• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.136-146
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• 2013

TCS자료를 통한 고속도로 화물자동차 수요추정은 많은 한계가 있다. 본 연구는 TCS자료의 차종을 재분류하기 위한 영상조사를 수행하여 고속도로 도시유형별/권역별 차종비율을 분석하였다. 또한, 도시유형별/권역별 차종비율과 TCS자료를 활용하여 2011년 기준 TCS기반 고속도로 화물자동차 O/D를 구축하였다. 본 연구에서 구축한 고속도로 화물자동차 O/D분석결과, 화물자동차 톤급별 평균통행거리는 소형화물차 52km/대, 중형화물차 56km/대, 대형화물차 97km/대로 나타났다. 또한 전국 고속도로를 대상으로 관측교통량과 배정교통량의 오차율이 30% 이하인 관측지점은 전체 관측지점의 87.3%로 나타났다. 본 연구는 고속도로 화물자동차 수요추정을 위한 차종별 고속도로 O/D 구축이라는 점에서 의미가 있으며, 고속도로 장래화물수요예측에 크게 기여할 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제26권5호
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• pp.7-16
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• 2008

본 연구는 그동안 여객보다 상대적으로 소홀히 되어온 화물통행의 행태분석을 통행사슬관점에서 분석하였다. 화물자동차 통행분석에 대한 운행특성 지표들은 공간 및 통행패턴별로 설명되지 못하였음을 지적하고, 2005년 수행된 제3차 전국물류현황조사 자료를 이용하여 실증분석 하였다. 전체 분석대상 화물자동차는 약 13,000대 이었으며 화물자동차의 통행일지 자료를 도면위에 맵핑을 통하여 통행사슬을 새롭게 분류하였다. 또한 약 13,000대의 화물자동차에 대한 물리적 특성지표 및 운행효율성지표를 산정하고 앞서 정의한 통행사슬과 연관지어 분석하였다. 분석 결과 영업용 화물자동차가 자가용 화물자동차보다 다소 우위에 있는 것으로 분석되었다. 물리적 지표에서 공간적으로 볼 때, 도시내와 광역권은 비슷하고 지역간은 통행거리와 통행시간이 길게 나타남을 알 수 있다. 운행효율성 지표는 지역간, 지역내 및 광역 권에서 자가용 화물자동차보다 영업용 화물자동차의 효율성이 약간 높은 것인 것으로 분석되었나 단순 왕복 및 복잡정도에 따라서는 큰 차이가 없음을 알 수 있었다. 영업용 화물자동차의 경우, 적재능력이 높을수록 효율성이 높게 나타남을 알 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.1237-1244
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• 2016

차량의 윤폭과 윤거 정보를 산출하는 답판 센서는 국내 유로 도로의 차종 분류 장치에서 일반적으로 사용 된다. 답판 센서는 차량 정보를 생성하기 위하여, 주행 중인 차랑의 바퀴와 접촉이 필요하며 따라서 이때 발생하는 충격을 견디기 위해 높은 내구성이 요구된다. 최근 한국도로공사가 요금소에서 화물차 고속 차로의 운영을 시작함에 따라, 화물차가 고속 주행할 때 발생하는 설계 기준 이상의 충격으로 인한 답판의 파손과 이에 따른 유지보수 및 관리 비용의 증가가 염려되고 있다. 본 논문에서는 물리적 충격에 대한 내구성을 향상 시킨 무접점 답판 센서를 사용해서, 통과 차량의 차종을 분류하는 알고리즘을 제안하였다. 이는 한국도로공사 6종 분류 방식을 기준으로 하였고, 지방도 1020호선의 창원 요금소를 통과하는 1892대를 대상으로 한 실험에서 99.5%의 분류 정확도를 나타내었고, 무접점 답판을 사용한 차종 분류 장치가 국내 유료 도로에 효과적으로 적용이 가능함을 확인하였다.

