• 한국항행학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.90-97
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• 2013

최근 영상처리 기법에 기반한 지능형 교통시스템의 개발이 활성화되고 있다. 본 논문에서는 도심 사거리에서 획득한 비디오를 분석하여 차량의 움직임 변화와 체류시간에 기반한 추돌 검출 알고리즘을 제안한다. 가우시안 혼합 모델 기반으로 생성된 배경과 입력영상의 차 영상으로부터 관심영역(ROI)안의 객체를 추출한다. 추출된 객체에 대해 계산된 움직임벡터와 화면 내 차량 체류시간을 이용하여 교차로 내 차량추돌과 교통체증을 검출하였다. 제안된 알고리즘은 추돌을 포함한 실제 교차로 영상에 대해 테스트되었고, 탐지율은 85.7%이고, 오탐율은 7.7%였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권4호
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• pp.78-96
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• 2023

도시부 교통정보 수집은 VDS, DSRC, 레이더 등 다양한 시스템에 의해 수집되고 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전으로 스마트교차로시스템이 확대 보급되고 있으며 교통량, 속도, 차종 등 다양한 정보수집이 가능하다. 그러나 관련 문헌을 고찰한 결과 지금까지의 성능평가 기준은 딥러닝 영역을 고려하지 않은 RBS기반 평가체계로 '기준값-측정값'의 퍼센트 오차만 고려하고 있어 기존 평가방식으로는 딥러닝 부분의 평가를 수행할 수 없어 새로운 성능평가 방법이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 데이터 비율 및 가중치를 고려하여 Precision과 Recall 등 딥러닝 성능지표를 고려한 오차산정식을 개발하여 개별오차와 구간 오차, 전체오차를 산정하였다. 연구결과, 측정값 1의 오차율은 3.99와 3.54, 측정값 2는 5.34와 5.07로 기존 산정식과 오차율에 차이가 있는 것으로 나타났으며, 반복측정 분석결과 개발 산정식이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.330-337
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• 2018

최근 사용자 중심의 스마트시티 서비스에 관한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 사용자 중심의 스마트시티 서비스를 계획하 기 위한 사전 연구로 사용자의 니즈를 조사하였다. 본 연구는 스마트시티 서비스에 대한 니즈를 도출하기 위해 GIS 기반 위치분석데이터와 비디오 에스노그래피 방법론을 활용하고자 한다. 본 연구는 스마트시티 테스트베드로 선정된 대전 도안지구의 현장조사를 통해 사용자의 집객도가 높은 지역을 세부조사대상지로 선정하고, 도로교통공단의 교통사고분석시스템(TAAS : Traffic Accidents Analysis System)의 위치분석데이터를 이용하여 주변 보행환경을 함께 조사하였다. 또한 비디오 에스노그래피의 고정카메라기법을 통해 사용자의 행위 유형과 변화를 관찰하였다. 추출된 영상데이터를 통해 사용자의 활동을 11개의 세분화 된 유형으로 분류하고, 관찰되는 문제점 및 특이사항을 분석하였다. 본 연구를 통해 조사된 사용자 행위특성은 향후 사용자 중심 스마트시티 서비스를 제안할 수 있는 근거를 마련한다는 점에 의의가 있다.

• 대한교통학회지
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• 제27권2호
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• pp.207-214
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• 2009

최근 각종 센서 및 통신기술의 발달은 과거에 비해 보다 미시적이고 폭넓은 교통자료의 수집과 운전자의 주행편의를 위한 다양한 방식의 정보제공을 실시간 환경에서 가능하도록 하였다. 본 연구에서는 Positive Guidance 기법을 응용하여 이와 같은 실시간 환경에서 적용 가능한 실시간 교통상충 분석 기반의 경고정보 제공 방안을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 영상 이미지 추적 기법으로 개별차량의 주행패턴을 분석하여 인접 차량간 상충을 분석하고, ARIMA 모형을 이용하여 상충분석결과를 바탕으로 영상검지영역의 위험도를 예측한다. 위험도 예측을 통해 생성된 경고정보는 Positive Guidance 기법을 적용하여 영상검지영역 상류부에서 접근 중인 운전자에게 제공된다. 본 연구의 성과물은 향후 보다 교통사고 예방을 위한 보다 진보된 교통정보시스템의 개발 시 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5D호
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• pp.597-607
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• 2008

