• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.83-99
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• 2021

4차 산업혁명의 도래와 함께 자율주행자동차의 주행관리 및 주행 전략과 관련된 연구들이 대두되고 있다. 이러한 연구를 위해서는 차량의 미시적 교통데이터의 확보가 필수적이나, 기존 교통정보 수집 방식은 개별차량의 주행행태를 수집할 수 없다. 본 연구에서는 미시적 교통정보를 수집 가능한 항공에서 내려다보는 관점의 교통정보 수집을 위해 드론 항공영상을 활용하였다. 관련 연구의 한계점을 극복하기 위하여 딥러닝 기반 다중객체추적 알고리즘과 영상정합을 활용하여 미시적 교통데이터를 추출하였다. 그 결과로 속도는 MAE 3.49km/h, RMSE 4.43km/h, MAPE 5.18km/h의 오차율과 교통량 Precision 98.07%, Recall 97.86%의 정확도를 획득하였다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제24권4호
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• pp.348-356
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• 2014

To understand the relationship between road-traffic noise and urban components such as population, building, road-traffic and land-use, the city of Cheongju that already has road-traffic noise maps of daytime and nighttime was selected for this study. The whole area of the city is divided into square cells of a uniform size and for each cell, the urban components are estimated. A spatial representative noise level for each cell is determined by averaging out population-weighted facade noise levels for noise exposure population within the cell during nighttime. The relationship between the representative noise level and the urban components is statistically modeled at the cell level. Specially, we introduce a spatial auto regressive model and a spatial error model that turns out to explain above 85 % of the noise level. These findings and modeling methods can be used as a preliminary tool for environmental planning and urban design in modern cities in consideration of noise exposure.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.45-53
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• 2009

The fast progress on multimedia data acquisition technologies has enabled collecting vast amount of videos in real time. Although the amount of information gathered from these videos could be high in terms of quantity and quality, the use of the collected data is very limited typically by human-centric monitoring systems. In this paper, we propose a framework for analyzing long traffic video using series of content-based analyses tools. Our framework suggests a method to integrate theses analyses tools to extract highly informative features specific to a traffic video analysis. Our analytical framework provides (1) re-sampling tools for efficient and precise analysis, (2) foreground extraction methods for unbiased traffic flow analysis, (3) frame property analyses tools using variety of frame characteristics including brightness, entropy, Harris corners, and variance of traffic flow, and (4) a visualization tool that summarizes the entire video sequence and automatically highlight a collection of frames based on some metrics defined by semi-automated or fully automated techniques. Based on the proposed framework, we developed an automated traffic flow analysis system, and in our experiments, we show results from two example traffic videos taken from different monitoring angles.

• Spatial Information Research
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• 제22권1호
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• pp.9-17
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• 2014

본 연구는 대구광역시의 주요도로를 대상으로 공간통계기법을 이용하여 도로교통 온실가스 배출량을 신뢰성있게 예측하여 추정된 배출량으로 행정구별에 따라 도로교통에서 발생한 온실가스 배출량을 산정하는 것을 목적으로 하였다. 첫째, 주요도로의 교통량 관측지점에서 실시간으로 조사한 교통량을 이용하여 관측지점에서 발생한 온실가스 배출량을 산정하였다. 둘째, 일반 크리깅(Universal Kriging)기법을 이용하여 공간적 상관성에 의해 미 관측지점의 온실가스 배출량을 신뢰성 있게 추정하기 위해 적합한 베리오그램 모델링을 설정하였다. 이에 교차검증을 통하여 적합한 베리오그램 모델과 크리깅 기법의 타당성을 검증하였다. 셋째, 검증된 크리깅 기법으로 미 관측지점의 도로교통에서 발생한 온실가스 배출량을 예측하여 행정구별로 도로교통 온실가스 배출량을 추정하여 산정하였다. 그 결과, 도로교통 온실가스 배출량을 행정구별로 보면 북구가 약 $291,878,020kgCO_2eq/yr$로 가장 많은 온실가스를 배출하는 것으로 나타났다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제2권2호
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• pp.39-48
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• 2000

본 연구는 FM DARC(DAta Radio Channel) 부가방송을 이용하여 실시간 교통정보를 제공하기 위한 교통정보 변환알고리즘 개발을 목표로 한다. FM DARC 교통정보 제공시스템을 효과적으로 구축하기 위해서는 각종 검지기로부터 수집된 데이터가 하나의 표준화된 교통정보, 즉 정보의 양과 질 그리고 포맷이 같은 정보로 가공되어 전송되어야 한다. 본 연구에서는 GIS 노드-링크 체계에 기반을 둔 교통정보 변환알고리즘을 개발하여 클라이언트/서버 환경의 FM DARC 교통정보시스템을 구현하여 보았다. 본 논문은 FM DARC에 관하여 간략하게 서술한 후 GIS DB와 교통정보 변환알고리즘 그리고 구현된 시스템에 내한 내용으로 구성되었다.

