본 논문에서는 영상처리를 이용하여 온라인으로 교통표지판을 인식하는 비젼 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 넓은 두 개의 카메라, 즉 광각렌즈(wide-angle lends)와 망원렌즈(telephoto lends)를 장착하였고, 이미지처리 보드가 있는 PC로 구성되었다. 이 시스템은 색상, 자기, 형태 등과 같은 정보를 이용하여 광각이미지의 교통표지판을 추출한 다음, 보다 큰 이미지에서 정확한 표지판 후보영역을 추출하기 위해 망원렌즈에서 포착된 이미지를 이용하여 처리하였다. 실험결과로써 수동으로 촬영한 비디오 연속장면에서 포착한 영상을 시용하여 실험한 결과 속도표지판은 추출율 96.5%, 인식률 34.4% 그리고 안내표지판은 추출율 100%, 인식률 40%의 결과를 나타내었다. 또한 간단한 실행과정으로 빠른 인식률을 얻을 수 있었으며, 도로상에서의 실험으로 시스템의 효용성을 입증하였다.
본 논문에서는 게임에 사용되는 원리를 역으로 이용하여 교통안전 표지판을 인식하는 시스템을 구현하였다. 본 시스템에 사용된 게임은 제작자가 (x, y)좌표에 제공하는 수치를 보고 메쉬에 표시하면 제작자가 의도한 임의의 물체의 모형이 표현되는 게임이다. 입력된 영상으로부터 교통안전 표지판 영상을 분리한 후, 표지판을 구성하는 색상과 형태에 상기의 퍼즐게임을 이용하여 교통안전 표지판으로 인식되면 해당 표지판과 내용을 문자로 출력하는 시스템을 구현하였으며 흑백 영상 처리 및 세선화과정 없는 인식으로 처리 속도가 빠르며, 기존 시스템 보다 좋은 인식률을 얻을 수 있었다.
In this paper, discrete-time cellular neural networks are designed in order to function as associative memories by using Hebbian learning rule and non-cloning template. The proposed method has a very simple structure to design and to learn. Weights are updated by the connection between the neuron and its neighborhood. In the simulation, the proposed method is applied to the classification of a traffic sign pattern.
The structure supporting road sign is a road information facility for ensuring the safe transportation and smooth traffic. But, lots of road information facilities were damaged by the typhoon "Maemi" in 2003. Such damaged facilities should be rehabilitated and could increase economic loss by causing traffic accident. Therefore, in this study, behavior that reduce wind load and improve wind resistance of the structure supporting road sign are studied about wind load beyond design specification by abnormal climate as below. The first is wind load reducing technique such that shear key resist wind load that is not greater than design wind speed but in case that it is over the design wind limit, column member is rotated on the inner steel pipe axis by the brittle failure of shear key. The second is the technique such that fail-safe the overturning of road sign panel by equipment installation in the vertical member. The third is the technique of installing stiffening plate inside the vertical member to relieve stress concentration.
본 논문은 도로주행 영상에서 도로표지판을 인식하는 방법을 제안한다. 지능형 차량에서 얻어지는 도로표지판 영상은 일반적인 사물 영상과는 다른 두 가지 특징이 있다. 첫째는 대상이 되는 사물들은 종류가 제한적이고 형태가 단순한 도형인 경우가 대부분이다. 둘째는 일반적인 도로주행 영상은 다양한 조명 환경과 날씨 상태로 인해서 선명한 영상을 취득하기 어려운 점이다. 본 논문에서는 조명 변화가 심한 도로주행 영상에 대해서 효과적으로 특징을 추출하기 위해서 Modified Census Transform(MCT)을 개선한 특징추출 방법을 제안한다. 추출된 특징들은 히스토그램으로 쌓여지고 영상 전반에 걸쳐 아주 고차원의 기술자(Descriptor)로 변환되며, 변환된 수많은 기술자들은 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 활용한 Fisher-vector 방법에 의해서 저차원으로 변형하여 특징으로 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 일반적인 표지판 인식 방법에 비해서 조명변화에 강한 검출 결과를 보여주었으며, 실시간 검출 및 인식도 가능하였다.
차세대 실감 내비게이션 시스템은 2D 기반 내비게이션 시스템의 단점을 보완하고 보다 안전한 운전을 할 수 있도록 다양한 서비스를 제공하기 위해 연구되고 있다. 실감 내비게이션 시스템 차선인식과 도로시설물 객체 DB, 교차로 인식 모듈등의 기능 블록들로 구성된다. 본 논문에서는 실감내비게이션의 중요 요소 중 하나인 교차로 인식을 위한 신호등과 표지판 인식 시스템을 개발하였다. 개발된 알고리듬은 색상 정보를 이용해 인식 대상을 검출하고 객체의 특징을 이용하여 신호등과 표지판을 객체별로 인식할 수 있도록 하였으며 실험을 통해 검증하였다. 실험결과 신호등의 경우 60-30m의 거리에서 평균90%의 인식률을 보였으며, 표지판의 경우 90-40m의 거리에서 평균 97%의 인식률을 보였고, 프레임 당 평균 처리시간이 46msec로서 실시간 처리가 가능함을 보였다.
