Efforts are being made to prevent traffic accidents within the child protection zone. Efforts are being made to prevent accidents by enacting safety facilities and laws to prevent traffic accidents in the school zone. However, traffic accidents in school zones continue to occur. If the driver can know the situation in the child protection zone in advance, accidents can be reduced. In this paper, we design a camera that eliminates blind spots in school zones and a number recognition camera system that can collect pre-traffic information. Design a LIDAR system that recognizes vehicle speed and pedestrians. Design an LED guidance system that delivers information to drivers without smart devices. We study time series analysis and artificial intelligence algorithms that collect and process pedestrian and vehicle information recognized by cameras and LIDAR. In the artificial intelligence traffic accident prevention system learned by deep learning, before entering the school zone, the school zone information is sent to the driver through the Force Push Service and the school zone information is delivered to the driver on the LED sign. try to reduce accidents.
본 연구의 목적은 일반국도를 대상으로 첨단교통정보서비스(ATIS: Advanced Traffic Information Services)를 제공하는 일환으로 노변방송시스템 구축방안을 제시하는데 있다. 노변방송은 소통 정보 제공을 통한 통행의 분산유도 뿐 만 아니라 전방의 홍수, 폭설, 낙석, 도로유실, 붕괴 등과 같은 자연재해 및 긴급상황 발생시 관련 정보를 시의 적절하게 제공함으로써 운전자의 안전한 도로운행을 지원하게 된다. 따라서 노변방송은 대부분의 국민들에게 편리하게 사용할 수 있는 대국민 교통정보서비스 구축으로 안전지향형 도로관리체계에 일조할 것이다.
In an Intelligent Transport System(ITS), data dissemination based on inter-vehicle communication is effective for acquiring real-time traffic-jam information. In this paper, we propose a novel method for traffic jam information dissemination in vehicular ad-hoc networks. In our proposed method, vehicles already trapped in a Traffic-Jam elect leaders according to their locations from upstream and downstream respectively. Then each leader generates traffic data which contains their position, velocity and leader counter respectively, and disseminate the information. {{br}}The implementation of our proposed method is evaluated by means of simulation, and we also present simulation result
The self-driving cars identify appropriate navigation paths and obstacles to arrive at their destinations without human control. The autonomous cars are capable of sensing driving environments to improve driver and pedestrian safety by sharing with neighbor traffic infrastructure. In this paper, we have focused on pedestrian protection and have designed an improved localization algorithm to track mobile users on roads by interacting with smart traffic lights in vehicle environments. We developed smart traffic lights with the RSSI sensor and built the proposed method by improving the Kalman filter algorithm to localize mobile users accurately. We successfully evaluated the proposed algorithm to improve the mobile user localization with deployed five smart traffic lights.
This paper suggests a method of detecting traffic lights for vehicles by combining the HSV(hue saturation value) color model, morphometric characteristics, and location information appearing on consecutive images in daytime. In order to detect the traffic light, the color corresponding to the signal lights should be explored. It is difficult to detect traffic lights among colors of lights from buildings, taillight of cars, leaves, placards, etc. The proposed algorithm searches for the traffic lights from many candidates using morphometric characteristics and location information in consecutive images. The recognition process is divided into three steps. The first step is to detect candidates after converting RGB channel into HSV color model. The second step is to extract the boundaries between the housing of traffic lights and background by exploiting the assumption that the housing has lower brightness than the surrounding background. The last step is to recognize the signal light after eliminating the false candidates using morphometric characteristics and location information appearing on consecutive images. This paper demonstrates successful detection results of traffic lights from various images captured on the city roads.
