운전자 보조 시스템에서 도로 상태 정보는 안전한 운전을 위한 중요한 정보를 제공한다. 자동차에서의 입력 영상은 일반적으로 불필요한 영역도 포함하므로 도로 상태를 파악을 위한 관심영역(ROI)을 결정하고 나머지 영역을 제거한 뒤 관심영역만 남겨 두면 연산 시간을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 도로를 나타내는 특징적인 선분과 이로부터 얻어지는 소멸점을 이용하여 도로 영역을 찾는 영상기반의 도로 관심영역 결정 알고리즘을 제안한다. 선분들은 Canny 가장자리 탐지법과 허프 변환을 이용하여 찾고 소멸점은 칼만 필터를 이용하여 추적함으로써 잡음의 영향에 의한 오동작을 방지한다. 초기화 과정을 거치면 도로 관심영역을 매 프레임마다 정확히 결정할 수 있다. 제안한 방식은 C++와 OpenCV 라이브러리를 이용하여 SW로 구현하였으며 다양한 블랙박스 영상으로부터 도로 관심영역을 얻는데 성공하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 잡음에 강하다는 것을 확인하였다.
This study provides a basic data necessary to design a facility of smoke management after calculating the critical velocity of the gradient scale model tunnel and reviewing its adequacy to establish an optimum disaster prevention system for a road tunnel at fire. The experiment is carried out by using Froude scaling to a scale model which is about 1/29 as big as the real tunnel, and its critical velocity calculation is calculated to the 0-2% gradient of the tunnel. The result shows that the higher the gradient is, the stronger the critical velocity, but that it doesn't affect the critical velocity so much when the gradient is less 2%. In addition, this result is studied in comparison with the results done by other researchers to review the adequacy of the critical velocity.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권3호
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pp.232-237
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2009
Active safety vehicle devices are getting more attention recently. To prevent traffic accidents, the environment in front and even around the vehicle must be checked and monitored. In the present applications, mainly camera and radar based systems are used as sensing devices. Laser scanner, one of the sensing devices, has the advantage of obtaining accurate measurement of the distance and the geometric information about the objects in the field of view of the laser scanner. However, there is a problem that detecting object occluded by a foreground one is difficult. In this paper, criterions are proposed to manage this problem. Simulation is conducted by vehicle mounted the laser scanner and multiple-hypothesis algorithm tracks the candidate objects. We compare the running times as multi-hypothesis algorithm parameter varies.
기상은 교통흐름, 운전자의 주행패턴, 교통사고 등 여러 방면에서 도로교통에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 본 연구는 기상상황과 노면상태 사이의 관계에 초점을 맞추어 기계학습을 통해 도로의 노면상태를 추정하는 모델을 개발하였다. 노면 상태의 수집을 위해 실험 차량에 노면센서를 부착하여 '건조', '습윤', '젖음', 3가지 범주로 구분된 노면상태 정보를 수집하였고, 이를 추정하기 위한 변수로 도로의 기하구조 정보(곡률, 구배), 교통정보(교통량), 기상정보(강우량, 습도, 온도, 풍속)를 활용하였다. 노면 상태를 예측하기 위한 알고리즘으로는 다양한 기계학습 알고리즘이 검토되었으며, 그 중 가장 높은 정확도를 보인 'Random forest'를 기반으로 한 2단계 분류모형을 구축하였다. 총 16일의 실측 데이터 중 14일의 데이터를 모델을 학습하는 데 활용하였고, 2일의 데이터를 모형의 정확도를 검증하기 위해 사용하였다. 그 결과 81.74%의 검증 정확도를 가지는 노면상태 예측 모델을 구축하였다. 본 연구의 결과는 기상청에서 관측하는 기상정보로 도로의 노면상태를 추정할 수 있다는 가능성을 보여주며, 새로운 장비나 센서를 설치하지 않고도 기존의 기상 관측 정보와 교통정보 등을 활용하여 노면의 상태를 추정할 수 있음을 시사한다.
