• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제3권1호
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• pp.105-111
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• 2003

This paper is researching the storing of 40 different kinds of conditions. Such as, car speed, delay in starting time and the volume of cars in traffic. Through the use of a central nervous networking system or AI, using 10 different intersecting roads. We will improve the green traffic light. And allow more cars to easily flow through the intersections. Now days, with increasing many vehicles on restricted roads, the conventional traffic light creates prove startup-delay time and end-lag-time. The conventional traffic light loses the function of optimal cycle. And so, 30-45% of conventional traffic cycle is not matched to the present traffic cycle. In this paper proposes electro sensitive traffic light using fuzzy look up table method which will reduce the average vehicle waiting time and improve average vehicle speed. Computer simulation results prove that reducing the average vehicle waiting time which proposed considering passing vehicle length for optimal traffic cycle is better than fixed signal method which dosen't consider vehicle length.

• 대한교통학회지
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• 제14권1호
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• pp.117-133
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• 1996

본 논문에서는 모호한 상황에서도 적절하게 대처하는 인간의 판단능력과 유사한 퍼지논리를 이용, 교차로 교통신호등의 최적현시를 결정하는 제어기를 구현하여 기존의 차량감응식 제어기(Vehicle Actuated Controller)와 고정주기식 제어기(Fixed Cycle Time) 및 그외의 구현 가능성 있는 제어기와 비교하여 성능이 우수한 알고리즘을 제시한다. 각 현시단계의 주기시간을 결정함에 있어 기존의 방식인 웹스터(Webster)식을 이용하는 방법보다는 상황에 맞는 현시순서를 퍼지 논리 알고리즘을 통해 선정하고, 불확실한 교통량변화에 적절하게 대응하는 퍼지최적주기시간을 결정하여 구성한 퍼지 최적현시제어기가 비교제어기에 비해 교통소통에 우수함을 보여주었다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권4호
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• pp.281-291
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• 2017

Nowadays, as traffic jams are a daily elementary problem in both developed and developing countries, systems to monitor, predict, and detect traffic conditions are playing an important role in research fields. Comparing them, researchers have been trying to solve problems by applying many kinds of technologies, especially roadside sensors, which still have some issues, and for that reason, any one particular method by itself could not generate sufficient traffic prediction results. However, these sensors have some issues that are not useful for research. Therefore, it may not be best to use them as stand-alone methods for a traffic prediction system. On that note, this paper mainly focuses on predicting traffic conditions based on a hybrid prediction approach, which stands on accuracy comparison of three prediction models: multinomial logistic regression, decision trees, and support vector machine (SVM) classifiers. This is aimed at selecting the most suitable approach by means of integrating proficiencies from these approaches. It was also experimentally confirmed, with test cases and simulations that showed the performance of this hybrid method is more effective than individual methods.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.81-88
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• 2014

요즈음 교통사고를 줄이기 위하여 IT 기술을 이용한 교통사고 연구가 많이 진행되고 있다. 특히, 고속도로에서 교통사고를 예방하기 위해서 눈이나 비가 올 경우에는, 날씨조건을 고려한 최적의 교통속도를 실시간으로 산출해야한다. 본 논문에서는 교통사고를 예방하기 위하여 결빙 구간 및 안개구간 자동 경고 안내 방송 시스템을 웹기반에서 모의실험 하였다. 뿐만 아니라, 퍼지 추론 규칙을 이용하여서, 최악의 날씨 조건에서도 교통사고를 예방 할 수 있도록, 운전자 에게 최적의 교통 안전속도를 실시간으로 운전자에게 알려 주는 모의실험을 개발하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권1호
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• pp.48-56
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• 2002

본 연구는 IP(Internet Protocol) 망에서 복수 트리경로에 의한 멀티캐스팅 방법을 제시한다. 트래픽 양에 대해 아크 비용이 비선형 함수이고 멀티캐스트 트래픽 수요가 대용량일 때, 단일의 트리경로 대신에 트래픽을 분할하여 복수개의 트리경로로 전송하는 것이 멀티캐스트 서비스 품질을 향상시킬 수 있다. 제시하는 멀티캐스팅 방법은 원하는 수준까지 트리경로를 추가하며, 주어진 트리경로 집합에 대해서 트래픽을 분할한다. 트래픽 분할을 위한 수학적 모형과 최적조건을 도출하였으며, 여러 개의 멀티캐스팅 트래픽을 동시에 전송하고자 할 때도 적용 가능하다. 적용 결과는 제안한 복수 트리경로에 의한 IP 멀티캐스팅 방법이 단-대-단 서비스 품질을 보장하는 데도 상당한 효과를 있음을 보인다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2007년도 추계학술대회논문집
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• pp.101-104
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• 2007

