• 한국ITS학회 논문지
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• 제3권2호
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• pp.129-140
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• 2004

본 논문에서는 지방부 간선도로 단속류 구간(국도 42호선 양지$\~$용인구간 6km)의 통행시간정보에 관한 체계적인 수집 $\cdot$ 분석을 위해 현재 국도교통관리시스템(RTMS : Rural Trafc Management System)상에서 운영중인 차량 번호판 매칭방식 AVI 수집자료에 대한 신뢰성 검증 및 단속류 구간 통행시간 자료의 적정집락간격에 관한 연구가 수행되었다. 우선 AVI수집자료 신뢰성 검증을 위하여 번호판 매칭방식 AVI표본수집자료와 전수조사자료를 Kolmogorov-Smirnov 검증기법을 이용하여 분석한 결과 AVI 자료는 통과위주의 대표차로상에서 수집되는 관계로 전차로에 대한 수집자료와 교통특성에 차이가 있어 현재의 번호판 매칭방식 AW 표본수집자료를 통해 산출된 구간통행시간을 구간의 대표값으로 적용하는 문제는 추가 검토가 필요하다. 그리고 적정집락간격을 산출하기 위하여 통계적 추정 개념인 점추정과 구간추정을 적용하여 모형을 개발하여 적용한 결과 점추정기법이 구간추정기법보다 집락간격결정에 민감하고, 보다 정확한 적정집락간격 선정이 가능한 것으로 밝혀졌으며, 적정집락간격은 5분으로 산정되어 현재 적용되고 있는 5분 집락간격은 적정한 것으로 판단된다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제15권5호
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• pp.514-526
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• 2013

With a long sensing period, the inter-frame spectrum sensing in IEEE 802.22 standard is vulnerable to the effect of the traffic of the primary user (PU). In this article, we address the two degrading factors that affect the inter-frame sensing performance with respect to the random arrival/leaving of the PU traffic. They are the noise-only samples under the random arrival traffic, and the PU-signal-contained samples under the random leaving traffic. We propose the model in which the intra-frame sensing cooperates with the inter-frame one, and the inter-frame sensing uses the time-of-arrival (ToA), and time-of-leave (ToL) detectors to reduce the two degrading factors in the inter-frame sensing time. These ToA and ToL detectors are used to search for the sample which contains either the ToA or ToL of the PU traffic, respectively, which allows the partial cancelation of the unnecessary samples. At the final stage, the remaining samples are input into a primary user detector, which is based on the energy detection scheme, to determine the status of PU traffic in the inter-frame sensing time. The analysis and the simulation results show that the proposed scheme enhances the spectrum-sensing performance compared to the conventional counter-part.

• 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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권9호
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• pp.3635-3654
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• 2015

With the rapid development of smart devices and mobile Internet, the video application plays an increasingly important role on mobile devices. Understanding user behavior patterns is critical for optimized operation of mobile live streaming systems. On the other hand, volume based billing models on cloud services make it easier for video service providers to scale their services as well as to reduce the waste from oversized service capacities. In this paper, the watching behaviors of a commercial mobile live streaming system are studied in a content-centric manner. Our analysis captures the intrinsic correlation existing between popularity and watching intensity of programs due to the synchronized watching behaviors with program schedule. The watching pattern is further used to estimate traffic volume generated by the program, which is useful on data volume capacity reservation and billing strategy selection in cloud services. The traffic range of programs is estimated based on a naive popularity prediction. In cross validation, the traffic ranges of around 94% of programs are successfully estimated. In high popularity programs (>20000 viewers), the overestimated traffic is less than 15% of real happened traffic when using upper bound to estimate program traffic.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권12호
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• pp.2355-2373
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• 2011

