Objective: The aim of this study was to investigate middle-aged drivers' driving performance and heart-rate as the behavior and physiological changes due to intersection types in left-turn situation. Background: In Korea, the drivers were aged 40~50s are most plentiful. In addition, the intersection traffic accidents are increasing every year. However, the researches for middle-aged drivers and intersection environments have been little. Method: In this study, three kinds of left-turning intersection types(T1, T2, T3) was used as the within-subject independent variables, three age groups(young, middle-aged, elderly) was used as the between-subject independent variables. Also, passing time, approaching velocity, speed and steering variations and heart-rate were used as dependent variables. Results: Overall, middle-aged drivers' driving behaviors were similar to those of the younger drivers. At the T2 intersection type, however, the approaching velocity of middle-aged drivers was similar to younger drivers, whereas the passing time of middle-aged drivers was similar to elderly drivers. Conclusion: These results could be interpreted that a transition driving behavior of middle-aged drivers in terms of age would be appeared on the T2 intersection type. Application: The results might help to understand the characteristics of driving behavior for middle-aged drivers.
집합 유사 시퀀스 매칭 방법은 유사한 정도를 나타내는 척도로 교집합을 기반으로 한 유사도를 사용한다. 그러나 교집합 크기를 계산하는 과정에 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라, 유사한 시퀀스를 찾기 위해서 수많은 집합 간 교집합 크기를 구해야 하므로 수행 시간이 오래 걸리는 성능상의 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 성능상의 문제를 해결하기 위해 인덱스 기반의 검색 방법을 사용하여 집합 기반 유사 시퀀스 매칭을 빠르게 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 집합 시퀀스 유사도 문제를 교집합의 크기 비교 문제로 정형적으로 변환하고, 교집합의 크기를 빠르게 찾을 수 있는 인덱스 구조를 제안한다. 두 번째로 제안한 인덱스 구조를 사용하여 집합 기반 유사 시퀀스 매칭을 효율적으로 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 성능 평가 결과, 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 최대 30배에서 50배의 수행 시간 단축이 있음을 보인다. 또한 데이터 시퀀스의 개수가 증가할수록 수행시간의 차이가 점점 커지므로, 대용량 데이터 처리에 적절함을 보인다.
The intersection graph of a group G is an undirected graph without loops and multiple edges defined as follows: the vertex set is the set of all proper non-trivial subgroups of G, and there is an edge between two distinct vertices H and K if and only if $H{\cap}K{\neq}1$ where 1 denotes the trivial subgroup of G. In this paper we characterize all finite groups whose intersection graphs are planar. Our methods are elementary. Among the graphs similar to the intersection graphs, we may count the subgroup lattice and the subgroup graph of a group, each of whose planarity was already considered before in [2, 10, 11, 12].
국내 일반국도는 고속도로와 함께 도시 간을 연결하는 이동성 기능중심의 도로로 고속도로의 우회도로로써의 성격도 함께 가지고 있다. 그러나 최근 국내 현황을 살펴보면 유 출입이 완전히 통제된 수준의 도로에서부터 신호교차로가 빈번하게 설치되어 시가화 된 수준의 도로까지 다양한 형태로 나타난다. 일반적으로 일반국도의 구간 통행속도에 미치는 영향분석을 위해 주로 사용되는 변수로는 도로의 기하구조와 교통상황 등이 있는데, 본 연구에서는 이 중에서 신호등에 의한 속도영향을 살펴보았다. 그 결과 일반국도의 통행속도에 가장 크게 영향을 미치는 요인은 신호등 설치밀도였으며, 신호등 설치밀도가 0.3개/km 이하에서는 일정속도를 유지하고 0.7개/km까지는 급격히 감소하다가 이후에는 속도가 낮게 안정화되었고, g/C=0.6은 0.8에 비해 $3{\sim}9km/h$로 감속되었다. 교통량 수준별로는 신호등 설치밀도가 미치는 영향이 거의 유사한 것으로 나타났다.
본 연구는 신호교차로 분석시 추가지체 산정을 위하여 적용하는 초기 대기차량이 총 지체도에 얼마나 영향을 미치는지 분석하기 위한 목적으로 실시하였다. 평균교차로 지체시간을 측정하기위하여 통과차량과 대기행렬이 측정되었다. 분석결과, 시험차량의 평균 지체도가 60초/대 미만 일 경우에는 세가지 지체도 산정방법이 모두 유사한 것으로 분석되었으나, 60~70초/대는 초기 대기차량을 적용한 지체도만 시험차량의 평균지체도와 유사한 것으로 분석되었다.
대부분의 차량에서 GPS 기반의 내비게이션을 사용함에 따라, 도로 지도를 자동적으로 생성하는 것은 중요한 연구 문제이다. 본 논문에서는 지도 정보 없이 GPS 궤적을 이용한 교차로 검출 기법을 제안한다. 이 기법은 궤적이 교차로에서 여러 갈래로 나누어지는 것을 이용한다. 이전의 교차로 검출 연구에서는 정차 빈도나 회전방향을 이용하였다. 그러나 제안하는 교차로 검출 기법은 이러한 복잡한 정보를 이용하지 않는다. 이 기법은 주어진 궤적에 대한 부분 궤적 매칭 결과를 이용하여 교차로에 진입한 궤적들이 서로 다른 도로로 나뉘어 이동하는 것을 이용한다. 강남구에서 수집된 실제 차량 궤적 1266개를 대상으로 실험하였다. 실험 결과 제안한 기법은 일반적인 십자 모양의 교차로에서 좋은 성능을 보였다. 제안 시스템은 선정한 교차로에 대해 재현율 75%, 민감도 78%의 성능을 보였다. 더 많은 궤적을 이용하면 더 신뢰할 수 있는 검출 결과를 낼 수 있을 것으로 예상된다.
