• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권4호
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• pp.48-54
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• 2023

Nowadays, a blind man finds it very difficult to cross the roads. They should be very vigilant with every step they take. To resolve this problem, Convolutional Neural Networks(CNN) is a best method to analyse the data and automate the model without intervention of human being. In this work, a traffic signal recognition system is designed using CNN for the visually impaired. To provide a safe walking environment, a voice message is given according to light state and timer state at that instance. The developed model consists of two phases, in the first phase the CNN model is trained to classify different images captured from traffic signals. Common Objects in Context (COCO) labelled dataset is used, which includes images of different classes like traffic lights, bicycles, cars etc. The traffic light object will be detected using this labelled dataset with help of object detection model. The CNN model detects the color of the traffic light and timer displayed on the traffic image. In the second phase, from the detected color of the light and timer value a text message is generated and sent to the text-to-speech conversion model to make voice guidance for the blind person. The developed traffic light recognition model recognizes traffic light color and countdown timer displayed on the signal for safe signal crossing. The countdown timer displayed on the signal was not considered in existing models which is very useful. The proposed model has given accurate results in different scenarios when compared to other models.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.52-61
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• 2018

본 연구에서는 구간통행시간 정보를 기반으로 하는 신호교차로의 신호시간 산정모형을 개발하였다. 도시교통정보시스템 UTIS와 같이 구간통행시간 정보를 수집할 수 있는 검지체계를 적용하였으며, 결정적 지체모형을 이용하여 통행시간 정보로 부터 포화도 및 수요교통량을 산정하기 위한 모형을 정립하였다. 또한 본 모형은 수요교통량을 이용하여 Webster 모형 기반의 신호최적화를 수행함으로써 교차로 지체를 최소화 시키는 신호시간을 산정할 수 있다. 알고리즘의 효과평가를 위해 VISSIM과 API 도구인 ComInterface를 적용한 미시적 시뮬레이션 분석을 시행하였으며, 이동류의 포화상태를 확인하여 지체 최소화를 위한 신호시간이 산정됨을 확인하였다. 최근 국내 교통관리분야에서는 도시교통정보시스템 UTIS, 첨단교통관리시스템 ATMS와 같아 구간통행시간을 수집할 수 있는 검지체계가 급격히 확산되고 있으며, 본 연구에서는 교통신호운영 분야에서 교통정보시스템을 적용하였다는데 의의가 있겠다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(5)
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• pp.147-150
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• 2001

This paver has presented the architecture and function of the traffic signal enforcement system to detect and capture a image of the violating car in the street intersection. Also in the paper, the algorithm and method of detecting the violation car have been presented and the microwave detection method has been explained. And then this paper has showed the operation software interface for system and presented the experiment data carried out in the field.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.1244-1253
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• 2018

The color of traffic light is sensitive to various illumination conditions. Especially it loses the hue information when oversaturation happens on the lighting area. This paper proposes a traffic light recognition method robust to these illumination variations. The method consists of two steps of traffic light detection and recognition. It just uses the intensity and saturation in the first step of traffic light detection. It delays the use of hue information until it reaches to the second step of recognizing the signal of traffic light. We utilized a deep learning technique in the second step. We designed a deep convolutional neural network(DCNN) which is composed of three convolutional networks and two fully connected networks. 12 video clips were used to evaluate the performance of the proposed method. Experimental results show the performance of traffic light detection reporting the precision of 93.9%, the recall of 91.6%, and the recognition accuracy of 89.4%. Considering that the maximum distance between the camera and traffic lights is 70m, the results shows that the proposed method is effective.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.501-509
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• 2004

The frequency of car accidents is very high at the intersection. Because of the state of a traffic signal, quarrels happen after accidents. At night many cars run away after causing an accident. In this case, accident analyses have been conducted by investigating evidences such as eyewitness accounts, tire tracks, fragments of the car or collision traces of the car. But these evidences that don't have enough objectivity cause an error in judgment. In the paper, when traffic accidents happen, the traffic accident detection system that stands on the basis of images and sounds detects traffic accidents to acquire abundant evidences. And, this system transmits 10 seconds images to the traffic center through the wired net and stores images to the Smart Media Card. This can be applied to various ways such as accident management, accident DB construction, urgent rescue after awaring the accident, accident detection in tunnel and in inclement weather.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.717-719
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• 2015

국내외적으로 무인자동차에 대한 연구와 개발이 활발히 진행되고 있다. 기존에 2D 기반의 네비게이션과 같은 시스템의 단점을 보완하고 더 안전한 주행을 할 수 있도록 다양한 서비스를 제공하기 위해 연구되고 있다. 본 논문에서는 동영상에서 교통 신호등의 위치 검출 및 신호인식 기법을 구현하여 보다 효과적으로 실시간 영상처리가 가능하도록 그 방법을 제안한다. 차량 전방의 깊이 정보를 측정하는 방법의 한계와 무인자동차 구현을 위한 신호등 인식기능의 한계, 그리고 기존 신호등 인식프로그램은 밝기변화에 민감하여 신호분석에 장애가 있다는 점을 고려하여 영상처리를 이용해 차량 전방의 깊이정보를 파악하고, 신호등을 검출하여 신호를 분석하고 전방에 검출된 신호등의 색성분과 신호등-차량 간의 거리를 구하는 프로그램을 구현한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.480-487
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• 2012

