This paper describes a vision-based method that effectively recognize a traffic light. The method consists of two steps of traffic light detection and discrimination. Many related studies have used color information to detect traffic light, but color information is not robust to the varying illumination environment. This paper proposes a new method of traffic light detection based on intensity and saturation. When a traffic light is turned on, the light region usually shows values with high saturation and high intensity. However, when the light region is oversaturated, the region shows values of low saturation and high intensity. So this study proposes a method to be able to detect a traffic light under these conditions. After detecting a traffic light, it estimates the size of the body region including the traffic light and extracts the body region. The body region is compared with five models which represent specific traffic signals, then the region is discriminated as one of the five models or rejected as none of them. Experimental results show the performance of traffic light detection reporting the precision of 97.2%, the recall of 95.8%, and correct recognition rate of 94.3%. These results shows that the proposed method is effective.
Recognition of traffic signs helps an unmanned ground vehicle to decide its behavior correctly, and it can reduce traffic accidents. However, low cost traffic sign recognition using a vision sensor is very difficult because the signs are exposed to various illumination conditions. This paper proposes a new approach to solve this problem using an illuminometer which detects the intensity of illumination. Using the intensity of illumination, the recognizer adjusts the parameters for image processing. Therefore, we can reduce the loss of information such as the shape and color of traffic signs. Experimental results show that the proposed method is able to improve the performance of traffic sign recognition in various weather and lighting conditions.
물류시스템의 규모 및 운영상태는 물류시설에서의 화물차량 도착특성 및 하역서비스 능력에 의해 결정되는 교통강도(TI: Traffic Intensity)의 변화에 따라서 민감하게 변화된다. 구체적으로, 물류시스템 운영에 있어서 주요결정요인이 되는 교통강도는 연구 대상기간에 따라 변동되고 교통강도의 작은 변동에 의해서도 물류비용의 변화폭이 상당히 크다고 밝혀져 있다. 그러나, 현재의 물류시스템을 운영함에는 이러한 사항들이 고려되지 못하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 물류시설을 운영함에 따라 불필요하게 발생할 수 있는 초과물류비용이 최소가 되도록 하는 최적의 교통강도를 대기행렬모델을 이용하여 찾아내고자 하였다. 이를 위해서 최적 교통강도 결정모델을 구축하고, 이를 검증하기 위하여 부산에 입지하고 있는 Off-Dock 컨테이너 터미널을 대상으로 컨테이너 차량 유출입 현황자료와 터미널 운영실태 자료를 수집하였다. 이를 기초로 대기비용과 운영비용이 서로 상쇄될 수 있는 최적의 교통강도를 정량적으로 찾아 낼 수 있었다. 또한, 구해진 교통강도를 통하여 현재 물류시설의 운영을 개선할 수 있는 방안을 도착시각 제어와 관련하여 그 효과에 대해 고찰하였다.
기존 교통량 관련 연구는 기상이 양호한 상태에서 진행하였거나 기상에 대한 영향을 제외한 경우가 대부분이다. 이에 본 연구에서는 강우 강도 따른 일반국도 지방부 지역에서 교통량 변동 특성 및 강우 보정계수를 제시하였다. 일반국도 상시 교통량 조사지점과 자동기상관측 장비 지점을 매칭한 후 지방부 도로에 설치된 256 지점을 선정하여 분석하였다. 평균 일교통량(ADT: Average Daily Traffic) 및 강우 보정계수의 분석결과 평일의 경우 업무통행으로 인하여 강우의 영향을 적게 받으며, 비평일의 경우 여가통행으로 강우의 영향을 상대적으로 많이 받는 것으로 나타났다. 강우 보정계수를 적용하여 연평균 일교통량(AADT: Annual Average Daily Traffic) 추정 시 오차율이 줄어드는 것으로 분석되어 AADT 추정 시 강우에 대한 고려가 필요하다. 강우는 평균 일교통량을 감소시키는 요인으로 작용함에 따라 도로의 설계 및 운영을 위해 강우 강도를 고려한 지속적인 연구가 필요하다.
The objective of this study is to estimate the level of exposure of traffic-related air pollutants (TRAPs) on the pedestrians in Seoul area. The road network's link-based pollutant emission was calculated by using a set of mobile source emission factor package and associated activity information. The population information, which is the number of pedestrian, was analyzed in conjunction with the link-based traffic emissions in order to quantify exposure level by selected 23 spots. We proposed the Exposure Intensity, which is defined by the amount of traffic emission and the population, to quantify the probability of exposure of pedestrian. Link-based traffic NOx and PM emissions vary by up to four times depending on the location of each spot. The Hot-spots is estimated to be around 1.8 times higher Exposure Intensity than the average of the 23 selected spots. The information of Exposure Intensity of each spot allows us to develop localized policies for air quality and health. Even in the same area, the Exposure Intensity over time also shows a large fluctuation, which gives suggestions for establishing site-specific counter-measures.
본 논문에서는 random FHSS, synchronous FHSS 방식을 채용한 RFID 시스템의 충돌 확률, 트래픽 처리시간 및 주파수 채널 용량 분석을 위한 알고리즘을 제시하였다. 평균 서비스 시간, duty cycle, traffic intensity, 충돌이 발생하여 재전송 시도를 하기 위한 지연시간을 고려하여 정상상태에서의 충돌 확률 및 트래픽 처리 지연시간을 산출하였다. 모의실험을 통하여 최대처리 가능한 트래픽 용량 및 주파수 채널수를 평가하고, 제안된 분석 알고리즘 정확성을 입증하였다.