SNMP에서는 관리정책에 따라 Manager가 특정 Object 에 대하여 MIB 값을 Agent에 요청하고 Agent가 이에 응답하는 식으로 정보를 송수신하므로 많은 네트워크 traffic이 발생한다. 특히, Traffic의 경향분석 기능 수행시 동일 Object에 대한 반복적인 정보 송수신 발생은 매우 비효율적이다. 본 논문에서는 기존의 SNMP에 시간 기능을 수용할 수 있는 새로운 PDU를 추가하고, 이를 이용하는 Manager와 Agent간에 불필요한 정보 송수신을 최소화하면서 경향 관리 정보를 수집할 수 있는 효율적인 방안을 제시하였다. 시험 결과 구현된 SNMP는 기존 SNMP와 호환성을 유지하면서 네트워크 Traffic을 크게 감소시켰다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1284-1297
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2019
The network environment is presently becoming very increased. Accordingly, the study of traffic classification for network management is becoming difficult. Automatic signature extraction system is a hot topic in the field of traffic classification research. However, existing automatic payload signature generation systems suffer problems such as semi-automatic system, generating of disposable signatures, generating of false-positive signatures and signatures are not kept up to date. Therefore, we provide a fully automatic signature update system that automatically performs all the processes, such as traffic collection, signature generation, signature management and signature verification. The step of traffic collection automatically collects ground-truth traffic through the traffic measurement agent (TMA) and traffic management server (TMS). The step of signature management removes unnecessary signatures. The step of signature generation generates new signatures. Finally, the step of signature verification removes the false-positive signatures. The proposed system can solve the problems of existing systems. The result of this system to a campus network showed that, in the case of four applications, high recall values and low false-positive rates can be maintained.
교통혼잡을 완화하기 위한 방안 중 하나로 도로 이용자에게 교통상황 예측정보를 제공함으로써 교통량을 분산 시켜 도로 이용 효율을 증대시키는 방법이 있다. 이를 위해서는 신뢰성이 보장되고 정량적인 실시간 교통 속도 예측이 필수적이다. 본 연구에서는 상황별 교통속도 분석을 기반으로 이력 속도 데이터와 이력 속도 외의 교통류에 상관관계가 있는 데이터를 LSTM 입력 데이터로 활용하였다. 정상 교통류 상황에 대응하여 속도를 예측하는 LSTM 모델과 유고상황에 대응하여 속도를 예측하는 CNN-LSTM 모델을 개발하여 유고발생 후 1시간까지 5분 단위로 교통속도 예측을 시도하였다. 모델의 검증은 테스트 데이터를 통하여 교통상황별 예측성능을 분석하였다. 그 결과 정상 교통류에서는 평균 7.43km/h, 유고상황에서는 7.66km/h의 오차율로 각각 예측되었다.
세종특별자치시의 교통량 폭증으로 인한 교통 문제 증가 추세는 시설 인프라의 투자로는 해결하기 어려운 수준에 이르러 데이터 기반의 지능형 교통환경 구축이 필수적이다. 교통데이터를 활용해 교통안전정책을 수립한 국내·외 사례를 알아보고 세종특별자치시 교통정보 및 데이터 활용 실태 등을 분석하여 CCTV를 활용한 주차정보 제공, 스마트 교통신호제어시스템 구축, 안전지키미 드롭존 설치방안을 제안한다. 본 연구가 향후 세종특별자치시의 교통 안전망 강화 정책 수립의 기반이 되기를 기대한다.
국토교통부에서는 2014년 8월 국가와 민간이 따로 추진하던 교통정보의 수집과 제공에 대한 투자효율 및 효과를 극대화 시기키 위해 민·관이 역할을 분담한 ITS 혁신방안을 마련한 바 있다. 혁신방안의 주요내용은 교통정보의 민·관 공유로 소통정보는 민간이 수집하는 정보를 활용하고 국가는 공사, 사고, 기상악화 등 돌발상황과 같은 안전과 관련된 정보 수집에 집중하여 특정 지점에 설치되어 실시간 돌발 상황 제공에 한계가 있는 도로전광표지판 이외에 스마트폰, 내비게이션을 통해서도 안전과 관련된 정보를 실시간으로 제공하는 것이다. 본 연구에서는 실제 공공 및 민간 교통정보 공유에 따른 국도 ITS 추진의 효율성을 기하기 위해 일반국도 교통정보제공 사례 분석을 통해 민간 교통정보를 포함한 연계 교통정보의 문제점을 분석하여 교통정보제공 정확성 향상을 위한 연계 교통정보 우선순위 조정안을 제시하였으며 기존 ITS 운영구간에 대한 교통량 수준, 연계 교통정보의 가용성 등을 분석하여 ITS 수집장비의 운영 또는 철거여부를 검토하였고 아울러 해당사례를 토대로 ITS 수집장비 설치 판단기준을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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