요즈음 교통사고를 줄이기 위하여 IT 기술을 이용한 교통사고 연구가 많이 진행되고 있다. 특히, 고속도로에서 교통사고를 예방하기 위해서 눈이나 비가 올 경우에는, 날씨조건을 고려한 최적의 교통속도를 실시간으로 산출해야한다. 본 논문에서는 교통사고를 예방하기 위하여 결빙 구간 및 안개구간 자동 경고 안내 방송 시스템을 웹기반에서 모의실험 하였다. 뿐만 아니라, 퍼지 추론 규칙을 이용하여서, 최악의 날씨 조건에서도 교통사고를 예방 할 수 있도록, 운전자 에게 최적의 교통 안전속도를 실시간으로 운전자에게 알려 주는 모의실험을 개발하였다.
This paper describes the packet traffic management of the Ubiquitous Healthcare System. In this system, ECG signal and accelerometer signal is transmitted from a wearable health shirt (WHS) to the base station. However, with the increment of users in this system, traffic over-load issue occurs. The main aim of this paper is to reduce the traffic over-load issue between sensor nodes by only transmitting the required signals to the base station when irregular activities are observed. In order to achieve this, in-network processing is adapted where the process of observation is conducted inside the sensor node of WHS. Results shows that irregular activities such as fall can be detected on real-time inside the sensor node and thus resolves traffic over-load issue.
본 논문에서는 사용자 및 서비스 제공자의 신원을 공개하지 않는 토르 네트워크상에서 불법적으로 콘텐츠를 공유하는 행위의 저작권 침해를 탐지하기 위하여 트래픽을 효율적으로 수집하고 분석하고자, 다수의 가상머신을 이용한 토르 트래픽 수집 시스템 설계 및 구현을 진행하였다. 토르 네트워크에 접속할 수 있는 클라이언트로 다수의 가상머신과 Mini PC를 이용하였으며, 스크립트 기반의 테스트 클라이언트 소프트웨어를 통해 트래픽 수집 서버에서 수집과 정제 과정을 모두 자동화하였다. 이 시스템을 통해 토르 네트워크 트래픽만을 저장하고 필요한 필드 데이터만을 데이터베이스에 저장할 수 있으며, 한 번의 수집 과정 당 평균적으로 약 10,000개 이상의 패킷을 데이터베이스에 저장하고 토르 트래픽만을 인식하여 정제하는 성능을 95% 이상 달성하였다.
Even though cars have a good effect on modern society, traffic accidents do not. There are traffic laws that define the regulations and aim to reduce accidents from happening; nevertheless, it is hard to determine all accident causes such as road and traffic conditions, and human related factors. If a traffic accident occurs, the traffic law classifies it as 'Negligence of Safe Driving' for cases that are not defined by specific regulations. Meanwhile, as Korea is already growing rapidly elderly population with more than 65 years, so are the number of traffic accidents caused by this group. Therefore, we studied predictive and comparative analysis of the number of traffic accidents caused by 'Negligence of Safe Driving' by dividing it into two groups : All-ages and Elderly. In this paper, we used empirical monthly data from 2007 to 2015 collected by TAAS (Traffic Accident Analysis System), identified the most suitable ARIMA forecasting model by using the four steps of the Box-Jenkins method : Identification, Estimation, Diagnostics, Forecasting. The results of this study indicate that ARIMA $(1, 1, 0)(0, 1, 1)_{12}$ is the most suitable forecasting model in the group of All-ages; and ARIMA $(0, 1, 1)(0, 1, 1)_{12}$ is the most suitable in the group of Elderly. Then, with this fitted model, we forecasted the number of traffic accidents for 2 years of both groups. There is no large fluctuation in the group of All-ages, but the group of Elderly shows a gradual increase trend. Finally, we compared two groups in terms of the forecast, suggested a countermeasure plan to reduce traffic accidents for both groups.
