KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.3904-3922
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2022
As a research hotspot, pedestrian detection has a wide range of applications in the field of computer vision in recent years. However, current pedestrian detection methods have problems such as insufficient detection accuracy and large models that are not suitable for large-scale deployment. In view of these problems mentioned above, a lightweight pedestrian detection and early warning method using a new model called you only look once (Yolov5) is proposed in this paper, which utilizing advantages of Yolov5s model to achieve accurate and fast pedestrian recognition. In addition, this paper also optimizes the loss function of the batch normalization (BN) layer. After sparsification, pruning and fine-tuning, got a lot of optimization, the size of the model on the edge of the computing power is lower equipment can be deployed. Finally, from the experimental data presented in this paper, under the training of the road pedestrian dataset that we collected and processed independently, the Yolov5s model has certain advantages in terms of precision and other indicators compared with traditional single shot multiBox detector (SSD) model and fast region-convolutional neural network (Fast R-CNN) model. After pruning and lightweight, the size of training model is greatly reduced without a significant reduction in accuracy, and the final precision reaches 87%, while the model size is reduced to 7,723 KB.
In IEEE 802.11p/1609-based vehicular networks, vehicles are allowed to exchange safety and control messages only within time periods, called control channel (CCH) interval, which are scheduled periodically. Currently, the length of the CCH interval is set to the fixed value (i.e. 50ms). However, the fixed-length intervals cannot be effective for dynamically changing traffic load. Hence, some protocols have been recently proposed to support variable-length CCH intervals in order to improve channel utilization. In existing protocols, the CCH interval is subdivided into safety and non-safety intervals, and the length of each interval is dynamically adjusted to accommodate the estimated traffic load. However, they do not consider the presence of hidden nodes. Consequently, messages transmitted in each interval are likely to overlap with simultaneous transmissions (i.e. interference) from hidden nodes. Particularly, life-critical safety messages which are exchanged within the safety interval can be unreliably delivered due to such interference, which deteriorates QoS of safety applications such as cooperative collision warning. In this paper, we therefore propose a new interference-aware Dynamic Safety Interval (DSI) protocol. DSI calculates the number of vehicles sharing the channel with the consideration of hidden nodes. The safety interval is derived based on the measured number of vehicles. From simulation study using the ns-2, we verified that DSI outperforms the existing protocols in terms of various metrics such as broadcast delivery ration, collision probability and safety message delay.
This study examined the Korean drivers' acceptance of SAS(Speed Assistance systems) and traffic sign conditions in Korea roads for SLIF(Speed Limit Information Function) that is a part of SAS. Exceeding the speed limit is a factor in the severity of many road accidents and SAS would help the driver to observe a speed limit by warning and/or effectively limiting the speed of the vehicle. SAS are in the initial phase in Korea, Korean drivers could not be familiar with automatical speed limiting during driving, SAS interface design would be considered to be more readily acceptable to the public. And advanced SAS have been introduced onto the market which are able to inform the driver of the current speed limit based on camera and/or digital maps based SLIF. These systems are based on external data using sensors, so environmental conditions are an important factor which could cause malfunction of SLIF functions.
The safety equipments of railway level crossing which are installed at intersections between roads and railway lines prevent level crossing accidents by informing all of the vehicles and pedestrians of approaching trains. The intelligent safety system for level crossing which employs information and communication technology has been developed in USA and Japan, etc. But, in Korea, the relevant research has not been performed. In this paper, we analyze the cause of railway level crossing accidents and the inherent problem of the existing safety equipments. Based on analyzed results, we design the intelligent safety system which prevent collision between a train and a vehicle. This system displays train approaching information in real-time at roadside warning devices, informs approaching train of the detected obstacle in crossing areas, and is interconnected with traffic signal to empty the crossing area before train comes. Especially, we present the video based obstacle detection algorithm and verify its performance with prototype H/W since the abrupt obstacles in crossing areas are the main cause of level crossing accidents. We identify that the presented scheme detects both pedestrian and vehicle with good performance.
