Journal of information and communication convergence engineering
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제18권1호
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pp.49-54
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2020
Speed enforcement is one of the major challenges in traffic safety. The increasing number of accidents and fatalities has led governments to respond by implementing an intelligent control system. For example, the Korean government implemented a speed camera system for maintaining road safety. However, many drivers still engage in speeding behavior in blackspot areas where speed cameras are not provided. Therefore, we propose a methodology to analyze the combined accident and speeding data to offer recommendations to maintain traffic safety. We investigate three factors: "section," "existing speed camera location," and "over speeding data." To interpret the results, we used the QGIS tool for visualizing the spatial distribution of the incidents. Finally, we provide four recommendations based on the three aforementioned factors: "investigate with experts," "no action," "install fixed speed cameras," and "deploy mobile speed cameras."
In order to establish an autonomous driving environment, it is necessary to study traffic safety and demand prediction by analyzing information generated from the transportation infrastructure beyond relying on sensors by the vehicle itself. In this paper, we propose a real-time traffic information generation method using sensor convergence technology of transportation infrastructure. The proposed method uses sensors such as cameras and radars installed in the transportation infrastructure to generate information such as crosswalk pedestrian presence or absence, crosswalk pause judgment, distance to stop line, queue, head distance, and car distance according to each characteristic. create information An experiment was conducted by comparing the proposed method with the drone measurement result by establishing a demonstration environment. As a result of the experiment, it was confirmed that it was possible to recognize pedestrians at crosswalks and the judgment of a pause in front of a crosswalk, and most data such as distance to the stop line and queues showed more than 95% accuracy, so it was judged to be usable.
In this study, a traffic light recognition algorithm was implemented and validated for low-speed special purpose vehicles in an urban environment. Real-time image data using a camera and YOLO algorithm were applied. Two methods were presented to increase the accuracy of the traffic light recognition algorithm, and it was confirmed that the second method had the higher accuracy according to the traffic light type. In addition, it was confirmed that the optimal YOLO algorithm was YOLO v5m, which has over 98% mAP values and higher efficiency. In the future, it is thought that the traffic light recognition algorithm can be used as a dual system to secure the platform safety in the traffic information error of C-ITS.
우리나라 주요 항만의 입출항 통항패턴을 연구하기 위한 사전 연구로서, 부산항에 입 출항하는 위험화물운반선의 통항량을 항만운영정보시스템(Port Management Information Systim, Port-MIS) 자료를 이용하여 사전 조사하고, 통항량이 가장 높은 각 계절별 연속 3일을 선별하였다. 해양안전종합정보시스템(General Information Center on Maritime Safety & Security, GICOMS) 자료를 이용하여 선별된 12일간 위험화물운반선의 부산항 주요 통항로의 통항 패턴을 분석하였다. 또한 주요 입출항 지점인 북항 오륙도 방파제와 감천항 동방파제의 위험 화물운반선의 통항 이격거리를 분석하였다. 항로 단면에서 선박의 궤적이 정규분포를 이룬다는 가정을 근거로 해상교통안전진단 등에서 정규분포의 누적 확률분포 함수를 이용하여 충돌확률을 추정하여 사용하고 있지만, 오륙도 방파제 입출항 및 감천항 동방파제 입항에서의 선박의 항해 궤적은 KS-test 및 SW-test를 이용한 정규성 검정결과 정규분포를 따르지 않는 것으로 평가되었다. 특히 북항에서는 선박의 우측통항 경향이 두드러지게 나타났다. 일반적인 통항이론의 적용보다는 항만의 특성에 맞는 통항모델을 개발하여, 해상교통안전진단 등에서 적용하는 것이 바람직하여 이에 대한 후속연구가 필요할 것으로 판단된다.
연구목적: 본 연구는 교통안전시설의 신뢰성 있는 정보제공과 운영관리를 위한 평가지표를 개발하는데 목적이 있다. 연구방법: 분석 방법은 현재 교통안전시설 운영관리 현황을 파악하여 평가지표를 선정하고 AHP 조사를 통해 각 지표의 중요도를 분석하였다. 연구결과: 종합 중요도 분석 결과, 정보 정확성과 전산체계 구축 수준에 대한 평가지표에서 우선순위가 가장 높은 것으로 나타났다. 반면, 서비스 관리부분에 해당하는 평가지표는 우선순위가 가장 낮은 것으로 분석되었다. 결론: 본 연구의 결과는 효율적인 교통안전시설 운영관리를 위해 각 기관별 관리 수준을 파악할 수 있는 척도가 될 것으로 보이며, 향후 자율주행 상용화를 고려하여 정확한 정보 제공을 위한 기반을 구축할 수 있을 것으로 판단된다.