• 융합정보논문지
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• 제8권6호
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• pp.375-380
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• 2018

본 논문에서는 화물차 차종을 분류하기 위해서 특징추출단계 없이 입력영상으로부터 차종분류결과를 얻을 수 있는 합성곱 신경망을 사용한 분류방법을 제안한다. 차량의 위에서 촬영된 영상을 입력으로 사용하고 입력영상에 적합한 합성곱 신경망의 구조를 설계한다. 차종과 화물칸의 형태에 따라 차종을 자동 분류하기 위한 학습데이터를 생성하고 지도학습의 형태로 학습시키기 위해 분류된 영상과 올바른 출력결과를 제시하여 신경망의 가중치를 학습시킨다. 실제 영상을 입력하여 합성곱 신경망의 출력을 계산하였고 실제 차종과의 비교를 통해 분류 성능을 평가 하였다. 실험결과 화물의 차종과 적재함의 형태에 따라 90%이상의 정확도로 영상을 분류할 수 있었고, 적재불량 검사의 사전 분류에 활용될 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.627-634
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• 2016

국내의 유로 도로에서 사용되는 차종 분류 장치는 차량의 윤폭과 윤거 정보를 산출하는 답판 센서를 사용하는 방식이 일반적이다. 이러한 답판 센서는 주행 중인 차랑의 바퀴가 접촉할 때 발생하는 충격으로 인해 높은 내구성을 요구한다. 최근 한국도로공사는 요금소에서 화물차 고속 차로의 운영을 시작하였고, 화물차가 고속 주행할 때 발생하는 설계 기준 이상의 충격으로 인한 파손과 이에 따른 유지보수 및 관리 비용의 증가가 염려되고 있다. 본 논문에서는 물리적 충격에 대한 내구성을 향상 시킨 무접점 답판 센서를 사용하여, 통과 차량에 대한 최적의 윤폭 / 윤거를 획득하는 알고리즘을 제안하였다. 이는 한국도로공사 6종 분류 기준 중, 축수 분류인 4, 5 종을 제외한 1종/2종/3종 그리고 6종 차량에 대해 현장 실험을 수행하였고, 윤폭 최대 오차 ${\pm}2cm$, 정확도 98% 이상 그리고 윤거 최대 오차 ${\pm}8cm$, 정확도 97% 이상으로 추후 차종 분류 장치 적용에 대한 그 유효성을 입증하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제8권3호
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• pp.29-37
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• 2006

본 연구는 현재 수행중인 "한국형 포장 설계법 개발과 포장성능 개선방안 연구"의 일환으로 역학-경험적 포장 설계법에 사용될 교통하중 입력변수를 정량화하기 위해서 실시하였다. 교통하중 정량화를 위하여 기존의 ESAL 개념이 아닌 축하중 스펙트럼을 이용하였다. 이를 위하여 교통량 통계 연보내 교통량 자료를 가지고 일반 국도에 대한 대표 축하중 조사지점을 차로별, 지역특성별 구분에 따라 33개 지점을 통계적 방법을 이용하여 선정하였다. 그리고 선정된 대표 지점을 대상으로 축하중 계측기를 이용하여 각 차종에 대한 축하중을 조사하였다. 측정된 축하중 자료는 각각 분류된 조건에 따라서 축하중 스펙트럼으로 표준화하였으며, 그 방법으로 누적밀도함수인 S-커브 곡선을 이용하여 각 조건별 계수를 제시하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.97-105
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• 2020

