PURPOSES : The density in uninterrupted traffic flow facilities plays an important role in representing the current status of traffic flow. For example, the density is used for the primary measures of effectiveness in the capacity analysis for freeway facilities. Therefore, the estimation of density has been a long and tough task for traffic engineers for a long time. This study was initiated to evaluate the performance of density values that were estimated using VDS data and two traditional methods, including a method using traffic flow theory and another method using occupancy by comparing the density values estimated using vehicular trajectory data generated from a radar detector. METHODS : In this study, a radar detector which can generate very accurate vehicular trajectory within the range of 250 m on the Joongbu expressway near to Dongseoul tollgate, where two VDS were already installed. The first task was to estimate densities using different data and methods. Thus, the density values were estimated using two traditional methods and the VDS data on the Joongbu expressway. The density values were compared with those estimated using the vehicular trajectory data in order to evaluate the quality of density estimation. Then, the relationship between the space mean speed and density were drawn using two sets of densities and speeds based on the VDS data and one set of those using the radar detector data. CONCLUSIONS : As a result, the three sets of density showed minor differences when the density values were under 20 vehicles per km per lane. However, as the density values become greater than 20 vehicles per km per lane, the three methods showed a significant difference among on another. The density using the vehicular trajectory data showed the lowest values in general. Based on the in-depth study, it was found out that the space mean speed plays a critical role in the calculation of density. The speed estimated from the VDS data was higher than that from the radar detector. In order to validate the difference in the speed data, the traffic flow models using the relationships between the space mean speed and the density were carefully examined in this study. Conclusively, the traffic flow models generated using the radar data seems to be more realistic.
본 논문에서는 투영면 컨벌루션과 결정트리 분류기법을 사용하여 주변 환경이 복잡한 차량영상으로부터 실시간으로 번호판을 추출하고 인식하는 적응적 차량번호판 인식 시스템을 제안하였다. 일반적으로 고속도로 톨게이트와 주차장 출입구에서의 차량영상은 설치 카메라와 도로 환경에 따라 차량번호판의 크기, 각도변화, 주변잡음 등으로 매우 다양하므로 번호판 추출과 분할이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 차량 영상을 획득한 후 번호판 후보영역을 검출하고 진입 위치 변화에 따라 번호판의 기울기와 크기를 자동으로 보정하여 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 인식 방법은 차량의 에지누적 분포와 번호판의 일정한 명암값 변화 빈도수를 누적한 투영면 컨벌루션과 체인코드를 사용하여 크기와 기울기가 일정하지 않은 번호판으로부터 번호판영역을 정확히 추출하고, 적응적 이진화 기법을 이용하여 문자를 분할하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로써 실험한 결과 복잡한 영상에서 전방 및 후방 차량영상으로부터 번호판 인식이 가능하였으며 각각 $98.8\%$와 $95.5\%$의 추출률과 분할된 문자영역에서 $97.3\%$와 $96\%$의 인식률 개선 결과를 나타내었다.
본 연구에서는 운전자 입장에서 원하는 고속도로 다구간의 통행시간을 예측하는 모형을 구축하였다. 현재 지점검지기를 통해 생성되는 예상통행시간 정보는 장거리 통행시 발생되는 시간처짐현상을 반영하지 못하고 있다. 이로 인하여 도로이용자들의 신뢰가 떨어져. 전체적인 ATIS의 효과를 거두지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 시간처짐 현상과 영업소 지체를 반영한 고속도로 다구간의 통행시간예측을 위하여, 한국도로공사에서 운영중인 검지기의 교통량 자료와 TCS자료를 사용하였다. 또한 실제 시스템에의 적용을 위해 이상치가 섞여 있는 자료를 유지하였다. 예측에 사용된 모형은 3개의 입력유니트와 2개의 출력유니트를 가지는 선행신경망의 형태로 구성하였으며, 학습방법은 역전파법을 이용하였다. 또한 학습속도와 예측력에 영향을 주는 학습계수, 은닉층의 유니트수, 반복 횟수에 따라 12개의 대안을 구성하여 예측결과를 토대로 최적대안을 모형으로 채택하였다. 이러한 본 연구의 자료특성에 의해 원하는 구간까지의 통행시간을 구할 수가 있다.
