이 논문은 영상 카메라를 이용하여 교통 객체를 인식하고자 하는 경우, 영상 내 객체 인식 정확도를 높이기 위해 소실점을 이용하여 객체에 대한 3D 바운딩 박스를 생성하는 방법이다. 최근 인공지능을 이용하여 교통 영상 카메라로 촬영된 차량을 검출하고자 하는 경우 이 3D 바운딩 박스 생성 알고리즘을 적용하고자 한다. 카메라 설치 각도와 카메라가 촬영한 영상의 방향성을 분석하여 종 방향 소실점(VP1)과 횡 방향 소실점(VP2)을 도출하고 이를 기반으로 분석 대상 동영상에서 이동하는 객체를 특정하게 된다. 이 알고리즘을 적용하면 감지된 객체의 위치, 종류, 크기 등 객체 정보 검출이 용이하고, 이를 자동차와 같은 이동류에 적용하는 경우 이를 트래킹하여 각 객체가 이동한 위치와 좌표, 이동속도 및 방향 등을 알 수 있다. 실제 도로에 적용한 결과 트래킹이 10% 향상되었으며 특히 음영지역(큰 차에 가려진 극히 적은 차량 부위)의 인식율과 트래킹이 100% 개선되는 등 교통 데이터 분석 정확성을 향상시킬 수 있었다.
지식기반 영상검색은 영상이 갖는 다양한 데이터에서 추출되어진 특징값을 지식으로 하여 질의 영상에 대한 검색 결과영상을 찾아주는 방법이다. 본 연구에서 사용한 영상자료는 자동차 전조등 영상으로 전조등 영상에 대한 입력 자료는 차량마다 다양한 패턴을 갖는 영상과 문자, 숫자 및 특수문자이다. 영상에서의 정보는 화소값들의 분포상태나 통계적 분석 및 패턴의 상태 등인데, 전조등 영상에서는 이러한 정보가 영상 검색을 위한 지식 데이터로 사용된다. 영상데이터에서 추출된 다양한 정보를 다중 지식 기반으로 하여 본 논문에서는 교통사고나 기타 차량사건의 발생 시 활용할 수 있는 영상검색 시스템을 구축하였으며, 전조등 영상의 검색에 효율적으로 적용한 다중 지식기반 검색방법을 제안하였다. 다중지식 구축을 위한 특징함수는 컬러 영상에서와 그레이레벨 영상에서 각각 필요한 성분들을 추출하여 구성하였으며, 한 개나 두 개 정도의 특징값을 사용한 기존의 방법과 달리 복합적인 특징값의 사용을 통한 다중 지식 기반의 검색방법이 컬러정보나 패턴에 대한 유사성을 높여서 용의차량의 전조등 영상 검색 효율성을 향상시켰다. 소프트웨어의 제작을 위해 비쥬얼 베이직과 크리스탈리포트 그리고 MS 액세스 데이터베이스를 사용하였다. 검색 효율성 및 특성 함수의 구성을 효과적으로 발전시키면 검색시스템은 용의 차량의 추적 및 교통사고에서 효율적인 과학수사에 일조할 것으로 기대한다.
최근 영상 인식 기술의 급격한 발전으로 도로 교통 CCTV영상 내에서의 객체 분석 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 도로 교통 CCTV영상 내의 교통량 분석을 위한 계수선(Counting Line)을 도로의 형태에 따라 적응적으로 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 우선 도로 위의 차량을 검출하고 검출한 차량의 위치를 이차원 가우시안 형태의 함수로 모델링 한 후, 이를 연속된 프레임 상에서 누적하여 차량의 이동 경로를 표현하는 누적 가우시안 지도를 얻어낸다. 이렇게 얻어낸 누적 가우시안 지도에 군집화 및 선형 회귀를 적용하여 도로의 주방향을 구하고, 이 주방향을 이용하여 최종적으로 교통량 분석을 위한 계수선을 검출한다. 다양한 CCTV상황에서 제안하는 방법을 적용하였을 때 계수선을 효과적으로 검출할 수 있는 것을 실험적으로 확인하였다.
본 연구에서는 1/1,000 수치지형도 및 정밀도로지도 제작에 있어서 도로 레이어를 구성하고 있는 교통안전표지 및 도로표지의 제작 공정에 있어서 딥러닝의 적용방안을 탐색하였다. 딥러닝의 이미지 분류에서 활용하는 전수학습을 이용하여 취득한 영상에 대한 학습자료 구축을 통해 도로 표지정보의 자동분류를 수행하였다. 분석결과 주의, 규제, 지시, 보조는 촬영된 이미지의 품질 및 형태 등 여러 가지 요소에 의해 정확도가 불규칙하게 나타났지만, 안내표지의 경우는 정확도가 97% 이상으로 높게 나타났다. 수치지도제작에 있어 전수학습을 이용한 이미지 자동분류 방식은 교통안전표지를 포함한 다양한 레이어들에 대한 자료 취득과 분류에 있어서 활용이 증가할 것으로 기대한다.
