최근 운행경로와 소통상태 등을 제공하는 교통정보의 이용자 활용빈도가 높아지고 있다. 특히, 교통정보 제공 매체 중 편의성이 가장 좋은 인터넷 포탈사이트의 이용자 선호도가 가장 높은 것으로 조사되었다. 하지만, 포탈사이트 교통정보콘텐츠는 민간(포탈업체)에서 자체적으로 정보를 수집 제공하고 있어 공공에서 제공하는 콘텐츠에 비해서 신뢰성 등에 관한 검증 체계가 부재한 실정이다. 본 연구의 목적은 포탈사이트에서 제공하는 정보의 실제 정확도와 이용자가 느끼는 정확도를 알아보는 것이다. 이에 본 연구에서는 포탈사이트를 중심으로 현장 데이터를 통하여 정확도를 검증해보고, 설문조사를 통하여 이용자의 콘텐츠 이용실태와 이용자가 느끼는 교통정보콘텐츠의 정확도를 알아보았다. 또한, 교통정보콘텐츠에 대한 이용자의 기대치와 만족도를 조사하고, IPA기법을 적용하여 개선을 요구하는 콘텐츠를 선정하였다. 이동식 DSRC(Dedicated Short Range Communication)검지장비를 활용한 현장데이터 정확도 검증결과, 오차율은 14~32%로 조사되었으며 경우에 따라 아주 높은 오차율을 보이기도 하였다. 또한 설문에 응한 전체 응답자 중 28.3%가 포탈사이트의 정보를 가장 선호한다고 답변했으며, 포탈 교통정보 콘텐츠의 정확도에 대해서는 50.8%가 부정확하다는 답변하였다. 가장 부정확한 정보 콘텐츠는 '실시간 소통현황'을 지목하였으며, IPA기법을 적용한 결과에서도 '실시간 소통현황' 정보의 집중적인 개선노력이 필요한 것으로 분석되었다.
Even though there have been many efforts on driver's route recommendation, driver still should get involved to choose the driving path in a manual manner. Uncertain traffic information provided to the driver delays his arrival time and hence may cause diminished economic values. One of the solutions of reducing the uncertainty is to provide various kinds of traffic information, rather than send real-time information. Therefore, as the wireless communication technology improves and at the same time volume of utilizable traffic contents increases in geometrical progression, selecting traffic information based on driver's context in a timely and individual manner will be needed. Hence, the purpose of this paper is to propose a methodology that efficiently sends the rich traffic contents to the personal in-vehicle navigation. To do so, driver preference is modeled and then the recommendation algorithm of traffic information contents was developed using the preference model. Secondly, ontology based traffic situation analyzation method is suggested to automatically inference the noticeable information from the traffic context on driver's route. To show the feasibility of the idea proposed in this paper, an open API service is implemented in consideration of ease of use.
교통정보는 지상파 DMB에서 핵심적인 콘텐츠로 주목받고 있는 것 중에 하나이다. 본 논문은 지상파 DMB에서 신속히 교통정보를 제공하기 위하여, 데이타 수집부터 콘텐츠 전송까지, 모든 과정을 자동으로 수행하는 데이타방송시스템을 제안하고, 이를 구현한다. 본 연구에서 제안한 데이터방송시스템은 크게, 실시간으로 교통데이타를 수집 가공하는 교통정보통합시스템, 콘텐츠를 자동으로 생성 및 검증하는 교통정보저작시스템, 생성된 콘텐츠의 송출을 담당하는 교통정보전송시스템으로 나누어져 있다. 이러한 서브시스템(subsystem)들의 기능과 구성요소, 그리고 상호작용에 대하여 설명한다. 제안하는 데이타방송시스템은 BWS유형의 콘텐츠를, 지상파 DMB 오디오방송의 부가데이타(PAD)로 제공한다. 마지막으로 데이타방송시스템의 구현결과와 향후 개선사항에 대하여 설명한다.
