• ETRI Journal
• /
• 제32권2호
• /
• pp.241-247
• /
• 2010

We propose and experimentally demonstrate a service-aware optical transport system. The proposed service-aware optical transport system makes a flow based on service type and priority of traffic. The generated flow is mapped to a corresponding sub-${\lambda}$ for transport over an optical network. Using sub-${\lambda}$ provided by the centralized control plane, we could effectively provide quality-of-service guaranteed Ethernet service and best-effort service simultaneously in a single link. The committed information rate (CIR) traffic and best-effort traffic are assigned to different sub-${\lambda}s$. The bandwidth of the CIR traffic is guaranteed without being affected by violation traffic because the bandwidth is managed per each sub-${\lambda}$. The failure detection time and restoration time from a link failure is measured to be about 60 ${\mu}s$ and 22 ms, respectively, in the ring network. The measured restoration time is much smaller than the 50 ms industry requirement for real-time services. The fast restoration time allows the proposed service-aware optical transport system to offer high availability and reliability which is a requirement for transport networks.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제19권11호
• /
• pp.1017-1021
• /
• 2013

The traffic signal has been widely used in the transport system with a fixed time interval currently. This kind of setting time was determined based on experience for vehicles to generate a waiting time while allowing pedestrians crossing the street. However, this strict setting causes inefficient problems in terms of economic and safety crossing. In this research, we propose a monitoring algorithm to detect, track and check pedestrian crossing the crosswalk by the patterns of behavior. This monitoring system ensures the safety for pedestrian and keeps the traffic flow in efficient. In this algorithm, pedestrians are detected by using HOG feature which is robust to illumination changes in outdoor environment. According to a complex computation, the parallel process with the GPU as well as CPU is adopted for real-time processing. Therefore, pedestrians are tracked by the relationship of hue channel in image sequence according to the predefined pedestrian zone. Finally, the system checks the pedestrians' crossing on the crosswalk by its HOG based behavior patterns. In experiments, the parallel processing by both GPU and CPU was performed so that the result reaches 16 FPS (Frame Per Second). The accuracy of detection and tracking was 93.7% and 91.2%, respectively.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.208-221
• /
• 2020

본 연구는 첨단운전자보조시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)이 빠르게 보급됨에 따라 표본 프로브 차량에 설치된 ADAS로부터 얻은 개별차량의 궤적 데이터와 전방차량과의 차두거리 데이터를 이용하여 연속류의 교통밀도를 추정 및 분석하는 것을 목적으로 한다. 과거 연속류 교통밀도는 주로 차량검지시스템(Vehicle Detection System, VDS)에서 수집되는 교통량, 속도, 점유율 등의 데이터를 가공하여 추정되거나, CCTV등의 영상정보를 활용하여 직접 차량 대수를 계수하여 추정되었다. 이러한 방식은 교통밀도 추정의 공간적 제약이 있고, 교통 혼잡시 추정의 신뢰도가 낮다는 한계를 보였다. 이에 본 연구에서는 선행연구의 한계를 극복하기 위해 ADAS로부터 수집된 개별차량 궤적 데이터와 차두거리 정보를 활용하여 도로의 공간을 검지하고 일반화된 밀도(Generalized Density)방식을 이용하여 시공간적 교통밀도를 추정한다. 이에 따라 ADAS차량의 표본율에 따른 교통밀도 추정의 정확도를 분석한 결과, 30%의 표본율일 경우 교통밀도 참 값과 약 90% 일치하는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 향후 ADAS 및 자율주행차량이 혼재되는 도로 상황에서 신뢰도 높은 교통밀도 추정을 가능하게 하며 효율적인 교통운영관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 융합보안논문지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.75-82
• /
• 2006

인터넷 웜은 1.25 인터넷 대란의 경우에서도 알 수 있듯이 네트워크를 마비시키고, 정보를 유출하는 등 여러 가지 피해를 준다. 본 논문에서는 이를 예방하기 위하여 자신의 PC에서 인터넷 웜을 탐지하고 자동 대응을 수행할 수 있는 방안을 제시하였다. 인터넷 웜의 특징인 트래픽 기반 네트워크 스캐닝을 탐지하여 이에 대한 대응을 수행하며, 웜에 감염된 프로세스를 중단시키고, 해당 트래픽이 외부로 유출되는 것을 방지하며, 웜에 감염된 실행파일을 고립시키고 특정위치에 이동함으로써, 사후에 웜에 대한 조사를 원활히 수행할 수 있도록 구성하였다. 이런 방식은 알려지지 않은 웜의 탐지에도 유용하며, 이를 통해 안정적인 네트워크 운영이 가능할 것이다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.28-38
• /
• 2001