이 연구는 어린이 보호구역과 인근지역의 교통사고를 다루고 있다. 이 연구의 목적은 공간적 특성을 고려한 어린이 교통사고모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 이 연구는 2012-2014년 동안 청주시 초등학교 60개소에서 발생한 어린이 교통사고 자료를 수집하였다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 통계적으로 유의한 두 개의 어린이 교통사고(사고건수 및 EPDO) 모형이 개발된다. 가산자료 모형 중 포아송 모형이 선택되며, 모형의 우도비는 0.533 및 0.273로 분석 된다. 둘째, 모형의 공통변수로는 4차로 이상의 도로 비율, 진출입구 수, 어린이 보호구역내 신호 횡단보도 수, 어린이 보호구역 표지판 수, 어린이 보호구역 노면표지 수 및 속도제한 표지 수인 것으로 분석된다. 특정변수는 대상지 내 도로 연장, 도로 반사경 및 어린이 보호구역 외 신호 횡단보도 수로 평가된다. 마지막으로 이 연구는 어린이가 많은 도로에서는 운전자의 주의 및 인지를 향상시킬 수 있는 시설이 필요하다는 것을 보여준다.
This study deal with the traffic accident. The purpose of this study is to develop the accident density models reflecting the transportation and socioeconomic characteristics based on 230 zones of Korea. In this study, The models which are tested to be statistically significant are developed through multiple linear regression analysis. The main research results are as follows. First, in the transportation-based model, road length, avenue ratio, number of intersections and tunnels are analyzed to be positive to the model, however, school zone is analyzed to be negative to the model. Second, in the socioeconomic-based model, population density, transportation vulnerable ratio, children and truck ratio are analyzed to be positive to the model. Finally, in the integrated models, road ratio, population density, transportation vulnerable ratio, children ratio, truck ratio and number of companies are analyzed to be positive, however, school zone is analyzed to be negative to the model. This results could be expected to give good implications to accident-reduction policy-making.
증가하고 있는 자동차로 인하여 발생하는 환경 문제의 해결방안으로 친환경 교통수단으로서의 자전거 이용이 권장되고 있다. 자전거 이용의 활성화를 위해서는 자전거 사용자의 이용목적을 반영할 수 있는 연결성과 안전성을 확보한 자전거 전용도로의 구축이 요구된다. 본 연구에서는 자전거 도로 이용자에 대한 설문조사 결과를 바탕으로 자전거의 주요 이용목적을 통학용 및 레저용으로 설정하고, 이와 관련된 시설물들을 Dijkstra 알고리즘을 활용하여 기 구축된 자전거 도로와 최단거리로 연계할 수 있는 방안을 도출하였다. 또한 탐색된 네트워크에 RTK DGPS 측량을 실시하여 3차원 좌표를 획득하고 이를 바탕으로 자전거 전용도로의 링크별 경사를 측정하였다. 측량된 경사를 활용하여 일정 경사 이상의 링크를 배제하고 우회도로를 탐색하는 방안을 적용하여 사용자의 편의와 안전을 확보하였다. 전라남도 목포시를 대상으로 제안된 방법을 적용하여 결과를 분석하였다.
Presently, pedestrian's signal time models in korea are not considering Vulnerable-Pedestrian. So, the safety of Vulnerable-Pedestrian is being threatener and the number of accidents is increasing. Besides, the existing operational system for pedestrians can't offer the cross signal time in road corresponded the changing environment when the school zone is revitalized and the Silver zone is introduced for Vulnerable-Pedestrian. Conclusively, Vulnerable-Pedestrian's signal time models which are able to consider classified Vulnerable-Pedestrian speed, Vulnerable-Pedestrian perception-reaction time, Vulnerable-Pedestrian Spare(congestion-delay) time are suggested by the result of experiment in virtual crosswalk. the application of suggested models in this study to the site. It is possible to use as a basic stuff on study of pedestrian's signal time and expected to contribute the safety and mobility in future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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