본 논문에서는 영상처리를 이용하여 온라인으로 교통표지판을 인식하는 비젼 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 넓은 두 개의 카메라, 즉 광각렌즈(wide-angle lends)와 망원렌즈(telephoto lends)를 장착하였고, 이미지처리 보드가 있는 PC로 구성되었다. 이 시스템은 색상, 자기, 형태 등과 같은 정보를 이용하여 광각이미지의 교통표지판을 추출한 다음, 보다 큰 이미지에서 정확한 표지판 후보영역을 추출하기 위해 망원렌즈에서 포착된 이미지를 이용하여 처리하였다. 실험결과로써 수동으로 촬영한 비디오 연속장면에서 포착한 영상을 시용하여 실험한 결과 속도표지판은 추출율 96.5%, 인식률 34.4% 그리고 안내표지판은 추출율 100%, 인식률 40%의 결과를 나타내었다. 또한 간단한 실행과정으로 빠른 인식률을 얻을 수 있었으며, 도로상에서의 실험으로 시스템의 효용성을 입증하였다.
본 논문에서는 실제 도로환경의 신호등 및 속도표지판 영역 검출 및 인식 방법을 제안하였다. 밝기정보 및 HIS 컬러모델에기반한 색상정보를 이용하여 신호등을 인식하였다. 또한 HSI 컬러정보로부터 적색강도를 추정함으로써 속도 표지판을 검출하였다. 표지판의 경사여부를 판단하여 시계방향, 반시계방향으로 각각 표지판을 회전시켜 기울기를 보정한 후 인식을 행함으로써 인식률을 제고하였다. 도로환경의 동영상을 대상으로 인식을 행한 결과 신호등과 속도표지판이 혼합된 영상에서도 매우 강건한 인식 결과를 보인다.
본 논문에서는 네트워크 트래픽 데이터를 시각화하고, 시각화된 데이터에 다중 클래스 SVM을 적용함으로써 트래픽의 공격을 자동으로 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법은 먼저 송신자와 수신자의 IP와 포트 정보를 2차원의 영상으로 시각화한 후, 시각화된 영상으로부터 트래픽의 공격을 의미하는 라인과 명암값이 높은 패턴을 추출한다. 그리고 송신자와 수신자 포트의 분산도 값을 구하고, ISODATA 군집화 알고리즘을 이용하여 군집의 개수와 엔트로피 특징 값을 추출한다. 그런 다음, 위에서 추출한 여러 특징 값들을 다중클래스 SVM(Support Vector Machine)에 적용하여 네트워크 트래픽의 공격이 정상 트래픽, DDoS, DoS, 인터넷 웜, 그리고 포트 스캔인지의 여부를 효과적으로 탐지 및 분류한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 다중 클래스 SVM을 활용한 방법이 네트워크 트래픽의 공격을 보다 효과적으로 탐지하고 분류한다는 것을 보여준다.
This research aimed to analize the cognitive intensity of valuation(C.I.V) on urban environment as a first stage of the works on evaluative urban image under the hypothesis that it could be interpreted with a correlation analysis between the C.I.V and attitude(Satisfaction of unsatisfaction Intensity) toward urban environment. As a method of a study, 118 cognitive elements were selected representing an urban environment, and each of elements was suggested to citizens of Kyungju with 7 point Likert Scale. The analysis of C.I.V was operated under the three criteria: The first, three of urban space scale(urban scale, neighborhood scale, and housing scale), the second, four elements of urban living environment(safety, amenity, healthfulness, and effectiveness), and the last, thirteen urban unit environment(housing, traffic, education, tourism, medical/health, culture, etc.). The results were as follows: C.I.V to each of 118 elements was cleary defined, showing the possibilities of being applied to a method for subjective, or cognitive evaluation on urban environment: It was revealed that citizens'C.I.V was rather higher in non-physical, qualitative elements than in physical and quantitative ones. This shows well the limitation of the objective method of evaluation of urban environment: The results of the others' studies on the image of Kyungju based on the cognitive approach, being focused on the analysis of the visual aspects of urban structure, cultural assets, historic site and tourism, were almost same as this study but it was quite different for this research to reveal well the citizens' cognition on their living environment of traffic, education, medical, etc..
지속적인 도로건설에도 불구하고 이용차량의 급증으로 인해 고속도로의 혼잡은 계속 커져 가고 있다. 이를 해결하기 위한 물리적 용량 확대 즉, 도로의 신설, 확장에는 막대한 비용뿐만 아니라 용지확보의 어려움 등으로 장기의 건설기간이 소요되어 혼잡 해소 시까지 상당기간 동안 혼잡의 지속이 불가피하다. 따라서 도로 관리주체는 소통상태가 악화되기 이전에 소통상태에 대한 지속적인 모니터링을 통해 혼잡원인 분석 및 해결대안을 제시하여 적극적으로 혼잡에 대처하는 것이 요구된다. 소통상태의 모니터링을 위해서는 소통상태를 계량적으로 표현할 수 있는 지표가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 등급(또는 설계속도)이 다른 도로에 대해 동일한 척도로 평가가 가능하고 소통원활, 혼잡 등의 상태를 구분할 수 있는 혼잡지표(종합소통지수, TCI)를 개발하였다. 또한 개발된 종합소통지수(TCI)는 고속도로 교통관리시스템(FTMS)과 같이 기 설치된 시스템으로부터 획득 가능한 교통데이터를 이용하여 혼잡도를 산출할 수 있기 때문에 기존의 FTMS를 기능적으로 보완할 수 있고 도로 관리주체가 혼잡관리에 쉽게 적용할 수 있는 장점을 지닌다. 한편, TCI의 적용성을 평가하기 위해 경부 및 서해안 고속도로에 적용하여 평균통행속도, TTI 및 TCI 결과 값을 비교하였는데, 활용도, 소통상태 표현 능력 등의 측면에서 TCI의 적용성이 우수한 것으로 나타났다.