Current methods for evaluating unsignalized intersections, and estimating level-of-service (LOS) is determined from efficiency-based criteria such as little or no delay to very long delays. At present, similar procedures to evaluate intersections using safety-based criteria do not exist. The improvement of sight distances at intersections is the most effective way of improving intersection safety. However, a set of procedures is necessary to account for the limitations in current methodology. Such an approach would build upon such methods, but also account for: deficiencies in the current deterministic solution for the determination of intersection sight distances; opportunity for an accident and severity of an accident; and cost-effectiveness of attaining various levels of sight distances. In this research, a model that estimates the degree of safety at two-way stop-controlled intersections is described. Only crossing maneuvers are considered in this study because accidents caused by the crossing maneuvers are the dominate type among intersection accidents. Monte Carlo methods are used to estimate the hazard at an intersection as a function of roadway features and traffic conditions. Driver`s minimum gap acceptance in the crossing vehicles and headway distribution on the major road are used in the crossing vehicles and headway distribution on the major road are used in the model to simulate the real intersectional maneuvers. Other random variables addressed in the model are: traffic speeds; preception-reaction times of both drivers in the crossing vehicles and drivers in oncoming vehicles on the major road; and vehicles on the major roads. The developed model produces the total number of conflicts per year per vehicle and total potential kinetic energy per year per vehicle dissipated during conflicts as measurements of safety at intersections. Based on the results from the developed simulation model, desirable sight distances for various speeds were determined as 350 feet, 450 feet and 550 feet for 40 mph, 50 mph and 60 mph prevailing speed on the major road, respectively. These values are seven to eight percent less than those values recommended by AASHTO. A safety based level-of-service (LOS) is also developed using the results of the simulation model. When the total number of conflicts per vehicle is less than 0.05 at an intersection, the LOS of the intersection is `A' and when the total number of conflicts per vehicle is larger than 0.25 at an intersection, the LOS is `F'. Similarly, when the total hazard per vehicle is less than 350, 000 1b-ft2/sec2, the LOS is `F'. Once evaluation of the current safety at the intersection is complete, a sensitivity analysis can be done by changing one or more input parameters. This will estimate the benefit in terms of time and budget of hazard reduction based upon improving geometric and traffic characteristics at the intersection. This method will also enable traffic engineers in local governments to generate a priority list of intersection improvement projects.
현재 HCM 신호교차로의 운영평가는 차로군 단위로 이루어져 차로별 고유 특성을 일반화하여 실제교통류 특성을 반영하지 못하는 경우가 발생한다. 본 연구에서는 별도의 추가적인 자료수집을 요구하지 않고 현 HCM 분석방법과 관련 software를 활용하여 신호교차로 운영을 차로별로 분석하는 단계별 절차를 제시하였다. 차로별 분석결과는 현재 HCM 차로군 분석결과와 차로별 분석이 가능한 호주 HCM 분석방법을 따르는 aaSIDRA의 결과와 비교분석하였다. 차로별 분석방법은 현 HCM 방법에 비해 HCM 지체도 산정공식중 증분지체의 민감도에 따른 영향으로 미미하게 높은 지체도를 보였다. 포화도와 대기행렬길이 등의 부가적인 효과척도는 두 방식이 유사한 결과를 보였고 aaSIDRA와의 결과비교에서는 비보호좌회전차로의 분석결과를 제외하고는 유사한 결과를 보여주었다. 본 연구에서 제안한 차로별 분석방법은 보다 미시적인 신호교차로 분석을 통해 현 분석 방법의 취약점을 보완할 수 있을 것으로 기대한다.
하나의 질의 영상에 대하여 영상 데이터 베이스로부터 유사도가 높은 영상을 찾고자 할 때에는 유사도의 척도로 컬러 히스토그램 인터섹션법과 형상 특징의 비교법, 질감 특징의 비교법 등이 사용된다. 그리고 앞의 개별 특징 중 2가지 특징을 조합한 방법은 유사도의 산출 결과의 정확도를 높이기 위하여 사용된다. 본 논문에서는 히스토그램 인터섹션법과 형상 특징을 반영하는 블록화된 영역별 히스토그램 인터섹션 법을 사용하여 유사도 높은 영상을 얻는 방법을 제안한다. 이 방법은 서로 다른 2가지 특징을 조합하여 사용한 방법과 비교할 때 비슷한 정확도와 상대적으로 빠른 처리 속도를 달성하는 고효율의 알고리즘이다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘은 600개로 구성된 다양한 영상의 데이터 베이스 내에서 영상 검색이 수행되고 기존의 다른 알고리즘에 비하여 상대적으로 빠르고 신뢰도가 높은 유사도 척도임을 보인다.
Chuluunsaikhan, Tserenpurev;Kim, Jeong-Hun;Choi, Jong-Hyeok;Nasridinov, Aziz
한국정보처리학회:학술대회논문집
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한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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pp.474-475
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2021
The accuracy of real-time video analysis system based on 3D skeleton data highly depends on the quality of data. This study proposes a methodology to distinguish noise in 3D skeleton frames using Intersection Over Union (IOU) method. IOU is metric that tells how similar two rectangles (i.e., boxes). Simply, the method decides a frame as noise or not by comparing the frame with a set of valid frames. Our proposed method distinguished noise in 3D skeleton frames with the accuracy of 99%. According to the result, our proposed method can be used to track noise in 3D skeleton frames.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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