All of noise prediction model have it's own features in the case of modeling conditions, so it is very important to know the features of each model case by case for a proper modeling, especially using at the Environmental Impact Assessment. For prediction of highway traffic noise and abating the noise by barriers, two kinds of prediction model, HW-NOISE, KHTN(Korea Highway Traffic Noise) has been mainly used in Korea. In this study, the features of these models were described at the same conditions. The properties of sound power from a road, diffraction characteristics from a barrier, sound pressure level decaying in each model were investigated. Using the results, it will be anticipated that the proper using of prediction models in the works of highway noise abating.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1381-1386
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• 2019

도시의 교통 혼잡 문제가 심각해지면서 지능형 교통신호제어가 활발하게 연구되고 있다. 강화학습은 교통신호제어에 가장 활발하게 사용되고 있는 알고리즘으로 최근에는 심층 강화학습 알고리즘이 관심을 끌고 있다. 또한 심층 강화학습 알고리즘이 다양한 분야에서 높은 성능을 보이면서 심층 강화학습의 확장 버전들이 빠른 속도로 등장했다. 하지만 기존 교통신호제어 연구들은 대부분 단일 교차로 환경에서 진행되었으며, 단일 교차로의 교통 혼잡만 완화하는 방법은 도시 전체의 교통 상황을 고려하지 못한다는 한계가 있다. 본 논문에서는 다중 교차로 환경에서 협력적 교통신호제어를 제안한다. 신호제어 알고리즘에는 심층 강화학습의 확장 버전들이 결합된 알고리즘을 적용했으며 다중 교차로를 효율적으로 제어하기 위해 인접한 교차로의 교통 상황을 고려하였다. 실험에서는 제안하는 알고리즘과 기존 심층 강화학습 알고리즘을 비교하였으며, 더 나아가 협력적 방법이 적용된 모델과 적용되지 않은 모델의 실험 결과를 보여줌으로써 높은 성능을 증명한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제11권2호
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• pp.1-8
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• 2005

현행 목포항의 항로는 달리도 등대 수역과 고하도 만곡부 지점을 대각도로 변침해야 함으로 국$\cdot$내외의 항로선계지침을 충족하지 못하고 있다. 또한 항로 주변에 천소가 존재하고 제2항로의 신설로 인한 통항선박의 항법문제, 항로표지의 재배치 및 신실 등이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 목포항 접근수역에 대한 자연환경, 해양사고, 해상교통량 및 해상교통흐름실태조사, 어업현황 등을 조사$\cdot$분석하고, 전문가 및 이용자에 대한 설문조사 및 국내외 항로설계지침과의 적절성 등을 검토하여 개선안을 도출하고자 한다. 또한 개선안에 대한 해상교통류시뮬레이션 및 선박조종시뮬레이션을 실시하여 타당성을 검증한다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2005년도 춘계학술발표회
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• pp.45-52
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• 2005

목포항의 현행 항로는 달리도 등대 수역과 고하도 만곡부 지점이 대각도로 변침해야 하는 항로설계지침을 충족하지 못하고 있다. 또한 항로 주변에 천소가 존재하고 있으며, 제2항로의 신설로 인한 통항선박의 항법문제, 항로표지의 재배치 및 신설이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 목포항 접근수역에 대한 자연환경, 해양사고, 해상교통량 및 해상교통흐름 관측, 어업현황 등을 조사 분석하고, 전문가 및 이용자에 대한 설문조사 및 현 항로의 국내외 항로설계지침과의 적절성 등을 검토하여 개선안을 도출하고자 한다. 그리고 개선안에 대한 해상교통류시뮬레이션 및 선박조종시뮬레이션을 실시하여 타당성을 검증한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.1244-1253
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• 2018

The color of traffic light is sensitive to various illumination conditions. Especially it loses the hue information when oversaturation happens on the lighting area. This paper proposes a traffic light recognition method robust to these illumination variations. The method consists of two steps of traffic light detection and recognition. It just uses the intensity and saturation in the first step of traffic light detection. It delays the use of hue information until it reaches to the second step of recognizing the signal of traffic light. We utilized a deep learning technique in the second step. We designed a deep convolutional neural network(DCNN) which is composed of three convolutional networks and two fully connected networks. 12 video clips were used to evaluate the performance of the proposed method. Experimental results show the performance of traffic light detection reporting the precision of 93.9%, the recall of 91.6%, and the recognition accuracy of 89.4%. Considering that the maximum distance between the camera and traffic lights is 70m, the results shows that the proposed method is effective.