• 대한토목학회논문집
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• 제30권1D호
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• pp.45-51
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• 2010

차종별 교통량 자료는 도로의 운영, 제어, 유지관리 계획 수립 및 과적차량 단속에도 매우 중요한 자료이다. 본 논문에서는 축검지 센서를 차량 진행방향에 대해서 경사지게 설치하고 이를 통해서 얻어지는 자료를 활용하여 차종분류 알고리즘을 개발하였다. 새로운 개발한 차종분류 알고리즘에서는 2축 차량에서 후륜 차량바퀴의 복륜 여부를 새로운 분류변수로 설정하였다. 분석대상이 차량은 1,878대로 CCTV를 활용하여 기록했으며 인력식 조사를 통하여 복륜여부와 차종을 구분하였다. 계측된 차량바퀴 접지면의 대각선 길이 성분의 크기를 입력 자료로 활용한 판별분석을 통하여 후륜바퀴가 복륜인지 단륜인지를 구분하였다. 복륜 여부만을 이용하여 차종분류를 했을 때, 차종분류의 정확도는 1종에 속하는 차량의 경우는 96.92%, 3종에 속하는 차량에서는 82.91% 그리고 4종에 속하는 차량에서는 79.13%에 이르는 것으로 분석되었다.

• 한국항공운항학회지
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• 제24권3호
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• pp.48-54
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• 2016

This paper proposes a prediction model of air traffic controller's take-off clearance under mixed mode runway operations. The proposed model has its purpose on the better prediction of the air traffic controller's clearance on take-offs of departure aircraft by considering various factors. For this purpose, support vector machine classification algorithm is used for the proposed model. The proposed model is applied to real air traffic operations to demonstrate its performances.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권12호
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• pp.4489-4501
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• 2014

We propose a novel lane detection method based on classification in image sequences. Both structural and statistical features of the extracted bright shape are applied to the neural network for finding correct lane marks. The features used in this paper are shown to have strong discriminating power to locate correct traffic lanes. The traffic lanes detected in the current frame is also used to estimate the traffic lane if the lane detection fails in the next frame. The proposed method is fast enough to apply for real-time systems; the average processing time is less than 2msec. Also the scheme of the local illumination compensation allows robust lane detection at nighttime. Therefore, this method can be widely used in intelligence transportation systems such as driver assistance, lane change assistance, lane departure warning and autonomous vehicles.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.73-79
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• 2001

IP 스위칭은 IP 라우터의 성능을 개선시키기 위해 제안된 라우팅 기술이다. IP 스위칭에서 흐름 분류는 중요한 이슈 중에 하나이다. 보다 좋은 성능을 발휘하기 위해서 흐름 분류 방법은 다양하게 변화하는 IP 트래픽에 대하여 일치하도록 조절되어야 하며 IP 스위치는 가능한 많은 스위치의 하드웨어 자원을 사용해야 한다. 본 논문에서는 IP 스위칭에 대한 동적 흐름 분류 방법을 제안한다. 스위치에서 현재 사용되어지고 있는 하드웨어 스위칭 자원들에 따라서 제어 파라미터 값을 동적으로 조절함으로써 다양한 IP 트래픽에 대하여 기존의 방법보다 하드웨어 자원을 효율적으로 이용함으로써 U 스위치의 성능을 개선시킬 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제27권6호
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• pp.79-88
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• 2009

본 연구는 차종분류기법을 개발하여, 가장 일반적인 교통정보 수집장치인 루프검지기에 피에조타입의 축검지센서를 추가 설치하여 2006년 하반기 국토해양부에서 제시하고 있는 "통합12종 교통량조사 차종분류가이드"에 따라 차종을 12종으로 자동분류하고, 분류시 오분류를 최소화하는 방안을 목적으로 한다. 차종의 세분류를 위해 차종분류인자를 차량의 길이, 축간거리, 축형식, 각 축별 윤거, 윤형식으로 두고, 각 분류인자의 판독을 위해 루프센서와 축검지센서를 조합한 차종분류시스템을 구성하였다. 본 차종분류시스템에서는 원더링 기법을 적용하였다. 원더링 기법은 차량의 좌우 각 차륜의 횡방향 주행 패턴을 분석하는 것으로서 주행차량의 윤거, 윤형식 등이 판독가능하다. 본 시스템을 이용하여 약 한달간 실증분석을 실시하였으며, 총 교통량 762,420대를 자동분류한 결과 12종 분류로 분류되지 못한 차량이 47대로 전체의 0.006%로 나타났으며, 이는 분류결과를 통계적으로 활용함에 있어서 무시할 수 있는 정도의 높은 수준의 분류율을 나타내는 것이다. 본 시스템을 이용하여 실제 공용도로에서 확보한 신뢰성 높은 차종분류 데이터는 도로의 계획 및 설계, 도로 운영 등에 폭넓게 이용할 수 있으며, 도로 교통계획과 관리계획 수립을 위한 기초적 정보를 제공할 수 있다. 또한 도로 및 교통분야의 다양한 연구에 활용할 수 있는 중요한 자료가 될 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권6호
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• pp.3230-3253
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• 2017

Android malware steals users' private information, and embedded unsafe advertisement (ad) libraries, which execute unsafe code causing damage to users. The majority of such traffic is HTTP and is mixed with other normal traffic, which makes the detection of malware and unsafe ad libraries a challenging problem. To address this problem, this work describes a novel HTTP traffic flow mining approach to detect and categorize Android malware and unsafe ad library. This work designed AndroCollector, which can automatically execute the Android application (app) and collect the network traffic traces. From these traces, this work extracts HTTP traffic features along three important dimensions: quantitative, timing, and semantic and use these features for characterizing malware and unsafe ad libraries. Based on these HTTP traffic features, this work describes a supervised classification scheme for detecting malware and unsafe ad libraries. In addition, to help network operators, this work describes a fine-grained categorization method by generating fingerprints from HTTP request methods for each malware family and unsafe ad libraries. This work evaluated the scheme using HTTP traffic traces collected from 10778 Android apps. The experimental results show that the scheme can detect malware with 97% accuracy and unsafe ad libraries with 95% accuracy when tested on the popular third-party Android markets.

