• 제목/요약/키워드: Vehicle number recognition

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조건부가치측정법을 이용한 야생동물 교통사고 예방사업의 경제적 가치 추정 (Contingent Valuation of Wildlife-Vehicle Collision Prevention Projects)

  • 이남형;박상수;배인철;이충기
    • 환경영향평가
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    • 제25권1호
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    • pp.1-14
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    • 2016
  • 고속도로 망의 지속적인 확장과 교통량 증대로 인해 고속도로에 인접하여 서식하는 야생동물의 생활권은 축소되거나 단절된다. 이는 먹이를 찾거나 번식지로 이동하는 야생동물들의 교통사고 가능성을 높인다. 야생동물 교통사고는 운전자의 안전 및 도로 시설의 위험 요소일 뿐만 아니라 야생동물 자체의 생명에도 위협이 된다. 야생동물의 서식지 분절을 막기 위한 다양한 방법 중 생태통로와 야생동물 유도 울타리가 대표적이다. 이러한 야생동물 교통사고 예방사업의 시설 설치비용은 명확하게 측정되지만, 편익의 경제적 가치를 측정하기는 어렵다. 본 연구에서는 조건부가치측정법을 사용하여 고속도로 상의 야생동물 교통사고 예방사업의 경제적 가치를 추정하였다. 추정결과에 따르면, 우리나라 전체 가구의 약 43.88%가 이 사업에 대한 양(+)의 지불의사를 가진 것으로 나타났다. 이와 더불어 환경문제의 인식이나 동 사업에 대한 사전 인지 정도가 높을수록 지불의사 확률과 지불의사액이 높아지는 것이 확인되었다. 따라서 해당 사업에 대한 적극적인 홍보는 야생동물 교통사고 예방사업에 긍정적인 여론을 형성하고, 동 사업에 양(+)의 금액을 지불할 의사가 있는 가구를 늘리는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다.

교통량 분석 및 감시를 위한 영상 기반 관측 시스템 기술 개발 (Development of Vision-Based Monitering System Technology for Traffic)

  • 홍광수;엄태정;김병규
    • 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.

차종 시퀀스 패턴을 이용한 구간통행시간 계측 (Measurement of Travel Time Using Sequence Pattern of Vehicles)

  • 임중선;최경현;오규삼;박종헌
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제7권5호
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    • pp.53-63
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    • 2008
  • 교본 연구는, 구간속도 검지를 위한 기존의 방법인 프로브차량 방식과 차량 번호판 인식 방식의 문제점을 보완할 수 있는 대안으로써, 도로 구간 시.종점에서의 차량 시퀀스 패턴을 이용하여 구간속도 검지가 가능토록 하는 알고리즘을 개발, 제시하였다. 본 알고리즘은 구간 시.종점에서의 차량들을 '차종 순차(Precedence)패턴을 순서대로 나열한 일정한 길이의 시퀀스 그룹'으로 인식하고, 종점에서의 특정 시퀀스에 대응하는, 시점에서의 시퀀스를 탐색하여 가장 유사도가 높은 시퀀스를 동일 그룹으로 간주하여 해당 구간의 통행 시간을 산출하였다. 유사도 비용의 정의에 따라 세 가지의 모델을 제시하였으며, 차량 유출입에 의한 이상치를 제거하고 가공함으로써 정보제공 주기에 가장 적합한 구간 대표 통행시간을 산출할 수 있도록 하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 구간길이와 통과차량 수를 증가시키면서 차종별, 시.종점의 시퀀스 길이별로 반복 시뮬레이션 한 결과, 평균 최대 오차율 3.46%로서 현장 적용성에서 뛰어난 가능성을 보였다.

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주차관제를 위한 RFID 태그 객체의 위치 인식 시스템 (A Location Recognition System of RFID Tag for Parking Control)

  • 강구안;김진덕
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제12권1호
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    • pp.99-107
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    • 2008
  • 최근 GPS를 이용한 경로 안내 시스템은 폭넓게 이용되고 있다. 그리고 대형 상가 밀집 지역의 주차관리 시스템에는 주로 RFID(Radio Frequency Identification)를 이 용하여 주차장 상황을 관리하고 있다. 그렇지만 RFID 태그만을 부착한 차량이 여러 개의 주차장이 산재한 중소상가 밀집 상권으로 진입했을 경우, 실시간 주차장 상황 정보를 이용한 최적의 주차 경로 안내 시스템이 없으며, GPS만을 이용한 경로 안내 시스템은 실시간 주차 현황 정보를 이용할 수 없다. 이 논문에서는 상권 내에 여러 개의 주차장을 통합하는 주차 관제를 위한 MD 태그 객체의 위치 인식 기법을 제안하고, 데이터베이스와 연동하여 주차를 위한 최적의 경로 안내 시스템을 제안한다. 제안하는 위치 인식 기법은 미들웨어에서 태그의 판독 순서 및 안테나 번호로 추출하며, 데이터베이스와 연동하여 태그의 방향성 또한 인식함으로써 항상 최적의 주차 경로를 검색하도록 한다. RFID 태그, 리더, 미들웨어, 서버, 주차장 클라이언트, 모바일 클라이언트로 구성된 구현 시스템 결과는 제안한 기법이 원활이 동작함을 보이며, 진보된 통합 주차 관제 시스템에서 유용하게 사용될 것으로 판단된다.