국민의 안전을 위해 교통사고를 방지하고자 교통 규제는 계속 확대되고 있지만, 교통사고는 여전히 줄어들지 않고 있다. 본 연구에서는 기상청의 날씨 예측 데이터, 도로교통공단의 요일, 시간대, 장소별 교통사고 발생 데이터, 특정 위치 정보 등 다양한 요인들의 연관관계를 인공지능을 활용하여 분석함으로써 특정 시간, 장소에 대한 교통사고 발생 확률을 예측하고자 한다. 본 연구는 이전의 수많은 교통사고 발생에 대한 객관적인 데이터와 기존의 다른 연구들에서 활용되지 않은 다양한 추가 요소들을 접목시켜 더욱 향상된 교통사고 발생 확률 예측 모델을 도출한다. 본 연구 결과는 국민의 안전한 삶을 위한 다양한 교통 관련 서비스에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권4호
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pp.273-279
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2022
Owing to the need to establish a cooperative-intelligent transport system (C-ITS) environment in the transportation sector locally and abroad, various research and development efforts such as high-tech road infrastructure, connection technology between road components, and traffic information systems are currently underway. However, the current central control center-oriented information collection and provision service structure and the insufficient road infrastructure limit the realization of the C-ITS, which requires a diversity of traffic information, real-time data, advanced traffic safety management, and transportation convenience services. In this study, a network construction method based on the existing received signal strength indicator (RSSI) selected as a comparison target, and the experimental target and the proposed intelligent edge network compared and analyzed. The result of the analysis showed that the data transmission rate in the intelligent edge network was 97.48%, the data transmission time was 215 ms, and the recovery time of network failure was 49,983 ms.
A virtual vessel traffic control system is introduced to contribute to prevent a marine accident such as collision and stranding from happening. Existing VTS has its limit. The virtual vessel traffic control system consists of both data acquisition by satellite remote sensing and a simulation of traffic environment stress based on the satellite data, remotely sensed data And it could be used to provide timely and detailed information about the marine safety, including the location, speed and direction of ships, and help us operate vessels safely and efficiently. If environmental stress values are simulated for the ship information derived from satellite data, proper actions can be taken to prevent accidents. Since optical sensor has a high spatial resolution, JERS satellite data are used to track ships and extract their information. We present an algorithm of automatic identification of ship size and velocity. It lastly is shown that based on ship information extracted from JERS data, a qualitative evaluation method of environmental stress is introduced.
자동차가 IT 기술과 융합되면서 편의성과 안전성 그리고 성능이 좋아지고 있다. 이와 관련하여 최근 자동차의 주행시 안전 및 주변 환경과 관련된 정보를 제공하기 위한 많은 알고리즘이 연구되고 있으며 교통표지판 인식 또한 그 중 하나이다. 교통표지판 인식은 안전 운전에 필요한 중요한 정보를 제공해 준다. 본 논문에서는 연산 시간 감소에 중점을 두어 교통표지판을 탐지하고 판별하는 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 색상 임계값을 이용하여 교통표지판 후보를 분할하고 다각형 근사법을 이용하여 적절한 다각형을 찾는다. 이렇게 찾은 패턴에 대해 SURF와 ORB 알고리즘을 이용하여 데이터베이스와 비교하여 교통표지판을 식별한다.
도로 주행중 제공된 교통정보는 운전자의 단기기억에 저장되고 이는 수초가 지나면 기억에서 사라진다. 정보제공의 효과 평가시 더미변수를 이용하는 기존방법으로는 이러한 현상을 반영할 수 없는 한계가 있다. 보다 적절한 평가를 위해서, 본 연구는 전방 시야가 제약된 도심 신호교차로 접근로에서 실시한 주행실험 자료를 토대로 운전자의 단기기억을 고려한 차내 교통안전정보의 효용함수 특성화와 안전도 평가방법론을 제안한다. 이를 위해서, 운전자의 속도선택에 기초한 주행 안정성 평가모형을 순서 프로빗모형으로 개발하고, 교통운영, 기하구조, 도로환경, 운전자 요소를 동시에 고려하여 차내 교통안전정보의 효용함수를 추정하였다. 분석결과, 본 연구에서 제안한 차내 교통안전정보의 효용을 설명하는데 정규밀도 함수(지수함수)가 적합하고, 효용은 약 22초 동안 유지되며, 크기는 시간증가에 따라 감소하는 것으로 나타났다. 또한, 차내 실시간 교통안전정보의 중요도는 교통운영요소 보다는 낮고 기하구조요소 보다는 높은 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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