교통정보 제공은 개인의 통행시간 절약뿐만 아니라, 도로 운영의 효율성을 향상하여 사회적 편익을 증진시키는데 중요한 역할을 한다. 그 중에서 VMS(도로전광판 Variable Message Sign: 이하 VMS)는 운전자가 주행 중에 쉽게 이해할 수 있게 함은 물론 불특정 다수에게 실시간으로 정보를 제공하는 수단으로 이용되고 있다. 그렇지만 VMS로부터 제공되는 정보가 운전자의 경로 선택에 있어서 어느 정도의 영향을 미치는지를 명확히 밝히고 있는 연구는 부족한 상태이다. 본 연구에서는 운전자들의 VMS 교통정보 이용 형태 및 이용 만족도 등에 대해 살펴보고, VMS 정보에서 통행시간이 수치적으로 표현되었을 때, 경로선택에 영향을 미치는지에 대한 경로전환 예측모형을 구축하였다. 경로전환예측 모형은 우회도로의 상태에 따라 조건I, 조건II, 조건III으로 구분하여 확률을 추정하였다. 또한 VMS 교통정보 제공으로 인해 발생하는 운전자의 통행단축시간에 따른 전환율과 그에 따른 민감도를 도출하였다. 본 연구의 결과로, 조건I의 경우 단축시간 5분에서 10.0%의 전환율을 보이지만 단축시간이 20분일 때 81.6%까지 늘어났다. 조건II에서는 단축시간이 증가함에 따라 14.2%에서 92.7%까지, 조건III은 최대 99.1%의 전환율의 결과를 나타냈다. 각 조건별 통행단축시간에 따른 전환확률 민감도 분석에서는 조건I일때 약 11분, 조건II는 약 9분, 조건III은 약 5분의 통행단축시간에서 민감도가 가장 높게 나타났다.
가변전광표지(VMS: Variable Message Sign)는 도로이용자에게 도로, 기상 및 교통상황, 교통규제 상황에 관한 필요한 정보를 실시간으로 제공함으로써 원활한 교통흐름 및 안전운행을 유도 할 수 있는 지능형교통정보시스템 시설이다. 그 중 이동식가변전광표지(PVMS: Portable Variable Message Signs)는 특정 지점 및 구간에서 발생하는 다양한 이벤트(예: 돌발상황, 도로공사)들에 대해 정보제공 및 능동적 교통제어를 가능하도록 지원하는 장비이다. PVMS에서 표출되는 교통정보는 운전자가 보다 쉽게 이해하고, 눈에 잘 띄고, 적정거리 내에 판독하기 쉬워야 하는 조건을 만족시켜야 한다. 따라서, 운전자의 인적요인(Human Factor) 특성을 고려한 PVMS의 설치 및 메시지 운영은 쾌적성 및 안전성 향상을 위한 필수조건이라 할 수 있다. 본 연구에서는 운전경력, 성별, 연령 등의 인적요인이 PVMS를 통해 제공되는 정보처리에 미치는 영향을 메시지 판독거리를 중심으로 분석하였다. 본 연구 결과는 향후 국내 운전자 반응특성을 고려 한 VMS 설치 및 운영을 위 한 기초 연구자료로서 활용 될 것으로 기대된다.
Kim, Janghwan;Kang, Jun Won;Jung, Hieyoung;Pack, Seung-woo
Structural Engineering and Mechanics
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제55권2호
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pp.365-377
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2015
Large-amplitude vibration of overhead sign structures can cause unfavorable psychological responses in motorists, interfere with readability of the signs, and lead to fatigue cracking in the sign structures. Field experience in Texas suggests that an overhead sign structure can vibrate excessively when supported within the span of a highway bridge instead of at a bent. This study used finite element modeling to analyze the dynamic displacement response of three hypothetical sign structures subjected to truck-passage-induced vertical oscillations recorded for the girders from four actual bridges. The modeled sign bridge structures included several span lengths based on standard design practices in Texas and were mounted on precast concrete I-girder bridges. Results revealed that resonance with bridge girder vertical vibrations can amplify the dynamic displacement of sign structures, and a specific range of frequency ratios subject to undesirable amplification was identified. Based on these findings, it is suggested that this type of sign structure be located at a bridge bent if its vertical motion frequency is within the identified range of bridge structure excitation frequencies. Several alternatives are investigated for cases where this is not possible, including increasing sign structure stiffness, reducing sign mass, and installing mechanical dampers.
This study deals with the traffic accident of truck at circular intersection. The purpose of this study is to develop the truck accident models based on type of accident and conflict. In pursuing the above, the study gives particular attentions to selecting the appropriate models among Poisson and Negative binomial models using statistical program LIMDEP 8.0. The traffic accident data from 2007 to 2014 are collected from TAAS data set of Road Traffic Authority. Such the dependent variable as number of truck accidents and the 24 independent variables as geometry, traffic volume and others are used. The main results are as follows. First, 5 Poisson models (${\rho}^2$ of 0.164~0.351) which are all statistically significant are selected. Second, the common variable based on type of accident and conflict is analyzed to be truck apron width. The specific variables are, however, evaluated to splitter island, area of splitter island, speed limit sign, truck apron, number approach road, circular intersection sign, speed hump and traffic volume. Finally, widening the truck apron width and improving the above specific variables are analyzed to be important for truck accident reduction at circular intersections.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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