본 논문은 자동차 자동운행 시스템 연구 분야의 한 부분인 자동차 운행 중 도로상에 위치한 교통 신호등을 추적을 통해 검출하고, 인식하기 위한 방법과 관련된 연구이다. 교통 신호등은 색상 정보를 포함한 광원을 갖는 물체로서 표현되어지고 운전자에게 안전을 위해 준수해야 할 신호정보로써 제공되어 진다. 본 논문에서는 이러한 교통신호등의 인식을 위해 명도 분포도를 이용하여 관심영역을 필터링하고, 마스크와 HSI 색 공간영역에서의 색상과 채도, 밝기 정보를 이용한 유효값을 검출, 좌표변환, 보간법, YUV 모델을 이용한 그레이 영상으로의 변환, 닫힘 연산, 선명화 연산, 템플릿 매칭 방법을 적용함으로써 가로등과 같은 주변 환경이 갖는 색정보로부터 교통 신호등의 신호를 검출하고 인식하도록 하였다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.11
no.2
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pp.21-28
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2012
The continuous deployment of Urban Traffic Information System (UTIS) in Korea has increased the need for developing more practical applications utilizing the standard functions of UTIS facilities installed on urban arterials beyond its basic applications like gathering traffic data and providing traffic information. The UTIS-based bus signal priority may be one of UTIS-based applications meeting such demands. However, the studies on BSP have not been sufficient for actual field deployment in terms of theories and algorithms so that there have been few actual installations on real urban arterials. Thus, this study was aimed at developing a UTIS-based bus priority signal system and evaluating its effectiveness through a field study. To this end, this study presents the system development processes by dividing the UTIS-based bus priority signal system into hardware and software. In addition, the positive effectiveness of the UTIS-based bus priority signal system was verified through a field application test which was conducted at Gyeonggi Global Trade High School intersection.
This paper is implemented a control algorithm in order to be stable and minimized to entire train traffic system at delayed case. Signal ing system is described wi th algebraic equations given for train headway, Discrete-event simulation principles are reviewed and a demonstration block signaling model using the technique is implemented. Train congestion at station entrance for short headway operation is demonstrated and the propagation of delays along a platform of trains from any imposed delay to the leading train is also shown. A rail way signaling system is by nature a distributed operation with event triggered at discrete intervals. Although the train kinematic variables of position, velocity, and acceleration are continually changing, the changes are triggered when the trains pass over section boundaries and arrive at signals and route switches. This paper deals with linear-mode1ing, stability and optimal control for the traffic on such metro line of the model is reconstructed in order to adapt the circuits. This paper propose optimal control laws wi th state feedback ensuring the stability of the modeled system for circuits. Simulation results show the benefit to be expected from an efficient traffic control. The main results are summarized as follows: 1. In this paper we develop a linear model describing the traffic for both loop lines, two state space equations have been analyzed. The first one is adapted to the situation where a complete nominal time schedule is available while second one is adapted when only the nominal time interval between trains is known, in both cases we show the unstability of the traffic when the proceeding train is delayed following properties, - They are easily implemented at law cost on existing lines. - They ensure the exponetial stability of loop system. 2. These control laws have been tested on a traffic simulation software taking into the non-linearites and the physical constraints on a metro line. By means of simulation, the efficiency of the proposed optimal control laws are shown.
This paper proposes hidden-node aware grouping (HAG) algorithm to enhance the performance of institute of electrical and electronics engineers (IEEE) 802.15.4 networks when they undergo either severe collisions or frequent interferences by hidden nodes. According to the degree of measured collisions and interferences, HAG algorithm dynamically transforms IEEE 802.15.4 protocol between a contention algorithm and a contention-limited one. As a way to reduce the degree of contentions, it organizes nodes into some number of groups and assigns each group an exclusive per-group time slot during which only its member nodes compete to grab the channel. To eliminate harmful disruptions by hidden nodes, especially, it identifies hidden nodes by analyzing the received signal powers that each node reports and then places them into distinct groups. For load balancing, finally it flexibly adapts each per-group time according to the periodic average collision rate of each group. This paper also extends a conventional Markov chain model of IEEE 802.15.4 by including the deferment technique and a traffic source to more accurately evaluate the throughput of HAG algorithm under both saturated and unsaturated environments. This mathematical model and corresponding simulations predict with 6%discrepancy that HAG algorithm can improve the performance of the legacy IEEE 802.15.4 protocol, for example, even by 95% in a network that contains two hidden nodes, resulting in creation of three groups.