본 연구에서는 실시간으로 차량 및 도로교통상황에 대한 정보의 수집 및 전송이 가능한 스마트하이웨이의 도로 및 통신환경이 조성되었을 때를 가정하여, 도로 Infra 기반의 정보제공수단을 통해 전방 도로교통상태정보 및 안전정보를 다수의 운전자에게 공통적으로 제공하여 네트워크 차원의 안전운행을 유도할 수 있는 방안을 마련하고자 하였다. 기존의 델리네이터에서 위험도 등급에 따라 색깔을 달리해 표출하는 기능을 추가한 장비를 스마트 델리네이터(Smart Delineator)로 명명하였다. 스마트 델리네이터는 기존의 델리네이터의 기능과 같은 선형정보 제공 기능 뿐만 아니라, 시시각각 변화하는 도로교통 상황정보 및 노면 상태정보를 실시간으로 제공받아 전방 도로교통상황에 대해 제공된 경고정보를 운전자가 직관적으로 인지하고 이를 수용하여 충분한 여유거리와 시간을 갖고 대응할 수 있도록 안전정보를 제공하는 시설물이다. 운전자의 안전운전 유도에 미치는 영향을 살펴보고자 도로 주행 시뮬레이터를 이용한 모의 시뮬레이션 평가 결과와 만족도 설문조사를 통해 안전운전 유도 효과를 도출해 보았다. 도로 주행 시뮬레이션을 이용한 운전자 반응 평가 결과 스마트 델리네이터는 이벤트 발생 위치에 대한 판단이 가능하며, 사전에 규정된 위험도 등급에 따른 통행속도 감소율 또는 권장속도에 따라 운전자들의 행동을 유도하는 효과가 있었다.
The traffic of tug/barges which are carrying construction materials, large plants for harbor development, or offshore structures has recently increased in the coast of Korea. The west and south coast of Korea are always congested due to a lot of islands and traffic concentration. Specially tug/barges have higher probability of marine accidents due to their bad maneuverability than others. Considering the operational circumstance and maneuverability, this study was to develop a wide-area monitoring and control system for tug/barges in the coastal area of Korea. The system was made in the form of three program modules i.e. navigation analysis program module, monitoring and control program module, database module. And seven functions were programmed to monitor and control the tug/barges efficiently. These are ship information search, tug/barge information and track management, designated area and safe navigation zone management, fairway management, accident data management, warning of danger, safety information management.
이상기후는 도로교통 사고 위협요소로써 빈번하게 심각한 영향을 주고 있다. 특히, 도로교통에서 기상변화 또는 재해에 의한 영향은 장대교량, 터널, 사면 및 결빙 지역에서 영향이 크기 때문에 이들 지역에 대한 관심 있는 관리가 필요하며 발생할 수 있는 사고를 줄이기 위해서도 집중적인 도로 관리와 도로 기상 정보 제공 및 조기 경보, 도로 순찰, 교통통제와 같은 요소들이 필요하다. 도로의 눈과 결빙은 제설로 위험을 줄일 수는 있으나, 강풍은 피할 수 없는 요소이다. 본 연구에서는 도로 기상 정보와 기후, 재해 정보를 활용하여 국지 지역에서 안전운전을 위한 경보 정보를 설계를 하고자 한다. 극한 기상에 노출된 운전자를 위한 최상의 경보 정보 설계는 도로 상황 감시 개선, 도로 기상정보 감시, 정확한 사용자 정보전달들이 될 것이며, 또한 바람 및 재해 상황에 대한 통계, 표면 조건 통계, 차종 및 차종에 따른 바람에 의한 사고 통계와 조기 경보 정책과 교육들도 이를 위해서는 수반되어야 할 요소들이다.
