Traffic sign detection is the domain of automatic driver assistant systems. There are literatures for traffic sign detection using color information, however, color-based method contains ill-posed condition and to extract the region of interest is difficult. In our work, we propose a method for traffic sign detection using k-means clustering method, back-propagation neural network, and projection histogram features that yields the robustness for ill-posed condition. Using the color information of traffic signs enables k-means algorithm to cluster the region of interest for the detection efficiently. In each step of clustering, a cluster is verified by the neural network so that the cluster exactly represents the location of a traffic sign. Proposed method is practical, and yields robustness for the unexpected region of interest or for multiple detections.
기존 실시간 신호제어시스템의 루프검지기 기반 수집체계의 한계를 극복하기 위해 실시간 택시 GPS 데이터를 신호제어에 활용할 수 있는 방안에 대한 연구의 일환으로, 본 논문은 2016년 발표한 링크평균통행시간과 대기차량길이의 추정 모형과 교통상황 판단 알고리즘에 대해 평과와 개선을 수행하였다. 링크평균통행시간은 연동그룹과 비연동그룹을 고려하여 평균통행시간을 고도화하였고, 대기차량길이는 교통상황을 고려하여 추정모형을 고도화 하였다. 링크평균통행시간의 정확도는 약 95%, 대기차량길이의 정확도는 약 85%로 분석되었다. 교통상황판단 알고리즘은 정확도가 향상된 통행속도와 대기차량길이를 반영하였다. 반영된 지표들의 변동을 줄이고 교통상황의 추세를 판단하기 위해 평활화를 수행하였으며, 과포화 상황 판단 기준에 통과주기를 반영하여 알고리즘을 고도화하였다.
요즈음 교통사고를 줄이기 위하여 IT 기술을 이용한 교통사고 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나, 뺑소니 교통사고 발생하면 가해차량을 현장에서 찾기가 매우 어렵다. 교통사고 조사 과학화를 위해서, RFID 기술 및 유비쿼터스 이론을 이용하여 효율적인 교통사고 예방 시스템을 구축하는 알고리즘을 제안하였다. 특별히, 본 논문에서는 시시각각 변화하는 따른 도로상황 및 날씨 조건에 변화에 따른 최적 교통안전 속도를 산출하는 모의실험을 하였다.
In the Well-being age, many people use a city park for rest deeply think and constitutional walk. The city park is located at near side by traffic road in urban. Citizens are not satisfied with it's fuction as a haven of peace due to road traffic noise. Thus, this study is for a research on the actual noise condition of a city park in Nowon go. This study uses a prediction method called ASJ-model in order to calculate PWLs of road traffic noise. Using calculated PWLs, noise levels in a park are predicted and compared with measured values.
The safety degree of navigation for collision avoidance is closely related with the combination between mariner's behavior and navigational environment. The condition of navigational environment is mainly decided by navigable waters, ship traffic, rule of road, sea state, weather and so on. Especially, the condition of navigable waters and ship traffic in navigational environment are ones of the important factors to attain safe navigation when mariners are underway and crossing, head on or overtaking situation. Thus this paper is to analyze the characteristics of mariner's behavior for collision avoidance caused by ship traffic and navigable waters by analyzing the contents of questionnaire and the results of international collaborative research. As a result, it can be concluded that the density of ship traffic and the area of navigable waters affect mariner's ship handling for collision avoidance.
PURPOSES: The new methodology is proposed for estimation of long-term performance and pavement life based on the national highway database in Daejeon area. Furthermore, this study tried to verify the applicability of performance estimation using NHPCI (National Highway Pavement Condition Index) on tendency of pavement deterioration as time goes by under Korean road environments. METHODS: Reliability theories are applied to estimate the mean life and to determine the appropriate distribution using 3 levels of traffic loads (high, medium, low) based on maintenance and rehabilitation history data for 15 years. RESULTS: As a result, Lognormal distribution is suitable for explanation of pavement lifetime in Daejeon area regardless of traffic loads. In addition, we found that the results of mean life and maintenance timing based on NHPCI for the pavement sections of 3 levels of traffic loads are available. CONCLUSIONS: Based on this study, it was found that mean life of high, medium and low levels of traffic loads are about 8.1 years, 12.2 years and 12.7 years, respectively. Higher level of traffic loads shorten the pavement mean life.