첨단여행자정보시스템은 운전자에게 자동차 주행 중 필요한 소요시간정보, 교통정체정보, 우회정보, 유고정보 등과 같은 유익한 정보를 직접 제공할 수 있는 시스템으로 다른 시스템과 비교해 특히, 중요한 분야로 주목받고 있다. 하지만 아직까지 교통정보제공에 따른 고속도로이용자의 만족도와 같은 정성적인 항목에 대한 연구가 미진한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 고속도로 이용자를 대상으로 개별면접 설문조사를 통해 수집된 고속도로의 교통정보만족도 이미지 데이터를 바탕으로 수량화 제II류에 의한 정준판별분석 및 정준상관분석을 실시하여 고속도로 교통정보 제공에 따른 이용자 만족도에 대한 영향 요인을 규명하였다. 또한 수량화 제I류에 의한 모형화를 실시하여 도로이용자가 느끼는 고속도로 교통정보 만족도에 대한 인식의 변화를 파악하여 고속도로이용자의 인식과 고속도로 교통정보 만족도의 상관성을 명확하게 규명하였다. 마지막으로 고속도로의 교통정보만족도 이미지 특성을 명확하게 규명하기 위하여 주성분 분석을 실시하여 고속도로이용자의 감성인식의 변화를 규명하고, 구조방정식이론을 이용하여 사회인식 및 고속도로 이용자의 실제인식의 변화가 고려된 고속도로의 교통정보 만족도 평가 모형을 개발하였다.

• 융합보안논문지
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• 제11권4호
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• pp.59-66
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• 2011

오늘날 자동차 수의 폭증으로 인하여 사회 인프라 구축에 있어서 도로 사정, 확충이나 교통 정책의 수립이 매우 중요한 요소가 되었다. 본 논문에서는 이러한 교통 정책 수립 및 도로 인프라 확충에 대한 예측 정보를 제공할 수 있는 영상시스템 기반의 자동화된 교통량 측정 기술을 제안한다. 사거리나 도로에 설치된 CCTV로부터 실시간으로 영상을 입력받고 입력된 영상에서 다양한 칼라, 기하학적 특징 등을 추출하여 차량의 이동 방향을 활용하여 차량의 종류가 소형(개인용), 대형(산업용)으로 구별하는 분석 기술을 개발하며, 이를 데이터베이스화 하여 실제 일정 시간 동안 통행한 자료를 제공하도록 개발한다. 이러한 자료를 바탕으로 해당 도로의 활용성과 확충에 대한 기본 정보를 제공할 수 있을 것이며, 본 논문에서 개발된 기술을 통하여 차량의 통행량을 인식 실험한 결과 약 90.1%의 인식률을 나타내었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.193-204
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• 2010

무선 멀티미디어 센서 네트워크(Wireless Multimedia Sensor Network : WMSN)는 기존 스칼라 데이터 뿐만 아니라 음성, 이미지, 동영상 등 다양한 멀티미디어 정보를 전달해야 하므로 다양한 특성을 가진 트래픽을 효율적으로 처리하기 위한 서비스 품질(Quality of Service : QoS)를 지원할 수 있는 메커니즘이 필요하다. 본 논문은 WMSN 에서의 트래픽 유형을 주기적 모니터링 트래픽, 이벤트 트래픽, 멀티미디어 트래픽, 쿼리 기반 트래픽으로 분류하고, 각 트래픽 유형에 따라 지연, 에너지 효율성 및 신뢰성에 대해 차별화된 QoS를 제공할 수 있는 마킹 알고리즘과 큐 관리 메커니즘을 제안한고, 시뮬레이션을 통해 성능을 분석한다.

