• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.253-273
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• 2022

자율주행자동차는 센서를 통해 수집되는 정보에 의존해 주행을 한다. 따라서, 센서로부터 수집되는 정보의 불확실성은 해결해야 할 중요한 부분이다. 이를 위하여 도로·교통 분야에서는 인프라 또는 시설물을 통해 이러한 센서의 불확실성을 해결하기 위한 연구를 수행한다. 본 연구는 이러한 자율주행 지원 인프라 개발 연구의 일환으로 강우 상황에서도 충분히 LiDAR의 검지성능이 확보되어 공사구간에서 시선유도 기능을 유지할 수 있는 교통콘을 개발하여 이의 개선효과를 실증을 통해 검증하였다. 연구진이 개발한 개선 교통콘은 기존의 원뿔형보다 반사 성능이 증대될 수 있도록 직교형과 평면형 2가지 형태로 제작하였다. 실증수행 결과, 평면형 교통콘은 운전자의 시야확보가 불가능한 수준인 50 mm/h 강우 환경에서도 기존 교통콘에 비하여 우수한 검지성능이 확보됨을 확인할 수 있었다. 또한 두 개선 교통콘 모두 강우 비중이 높은 20 mm/h 수준에서는 맑은 날 수준의 검지수준이 유지되는 것도 확인하였다. 향후, 자율주행의 안전을 유도할 수 있는 교통콘이 현장에서 실제로 적용될 수 있도록 개선방안을 발전시켜 나가야 할 것이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.485-494
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• 2014

교통 표지판 인식(TSR)은 운전자 보조 시스템(ADAS)의 중요한 부분 중의 하나이다. 하지만 일반적인 주간 상황이 아닌 야간, 눈, 비, 안개 등의 열악한 상황에 대한 연구는 주간 상황과 달리 표지판 고유의 색이 정확히 나타나지 않기 때문에 많이 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는, 주간 상황뿐 아니라 열악한 환경에서도 적용 가능한 기계학습 기반의 교통 표지판 인식 알고리즘을 제안한다. 열악한 환경에서는 일반적인 RGB 색 체계 정보를 이용한 방법은 좋은 성능을 보이지 못하므로 표지판의 형태적 특징을 이용하는 HoG 특징점 추출기를 이용하여 표지판의 형태적 특징을 추출하고 SVM 알고리즘을 이용하여 표지판을 검출하였다. 검출한 표지판의 인식에는 Normalized RGB 색 체계의 25개의 참조점을 통한 의사결정트리를 이용하였다. Intel i5 3.4GHz 환경에서 Full HD 해상도의 이미지에 대해 실험한 결과 안개 및 야간 등의 열악한 환경에서의 검출률은 96.4%, 인식률은 94%로 본 논문에서 제안하는 학습기반의 알고리즘이 열악한 환경에서의 표지판 검출 및 인식에 효율적으로 적용이 가능함을 알 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.560-567
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• 2019

고령사회에 접어든 우리나라는 앞으로 다가올 2025년 초고령사회 진입을 앞두고 있다. 고령 인구의 증가와 함께 고령운전자의 교통안전 사고는 사회적 문제로 자리 잡았다. 본 연구는 초고령사회를 앞두고 고령자가 운전 중 발생하는 교통사고를 방재디자인을 통해 예방하기 위한 연구를 진행하였다. 이론적 연구를 위해 방재디자인의 개념 및 필요성, 고령사회 현황 및 고령운전자 신체적 인지적 특성, 고령자가 보는 교통신호등 형태 및 관련 정책 등을 살펴보았다. 또한, 디자인 제안을 위해 국제 표준화 기구의 교통안전 형태 및 색상을 조사 분석하고, 이를 바탕으로 교통신호등의 점진적 개선을 위해 1차, 2차 교통신호등 디자인 형태를 제안하였다. 1차 개선 형태는 기존의 신호등 두 렌즈 안에 삼각형, 넓은 면적의 화살표, 사각형을 표시하는 안이며, 2차 디자인 개선 형태는 새로운 신호등 두를 도입하여 크기가 커진 삼각형, 넓은 면적의 화살표, 사각형의 렌즈로 신호등을 구성하는 안이다. 이는 시각적으로 현재 교통신호등보다 명확한 형태 띠고 있어 노화로 인해 신체적 인지적 특성을 갖는 고령운전자가 더 나은 가시성과 시인성을 확보할 수 있으며, 운전 환경의 변화(우천, 폭설 등)에서도 현재보다 나은 반사적 반응을 할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 초고령사회를 대비해 교통신호등 이외의 교통안전표지에 대한 표준지침을 마련하기 위한 선행연구가 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국도로학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.61-68
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• 2017