본 논문에서는 VANET (Vehicular Ad-hoc Networks) 기반의 첨단 교통관리 서비스에서 실시간 교통제어를 위해 필요한 긴급 차량 우선통과 시스템에서 요구되고 있는 인증 기법을 제안한다. 제안된 인증 기법은 교차로 상에서 긴급 차량에 신호 우선권을 부여하기 위한 대리 서명 기법을 적용하여 권한을 부여된 제어 권한을 인증하여 긴급차량들의 소통 상태 확보 및 다른 차량들의 안전성을 향상시킨다. 또한 인가된 제어 권한을 확인하기 위해 필요한 식별 절차에 필요한 ID를 제공하는 대리 서명 기법을 적용하므로 프라이버시를 보호하는 인증 기능을 제공한다.
본 연구에서는 IEEE 802.11을 기반으로 하는 무선 차량 네트워크에서 위험 경고메시지를 효과적으로 전송하기 위한 Backoff 방안을 제안한다. 차량 간 통신인 IEEE 802.11은 위험 경고메시지를 보낼 때 다중 홉 방식을 사용하고, 다중접속방안으로 CSMA/CA를 적용하므로 차량이 밀집될수록 메시지 전송 충돌 확률이 증가한다. 따라서 위험 경고메시지 전송이 시간 지연될 가능성이 높다. 또한, 배경 트래픽이 있을 경우, 위험 경고메시지가 우선 전송이 되어야 한다. 이 같은 문제를 해결하기 위해 위험 경고메시지 전송차량과 수신차량의 위치에 따라 다른 난수발생범위를 갖는 거리 기반 백오프 방안 (DDAB: Distance-Dependent Adaptive Backoff)을 제안한다. DDAB는 배경 트래픽과 경쟁하는 영역의 차량들은 작은 난수발생범위로 설정하여 배경 트래픽보다 전송 우선순위를 높이고, 같은 위험 경고메시지 간 경쟁이 빈번한 영역의 차량들은 큰 난수발생범위를 갖도록 하여 위험 경고메시지간의 충돌을 줄인다. 실험을 통해 기존의 Backoff 방안과 비교하였으며, DDAB 방안을 적용한 경우 기존의 방안을 적용했을 때보다 성능 향상됨을 보였다.
보다 안전한 운전을 유도하기 위해서는 불특정 운전자에게 획일적이고 정적인 감속정보를 제공하기보다는 개별차량 움직임을 고려하여 해당 도로를 이용하는 운전자가 어떻게 행동해야 하는지에 대해 개별 운전자 중심의 동적이고 구체적인 정보를 제공하여야 한다. 본 연구에서는 실시간으로 차량 및 도로교통상황에 대한 정보의 수집 및 전송이 가능한 스마트하이웨이의 도로 및 통신환경이 조성되었을 때를 가정하여, 노면상태 및 주행상태 등의 도로교통상황, 선 후행차량의 통행속도 및 차간거리를 고려하여 실시간으로 차량 안전거리 정보 제공을 목적으로 하였다. 노면상태에 따라 상태기준컬럼($C_{condition}$)의 값을 달리 정의하여 기본적인 위험상황정보를 제시하고자 하였으며, 이를 기준으로 표현컬럼($C_n$)의 범위에 선 후행차량의 통행속도, 차량간격, 종단경사, 노면상태 등을 종합적으로 반영하여 실시간 안전거리 지수(RSDI)를 산출하도록 하였다. 산출된 실시간 안전거리 지수(RSDI)를 운전자에게 제공함으로서, 운전자가 차량간 충돌(추돌) 가능 위험상황에 대해 직관적으로 인지하고 충분히 대응할 수 있도록 하여 안전을 도모하도록 하였다. 산출된 RSDI의 값은 30개의 단위컬럼으로 이루어지고, 사전에 정한 '경고', '위험, '보통'의 3단계 위험도 평가 등급으로 구분되어 운전자에게 제공되게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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