과거 도시부 도로 교통흐름을 이해하고 운영관리하기 위해서 교차로 지체도, 간선도로 통행속도 등과 같은 다양한 교통공학 이론 지표들이 적용되어 왔다. 그러나 이러한 이론 및 지표들은 지능형교통체계 구축 이전 교통공학 연구측면 많은 제약이 있는 상태에서 개발되었다. 현재 ATIS 시스템이 존재하기 때문에 해당 자료를 활용하는 별도의 교통공학 기술의 소개가 필요하다. 본 논문에서는 교통공학 분야에서 이미 사용하고 있는 지표인 '혼잡강도'를 활용하여 단속류(접근로, 교차로, 제어군, 간선도로 축)에도 적용 가능 여부를 확인하는 것을 목적으로 한다. 도시부 도로 접근로, 교차로, 제어군, 간선도로 축 대상 교통신호운영 개선 효과 여부 진단 적용지표를 도출 및 제안하였다. 도출된 혼잡강도 지표 검증을 위하여 2가지의 검증작업을 수행하였다. (1)혼잡강도 임계값 분석 검증과 (2)혼잡강도를 이용한 교차로 개선 축단위 사전-사후 분석 검증을 수행하였다. 검증을 통해 과거 수동적이고 인력의 한계를 갖고 있는 기존 교통신호 운영 관리에서 탈피할 수 있도록 5분 단위 속도자료를 이용한 도시부 단속류에서의 혼잡강도 적용이 가능한 것으로 확인되었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권1호
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pp.95-107
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2023
Purpose: The statistical analysis of point processes on linear networks is a recent area of research that studies processes of events happening randomly in space (or space-time) but with locations limited to reside on a linear network. For example, traffic accidents happen at random places that are limited to lying on a network of streets. This paper applies techniques developed for point processes on linear networks and the tools available in the R-package spatstat to estimate the intensity of traffic accidents in Leon County, Florida. Methods: The intensity of accidents on the linear network of streets is estimated using log-linear Poisson models which incorporate cubic basis spline (B-spline) terms which are functions of the x and y coordinates. The splines used equally-spaced knots. Ten different models are fit to the data using a variety of covariates. The models are compared with each other using an analysis of deviance for nested models. Results: We found all covariates contributed significantly to the model. AIC and BIC were used to select 9 as the number of knots. Additionally, covariates have different effects such as increasing the speed limit would decrease traffic accident intensity by 0.9794 but increasing the number of lanes would result in an increase in the intensity of traffic accidents by 1.086. Conclusion: Our analysis shows that if other conditions are held fixed, the number of accidents actually decreases on roads with higher speed limits. The software we currently use allows our models to contain only spatial covariates and does not permit the use of temporal or space-time covariates. We would like to extend our models to include such covariates which would allow us to include weather conditions or the presence of special events (football games or concerts) as covariates.
기상조건이 교통 상황에 미치는 영향은 이미 알려진 사실이나 관련 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 일반국도 지방부 도로에서 강우 수준에 따른 속도 변화를 분석하였다. 분석결과 강우 시 평균속도는 3.2% 감소하였고 교통량이 방향별로 200대/시 이하인 경우 최대 8.8% 감소하는 것으로 분석되었다. 이는 지방부 도로의 경우 자유 교통류 상황에서의 속도가 상대적으로 크게 감소했기 때문으로 판단된다. 또한 속도-교통량 그래프를 활용하여 강우 시 속도 감소 모형을 추정하고 통계 검증을 수행하였다. 추정된 모형은 강우 수준이 높을수록 기울기가 완만해졌으며, 이는 자유 교통류 상황에서의 속도가 상대적으로 크게 감소한 결과이다.
To investigate the effect of snowfall on the traffic of general roads in Gangwon-do, case analysis was performed in Gangneung, Pyeongchang, and Chuncheon using ASOS (Automated Synoptic Observing System) snowfall data and VDS (Vehicle Detector System) traffic data. First, we analyzed how much the traffic volume and speed decrease in snowfall cases on regional roads compared to non-snow cases, and the characteristics of monthly reduction due to snowfall were investigated. In addition, Pearson correlation analysis and regression analysis were performed to quantitatively grasp the effect of snowfall on traffic volume and speed, and sensitivity tests for snowfall intensity and cumulative snowfall were performed. The results showed that the amount of snowfall caused decrease both in the traffic volume and speed from usual (non-snowfall) condition. However, the trend was different by region: The decrease rate in traffic volume was in the order of Gangneung (17~22%), Chuncheon (14~17%), and Pyeongchang (11~14%). The decrease rate in traffic speed was in the order of Chuncheon (9~10%), Gangneung (8~9%), Pyeongchang (5~6%). No significant results were found in the monthly decrease rate analysis. In all regions, traffic volume and speed showed a negative correlation with snowfall. It was confirmed that the greater the amount of traffic entering the road, the greater the slope of the trend line indicating the change in snowfall due to the traffic volume. As a result of the sensitivity test for snowfall intensity and cumulative snowfall, the snowfall information at intervals of 6-hours was the most significant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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