비디오 카메라에서 입력된 동영상을 분석하여 교차로에서 교통량을 자동적으로 측정하는 시스템을 설계, 구현하였다. 입력 영상에서 배경과 전경을 분리하기 위하여 3가지 방법을 비교 분석하였으며 이중에서 좋은 결과를 보여주는 Li의 방법을 선택하였다. 전경 영상에서 연결 성분 분석을 이용하여 각각의 블로브들을 분리하였으며 분리된 블로브들은 블로브 추적기를 이용하여 프레임 별로 추적된다. 가장 기본적인 추적기는 블로브의 크기와 위치 정보들을 이용한다. 블로브들 간에 충돌이 있는 경우에는 블로브 안의 컬러 분포를 이용하는 mean shift 알고리즘이 사용되었다. 제안된 시스템은 실제 교차로 동영상을 이용하여 테스트되었으며 휴리스틱을 추가할 경우, 좋은 감지율과 오차율을 보였다.
교통통제 후 인력점검 방식으로 시행되고 있는 콘크리트 라이닝 점검방식은 교통통제에 의한 정체유발 및 이로 인한 사회적 손실비용이 발생되며, 교통사고 및 점검자 안전 사고 위험 등 다양한 문제점을 내포하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 해외에서는 객관적이고 정량적 조사가 가능한 자동점검 장비 및 영상분석을 통한 콘크리트 라이닝 점검을 수행하고 있다. 본 연구에서는 인력점검 방식으로 시행되고 있는 콘크리트 라이닝 점검 및 진단방식의 문제점 해결 및 개선방안 검토를 위하여, 2019년 정밀안전진단을 시행한 ◯◯터널 상·하행선에 대하여 국내에 도입된 터널 자동점검진단 장비를 이용한 점검 시행 후 정밀안전진단 조사 결과와 비교 분석하였다. 터널 자동점검진단 장비를 이용한 점검은 정밀안전진단 보다 정확하게 균열 등 콘크리트 라이닝에 발생한 결함을 조사할 수 있는 것으로 나타났다.
This paper presents a comprehensive investigation into the optimization of Flight Management Systems (FMS) with a particular emphasis on data processing efficiency by conducting a comparative study with conventional methods to edge-computing technology. The objective of this research is twofold. Firstly, it evaluates the performance of FMS navigation systems using conventional and edge computing methodologies. Secondly, it aims to extend the boundaries of knowledge in edge-computing technology by conducting a rigorous analysis of terrain data and its implications on flight path optimization along with communication with ground stations. The study employs a combination of simulation-based experimentation and algorithmic computations. Through strategic intervals along the flight path, critical parameters such as distance, altitude profiles, and flight path angles are dynamically assessed. Additionally, edge computing techniques enhance data processing speeds, ensuring adaptability to various scenarios. This paper challenges existing paradigms in flight management and opens avenues for further research in integrating edge computing within aviation technology. The findings presented herein carry significant implications for the aviation industry, ranging from improved operational efficiency to heightened safety measures.
With the expansion of the shipping and port logistics industry in the 21st century, the traffic density is continuously increased because of the increase in volumes of world sea freight and fleets, as well as the increase in the causes of potential marine accidents, such as ship collisions and stranding. Accordingly, the International Maritime Organization (IMO) has requested that the installation and operation of VTS should be applied in areas with high risk of marine traffic, and the request should be included as one of the Safety of Life at Sea (SOLAS) regulations. In this paper, the fundamental requirements of the radar system for vessel traffic services were analyzed and the analyzing factors were based on the IALA guideline.s This paper also includes results for the requirement and recommendation analysis on detection distance, target separation, and the target position accuracy of X-band radar. Also, to check if it satisfies the requirement of detection distance, range and azimuth separation of small point targets, and target position accuracy from the IALA guidelines, the test was conducted through the radar image acquired at the VTS center, and hence, the validity of the technical performance requirements was confirmed.
Vehicular traffic on turf results in loss of green cover due to direct tearing of shoots and indirect long-term soil compaction. Protection of turfgrass crowns from wear could increase the ability of turf to recover from heavy traffic. Plastic turfpavers have been installed in trafficked areas to reduce soil compaction and to protect turfgrass crowns from wear. The objectives of this study were to evaluate traffic performance of turfgrasses (Zoysia matrella and Axonopus compressus) and soil mixture (high, medium and low sand mix) combinations on turf-paver complex. The traffic performance of turf and recovery was evaluated based on percent green cover determined by digital image analysis and spectral reflectance responses by NDVI-meter. Bulk density cores indicated significant increase in soil compaction from medium and low sand mixtures compared to high sand mixture. Higher reduction of percent green cover was observed from A. compressus (30-40%) than Z. matrella (10-20%) across soil mixtures. Both turf species displayed higher wear tolerance when established on higher sand (>50% sand) than low sand mixture. Positive turf recovery was also supported by complementary spectral responses. Establishment of Zoysia matrella turf on turfpaver complex using high sand mixture will result in improved wear tolerance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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