Vision-based vehicle detector systems are becoming increasingly important in ITS applications. Real-time operation, robustness, precision, accurate estimation of traffic parameters, and ease of setup are important features to be considered in developing such systems. Further, accurate vehicle detection is difficult in varied complex traffic environments. These environments include changes in weather as well as challenging traffic conditions, such as shadow effects and jams. To meet real-time requirements, the proposed system first applies a color background to extract moving objects, which are then tracked by considering their relative distances and directions. To achieve robustness and precision, the color background is regularly updated by the proposed algorithm to overcome luminance variations. This paper also proposes a scheme of feedback compensation to resolve background convergence errors, which occur when vehicles temporarily park on the roadside while the background image is being converged. Next, vehicle occlusion is resolved using the proposed prior split approach and through reasoning for rule-based tracking. This approach can automatically detect straight lanes. Following this step, trajectories are applied to derive traffic parameters; finally, to facilitate easy setup, we propose a means to automate the setting of the system parameters. Experimental results show that the system can operate well under various complex traffic conditions in real time.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권4호
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• pp.22-32
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• 2013

고속도로 이용차량중 통행료 전자지불장치인 하이패스를 장착한 차량의 비율이 급속도로 증가하고 있는 상황에서, 요금소 하이패스 차로 배치의 최적화는 교통제어와 운영측면에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 영업소별 물리적 기하구조 형태와 교통 특성을 고려하여 현재의 하이패스차로 설치 위치의 적정성을 분석하였다. 이를 위해 하이패스 차로별로 차량이 균등하게 배분되어 이용하는가를 측정하기 위해 "하이패스차량 교통분산율"이라는 새로운 평가지표를 개발하였다. 또한 교통분산율에 영향을 주는 변수들을 도출하여 이러한 변수들과 교통분산율과의 관계를 로지스틱회귀모형을 이용하여 추정하였다. 모형추정결과에 따르면 하이패스 교통량, 광장부 길이, 진입연결로와의 거리, 진출연결로와의 거리, 중앙 배치비율, 우측배치비율 등의 변수들이 교통분산율에 영향을 주는 것으로 파악되었으며, 이중에서 하이패스 차로배치 위치 변수인 중앙 배치비율, 우측 배치비율을 조정함으로서 교통분산율을 개선할 수 있는 것으로 밝혀졌다. 본 연구를 통해 하이패스차로 배치의 적정성을 판단할 수 있는 교통분산율을 계량화할 수 있게 되어 하이패스차로 위치 선정과 운영방식을 최적화할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제26권3호
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• pp.17-29
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• 2008

통행지체함수는 도로상의 교통량과 통행시간과의 관계를 나타내는 함수로 통행자들의 경로선택행위를 모형화한 통행배정(traffic assignment)모형에 주로 사용되고 있으며, 이를 위해서는 기본적으로 통행지체함수를 현실에 맞게 정산해야 한다. 본 연구는 기종점 통행자료를 구축하는 과정에서 중요한 역할을 하는 통행지체함수(volumedelay function)의 파라미터를 추정하고, 검증하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 전구간을 탐색하는 열거법에 황금분할법(golden section method)을 결합시켜 효율적으로 해를 찾는 방법을 제시하였으며 몇 가지 검증지표를 이용하여 현재 사용하고 있는 파라미터와 비교 분석하였다. 분석을 위하여 2006년 국가교통DB의 기종점 통행량(OD) 및 네트워크와 2006년 도로교통량 통계연보 자료를 이용하였으며, 분석결과 새롭게 추정된 파라미터값이 좀 더 현실적임을 보여 주었다.

• 대한교통학회지
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• 제23권4호
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• pp.57-69
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• 2005