저노출 카메라와 웨이블릿 기반 랜덤 포레스트를 이용한 야간 자동차 전조등 및 후미등 인식 (Vehicle Headlight and Taillight Recognition in Nighttime using Low-Exposure Camera and Wavelet-based Random Forest)

  • 허두영;김상준;곽충섭;남재열;고병철
    • 방송공학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.282-294
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    • 2017
  • 본 논문에서는 차량이 움직일 때 발생하는 카메라의 움직임, 도로상의 광원에 강건한 지능형 전조등 제어 시스템을 제안한다. 후보광원을 검출할 때 카메라의 원근 범위 추정 모델을 기반으로 한 ROI (Region of Interest)를 사용하며 이는 FROI (Front ROI)와 BROI (Back ROI)로 나뉘어 사용된다. ROI내에서 차량의 전조등과 후미등, 반사광 및 주변 도로의 조명들은 2개의 적응적 임계값에 의해 세그먼트화 된다. 세그먼트화 된 광원 후보군들로부터 후미등은 적색도(redness)와 Haar-like특징에 기반한 랜덤포레스트 분류기에 의해 검출된다. 전조등과 후미등 분류 과정에서 빠른 학습과 실시간 처리를 위해 SVM(Support Vector Machine) 또는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하지 않고 랜덤포레스트 분류기를 사용했다. 마지막으로 페어링(Pairing) 단계에서는 수직좌표 유사성, 광원들간의 연관성 검사와 같은 사전 정의된 규칙을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 야간 운전환경을 포함하는 데이터에 적용한 결과, 최근의 관련연구 보다 향상된 검출 성능을 보여주었다.

RFID를 활용한 항만출입체계 개선방안 (Improvement of Port Entrance System using RFID)

  • 최형림;김현수;홍순구;박용성;김희윤;신중조;최성필;이병하;최기남;하정수
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제11권2호
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    • pp.709-719
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    • 2010
  • 본 논문은 항만의 보안수준을 높이기 위하여 항만출입대상 중 인원과 일반차량에 대한 보안체계를 마련하고자 하는 것이다. 국제기구 등에서 시행하는 물류보안제도 중 항만과 관련된 동향을 파악하여 그동안 항만보안에서 주목받지 못하였던 인원과 일반차량에 대한 중요성을 강조하고 기존 문헌과 설문 및 현장방문조사를 통한 문제점을 지적하여 RFID 기술의 적용을 통해 이를 개선할 수 있는 방안을 업무 프로세스 관점에서 제시하고자 한다. 이를 통해 항만출입체계의 개선을 위해 선행되어야 하지만 연구되지 못했던 인원과 일반차량에 대한 업무 프로세스를 정리함으로써 향후 진행되는 관련 연구에 기초자료로 활용될 수 있을 것이며, RFID 기술을 도입하기 위해 고려되어야 하는 여러 가지 요인을 정리함으로써 가이드라인 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

도로 노면 파손 인식을 위한 Multi-scale 학습 방식의 암호화 형식 의미론적 분할 알고리즘 (Encoder Type Semantic Segmentation Algorithm Using Multi-scale Learning Type for Road Surface Damage Recognition)

  • 심승보;송영은
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제19권2호
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    • pp.89-103
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    • 2020
  • 고령화 사회에 접어들면서 거동이 어려운 장애인과 고령자의 개인 교통수단에 대한 수요가 증가하고 있다. 실제로 2017년 기준 전국 전동보장구 보급수는 9만여 대로 지속해서 증가하는 추세다. 하지만 장애인 및 고령자의 판단 능력과 조정 능력은 정상인보다 상대적으로 차이가 있는 관계로 주행 중 사고 발생의 가능성이 크다. 다양한 사고의 원인 중 하나는 도로 노면상태의 불균형으로 인해 개인 이동 수단 조향 제어의 간섭이다. 본 논문에서는 이 같은 사고를 예방하고자 도로 노면 상태를 고속으로 인지할 수 있는 암호화 형식 의미론적 분할 알고리즘을 소개한다. 이를 위하여 도로 노면 파손이 포함된 1,500여 장의 학습용 데이터와 150여 장의 테스트용 데이터를 새롭게 구성하였다. 그리고 이를 활용하여 기존의 Encoder와 Decoder 단계로 구성된 Auto-encoder 방식과 달리 Encoder 단계로 이루어진 심층 신경망을 제안하였다. 이 심층 신경망은 기존의 방식과 비교했을 때 평균 정확도(Mean Accuracy)는 4.45% 증가하였고 파라미터는 59.2% 감소하였으며 연산 속도는 11.9% 향상되었다. 이 같은 고속 알고리즘을 활용하여 안전한 개인 이동 수단이 확대 적용되길 기대한다.