부산시는 도로가 가지고 있는 구조적 한계로 인한 심한 교통체증이 유발되어 차량속도가 상대적으로 낮아, 이에 대한 개선이 요구된다. 한정된 도로 환경에서 교통 정체현상을 완화시키기 위하여 현재의 신호체계를 개선한 교통상황에 적응적인 신호 체계를 위한 연구가 필요하다. U-City에 있어서 'U-Traffic'은 도시 안에 중요한 인프라인 도로, 기반 시설, 차량 등 기존 교통의 구성요소에 유무선 통신 인프라를 기반으로 첨단 정보기술(IT)을 통합하여 사회적 교통 인프라의 효율성을 극대화 하는 교통정보 서비스 제공을 목표로 한다. 본 연구에서는 여러 가지 감지기를 통하여 차량을 감지 할 수 있는 감지 방법, 감지된 차량을 이용하여 계산 할 수 있는 신호체계의 알고리즘, 시스템을 전체적으로 구성할 통신망 등 시스템을 가상적인 시뮬레이터를 구현한다. 구현된 시뮬레이터의 결과를 확인 하여 교통 정체현상이 일부 완화 되는 효과를 확인 할 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제26권6호
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• pp.81-89
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• 2008

도시고속도로의 확대와 더불어 일반 간선도로에 접속되는 도시고속도로 진출램프 또한 증가하고 있으며, 진출램프가 혼잡한 간선도로 상에 접속시 간선도로에서의 차량 혼입으로 인한 혼잡 가중 및 이로 인한 진출램프에서의 대기행렬이 역류하여 도시고속도로 본선에 혼잡의 영향이 미치는 현상이 발생하고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 도시고속도로 진출부 교차로 제어의 개념으로 접근하여 도시고속도로 진출차량을 포함한 간선도로에서의 교통상황(하류부 링크 포함)까지도 고려하여 간선도로가 포화된 경우, 진출램프가 포화된 경우, 간선도로와 진출램프 모두 포화된 경우로 나누어 각 교통상황별 제어전략의 효과를 분석하였으며, 제어전략의 효과에 영향을 미치는 기하조건을 반영하기 위하여 COSMOS에서 제시한 하류부 링크저장공간 200m를 기준으로 이상일 때와 이하일 때로 구분하여 전체 6가지 CASE에 대한 감응식 신호제어전략 적용 전 후의 효과를 평가하였다. 그 결과, 전체 네트워크 차원에서 하류부링크 저장공간 200m 이하일 때 CASE I${\sim}$III에서는 4.4%${\sim}$6.2%, 200m 이상일 때 CASE Ⅳ${\sim}$Ⅵ에서는 6.1%${\sim}$16.2%의 지체 감소 효과가 발생하였으며, 상대적으로 하류부 링크저장공간이 큰 네트워크에서 효과가 더욱 크게 발생한 것으로 분석되었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.995-999
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• 2010

매년 차량의 수가 꾸준히 증가함에 따라 이에 비례하여 도로의 혼잡도와 사고 발생률 또한 증가되고 있다. 이와 같은 교통문제를 완화하기 위해서 도로 설계 및 신호 체계 등이 발전되고 있음에도 불구하고 교통사고로 인한 인명 및 재산 피해는 감소되지 않고 있다. 본 논문에서는 발생원 사고를 실시간으로 인식하여 이에 빠르게 대응함으로써 후속사고를 예방하고 사고 원인을 파악하기 위한 실시간 사고 인식 및 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 특정 교차로에서 뿐만 아니라 교통흐름과 디자인이 다른 교차로에서 발생한 사고를 정확히 인식하는 것이 목적이다. 본 연구에서는 실제 교차로에서 수집되는 데이터가 정확하다고 보장할 수 없고, 사고 발생에 쓰이는 데이터는 서로 유기적으로 복잡한 관계가 있기 때문에 정확한 사고 인식을 위해 확률기반 연산을 하는 동적 베이지안 네트워크를 이용하였다.

• Current Optics and Photonics
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• 제2권1호
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• pp.7-14
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• 2018

As a sophisticated detection technology, LIDAR has been widely employed to probe low-altitude windshear. Due to the drawbacks of the traditional ramp algorithm, the alarm accuracy of the LIDAR has not been satisfactory. Aiming at settling this matter, a novel method is proposed on the basis of improved signal smoothing and second windshear detection, which essentially acts as a combination of ramp algorithm and segmentation approach, involving the human factor as well as signal fluctuations. Experiments on the real and artificial signals verify our approach.