교통정보는 크게 지점정보와 공간정보로 나눌 수 있다. 지점정보는 한 지점에서의 차량의 유무 판정을 통해 얻을 수 있는 정보이며, 공간정보는 일정 공간을 관찰해야만 얻을 수 있는 고급 교통정보이다. 영상처리를 이용해 공간정보를 측정하기 위해서는 차량의 전역 추적을 필요로 하는데 전역 추적에 기반한 영상검지기는 비디오 입력, 차량 탐지, 차량 추적, 교통정보 측정의 네 부분으로 나눌 수 있다. 기존의 연구들은 비디오 입력시 자동 아이리스를 사용하여 급격한 밝기변화에 대응치 못하는 단점이 있고 차량 탐지시 기존의 배경생성 방법들은 정체가 심한 교차로에서 매우 좋지 않은 결과를 보인다. 또한 대부분의 연구에서 교통정보 측정을 지점 정보로만 국한하였다. 본 연구에서는 자동 아이리스의 단점 개선을 위해 사용자 제어 아이리스 방법을 제안하였고, 복잡한 교차로에서도 배경생성을 견고히 할 수 있는 장면차이 기반 배경생성 방법을 제안하였다. 또한 통행량/시간/속도는 물론 대기행렬 길이, 회전/직진 교통류의 공간 교통정보를 측정하는 방법을 제안하였고 실제 실험을 해 본 결과 95%∼100%의 정확도를 보였다.

• 전기학회논문지
• /
• 제65권12호
• /
• pp.2046-2052
• /
• 2016

Ramp metering is one of the most efficient and widely used control methods for an intelligent transportation management system on a freeway. Its objective is to control and upgrade freeway traffic by regulating the number of vehicles entering the freeway entrance ramp, in such a way that not only the alleviation of the congestion but also the smoothing of the traffic flow around the desired density level can be achieved for the maintenance of the maximum mainline throughput. When the cycle of the signal detection is larger than that of the system process, the density tracking problem needs to be considered in the form of the discrete-time system. Therefore, a discrete-time sliding mode control method is proposed for the ramp metering problem in the presence of both input constraint in the on-ramp and exogenous disturbance in the off-ramp considering the random behavior of the driver. Simulations were performed using a validated second-order macroscopic traffic flow model in Matlab environment and the simulation results indicate that proposed control method can achieve better performance than previously well-known ALINEA strategy in the sense that mainstream flow throughput is maximized and congestion is alleviated even in the presence of input constraint and exogenous disturbance.

• 한국통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국통신학회 2004년도 추계종합학술대회 논문 초록집
• /
• pp.171-171
• /
• 2004

• 전기의세계
• /
• 제22권1호
• /
• pp.35-41
• /
• 1973

An automatic point traffic control method is recommended for more idealistic traffic flow over coarse road netowrks. The automatic control apparatus recommended, consists of a transceiver, amplifier, digital-to-analog converter, signal light controller for emergency and steady state, and digital counter as monitor. The transmitter sends a signal to the target vy means of Microwave-FM-CW and a diode detector picks up the echo signal. Thus the operation of the entire system will be carried out through an open loop state. Some factors necessary for an ideal detector system are rapid response, longevity and stability. An analytical method of the Doppler effect substitutes the conventional frequency deviation into the amplitude of detector output. The changing rate of amplitude is proportional to the voltage of the detector output. Some induced formula from Maxwell's radiation field theory ensures this new method, and, new method, and proves the fact with an experimental data presentation. Stability depends upon Klystron as an oscillator and a diode as a detector. the transceiver installation affects on the response and sensitivity of the system. In accordance with the detector output, several targets are easily classified by amplitudes on the scope. The traffic flow, i.e., target movement which is analyzed by the amplitude method, is shown through the scope and indicates it on the digital counter. The best efficiency for the amplitude analysis can be attained through use of an antenna having the highest sensitivity.

• 한국도로학회논문집
• /
• 제10권2호
• /
• pp.159-166
• /
• 2008

최근 교통감시시스템은 실시간의 영상검지시스템(VIPS)을 가장 선호하고 있으며, 그 수요는 매년 증가하고 있는 추세이다. 일반적으로 영상검지시스템은 공간기반의 검지알고리즘을 사용하고 있으며, 교통량, 속도, 점유율 등의 교통정보를 제공하고 있다. 현재 전 세계적으로 이미 상용화되어 있는 대부분의 영상검지시스템들은 Tripwire기반의 검지영역 내 차량의 존재유무를 판단하여 교통정보를 수집하는 알고리즘으로 구성되어 있으나, 개별차량에 대한 걸지는 불가능한 한계를 갖고 있다. 반면 개벽차량의 추적시스템은 보다 구체적인 공간적 교통정보를 제공할 수 있어 사고검지, 급차선 변경 등 교통정보를 보다 다양화 할 수 있다는 장점이 있으나 추적길이가 불과 100미터이내이면, 그 이상 관측하기 위해서는 운영자가 카메라를 줌인을 하여 영상을 확대하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 차량 추적의 효과를 높이기 위해서 기존의 100미터 이내 추적거리를 여러 대의 CCTV시스템을 이용하더라도 200미터이상으로 확대함으로써 사고 또는 비정상적 차량흐름을 검지할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제21권4호
• /
• pp.329-336
• /
• 2023

This paper introduces an edge AI-based scene-specific object detection system for long-term traffic management, focusing on analyzing congestion and movement via cameras. It aims to balance fast processing and accuracy in traffic flow data analysis using edge computing. We adapt the YOLOv5 model, with four heads, to a scene-specific model that utilizes the fixed camera's scene-specific properties. This model selectively detects objects based on scale by blocking nodes, ensuring only objects of certain sizes are identified. A decision module then selects the most suitable object detector for each scene, enhancing inference speed without significant accuracy loss, as demonstrated in our experiments.