In this paper, we propose a traffic light detection and recognition (TLDR) algorithm in the daytime. The proposed algorithm utilizes the color and shape information for the TLDR. At first, a traffic light is detected and recognized based on its shape information. Then, the color range of the detected traffic light is investigated in HSV color space. The input data of the proposed TLDR algorithm is the color image captured using the black box camera during driving. Our simulations demonstrate that the proposed algorithm can achieve a high detection and recognition performance for the images including traffic lights.
교통정보는 운전자들이 경로를 결정할 시 혹은 자신이 주행하는 경로에 대한 상황을 확인할 때, 흔히 사용된다. 이에 인터넷 포탈 등에서는 다양한 맞춤형 교통정보 콘텐츠를 제작하여 배포하고 있다. 그러나, 현재 공공(Public Sector)에서 구축해 운전자들에게 정보를 제공하고 있는 도로전광표지(Variable Message Signs, 이하 VMS)의 경우, 각 도로 및 교통상황에 따른 운전자의 선호행태에 대한 고려 없이 불특정 다수에게 동일한 콘텐츠를 일괄적으로 제공하고 있다. 달리 말하면, 서비스가 이용자에 대한 고려보다는 관리자의 편의에 따라 제공되고 있는 것이다. 이에 본 논문에서는 VMS에서 제공되는 교통정보 콘텐츠에 대한 구체적인 개선방안을 도출하는 것을 목적으로 설정하였다. 이를 위하여 교통정보가 이미 하나의 서비스상품으로 취급되고 있는 점에서 착안하여, 교통 분야에서는 널리 사용되지 않지만, 마케팅 분야에서는 쉽게 접할 수 있는 기법인 IPA(Importance Performance Analysis)분석방법론을 적용하였다. IPA분석을 통하여 교통정보 제공형태, 제공주기 등의 일반사항과 교통 콘텐츠 측면의 중요도와 선호도를 동시에 조사하여 세부적인 이용자 기반 VMS 개선방안을 도출하였다.
DDoS(Distributed Denial of Service) 공격에 사용되는 네트워크 트래픽과 정상적인 서비스를 위한 네트워크 트래픽을 구분해 내는 것은 쉽지 않다. 정상적인 패킷을 유해 트래픽으로 판단하고 유해 트래픽의 공격자의 의도대로 서비스를 못하는 경우가 발생하므로, DDoS 공격으로부터 시스템을 보호하기 위해서는 공격 트래픽에 대한 정확한 분석과 탐지가 우선되어야 한다. IPv6 환경으로 전환될 때 발생하는 유해 트래픽에 대한 연구가 미약한 상태이므로, 본 논문에서는 IPv6 환경에서 NETWOX로 공격을 수행하고 공격 트래픽을 모니터링한 후 MIB(Management Information Base)객체를 지수 평활법을 적용하여 예측치를 구한 후 임계치를 산정하여 공격을 판별하는 방법을 제안한다.
실시간 교통 상황을 제공하기 위해 사용자가 직접 교통 상황을 직접 제보하고 이를 공유하는 크라우드 소싱 기반의 교통 정보 서비스들이 개발되고 있다. 그러나 기존 교통 정보 서비스는 특정 서비스 참여자들이 제보한 정보만을 공유하기 때문에 제한된 교통 상황을 제공한다. 본 논문에서는 사용자의 직접적인 제보와 공개 교통상황을 수집하여 실시간 교통 상황을 제공하는 크라우드 소싱 기반의 교통 정보 서비스를 설계하고 개발한다. 제안하는 서비스는 사용자가 직접적인 교통 상황을 음성 및 텍스트로 제보할 수 있으며 외부 기관에서 공개한 교통 상황을 수집하고 통합한다. 수집된 교통 상황은 푸시 서비스를 통해 실시간 제공하며 사용자의 위치가 변경될 경우 새로운 교통 상황을 전송한다. 제안하는 서비스는 안드로이드 앱을 통해 교통 상황을 제보하고 실시간 교통 상황을 공유할 수 있다.