Yang, Se Jung;Kim, Suhyeon;Kim, Hyo Seung;Lee, Chungwon
Journal of Korean Society of Transportation
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v.31
no.5
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pp.60-70
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2013
This study aims to develop a truck priority on left-turn algorithm that can reduce greenhouse gas emissions by reducing heavy duty truck's stops at signalized intersection. The signal priority is granted for a left-turn phase, because heavy duty trucks can deteriorate left-turn traffic flow due to the low acceleration or deceleration rate and large turn radius. Truck priority allows to provide the stable speed control for heavy duty truck, and reduces emissions at the signal intersection. Also, two signal recovery strategies are compared for various traffic conditions. This study analyzes the effectiveness of truck priority such as greenhouse gas emissions and fuel consumption reduction, and total travel time saving using the PARAMICS and Comprehensive Modal Emissions Model (CMEM). The results show that signal priority for heavy duty trucks has an effect on reducing greenhouse gas emissions and fuel consumptions at non-peak hour. Also, it shows decreasing total travel time due to reducing truck stops.
In this paper, we present the Q-learning method for adaptive traffic signal control on the basis of multi-agent technology. The structure is composed of sixphase agents and one intersection agent. Wireless communication network provides the possibility of the cooperation of agents. As one kind of reinforcement learning, Q-learning is adopted as the algorithm of the control mechanism, which can acquire optical control strategies from delayed reward; furthermore, we adopt dynamic learning method instead of static method, which is more practical. Simulation result indicates that it is more effective than traditional signal system.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.1A
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pp.1-6
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2008
TDM-PON has a disadvantage that entire PON system gets into trouble when only one ONU is out of order and sends optical signal constantly. This paper suggests a scheme to find the fault location. TDMA is impossible when upstream traffic is interrupted by continuous wave signal from a troubled ONU. Therefore, CDMA coding is introduced in separating fault ONUs, and detection algorithm is verified.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.8
no.1
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pp.39-43
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2007
In high speed communication networks, the determination of a transmission rate is critical for the stability of a closed-loop network system with the congestion control scheme. In ATM networks, the available bit rate (ABR) service is based on a feedback mechanism, i.e., the network status is transferred to the ABR source by a resource management (RM) cell. RM cells contain the traffic information of the downstream nodes for the traffic rate control. However, the traffic status of the downstream nodes can not be directly transferred to the source node in the IP based networks. In this paper, a new rate-based congestion control scheme using an exponential weighted moving average algorithm is proposed to build an efficient feedback control law for congestion avoidance in high speed communication networks. The proposed congestion control scheme assures the stability of switch buffers and higher link utilization of the network. Moreover, we note that the proposed congestion scheme can flexibly work along with the increasing number of input sources in the network, which results in an improved scalability.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.13
no.2
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pp.106-112
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2012
Smart Highway is the intelligent highway that improves a traffic safety, reduces incidence of traffic accidents, and supports intelligent and convenient driving environment so that drivers can drive at high speeds in safety[1]. In order to implement the highway, it is required to gather a dangerous data such as obstacle, wild animal, disabled car, etc. To provide the situation information of the highway, it has been gathered traffic information using various sensors. However, this technique has problems such as the problems of various information gathering, lack of accuracy depending on weather conditions and limitation of maintenance. Therefore, in order to provide safe driving information to driver by gathering dangerous condition, radar system is needed. In this paper, we used a developing 34.5GHz RWR(Road Watch Radar) radar for gathering dangerous information and we verified performance of obstacle detecting and resolution through field test.
Park, Jae-Hyoung;Lee, Jae-Kyun;Lee, Chae-Wook;Lee, Nam-Yong
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.12
no.2
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pp.150-156
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2011
Smart Highway is a next generation highway that significantly improves a traffic safety, reduces incidence of traffic accidents, and supports intelligent and convenient driving environments so that drivers can drive at high speeds in safety. In order to implement smart highway, it is required to gather a large amount of data including conditions of a road and the status of vehicles, and other useful data. To provide situation information of highway, it has been gathered traffic information using optical sensors(CCTV, etc.). However, this technique has problems such as the problem of information gathering, lack of accuracy depending on weather conditions and limitation of maintenance. It needs radar system which has not effect on environmental change and algorithm processing technique in order to provide information for a safety driving to driver and car. In this paper, it is used radar with 9.4GHz to test performance of a road surface and developed radar system for detecting test. And we compared and analyzed a performance of data acquired from each radar through computer simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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