This study deals with the traffic accident of truck at circular intersection. The purpose of this study is to develop the truck accident models based on type of accident and conflict. In pursuing the above, the study gives particular attentions to selecting the appropriate models among Poisson and Negative binomial models using statistical program LIMDEP 8.0. The traffic accident data from 2007 to 2014 are collected from TAAS data set of Road Traffic Authority. Such the dependent variable as number of truck accidents and the 24 independent variables as geometry, traffic volume and others are used. The main results are as follows. First, 5 Poisson models (${\rho}^2$ of 0.164~0.351) which are all statistically significant are selected. Second, the common variable based on type of accident and conflict is analyzed to be truck apron width. The specific variables are, however, evaluated to splitter island, area of splitter island, speed limit sign, truck apron, number approach road, circular intersection sign, speed hump and traffic volume. Finally, widening the truck apron width and improving the above specific variables are analyzed to be important for truck accident reduction at circular intersections.
The paper presents an approach for recognizing the broken area of the traffic signs. The method is based on the Recognition System for Traffic Signs (RSTS). This paper describes an approach to using the location histogram matching for the broken traffic signs recognition, after the general process of the image detection and image categorization. The recognition proceeds by using the SIFT matching to adjust the acquired image to a standard position, then the histogram bin will be compared preprocessed image with reference image, and finally output the location and percents value of the broken area. And between the processing, some preprocessing like the blurring is added in the paper to improve the performance. And after the reorganization, the program can operate with the GPS for traffic signs maintenance. Experimental results verified that our scheme have a relatively high recognition rate and a good performance in general situation.
본 논문에서는 원격의료지원을 위한 Ubiquitous Sensor Network에서 생체신호를 효율적으로 전송하기 위하여 생체신호의 데이터 종류에 따라 전송 전력의 크기와 경로설정 빈도수를 변화시키는 새로운 라우팅 방안을 제안한다. 제안한 라우팅 알고리즘에서는 위급한 생체신호 트래픽에 대해서는 경로 설정 지연을 줄일 수 있도록 전송전력의 크기를 크게 설정하여 경유하는 흡수를 줄이고 경로 설정에 우선순위를 주며, 위급하지 않은 생체신호 트래픽에 대해서는 전송전력의 크기를 작게 설정하고, 경로설정 빈도수를 적응적으로 감소시킨다 따라서 위급한 생체신호 트래픽에 대해서는 평균 흡수 및 호 블로킹 확률을 줄일 수 있어서 기존의 획일적인 전송전력의 크기를 사용하는 방안에 비해 복잡한 USN에서 위급한 생체신호의 QoS를 만족할 수 있을 것이다.
최근 교통문제를 완화하기 위하여 ITS를 적용하는 도로가 늘어나고 있다. 특히 가변전광표지(VMS: Variable Message Sign)는 전방도로상황, 기상상황 등 교통정보를 제공하여 교통흐름관리 및 교통안전관리를 하는 ITS 중 하나이다. 이런 VMS의 교통정보제공의 교통안전효과를 분석하기 위하여 현장조사를 통해 데이터를 수집하고 수집된 데이터에 대한 통계학적 검증을 시행하였다. VMS 교통정보제공 전 후의 차량주행특성은 교통정보제공 시 1차로와 2차로 모두 평균주행속도가 감소하고 차로 내 차량통행이 차로중심을 기준으로 통행하는 것으로 나타났다. 또한 VMS 교통정보제공이 교통안전효과에 미치는 영향을 분석하기 위하여 교통위험지역을 선정하고 구간을 통과하는 차량에 대한 확률분포를 Anderson-Darling Test를 통해 산정하여 비교하였다. 비교결과 1차로에서 VMS 교통정보제공으로 인해 교통안전효과가 차로양쪽 각각 0.69%와 7.07% 향상되는 것으로 나타났으며, 2차로의 경우 차로양쪽 각각 2.71%와 0.02% 향상되는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 외부압력에 의한 외형 손상이나 빛의 방향에 따른 색상 대비변화 등에 견고한 영상기반 속도 제한 표지판 인식 시스템 설계를 제안한다. 속도 제한 표지판 인식을 위해서 최근 패턴 인식 분야에서 뛰어한 성능을 보여주고 있는 CNN (Convolutional neural network)을 사용한다. 하지만 기존의 CNN은 특징 추출을 위해 다수의 은닉층이 사용되고 추출된 결과에 대해 MLP(Multi-layer perceptron) 등과의 완전 연결(fully-connected) 방식을 사용함으로 학습과 테스트 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 줄이기 위해 2계층의 CNN을 구성하고 패턴 분류를 위해 랜덤 포레스트(Random forest)를 결합하여 완전 연결이 아닌 랜덤 연결 방식을 적용하였다. GTSRB(German Traffic Sign Recognition Benchmark)데이터의 교통안전표지판 중에서 8개 속도 제한 표지판 데이터를 사용하여 제안하는 방식이 SVM (Support Vector Machine)이나 MLP 분류기를 적용할 때 보다 성능이 우수함을 입증하였다.
