• Journal of Information Processing Systems
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• 제2권3호
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• pp.183-188
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• 2006

A RMON agent system, which locates on a subnet, collects the network traffic information for management by retrieving and analyzing all of the packets on the subnet. The RMON agent system can miss some packets due to the high packet analyzing overhead when the number of packets on the subnet is huge. In this paper, we have developed a light-weight RMON agent system that can handle a large amount of packets without packet loss. Our RMON agent system has also been designed such that its functionality can be added dynamically when needed. To demonstrate the dynamic reconfiguration capability of our RMON agent system, a simple port scanning attack detection module is added to the RMON agent system. We have also evaluated the performance of our RMON agent system on a large network that has a huge traffic. The test result has shown our RMON agent system can analyze the network packets without packet loss.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.139-140
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• 2010

This paper presents an indoor prototype for wireless digital signal transmission using Visible Light Communications (VLC) in which high power Light Emitting Diode (LED) is used. Using low cost and off-the-shelf components, the transmitter module is constructed using an AVR Atmega128 microcontroller and commercial white beam LEDs. Modulating the light intensity of the LED enables digital signals to be transmitted across the optical link. The receiver module employs a high speed PIN photodetector for optical signal detection and a recovery circuit for optical-electro signal conversion. By sending digitalized data via VLC technology, many applications can be realized in the areas of consumer advertising, traffic safety information and disaster control.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권1호
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• pp.137-149
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• 2019

Traffic emissions are the main cause of environmental pollution in cities and respiratory problems amongst people. This study developed a model based on an integration of support vector regression (SVR) algorithm and geographic information system (GIS) to map traffic carbon monoxide (CO) concentrations and produce prediction maps from micro level to macro level at a particular time gap in a day in a very densely populated area (Utara-Selatan Expressway-NKVE, Kuala Lumpur, Malaysia). The proposed model comprised two models: the first model was implemented to estimate traffic CO concentrations using the SVR model, and the second model was applied to create prediction maps at different times a day using the GIS approach. The parameters for analysis were collected from field survey and remote sensing data sources such as very-high-resolution aerial photos and light detection and ranging point clouds. The correlation coefficient was 0.97, the mean absolute error was 1.401 ppm and the root mean square error was 2.45 ppm. The proposed models can be effectively implemented as decision-making tools to find a suitable solution for mitigating traffic jams near tollgates, highways and road networks.

• 자동차안전학회지
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• 제9권3호
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• pp.24-30
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• 2017

This paper presents the development of laser scanner based static obstacle detection algorithm for vehicle localization on lane lost section. On urban autonomous driving, vehicle localization is based on lane information, GPS and digital map is required to ensure. However, in actual urban roads, the lane data may not come in due to traffic jams, intersections, weather conditions, faint lanes and so on. For lane lost section, lane based localization is limited or impossible. The proposed algorithm is designed to determine the lane existence by using reliability of front vision data and can be utilized on lane lost section. For the localization, the laser scanner is used to distinguish the static object through estimation and fusion process based on the speed information on radar data. Then, the laser scanner data are clustered to determine if the object is a static obstacle such as a fence, pole, curb and traffic light. The road boundary is extracted and localization is performed to determine the location of the ego vehicle by comparing with digital map by detection algorithm. It is shown that the localization using the proposed algorithm can contribute effectively to safe autonomous driving.

• ETRI Journal
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• 제43권4호
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• pp.630-639
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• 2021

Autonomous driving requires a computerized perception of the environment for safety and machine-learning evaluation. Recognizing semantic information is difficult, as the objective is to instantly recognize and distinguish items in the environment. Training a model with real-time semantic capability and high reliability requires extensive and specialized datasets. However, generalized datasets are unavailable and are typically difficult to construct for specific tasks. Hence, a light detection and ranging semantic dataset suitable for semantic simultaneous localization and mapping and specialized for autonomous driving is proposed. This dataset is provided in a form that can be easily used by users familiar with existing two-dimensional image datasets, and it contains various weather and light conditions collected from a complex and diverse practical setting. An incremental and suggestive annotation routine is proposed to improve annotation efficiency. A model is trained to simultaneously predict segmentation labels and suggest class-representative frames. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm yields a more efficient dataset than uniformly sampled datasets.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권5호
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• pp.26-37
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• 2009

본 연구에서는 USN 환경하에서 다수 개의 지점교통센서를 신호교차로의 접근로에 설치되어 운전자 안전서비스를 제공할 경우 딜레마구간 검지를 위한 센서의 배치 방법에 대하여 다룬다. 교통 신호가 녹색-황색-적색으로 변동되는 시점에서 딜레마구간에 존재하는 위험차량을 검지하는 시스템에서, 센서의 배치 간격과 초기 위치를 확인하기 위해 미시적 시뮬레이션인 VISSIM을 이용하여 평가하였다. VISSIM에 지점검지기를 다수 개 설치하여 유입교통량의 변화, 설계속도의 변화, 운전자 인지반응시간의 변화를 수행하였다. 그 결과 지점교통센서는 20~27m의 간격으로, 도로의 설계속도에 따라 초기 센서의 위치를 변화하여 설치할 필요성이 있음을 알 수 있었다. 또한 교통량의 변화에 따라 센서의 딜레마구간 검지추세가 다름을 알 수 있었다. 본 연구로 미시적 교통시뮬레이션 기반으로 지점교통센서의 배치를 평가하는 방법의 유용성을 확인할 수 있었고, 향후 USN 서비스의 실현에 있어 기초 자료로 사용될 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.969-970
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• 2017