• 한국환경농학회지
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• 제42권2호
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• pp.121-130
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• 2023

The RGB (red, green, and blue) imagery analysis is an important remote sensing tool, which estimates the effect of environmental stress on turfgrass growth and physiology. Therefore, this study investigated the effect of continuous wear stress treatment on Zoysia japonica through RGB imagery analysis. The results of the growth measurement showed that the plant height substantially decreased, after nine hours of treatment with no considerable difference thereafter. Dry weight measurement showed a substantial difference in the morphological growth characteristics of the aerial part of the turfgrass, but none in the stolon and root zone. This could be attributed to the short period of compaction treatment. The ROS (reactive oxygen species) analysis showed that ROS rapidly increased due to wear stress treatment. The MDA content increased during the traffic process, whereas the green pixels increased and decreased repeatedly; however, overall, the trend declined but the overall trend decreased. Thus, this study confirmed that MDA was effective in reflecting the wear stress of turfgrass; however, it could through RGB image analysis.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권8호
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• pp.14-20
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• 2024

Traffic sign recognition is an essential feature of intelligent transportation systems and Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), which are necessary for improving road safety and advancing the development of autonomous cars. This research investigates the incorporation of the YOLOv9 model into traffic sign recognition systems, utilizing its sophisticated functionalities such as Programmable Gradient Information (PGI) and Generalized Efficient Layer Aggregation Network (GELAN) to tackle enduring difficulties in object detection. We employed a publically accessible dataset obtained from Roboflow, which consisted of 3130 images classified into five distinct categories: speed_40, speed_60, stop, green, and red. The dataset was separated into training (68%), validation (21%), and testing (12%) subsets in a methodical manner to ensure a thorough examination. Our comprehensive trials have shown that YOLOv9 obtains a mean Average Precision (mAP@0.5) of 0.959, suggesting exceptional precision and recall for the majority of traffic sign classes. However, there is still potential for improvement specifically in the red traffic sign class. An analysis was conducted on the distribution of instances among different traffic sign categories and the differences in size within the dataset. This analysis aimed to guarantee that the model would perform well in real-world circumstances. The findings validate that YOLOv9 substantially improves the precision and dependability of traffic sign identification, establishing it as a dependable option for implementation in intelligent transportation systems and ADAS. The incorporation of YOLOv9 in real-world traffic sign recognition and classification tasks demonstrates its promise in making roadways safer and more efficient.

• 한국도로학회논문집
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• 제10권3호
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• pp.231-237
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• 2008

선진국의 기본 요건들 중 하나는 잘 정비된 교통인프라라 할 수 있을 것이다. 이러한 교통안전시설에 대해 해외에서는 각종 교통안전시설에 대해 객관적인 상태평가를 기초로 하여 시설을 관리하는 자산관리(Asset Management)측면에서 시설을 관리하고 있는 추세이다. 이 중 도로관련 각종 안전시설은 매우 다양하며, 기능 또한 매우 중요하기 때문에 이들에 대한 설치 규정 및 지침을 제정하고 있다. 그러나 설치기준 및 지침이 있음에도 불구하고, 각 시설이 기준에 부합되게 설치되지 않아 오히려 도로이용자에게 불편함 뿐 아니라, 안전에도 악영향을 끼치고 있다. 본 연구에서는 다양한 도로안전시설 중 도로의 설계(운영)속도 및 기하구조에 따라 설치 간격 및 높이들이 규정화 되어있는 시설에 대해 라인스캔카메라를 이용, 이를 신속하게 측정 가능한 영상분석 모델을 개발하였다. 또한 이를 체계적으로 분석할 수 있는 프로그램을 개발하여 현장에 적용하였으며, 그 결과 매우 정확하게 시설의 크기와 설치간격을 신속하게 측정할 수 있었다.