10개교차로 연동을 위해서는 정확한 신호주기를 개선하기 위해서는 직진 및 회전차선의 공유로 인한 정확한 직진 차량의 파악을 해야한다.10개교차로 교차로 연동을 할려면, 에측되는 교통량의 DATA와 차선 및 길이 보정게수산출이 없이는 압막힘 현상이 발생한다. 명절, 백화점 SALE, 출퇴근시간, 각종행사시에는 교통량이 갑자기 증가시에는 최적 신호주기를 생성하여야한다. 이러한 문제점을 개선하기위해서는 예상 행사인원이 500명이 초과할 경우에 최소한 2-3 시간전에 경찰청으로 미리 교통량을 측정하여 보고해야한다. 출 퇴근시간별로, 교통사고 다발 지역에 차선별로 위치한 건물에 진입하는 예상 교통량을 측정하는 신경망 기법이 필요하다.
ITS 의 한 분야인 첨단교통정보체계 (ATIS: Advance Traveler Information System)는 운전자들에게 통행 전 (pre-trip). 통행 중 (en-route) 교통정보를 제공함으로서 운전자의 경로선택과정에 영향을 미쳐 도로망의 교통량 분산효과를 추구하는 시스템이다. 이중 도로상에서 운전자가 진행하는 방향에 대한 직접적인 정보를 제공하는 VMS 는 ATIS의 정보제공방안중 가장 효과적인 수단이 될 수 있다. 이러한 때 VMS의 정보제공목표는 단순현황정보만을 제공하는 운전자 편의측면과 교통수요를 관리하여 시스템의 성능을 증진시키는 시스템 제어측면으로 구분이 가능하다 하지만 보다 효율적인 도로전광표지의 정보제공을 위해서는 시스템제어 측면의 정보제공이 이루어져야 할 것이다 이러한 교통관리시스템(traffic management system)으로서 VMS 핵심적인 관리전략은 혼잡 (traffic congestion) 또는 돌발 상황(incident)발생 시 지체 (delay)를 최소하기 위한 교통우회전략(Traffic Diversion Strategy)이라 할 수 있다 이를 효과적으로 운영하기 위해서는 첫째, 교통상황 (network traffic condition)에 따라 적정한 우회교통량 (diversion traffic volume) 의 산정이 선행되어야 하고 둘째, 이러한 우회교통량을 제어하기 위해서는 VMS 정보내용 (VMS massage contents)에 따른 운전자의 행태(driver response behavior)가 반영된 정보제공전략 (providing information strategy)이 수립되어야 한다. 이에 본 연구에서는 돌발 상황 발생에 의해 혼잡이 야기될 때 VMS 실시간 경로안내 정보제공에 대해 초점을 맞추었다 이를 위해 첫째로, CA(Cellular Automata) 기반 교통류 사율레이션을 모형을 이용뼈 통행시간 및 대기행렬의 변화가 반영된 시간대별 시스템 최적경로 전환율을 산정하였다. 둘째로, 이항로짓 모형을 이용하여 운영자가 제어할 수 있는 정보특성에 대한 경로전환행태 모형 (route choice behavior model) 을 만들었다 마지막으로 시스템 최적상태 (system Optimum)의 달성을 위한 VMS의 시간대별 정보내용 및 강도를 결정하였다.
In this paper, we propose an efficient traffic light detection (TLD) method as an advanced driver assistance system (ADAS) for elderly drivers. Since an increase in traffic accidents is associated with the aging population and an increase in elderly drivers causes a serious social problem, the provision of ADAS for older drivers via TLD is becoming a necessary(Ed: verify word choice: necessary?) public service. Therefore, we propose an economical TLD method that can be implemented with a simple black box (built in camera) and a smartphone in the near future. The system utilizes a color pre-processing method to differentiate between the stop and go signals. A mathematical morphology algorithm is used to further enhance the traffic light detection and a circular Hough transform is utilized to detect the traffic light correctly. From the simulation results of the computer vision and image processing based on a proposed algorithm on Matlab, we found that the proposed TLD method can detect the stop and go signals from the traffic lights not only in daytime, but also at night. In the future, it will be possible to reduce the traffic accident rate by recognizing the traffic signal and informing the elderly of how to drive by voice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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