본 연구는 어린이 교통사고의 심각성과 현재 활발하게 추진되고 있는 어린이보호구역의 가변속도표출기(drive feedback sign, 이하 DFS) 설치 및 운영을 배경으로 부천시 어린이보호구역의 DFS 사전 사후 속도조사를 통해 평균속도감속이 교통사고 감소율에 미치는 영향을 조사하여 부천시의 각 초등학교 대상지별 평균속도감소에 따른 교통사고 감소율을 예측한다. 그리고 조사 결과를 바탕으로 부천시 어린이보호구역 지정 초등학교의 DFS운영에 따른 교통사고로 인한 인적재난 감소효과를 알아보는데 그 목적이 있다.
지능형교통정보시스템(ITS) 정책의 일환으로 가변안내표지판의 보급이 확대되었음에도 불구하고 여러 가지 문제점들이 나타나게 되었으며 그 중 하나가 지역별 교통 정보 제공의 불평등 및 비효율성 문제이다. 본 논문에서는 전력선 및 통신선 구축이 어려운 인프라 취약 지역에서도 도로상황 및 기상상태 등의 교통정보 제공을 위해 인프라 독립형 가변안내표지판을 제안하였다. 인프라 독립형 가변안내표지판은 인프라 취약지역에서 운영되므로 그 특성상 시스템 구성, 운영방안 등에서 일반형 가변안내표지판과는 차별성을 가지므로 그 특성을 분석하여 나타내었다. 또한 태양광 발전으로 획득된 한정된 전력을 효율적으로 운영하기 위하여 이를 고려한 배터리 체결구조와 가변안내표지판의 표출 메시지에 따른 전력 운용 방안을 제안하였다. 향후 본 연구의 결과를 토대로 인프라 독립형 가변안내표지판뿐만 아니라 병렬 구조의 배터리가 사용되는 다양한 용도의 어플리케이션의 전력 제어에 적용 가능할 것으로 예상된다.
This paper describes the improved environment recognition algorithms using some type of sensors like LiDAR and cameras. Additionally, integrated control algorithm for an autonomous vehicle is included. The integrated algorithm was based on C++ environment and supported the stability of the whole driving control algorithms. As to the improved vision algorithms, lane tracing and traffic sign recognition were mainly operated with three cameras. There are two algorithms developed for lane tracing, Improved Lane Tracing (ILT) and Histogram Extension (HIX). Two independent algorithms were combined into one algorithm - Enhanced Lane Tracing with Histogram Extension (ELIX). As for the enhanced traffic sign recognition algorithm, integrated Mutual Validation Procedure (MVP) by using three algorithms - Cascade, Reinforced DSIFT SVM and YOLO was developed. Comparing to the results for those, it is convincing that the precision of traffic sign recognition is substantially increased. With the LiDAR sensor, static and dynamic obstacle detection and obstacle avoidance algorithms were focused. Therefore, improved environment recognition algorithms, which are higher accuracy and faster processing speed than ones of the previous algorithms, were proposed. Moreover, by optimizing with integrated control algorithm, the memory issue of irregular system shutdown was prevented. Therefore, the maneuvering stability of the autonomous vehicle in severe environment were enhanced.
The design of truss type sign support structures is based on the guidelines provided by the American Association of State Highway and Transportation Officials Standard Specifications for Highway Signs, Luminaries and Traffic Signals and the American Institute of Steel Construction Design Specifications. Using these specifications, the column design strength is normally determined using the effective length approach. This approach does not always accurately address all issues associated with frame stability, including the actual end conditions of the individual members, variations of the loads in the members, and the resulting sidesway buckling for truss type sign support structures. This paper provides insight into the problems with the simplified design approach for determining the effective lengths and discusses different approaches for overcoming these simplifications. A system buckling approach, also known as a rational buckling analysis, is used in this study to determine improved predictions for design strength of truss type sign support structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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