차량의 자율주행을 위해서 신호등의 검출은 매우 중요한 부분이며, 최근 딥러닝 기술이 자율주행 및 운전자 보조 시스템에 적용되고 있다. 본 논문에서는 객체 검출을 위한 잘 알려진 딥러닝 기법을 신호등 검출에 적용해 본다. 공개된 데이터셋을 이용하였으며 일반적인 컴퓨터 구성에서 실험하여 신호등 검출을 하였다.

• 전기의세계
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• 제22권1호
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• pp.35-41
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• 1973

An automatic point traffic control method is recommended for more idealistic traffic flow over coarse road netowrks. The automatic control apparatus recommended, consists of a transceiver, amplifier, digital-to-analog converter, signal light controller for emergency and steady state, and digital counter as monitor. The transmitter sends a signal to the target vy means of Microwave-FM-CW and a diode detector picks up the echo signal. Thus the operation of the entire system will be carried out through an open loop state. Some factors necessary for an ideal detector system are rapid response, longevity and stability. An analytical method of the Doppler effect substitutes the conventional frequency deviation into the amplitude of detector output. The changing rate of amplitude is proportional to the voltage of the detector output. Some induced formula from Maxwell's radiation field theory ensures this new method, and, new method, and proves the fact with an experimental data presentation. Stability depends upon Klystron as an oscillator and a diode as a detector. the transceiver installation affects on the response and sensitivity of the system. In accordance with the detector output, several targets are easily classified by amplitudes on the scope. The traffic flow, i.e., target movement which is analyzed by the amplitude method, is shown through the scope and indicates it on the digital counter. The best efficiency for the amplitude analysis can be attained through use of an antenna having the highest sensitivity.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.300-308
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• 2024

도심 항공 모빌리티(UAM)는 도시의 교통 혼잡과 환경 문제에 혁신적인 해결책을 제공하는 새로운 교통수단으로 부상하고 있다. 특히 전기수직이착륙(eVTOL) 항공기를 통해 도심 내 이동성을 향상시키고 교통 혼잡을 감소시키며 환경오염을 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다. 그러나 UAM 시스템의 성공적인 구현과 운영은 센서 기술과 같은 고도로 발전된 기술적 인프라에 의존을 많이 하게 된다. 이러한 센서 기술 중에서도 3D LiDAR (light detection and ranging) 시스템은 복잡한 도심 환경에서 비행체가 장애물을 감지하고 경로를 생성하는 데 필수적이다. 본 논문은 3D LiDAR를 이용한 객체 검출 기능의 중요성과 성능을 중심으로 LiDAR 기반 인지 솔루션 개발의 도전 과제에 초점을 맞추며, LiDAR 데이터 처리 알고리즘과 객체 검출 방법론을 통합하여 비행체의 안전 운항에 기여하는 인지 솔루션의 효과를 실험적으로 검증한다.

• 대한교통학회지
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• 제29권2호
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• pp.111-121
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• 2011

기존 루프검지기를 이용한 반감응 신호제어는 한정된 검지영역으로 인해 대기 차량수에 따른 초기녹색시간의 산정이 불가능하며, 좌회전 베이 측면에서 진입하는 차량과 중차량 및 U턴 차량으로 인해 비합리적인 현시 조기종결문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 감응현시의 초기녹색시간을 대기 차량수에 맞게 최적화하고, 검지영역 내 차량소거 여부를 파악함으로써 현시의 연장 및 조기종결을 결정하는 좌회전 감응식 신호제어전략을 개발하였다. 차량의 검지를 위해 영상검지기의 Video Image Tracking기술을 이용하였으며, 영상검지영역은 목적에 맞게 Zone in Zone방식의 3개 영역으로 구분하여 Zone1은 차량의 존재유무 파악, Zone2는 대기 차량수 파악, Zone3는 통과 차량수 파악의 기능을 수행하도록 설계하였다. CORSIM을 이용한 본 좌회전 감응제어의 현장 적용성 평가 결과, 정주기 제어, 반감응 제어(1), 반감응 제어(2)에 비해 Control delay가 각각 23.10%, 15.06%, 4.34% 감소하였으며, Queue time은 36.24%, 20.10%, 7.42%, Total time은 14.36%, 7.02%, 2.96% 감소하여 운영효율이 향상된 것으로 나타났다. 또한, 직진과 좌회전 v/c비에 따른 적용성 평가 결과, 직진교통량이 포화상태에 근접할수록, 좌회전 교통량이 적을수록 개선효과 큰 것으로 나타났다.