• Spatial Information Research
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• 제22권2호
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• pp.89-97
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• 2014

본 연구는 개별 운전자의 행태가 교통 시스템 전체에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 도로 통제 정보의 전파 정도가 교통 혼잡에 미치는 영향 정도를 파악하고자 하였다. 이를 위해 에이전트 기반 교통 모델을 구축하였고 GIS 데이터를 교통 모델에 직접 활용할 수 있는 방안과 모의실험 결과의 처리과정을 제시하였다. 도로 통제 정보 제공이 교통 흐름에 미치는 영향을 분석한 결과, 전체 운전자의 30~70%에 해당하는 운전자에게 정보를 제공할 때 평균속도가 저하되지 않는 것으로 나타났다. 이에 반해 20% 이하 또는 80% 이상의 운전자에게 정보가 전달되면 전체 운전자의 평균속도가 저하되었다. 연구 결과를 종합해 볼 때, 도로 통제 정보의 제공은 교통의 흐름에 영향을 미치며 우회차량으로 인해 국지적 정체가 발생할 수 있음을 알 수 있었다. 이 결과는 향후 도로 교통 정책의 방향 설정을 위한 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제3권1호
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• pp.91-104
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• 1995

교통 및 기타 공간계획 과정에 있어서 분석을 위한 공간분할은 필수적이다. 공간 분할에 있어서 두 가지의 중요한 변수는 scale과 aggregation이라고 할 수 있는바 이들 2가지의 조합에 따라서 분할된 공간상의 계획결과물은 실로 엄청난 차이를 보일 때도 있다. 본고에서는 이들 공간 zone 분항 및 재구성 체계의 과정 및 결정기법을 살펴 보는데 우선 목적이 있고, 또한 vector형 GIS의 위상관계자료를 이용한 교통 zone체계의 재설정 방법을 제시해 봄으로써 경직된 교통계획상의 zone체계 구성에의 변화를 창출해 보았다. 시범연구로서는 남한을 132개의 세부 zone으로 구분한 뒤 사회경제적 지표에 의한 동질적인 zone체계를 구축하여 교통계획에 응용하였으나 애초에 macro된 세부 zone체계를 사용한 나머지 aggregate된 zone이 concave한 문제점 또한 발견되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권9호
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• pp.3598-3614
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• 2020

With the increase of motor vehicles and tourism demand, some traffic problems gradually appear, such as traffic congestion, safety accidents and insufficient allocation of traffic resources. Facing these challenges, a model of Spatio-Temporal Dilated Convolutional Network (STDGCN) is proposed for assistance of extracting highly nonlinear and complex characteristics to accurately predict the future traffic flow. In particular, we model the traffic as undirected graphs, on which graph convolutions are built to extract spatial feature informations. Furthermore, a dilated convolution is deployed into graph convolution for capturing multi-scale contextual messages. The proposed STDGCN integrates the dilated convolution into the graph convolution, which realizes the extraction of the spatial and temporal characteristics of traffic flow data, as well as features of road occupancy. To observe the performance of the proposed model, we compare with it with four rivals. We also employ four indicators for evaluation. The experimental results show STDGCN's effectiveness. The prediction accuracy is improved by 17% in comparison with the traditional prediction methods on various real-world traffic datasets.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.394-396
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• 2005

IEEE 802.11를 비롯한 여러 무선 네트워크에서는 multi-rate을 활용한 시스템 성능향상에 관한 연구가 진행되고 있다. 그 중에 한가지 연구결과로 제안된 방법이 rDCF.이다. 만약 Mesh 네트워크에서 rDCF를 동작시킨다면, 시스템 throughput의 증가, Packet delay의 감소와 항께 채널상태에 따라 포워딩 전략을 다르게 함으로써 채널 error의 영향이 줄어들 것으로 기대해 볼 수 있다. 하지만 기존의 rDCF를 아무런 revision 없이 Mesh 네트워크에 적용하기에는 spatial reuse 측면에서 비효율적이다. Mesh 네트워크에서는 외부 네트워크와 access point 지점이 되는 portal쪽으로 traffic이 집중되는 것이 일반적이므로 portal에 가까울수록 traffic간의 contention도 가중되므로 시스템 전체 성능에 영향을 미치게 된다. 이러한 문제를 줄이기 위하여 무선 네트워크 환경에서 spatial reuse 측면을 향상시킴으로써 동시에 진행되는 communication 수를 늘리는 방법이 있다. 그러므로 본 논문에서 rDCF의 spatial reuse를 늘임으로써 좀더 Mesh Network위에서도 효율적으로 작동할 수 있는 기법을 제시하고자 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권6D호
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• pp.1003-1010
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• 2006

본 논문은 현재 교통사고로 인한 피해가 심각한 상황에서 기존 교통사고 원인분석을 위한 많은 양의 자료를 효과적으로 처리할 수 있는 WebGIS 기반 교통사고 정보관리 시스템을 개발하였다. 더불어 교통정보를 어떻게 구성하고 어떤 방법으로 전달할 것인가에 대한 방안을 제시하고, 교통사고 정보에 대한 공간적인 속성 뿐만 아니라 비공간적인 속성 자료를 통합 관리할 수 있도록 하였다. Web 서비스를 제공하기 위해 ASP, 자바스크립트, ArcIMS 등을 통해 인터넷상에서 시각적인 공간도형정보와 교통사고 자료를 제공할 수 있는 모듈을 개발하고 서버를 구축하였다. 또한 교통사고 자료가 일반인들에게 제공되기 위한 준비 기간이 길었던 종래 방식에 비해 데이터 입력이 완료되는 즉시 인터넷을 통해 해당 지역의 교통사고 정보를 제공하는 실시간 교통사고 현황 정보제공 기능을 구현하였다. 이전의 단순한 집계에 의한 비공간적인 데이터를 사용한 교통사고 분석보다는 교통사고의 자세한 내용 및 통계자료와 함께 사고 위치를 시각적으로 도시하여 가시적으로 주변 환경을 파악할 수 있는 기능을 제공하였으며 사고 담당 경찰관과 직접 연계할 수 있는 인터페이스를 제공하였다.