현재 DSRC(Dedicated Short Range Communication)를 이용한 통행료자동요금징수시스템이 전국 영업소에 구축 되면서 많은 차량용 단말기가 보급되었다. 이러한 통행료자동요금징수시스템 및 차량용 단말기의 인프라를 이용한 교통정보 수집 및 제공, 신호제어, 대중교통정보제공 및 관리 등 다양한 분야의 ITS 서비스를 위한 연구개발 및 사업화가 추진 중에 있다. 특히 차량용 단말기와 통행료자동지불시스템에 사용되는 노변장치를 이용한 교통정보 수집 및 제공 부분에 많은 연구가 이루어지고 있지만 DSRC의 응용 부분 표준과 교통정보 수집 및 제공을 위한 정보교환 표준이 명확하게 이루어지지 않았다. 이에 국토해양부에서 고시한 "기본교통정보교환 기술기준IV"를 DSRC 통신에서 교환되는 Action 프리미티브를 활용해 DSRC관련 표준의 수정 없이 표준화된 교통정보를 수집 및 제공하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 표준적용방안을 현재 ETCS(Electronic Toll Collection System)에서 사용되는 RSE(Road Side Equipment)와 OBE에 적용하여, 실제 도로에서 4대의 차량을 이용한 다양한 주행시험을 통해 시스템의 유효성 및 성능을 확인 하였다. 도로 주행시험 결과 약 97%의 통신 성공률을 통해 본 논문에서 제안한 표준 적용 방안의 유효성을 확인하였고, 약 3%의 실패를 통해 교통정보와 그 외 서비스 부분의 적용을 위해 발생할 수 있는 문제점을 분석하였다.
고속도로의 주요 영업소 톨부스는 일반적으로 2개 차종(경차포함 승용차, 승용차 이외의 중차량)의 교통수요 변동에 따른 사전 대응방식으로 각 차종에 대하여 운영된다. 이러한 의미에서 2개 차종에 대한 정확한 교통량 예측은 영업소의 첨단 운영에 있어 주요 요소 중 하나이다. 유감스럽게도, 기존 연구로 보고된 현행의 일변량 단기 예측 기법들을 이용하여 2개 차종의 교통량을 동시에 예측하기는 용이하지 않다. 이러한 실용적 학술적 배경으로 인해 수용 가능한 정확도의 수준에서 2개 차종의 장래 교통량 예측은 ITS 예측 분야의 매력적인 연구 주제 중 하나이다. 따라서 본 연구에서는 기존의 일변량 단기 예측기법의 단점을 극복함과 더불어 2개 차종의 교통량을 동시에 예측하기 위한 다중 입출력(Multiple In-and-Out, MIO) 모형을 제시하도록 한다. 제안된 MIO 모형은 대용량 이력자료의 실시간 이용이 가능한 자료 환경에서 비모수 접근법을 기반으로 개발되었다. 실제 자료를 이용한 적용가능 실험에서, 개발모형은 다변량 예측 수준에도 불구하고 폭 넓게 이용되는 일변량 예측모형 중 하나인 Kalman filtering에 비하여 예측 정확도 측면에서 우수하게 나타났다.
Objectives: The rate at which the nationwide highway is outsourcing the duties of toll gate cashiers to the public is increasing. The aim of this study is to conduct research on job stress for the rate at which the fares are collected by national highway toll gate cashiers. Methods: The population selected was a statistically significant group making up 10% of the total number of people surveyed in 2015, with a population of approximately 5,495 persons. The sample size is intended to cover the maximum sample size of 550 samples and the maximum number of samples that should be obtained. After allocating the number of samples by quota allocation, the qualitative function of Quality Function Deployment (QFD) was applied by random sampling. Results: Job stress ranked at $46.6{\pm}11.5$ points was found to be under the stress of 50% reported in other occupations. Job stress items showed higher for "job instability" compared to other types of tasks. Also, it appeared lower in "conflict in relationships." This is a result of the work characteristics of highway service operators. Conclusions: Time was found to have the highest influence on the workload (${\beta}=0.80$, p. 0.001), which calls for a reduction in time and workload. est influence on the workload (${\beta}=0.80$, p. 0.001), which requires a reduction in time and workload.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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