• 한국안전학회지
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• 제33권4호
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• pp.111-118
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• 2018

Korea is facing a surge in the aging population, showing that population aged 65 and above will be accounted for 42.5% of the total population in 2065 with the emphasis on the over-80 population consisting of 19.2%. In response to this abrupt change in population structure, the number of traffic fatality accident referring to older driver as aged 65+ years had been increasing from 605 fatalities in 2011 to 815 fatalities in 2015 resulting in increases in 34.7% in oppose to happening to decreases in 17.2% about non-older driver. With Logit analysis based on Newton-Raphson algorithm utilizing older driver's traffic fatality data for the 2011-2015 years, it was found that the likelihood of an accident resulting in a fatality for super older driver aged 80 years and above considerably increased compared to other older driver with aging classification: 2.24 times for violation of traffic lane, 2.04 times for violation of U-turn, 1.48 times for violation of safety distance, 1.35 times for violation of obstacle of passing; also average annual increase of traffic accident cost related to super older driver was fairly increased rather than other older driver groups. Hence, this study proposes that improving and amending transport safety system and Road Traffic Act for super older driver needs to be urgently in action about license management, safe driving education, etc. when considering the increase of over-80 population in the near future. Also, implementing a social agreement with all ages and social groups to apply with advanced driver assistance system for older driver groups will be able to become a critical factor to enhance safe driving over the face of the country.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권2호
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• pp.841-854
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• 2020

The paper explains the method to process, analyze and predict traffic patterns in Los Angeles county using Big Data and Machine Learning. The dataset is used from a popular navigating platform in the USA, which tracks information on the road using connected users' devices and also collects reports shared by the users through the app. The dataset mainly consists of information about traffic jams and traffic incidents reported by users, such as road closure, hazards, accidents. The major contribution of this paper is to give a clear view of how the large-scale road traffic data can be stored and processed using the Big Data system - Hadoop and its ecosystem (Hive). In addition, analysis is explained with the help of visuals using Business Intelligence and prediction with classification machine learning model on the sampled traffic data is presented using Azure ML. The process of modeling, as well as results, are interpreted using metrics: accuracy, precision and recall.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.105-110
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• 2022

교통 표지 인식은 교통 관련 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 한다. 교통 표지 인식 및 분류 시스템은 교통안전, 교통 모니터링, 자율주행 서비스 및 자율주행 차의 핵심 구성 요소이다. 휴대용 장치에 적용할 수 있는 경량 모델은 설계 의제의 필수 측면이다. 우리는 교통 표지 인식 시스템을 위한 잔여 블록이 있는 경량 합성곱 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터에서 매우 경쟁력 있는 결과를 보여준다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6D호
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• pp.759-766
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• 2008

도로분류체계는 도로의 기능 및 설계기준을 정의하기 위한 기초가 된다. 현재 우리나라에서는 도로의 소재지역, 도로의 기능 등 다양한 기준에 따라 도로를 구분하고 있다. 본 연구에서는 다양한 교통지표를 이용하여 일반국도를 분류하고, 도로 유형별 교통 특성을 규명하고자 하였다. 이를 위해 상시교통량 조사지점을 대상으로 다양한 교통지표를 이용하여 혼합모형을 통해 일반국도를 유형별로 분류하고 교통특성을 분석하였다.적용된 변수는 총 8개로 AADT(연평균 일교통량), $K_{30}$(설계시간 계수), 중차량 비율, 주간 교통량 비율, 첨두율, 일요일 계수, 휴가철 계수, 그리고 COV(변동계수)이다. 요인분석 결과 2개의 요인 즉, 교통량 변동 특성 요인(COV, $K_{30}$, 휴가철계수, 주간 교통량 비율, 일요일계수, 첨두율, AADT)과 중차량 및 방향별 특성 요인(중차량 비율, $D_{30}$)이 추출되었다. 306개 상시지점이 3개의 그룹으로 구분되며, 이에 대한 교통특성을 분석한 결과 그룹 I은 도시부도로, 그룹 II는 지방부도로, 그룹 III은 관광부도로로 판단된다. AADT는 도시부도로가 30,000대, 지방부도로가 16,000대, 그리고 관광부도로가 5,000대 수준인 것으로 분석된다. 그룹 III은 일요일과 휴가철의 평균 일교통량이 연평균 일교통량보다 매우 많은 전형적인 관광 위락 도로임을 알 수 있다. 시간대별 교통량 분석결과 평일 교통량 패턴은 그룹 I이 비교적 오전 및 오후 첨두현상이 강하게 나타나며, 그룹 II와 그룹 III은 첨두현상이 거의 나타나지 않는 것으로 분석된다.