PURPOSES : A complete signal system is not always the best solution for improving traffic operation efficiency at intersections. An alternative solution is to use a Protected Permitted Left Turn (PPLT) operation method. However, the PPLT method needs to be developed after a detailed study of driving tendencies, most notably the gap acceptance behavior, for successful implementation. In this study, the gap acceptance behavior was investigated under various variables and weather conditions, especially under rain, and the results were compared to the case of normal weather. The results of this study will be helpful in introducing the PPLT method, and are important considering the tendency of attempting unprotected left turns that is extremely common in Korean drivers. METHODS : Data was obtained by analyzing traffic footage at four intersections on a day when the precipitation was greater than 5 mm/h. The collected data was classified into seven variables for statistical analysis. Finally, we used logistic regression analysis to develop a probability distribution model. RESULTS : Gap, traffic volume, and the number of conflicting lanes were factors affecting the gap acceptance behavior of unprotected left turns under rainy conditions. CONCLUSIONS : The probability of attempting unprotected left turns is higher for larger gaps. On the other hand, the probability of attempting unprotected left turns decreases with an increase in the traffic volume. Finally, an increase in the number of conflict lanes leads to a decrease in the probability of attempting unprotected left turns.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제16권4호
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• pp.23-31
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• 2019

The purpose of this study was to evaluate the PTO severeness for an agricultural tractor during disk plow and rotary tillage. The PTO load measurement system was constructed with data acquisition and a PTO torquemeter. Field experiments were conducted at a combination of traveling speed (L3 Low, L3 High) and PTO speed (P1, P2). The load spectrum was generated using the rain-flow counting method, and the SWT method was used to consider the range and mean of the PTO load. The damage sum was calculated by applying a modified miner rule, which is a cumulative damage law. The relative severeness was expressed as the ratio of the lowest damage sum. Relative severeness was higher with the lower PTO gear stage, and higher driving gear stage and it was approximately 40-102 times higher for rotary tillage than disk plow tillage in the same gear stages. The relative severeness was 1010.12 in the rotary tillage under L3 High P1 based on the disk plow tillage under L3 Low P2.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권1호
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• pp.1-11
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• 2014

본 논문에서는 추적중인 차량의 외형 변화에 대해 온라인 학습 능력이 있는 비전 기반의 차량 검출 및 추적 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 새로 검출된 차량의 연속된 프레임 간 움직임을 빠르고 강건하게 추정하기 위해 특징점 기반 추적 방법을 사용한다. 동시에 추적중인 차량에 대해 온라인 차량 검출기를 훈련시키고, 일시적인 차량 추적 실패 시 검출기의 결과를 이용해 추적기를 재초기화하여 강건한 추적을 가능하게 한다. 특히 차량 외형 모델의 업데이트 방법을 개선하여 시스템의 추적 성능을 높이고 처리시간을 단축시켰다. 다양한 주행환경에서 획득한 데이터세트를 사용하여 제안하는 시스템의 차량 검출 및 추적 성능을 평가하였다. 특히 우천 및 터널통과와 같은 악조건에서 기존의 방법에 비해 차량 추적 성능이 상당히 개선된 것을 증명하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제14권1호
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• pp.9-16
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• 2012

운전자 생명선인 차선은 주간 시인성, 야간 시인성, 야간 젖은 상태 시인성, 야간 강우시 시인성으로 구분된다. 본 연구는 특히, 비와 관련되어 기상이 불안전한 조건에서 운전자의 주행 안전 확보를 목적으로 하였다. 차선의 시인성은 사전 인지시간(Preview time) 과 감지거리(Detection distances)와 밀접한 관계가 있으며, 야간 교통사고 감소를 위하여 차선 재료 성능을 향상시켜 차선의 주야간과 우천시 주야간 시인성의 척도인 Dry 재귀반사도(Dry retroreflectivity) 및 Wet 재귀반사도(Wet Retroreflectivity)를 높이기 위한 방안을 마련하는 데 있다. 이를 위하여 일반적으로 사용되고 있는 차선 도료용 유리알 굴절률 nD=1.50의 분석과 시인성의 척도인 재귀반사도를 향상시키기 위하여 가장 중요한 변수인 기능성 차선 도료용 유리알 굴절률 nD=2.2.을 도입하였다. 국내외 최소 한계 재귀반사도(Minimum threshold retroreflectivity) 및 최소 인지 재귀반사도(Install minimum retroreflectivity)를 조사하여 차선의 시인성 확보를 위한 최소한의 관리 수치를 규명하였으며 아울러 국내기존 차선 재료의 물리적 특성 그리고 재귀반사도의 시험을 통하여 우천 시 야간 재귀반사도 향상 방안을 마련하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.232-237
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• 2020