고속도로 교통정보센터에서는 일자별 지정체 길이 및 지속시간 데이터를 수집하여 기록하고 있다. 이에 본 연구에서는 고속도로 이용자에게 제공되고 있는 VMS정보기록(로그 파일)을 사장시키지 않고 유용하게 활용할 목적으로 도로의 교통혼잡상태를 파악할 수 있는 새로운 지정체도 산출방안을 개발하였다. 이를 통해 고속도로 교통소통상태가 과거로부터 현재까지 어떠한 추세로 변화되는지 파악할 수 있도록 구간, 노선 및 전체 고속도로망에 대한 혼잡상태를 시공간적으로 비교 평가할 수 있는 방법론을 개발하였다. 한편 개발된 방법론의 검증을 위해서 경부고속도로와 영동고속도로를 대상으로 TCS 자료와의 비교를 통해 그 유용성을 확인하였으며, 이의 적용가능성을 검토하였다. 본 연구결과는 도로관리자의 입장에서 볼 때, 가장 문제가 되는 구간의 선정 및 대책 수립의 기초자료로 활용하기에 용이한 장점을 지니며, 효율적 도로관리를 위한 지표로써의 기능을 효과적으로 담당할 수 있을 것으로 판단된다.
Objective: Objective of this study is to provide characteristics of injury frequency and severity by driving condition in large truck-related traffic collisions. Background: Traffic accidents involving large trucks draw a lot of attention in accident prevention and management policies since they bring about severe human and financial damages. Method: In order to identify the major risk factors of accidents by driving condition, 255 recognized traffic accidents by large truck drivers were analyzed in terms of time of the day, road type, and shape of the road. Results: The driving conditions in the results are represented by the following form of combination, "Road Type (Non-expressway or Express) - Shape of Roads (Straight, Curved, Downhill, or Intersection) - Time of Accidents (Day or Night)". In the analysis of injury frequency, Non-expressway-Straight-Day condition was the most frequent one. Meanwhile, Expressway-Curved-Day, Non-expressway-Curved-Night and Non-expressway-Intersection-Night were evaluated as high level in view of injury severity. Also, Expressway-Straight-Night is the driving condition that is the highest in risk among the conditions that have to be managed as grade "High". Non-expressway-Straight-Night, Non-expressway-Downhill-Day, and Non-expressway-Curved-Day are also categorized as grade "High". Conclusion and Application: Safety managers in the fields require basic information on accident prevention that can be easily understood. The research findings will serve as a practical guideline for establishing preventive measures for traffic accidents.
To perform condition monitoring of P.C. Box girder bridge under ambient traffic, dynamic characteristics were identified using the results of load test an analysis. It was found that natural frequencies obtained from the measured acceleration data for the forced vibration part and free vibration part were nearly identical. Thus it can be concluded that dynamic parameters are properly determined under ambient traffic condition. Finite element model for analysis was calibrated using measured frequencies. Change of dynamic characteristics were predicted through analysis of the established finite element model with anticipated change.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.41-60
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2018
Recently, road traffic congestion is becoming a serious urban phenomenon, leading to massive adverse impacts on the ecology and economy. Therefore, solving this problem has drawn public attention throughout the world. One new promising solution is to take full advantage of vehicular ad hoc networks (VANETs). In this study, we propose a new traffic congestion detection and quantification method based on vehicle clustering and fuzzy assessment in VANET environment. To enhance real-time performance, this method collects traffic information by vehicle clustering. The average speed, road density, and average stop delay are selected as the characteristic parameters for traffic state identification. We use a comprehensive fuzzy assessment based on the three indicators to determine the road congestion condition. Simulation results show that the proposed method can precisely reflect the road condition and is more accurate and stable compared to existing algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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