• 대한토목학회논문집
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• 제40권4호
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• pp.401-408
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• 2020

본 연구는 교통정보 수집 시 사용되고 있는 다양한 수집장비에 대하여 고찰하고, 이에 따른 운영현황 및 문제점을 분석하여, 기존 교통정보 수집방식의 문제점과 오차를 저감시킬 목적으로 드론을 이용한 교통영상정보 수집방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 드론을 이용한 현장조사 결과를 기반으로 고도별, 각도별, 방향별로 분석을 시행하였다. 분석결과를 토대로 드론을 이용한 교통영상정보 수집방법에 관한 드론 촬영기준을 제안하였고, 기존의 교통정보 수집방법과 드론을 이용한 교통영상정보 수집방법과의 비교·검토를 통해 장·단점을 제시하였다. 또한, 교통영상정보 수집 시 드론을 활용하여 공중에서 각종 교통정보를 수집할 수 있고, 기존에 설치한 교통정보 수집지점과 더불어 주변의 상황까지 더 광범위하게 수집하고 각종 돌발상황, 재난상황 등 유고상황에 능동적으로 대응하여 이용자에게 주변 교통정보를 제공할 수 있으며, 필요에 따라 수집지점을 변경·확대하는 등 고정식 장비로 수집되는 교통정보를 보완하여 정확한 교통량 조사 목적을 달성하는데 이바지할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.4453-4461
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• 2012

본 연구에서는 VMS와 인터넷 이용경험에 따른 태도, 제공되는 교통정보에 대한 이용자의 만족도, 그리고 교통정보 확장여부에 영향을 미치는 요인들간의 구조적인 관계를 파악하고자 하였다. 분석결과, VMS 이용경험에 따른 태도는 교통정보의 만족도와 교통정보의 확장성에도 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 교통정보의 만족도는 교통정보의 확장성에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 즉, VMS 이용경험에 따른 태도가 교통정보의 만족도와 확장성 여부를 결정하는 주요 요인임을 파악할 수 있었다. 따라서 도로변의 VMS 이용경험이 긍정적일 경우 교통정보에 대한 만족도가 높을 뿐만 아니라 교통정보의 확장여부에도 긍정적으로 평가함을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1934-1937
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• 2022

The meaning of crosswalks and traffic lights in modern society has changed a lot as the enforcement of traffic signal violations has been strengthened. In this paper, we present a new next-generation traffic light method using radar and Can-bus communication methods suitable for the new traffic signal enforcement system. This method is a system that prevents accidents by transmitting information on the entry of a person and a car to a traffic light in a place where a person and a car passing through a mutually invisible traffic light cannot be seen. Since this system has only been developed for a month, it may be somewhat lacking in experimentation. However, in just one month, there have been no incidents except for a few people where the system has been installed.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.67-72
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• 2019

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.133-141
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• 2021

도로 이용자의 교통정보에 대한 수요 증가와 효율적인 도로 이용을 위해 또한, 지능형 교통체계(ITS, Intelligent Transport Systems)의 기본 기술로 교통정보를 수집하여 제공하는 시스템에 대한 개발과 요구가 지속되고 있다. 고속도로에서 가장 많이 사용하는 교통정보 수집 도구로는 차량검지기(VDS)와 단거리무선통신(DSRC)이 있으며, 신뢰성 있는 교통정보의 생성을 위해서는 질 높은 교통데이터 수집 및 가공 기술과 더불어 수집된 자료의 효율적 관리 및 활용이 필요하다. 본 연구에서는 교통정보 수집·제공 기술의 현황을 기술하고, VDS를 통하여 수집되는 교통정보의 현황과 문제점에 대하여 분석한다. 이를 바탕으로 VDS 데이터의 차량정보 계측에 칼만 필터를 활용하여 개선된 수집 알고리즘을 제시하고자 한다. 본 연구의 알고리즘을 활용하면 계측 시 필연적으로 발생하는 노이즈 제거 뿐만 아니라 추정 값의 시간지연(time delay)을 최소로 할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.633-636
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• 2022

The reduction of energy consumption at the base station (BS) has become more important recently. In this paper, we consider the adaptive muting of the antennas based on the predicted future traffic load to reduce the energy consumption where the number of active antennas is adaptively adjusted according to the predicted future traffic load. Given that traffic load is sequential data, three different RNN structures, namely long-short term memory (LSTM), gated recurrent unit (GRU), and bidirectional LSTM (Bi-LSTM) are considered for the future traffic load prediction. Through the performance evaluation based on the actual traffic load collected from the Afghanistan telecom company, we confirm that the traffic load can be estimated accurately and the overall power consumption can also be reduced significantly using the antenna musing.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제1권1호
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• pp.1-7
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• 2012

This paper presents a system used to automatically recognize the road traffic control gestures of police officers. In this approach,the control gestures of traffic police officers are captured in the form of depth images.A human skeleton is then constructed using a kinematic model. The feature vector describing a traffic control gesture is built from the relative angles found amongst the joints of the constructed human skeleton. We utilize Support Vector Machines (SVMs) to perform the gesture recognition. Experiments show that our proposed method is robust and efficient and is suitable for real-time application. We also present a testbed system based on the SVMs trained data for real-time traffic gesture recognition.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권12C호
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• pp.190-198
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• 2001

In this paper, the authors propose methods for determining the differentiated price for elastic traffic in IP (Internet Protocol) network. First, we investigate the behavior in the consumption of bandwidth of elastic traffic in IP network. Next, we propose a method to relate the bandwidth usage with the pricing for the elastic traffic, which is based partially or fully on the usage rate of the network bandwidth. After that, we propose a charging function for elastic traffic, which is based on the de facto usage of the bandwidth. Finally, we will illustrate the implication of the work via simple numerical experiments.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권5호
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• pp.2651-2673
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• 2019

In order to detect Denial of Service (DoS) attacks, victim-side detection methods are used popularly such as static threshold-based method and machine learning-based method. However, as DoS attacking methods become more sophisticated, these methods reveal some natural disadvantages such as the late detection and the difficulty of tracing back attackers. Recently, in order to mitigate these drawbacks, source-side DoS detection methods have been researched. But, the source-side DoS detection methods have limitations if the volume of attack traffic is relatively very small and it is blended into legitimate traffic. Especially, with the subtle attack traffic, DoS detection methods may suffer from high false positive, considering legitimate traffic as attack traffic. In this paper, we propose an effective source-side DoS detection method with traffic seasonality aware adaptive threshold. The threshold of detecting DoS attack is adjusted adaptively to the fluctuated legitimate traffic in order to detect subtle attack traffic. Moreover, by understanding the seasonality of legitimate traffic, the threshold can be updated more carefully even though subtle attack happens and it helps to achieve low false positive. The extensive evaluation with the real traffic logs presents that the proposed method achieves very high detection rate over 90% with low false positive rate down to 5%.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권1호
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• pp.86-99
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• 2021

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.