본 논문에서는 자율주행 자동차에 물체를 인식하고 거리를 측정하는데 효율적인 센서 융합을 제안한다. 자율주행 자동차에 사용되는 대표적인 센서는 레이더, 라이다, 카메라이다. 이 중 라이다 센서는 차량 주변의 맵을 만드는 역할을 한다. 하지만 날씨 조건에 성능이 하락하고 센서의 가격이 매우 비싸다는 단점 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하고자 비교적 저렴하고 눈, 비, 안개에 지장 없는 레이더 센서로 거리를 측정하며 차량 주변을 관찰한다. 물체 인식률이 뛰어난 카메라 센서를 융합하여 물체 인식 및 거리를 측정한다. 융합된 영상은 IP서버를 통해 실시간으로 스마트폰에 전송되어 현재 차량의 상황을 내부, 외부에서 판단하는 자율주행 보조 시스템에 사용될 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권1호
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• pp.216-238
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• 2023

In intelligent transportation systems, traffic management is an important task. The accurate forecasting of traffic characteristics like flow, congestion, and density is still active research because of the non-linear nature and uncertainty of the spatiotemporal data. Inclement weather, such as rain and snow, and other special events such as holidays, accidents, and road closures have a significant impact on driving and the average speed of vehicles on the road, which lowers traffic capacity and causes congestion in a widespread manner. This work designs a model for multivariate short-term traffic congestion prediction using SLSTM_AE-BiLSTM. The proposed design consists of a Bidirectional Long Short Term Memory(BiLSTM) network to predict traffic flow value and a Convolutional Neural network (CNN) model for detecting the congestion status. This model uses spatial static temporal dynamic data. The stacked Long Short Term Memory Autoencoder (SLSTM AE) is used to encode the weather features into a reduced and more informative feature space. BiLSTM model is used to capture the features from the past and present traffic data simultaneously and also to identify the long-term dependencies. It uses the traffic data and encoded weather data to perform the traffic flow prediction. The CNN model is used to predict the recurring congestion status based on the predicted traffic flow value at a particular urban traffic network. In this work, a publicly available Caltrans PEMS dataset with traffic parameters is used. The proposed model generates the congestion prediction with an accuracy rate of 92.74% which is slightly better when compared with other deep learning models for congestion prediction.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5D호
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• pp.813-819
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• 2006

미끄럼 저항은 타이어와 도로노면의 마찰저항을 나타내는 지수로 차량의 주행 안전성에 지대한 영향을 미친다. 타이어의 상태, 노면의 마모도, 주행속도, 노면의 건조, 습윤, 결빙 등에 따라 미끄럼저항의 크기는 달라진다. 특히 겨울철 도로노면의 경우 강설 후 기온강하에 도로포장표면이 결빙이 발생할 경우 미끄럼저항이 급격히 저하되며, 미끄럼저항을 회복하고자 제설 작업을 수행하게 된다. 제설작업 후에는 습윤상태로 노면조건이 바뀌게 되는데, 제설제가 노면에 잔류하게 되면 일반적인 습윤상태에서의 미끄럼저항을 확보치 못할 수 있다. 본 연구에서는 국내 포장도로의 대다수를 차지하는 밀입도 아스팔트와 타이닝 콘크리트 포장노면에 대하여 실험실 조건에서 노면 결빙시, 제설중 제설후 잔류물이 노면에 있을 경우의 조건에서의 미끄럼저항을 정량적으로 평가하였다. 연구 결과 노면 결빙시 미끄럼저항 회복시간은 수용액 살포방법이 고체염 살포방법 보다 빠르며 제설제 중에는 소금이 가장 빠르게 나타났다. 노면에 잔류한 제설제는 콘크리트 시편이 아스팔트 시편보다 미끄럼저항 값이 높게 나타났으며 습윤 노면 상태와 비교시 미끄럼저항 확보율은 54~80% 이다.