots of noisy sources, which makes image processing difficult. We, in this paper, propose a FNN (fuzzy-neural network) capable oi deciding the quality of a road image prior to extracting lane-related information. According to the decision by the FNN, road images are classified into good or bad to extract lane-related information. A CDF (cumulative distribution function), a function of edge histogram, is utilized to construct input parameters of the FNN, it is based on the fact that the shape of the CDF and the image quality has large correlation. Input pattern vector to the FNN consists of ten parameters in which nine parameters are from the CDF and the other one is from intensity distribution of raw image. Correlation analysis shows that each parameter represents the image quality well. According to the experimental results, the proposed FNN system was quite successful. We carried out simulations with real images taken by various lighting and weather conditions and achieved about 99% successful decision-making.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권9호
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• pp.4419-4441
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• 2016

A cause of vehicle accidents is the reduced visibility due to bad weather conditions such as fog. Therefore, an onboard vision system should take visibility detection into account. In this paper, we propose a simple and effective approach for measuring the visibility distance using a single camera placed onboard a moving vehicle. The proposed algorithm is controlled by a few parameters and mainly includes camera parameter estimation, region of interest (ROI) estimation and visibility computation. Thanks to the ROI extraction, the position of the inflection point may be measured in practice. Thus, combined with the estimated camera parameters, the visibility distance of the input foggy image can be computed with a single camera and just the presence of road and sky in the scene. To assess the accuracy of the proposed approach, a reference target based visibility detection method is also introduced. The comparative study and quantitative evaluation show that the proposed method can obtain good visibility detection results with relatively fast speed.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권9호
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• pp.142-148
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• 2006

국내 교통환경과 증가하는 사고 상황을 감안할 때, 사고의 인적 요인을 정확히 분석하여 이를 토대로 사고 운전자를 교정 교육할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 IPDE 기법을 이용한 안전운전과 교정교육을 위한 운전 시뮬레이터 개발 과정 및 결과를 제시한다. 이 운전 시뮬레이터의 개발로 교정교육 대상자는 실제 운전하는 것과 같은 상황에서 운전 적성과 사고 요인을 검사 받을 수 있고, 검사 결과에 따라 운전자의 운전결함을 교정시킬 수 있는 해설 장면을 선택하여, 재교육을 받을 수 있도록 처리함으로써 운전 교정교육에 있어 실제 상황에 대처하는 능력을 높일 수 있게 하였다. 그러나 이러한 최상의 운전 모의 실험기라도, 날씨조건 및 도로조건에 따라서 제동거리가 달라질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 퍼지규칙 및 신경망을 이용하여 이러한 문제점을 해결하였다 시뮬레이션 결과 도로조건 및 날씨 조건을 고려한 시뮬레이터가 브레이크 강도조정이 정확하게 산출 되는 것을 확인하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제14권2호
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• pp.154-164
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• 2018

연구목적 : 최근 기후변화에 따라 여름철 태풍, 호우와 겨울철 대설, 한파 등의 기상재난이 증가하고 있다. 대설재난은 교통, 건물, 시설물 등에 다양한 피해를 발생시키기 때문에 신속한 대처가 필요하다. 대설재난이 도시 안전에 영향을 주고 있으나 우리나라의 대설재난 대처는 미흡하고, 정책 연구도 부족한 상황이다. 연구방법 : 본 연구는 대설재난이 발생할 때 신속한 도로 제설을 위하여 제설차량과 장비에 정보 통신 기술을 활용한 사례를 분석하고, 시사점을 도출한다. 연구결과 : 도로 제설장비에 정보통신기술이 적용된 장비를 부착하면 긴급 상황시 제설차량과 장비의 위치를 파악하여 인근지역의 도로 제설을 응원할 수 있다. 결론 : 본 연구의 사례 분석은 향후 지자체 제설장비의 효율적 이용을 위해 활용될 수 있다.