열 영상은 온도에 따라 방출하는 에너지의 차이를 나타낸 영상이다. 주야간 사용이 가능하기 때문에 군사적인 용도로 많이 활용되고 있으나, 열 영상은 물체의 경계가 불명확하고 흐릿하게 표현되는 경우가 많으며 화염 등의 열기로 인해 경계부분이 변질되는 단점이 있다. 따라서, 열 영상을 이용하여 표적의 종류를 분류할 때 정확하게 분할된 경계선을 이용할 경우 효과적으로 분류 할 수 있지만, 물체의 경계가 잘못 추출되는 경우 분류의 정확도가 크게 감소한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 표적 영상의 분할 신뢰도에 따라 형태특징과 지역특징의 분류결과를 융합하는 계층적 분류기법을 제안하였으며, 연속 영상 기반으로 분류 결과를 갱신하는 기법을 새롭게 제안하여 차량 표적 분류 정확도를 개선하였다. 제안하는 방법은 실제 군용 표적 4종(전차, 장갑차, 상용차, 군용트럭)이 있는 다양한 자세의 열 영상 20,000장 이상을 이용하여 성능을 검증하였으며, 우수한 성능의 기존 방법 대비 정확도 개선에 효과가 있음을 확인하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제20권1호
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• pp.40-47
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• 2017

To classify the vehicle targets automatically using thermal images, there are usually two main categories of feature extraction method, local and shape feature extraction methods. Since thermal images have less texture information than color images, the shape feature extraction method is useful when the segmentation results are correct. However, if there are some errors in target segmentation, the shape feature may contain some errors, then the classification accuracy can be decreased. To overcome these problems, in this paper, we propose the segmentation reliability estimation method for target classification. The segmentation reliability can be estimated by using the difference information of average intensities and edge energies between the target and the background area. The estimated segmentation reliability is applied in the decision level fusion method of classification results using both shape and local features. Experiment results using the thermal images of the vehicle targets (main battle tank, armored personnel carrier, military truck, and an estate car) show that the proposed classification method and the segmentation reliability estimation method have a good performance in classification accuracy.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제10권2호
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• pp.111-123
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• 2006

교량의 설계에 있어서 정확한 하중의 산정은 교량의 안전성 확보에 가장 핵심적인 사항이며 향후 유지관리 측면에서도 매우 중요하다. 교량구조물에서 차량에 의한 하중효과는 주로 활하중(충격하중 포함) 및 피로하중으로 나타난다. 이들 하중의 정형화를 위해서는 실제 교량상을 주행하는 중차량의 중량 및 통행특성을 정확히 파악하는 것이 중요하다. 이를 위해서 주행중인 차량을 정지시키지 않고 중량을 계측할 수 있는 시스템(Bridge Weigh-In-Motion, BWIM)의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 기능을 갖는 BWIM시스템을 국내실정에 맞게 개발하고 이를 고속도로상의 교량에서 검증하였다.

• 대한교통학회지
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• 제20권1호
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• pp.39-52
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• 2002

차종별 교통량자료는 자료의 출처별로 차종이 동일하지 않아 자료간 호환이 어려우며 이들 자료의 활용도 또한 매우 낮다. 특히, 고속도로의 경우에는 전수자료인 TCS 자료가 있음에도 불구하고 TCS의 타종분류는 차종 내에 승용, 승합, 화물차가 혼재 되어있어 실질적으로 활용도가 매우 낮다. 이에 본 연구에서는 각 출처별 자료들의 차종구분과 호환할 수 있도록 타종구분을 표준화하고 고속도로 톨게이트 유출입 차종별 교통량을 표준화된 차종별로 추정하기 위한 모형을 개발하였다. 즉, 톨게이트를 그 특성에 따라 몇 개의 카테고리로 분류하였고, 각 카테고리별로 각 타종의 구성비를 점추정량을 이용한 기법(산술평균, 기하평균, 조화평균)과 비모수적 통계기법인 붓스트랩을 이용하여 표준화 분류별 교통량을 추정하는 모형을 개발하였다. 그 결과 두 방법 모두 비교적 유의한 수준의 결과가 도출되었으나, 표본의 크기에 따라 발생할 수 있는 극단치에 대한 오추정 문제를 감안할 수 있는 붓스트랩기법이 우수한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로 향후 TCS 자료의 활용성 증대와 TCS 자료를 이용한 고속도로 구간교통량 추정과 고속도로 정기교통량 조사자료의 좀더 구체적인 비교가 가능할 것으로 기대된다.