도시고속도로 혼잡구간의 원인분석, 교통정보제공전략 수립, 진입램프 제어전략 및 효과분석 등 보다 효율적이 교통관리를 위해서는 진출입램프간 동적OD의 구축이 요구된다. 이를 위해 모든 진출입램프에 AVI 시스템을 설치하기에는 경제성 측면에서 비효율적이므로 현실 적용이 용이하고 추정력이 높은 동적OD 추정모델의 개발이 적절한 대안으로 판단된다. 본 연구는 교통관리시스템 (FTMS)에서 수집되는 실시간 검지기자료를 이용한 진출입램프간 동적OD 추정기법을 개발함에 있어서 시스템 탑재를 통하여 자동적으로 동적OD 추정이 가능하고 기존 모델에 비해 추정력을 높일 수 있는 방안을 마련하는데 주 목적을 두고 있다. 기존 동적OD 추정모델의 한계점은 2가지로 요약될 수 있다. 첫째, 교통류모델에서 추정하는 시간대별 링크분포 비율과 최적해 알고리즘에서 추정하는 동적OD간 상호관련성으로 동적OD 추정모델은 두 모듈간 Bi-level 문제로 접근해야 한다는 것이며, 둘째, 관측지점의 수가 추정코자 하는 OD쌍의 수보다 적기 때문에 교통량의 관측치와 추정치간 오차를 최소화하는 다수의 OD해가 존재하는 과소식별문제이다. 본 연구에서는 검지기에서 수집되는 교통자료(교통량, 통행속도, 점유율)를 이용하여 동적 교통류를 구현함으로써 Bi-level 문제를 해결하였으며, 동적OD 추정을 위한 목적함수를 링크 및 진출램프 교통량의 추정치와 관측치간 오차를 최소화하도록 설정함으로써 보다 많은 제약을 통하여 추정력을 높일 수 있도록 유도하였다. 본 연구에서는 동적OD 추정을 위한 최적해 알고리즘으로 유전자알고리즘을 적용하였으며, 서해안고속도로 (당진IC$\to$군산IC)의 실제 OD 및 교통자료를 이용하여 동적OD 추정모델을 평가하였다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제7권4호
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• pp.1-12
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• 2007

본 연구에서는 강교 부재를 대상으로 시간에 따른 부식과 교통량(트럭통행량)의 변화 영향을 반영한 피로 취약도 평가 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 통해 부식과 교통량 변화를 고려할 수 있는 피로에 대한 한계상태함수를 설정하였다. 부식의 영향은 평균부식깊이와 피로강도감소계수와의 관계를 이용하여 한계상태함수에서 피로저항의 감소로써 반영되었다. 트럭통행량의 변화는 세 가지 대표적인 변화양상을 설정하여 기간별로 실제 변화에 맞게 모델링함으로써 한계상태함수에서 하중의 증가로 반영되었다. Monte-Carlo 시뮬레이션을 이용하여 신뢰성 해석을 수행하도록 하였으며, 이를 바탕으로 시간이력 피로 취약도 곡선을 도출하였다. 검증예제와 실제 국내 강교에 적용하여 제안된 피로 취약도 평가방법을 검증하였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권3호
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• pp.269-279
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• 2020

교통량 산정은 주로 교통량조사시스템, 차량검지시스템, 통행료징수시스템 등과 같은 조사 장비와 CCTV를 통한 인력 조사를 병행하고 있으나 이는 많은 인력과 비용이 발생한다. 본 연구에서는 단일 CCTV의 경우 전체 차량을 탐지하지 못하는 한계를 극복하기 위해서, 딥러닝과 스테레오 CCTV를 이용하여 교통량을 산정하는 방법을 제안하였다. 차량을 탐지하기 위한 딥러닝 모델을 학습하기 위해 COCO 데이터셋을 사용하고, 실시간으로 좌우 CCTV 영상에서 각각 차량을 탐지하였다. 그리고 나서, 각 영상에서 추출하지 못한 차량을 부등각사상변환을 이용하여 추가적으로 차량을 탐지하여 교통량 산정의 정확도를 개선하였다. 실험은 평상시 도로 환경과 안개가 발생한 기상 상황의 경우에 대해서 각각 수행하였다. 평상시 도로 환경의 경우 단일 CCTV 영상을 사용할 때보다 좌우 영상에서 각각 6.75%, 5.92%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다. 또한, 안개가 발생한 도로 환경의 경우 좌우 영상에서 각각 10.79%, 12.88%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다.