Road traffic noise has increasing broader effects on urban areas as well as rural areas because of rapidly increasing traffic volume and newly-constructed roads. 10 sites in building development areas were selected and the noise level were measured by the apartment floors and by the various block plans of apartment complex. Analysis result, about correction factor, in the case of right angle arrangement, apply - 2.5dB(A). In the case of apartment house correlation of each floor apply 1st floors 0dB(A), 2st floors 1.2dB(A), 3st floors 2.1dB(A), 4st floors 2.6dB(A), 5st floors 2.7dB(A), 6st floors 2.7dB(A), 7st floors 2.4dB(A), 8st floors 2.0dB(A), 9st floors 1.6dB(A), 10st floors 1.1dB(A), 13st floors 0.2dB(A), 15st floors 0.5dB(A). The level of road traffic noise in the arrangement construction of right angle was about 3.0dB(A) at N-4 point and 2.1dB(A) at N-6 point lower than that of a plan figure, respectively. The results suggested that application of correction coefficient obtained by the apartment floor and by the arrangement construction can be improved in road traffic noise. The results suggested that application of correction coefficient obtained by the apartment floor and by the arrangement construction can be improved in road traffic noise.
고속도로 교통정보센터에서는 일자별 지정체 길이 및 지속시간 데이터를 수집하여 기록하고 있다. 이에 본 연구에서는 고속도로 이용자에게 제공되고 있는 VMS정보기록(로그 파일)을 사장시키지 않고 유용하게 활용할 목적으로 도로의 교통혼잡상태를 파악할 수 있는 새로운 지정체도 산출방안을 개발하였다. 이를 통해 고속도로 교통소통상태가 과거로부터 현재까지 어떠한 추세로 변화되는지 파악할 수 있도록 구간, 노선 및 전체 고속도로망에 대한 혼잡상태를 시공간적으로 비교 평가할 수 있는 방법론을 개발하였다. 한편 개발된 방법론의 검증을 위해서 경부고속도로와 영동고속도로를 대상으로 TCS 자료와의 비교를 통해 그 유용성을 확인하였으며, 이의 적용가능성을 검토하였다. 본 연구결과는 도로관리자의 입장에서 볼 때, 가장 문제가 되는 구간의 선정 및 대책 수립의 기초자료로 활용하기에 용이한 장점을 지니며, 효율적 도로관리를 위한 지표로써의 기능을 효과적으로 담당할 수 있을 것으로 판단된다.
Instead of the incandescent lamps the LED lamps have been used on the traffic signal lamp with the advantages of small loss, no lens and long life. In this paper, we have compared three kinds of the LED controller structures and showed the LED array decision methods. We studied the temperature characteristics on LED and the temperature compensation network. The experimental results showed that the electrical characteristics of three kinds of the LED controller structures were different each other. We concluded that the temperature compensation is the important technique, the best compensation network has the ${\pm}10%$ variation for the luminous intensity.
A computer vision system applied to an intelligent safety vehicle has been required to be worked on a small sized real time special purposed hardware not on a general purposed computer. In addition, the system should have a high reliability even under the adverse road traffic environment. This paper presents a design and an implementation of an onboard hardware system taking into account for high speed image processing to analyze a road traffic scene. The system is mainly composed of two parts: an early processing module of FPGA and a postprocessing module of DSP. The early processing module is designed to extract several image primitives such as the intensity of a gray level image and edge attributes in a real-time Especially, the module is optimized for the Sobel edge operation. The postprocessing module of DSP utilizes the image features from the early processing module for making image understanding or image analysis of a road traffic scene. The performance of the proposed system is evaluated by an experiment of a lane-related information extraction. The experiment shows the successful results of image processing speed of twenty-five frames of 320$\times$240 pixels per second.
Locations and emission characteristics of noise source of motor vehicles are great important factors to control the road traffic noise in effective ways. From results of this study on emission characteristics of engine and exhaust noise, we could find that every noise emission of different kind of vehicles has smilar pattern. The main emission locations of engine noise for the front of vehicle became the space between the road surface and bottom of the body and radiator grill, and for the side of vehicle became the space between the road surface and bottom nearby the front wheel. In case of exhaust noise of passenger-car and light truck, all the highest sound intensity level located near surface of road. But it is hard to conclude the height of noise source of driving vehicles with only results of this study. So further studies are needed to check the emission characteristics of noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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