인간수명의 연장에 따라 우리나라도 2018년부터 고령사회에 진입하면서 빠른 속도로 증가하고 있는 노인교통사고가 사회적 문제로 나타나고 있다. 65세 이상 노인 교통사고율은 점점 높아지고 있지만, 이에 대한 교통 안전 정책은 미비한 실정이다. 2014년부터 최근 5년간 노인교통사고 현황 및 노인 운전자 교통사고에 대한 분석을 토대로 크게 3가지 측면에서 감소방안 제시하고자 한다. 먼저, 제도적 측면에서 미국, 영국, 일본처럼 정부기관 내 노인 교통정책 전담부서 설치 및 노인운전면허 제도를 강화하여 체계적인 관리가 필요하여, 환경적 측면으로는 교통약자를 위한 보행시간 및 횡단보도 통행환경을 개선해 나가야 한다. 또한, 인적측면에서는 노인 교통안전교육 강화를 위해 교통안전 전문가를 양성하여 교육의 실효성을 확보하고, 노인운전면허 소지자 안전교육 강화 및 체험식 교통안전시설을 확충하여 노인들에게 실시간 변하는 교통상황에 대처할 수 있는 능력을 향상시켜야 한다.
본 논문에서는 교통 신호등 영역 검출을 포함한 교통 신호등 외곽 부분과 신호등 색을 자동으로 판별하여 사용자에게 알려주는 교통 신호등 자동 판별 시스템 구현을 제안하였다. 본 논문은 교통 신호등색을 정확하게 검출하기 위하여 교통 신호등색에 해당하는 파장 범위를 설정하고, 색상 성분을 분할하였다. 색상 성분을 통해 교통 신호등색(빨강 주황 녹색)을 검출하며 배경부분은 그레이 영상으로 변환한다. 다음으로 웨이브렛 변환 알고리즘을 사용하여 다양한 환경에서 신호등 영역을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 또한, 교통 신호등 인식 부분은 CBIR(Content-Based Image Retrieval)기반에서 캐니 에지 연산자와 허도로프 매칭 알고리즘의 특성을 적용한 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 교통 신호등이 첨가되어 있는 조명, 배경 등이 다양한 영상을 대상으로 실험하며, 기존 알고리즘과 비교하여 제안 알고리즘의 성능이 향상되었음을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권10호
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pp.3858-3874
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2021
As an essential part of the urban transportation system, precise perception of the traffic flow parameters at the traffic signal intersection ensures traffic safety and fully improves the intersection's capacity. Traditional detection methods of road traffic flow parameter can be divided into the micro and the macro. The microscopic detection methods include geomagnetic induction coil technology, aerial detection technology based on the unmanned aerial vehicles (UAV) and camera video detection technology based on the fixed scene. The macroscopic detection methods include floating car data analysis technology. All the above methods have their advantages and disadvantages. Recently, indoor location methods based on wireless signals have attracted wide attention due to their applicability and low cost. This paper extends the wireless signal indoor location method to the outdoor intersection scene for traffic flow parameter estimation. In this paper, the detection scene is constructed at the intersection based on the received signal strength indication (RSSI) ranging technology extracted from the wireless signal. We extracted the RSSI data from the wireless signals sent to the road side unit (RSU) by the vehicle nodes, calibrated the RSSI ranging model, and finally obtained the traffic flow parameters of the intersection entrance road. We measured the average speed of traffic flow through multiple simulation experiments, the trajectory of traffic flow, and the spatiotemporal map at a single intersection inlet. Finally, we obtained the queue length of the inlet lane at the intersection. The simulation results of the experiment show that the RSSI ranging positioning method based on wireless signals can accurately estimate the traffic flow parameters at the intersection, which also provides a foundation for accurately estimating the traffic flow state in the future era of the Internet of Vehicles.
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.
Intrusion Detection System that protects system safely is necessary as network technology is developed rapidly and application division is wide. Intrusion Detection System among others can construct system without participation of other severs. But it has weakness that big load in system happens and it has low efficient because every traffics are inspected in case that mass traffic happen. In this study, Distributed Intrusion Detection System based on protocol is proposed to reduce traffic of intrusion detection system and provide stabilized intrusion detection technique even though mass traffic happen. It also copes to attack actively by providing automatic update of using rules to detect intrusion in sub Intrusion Detection System.
국내 교통제어신호는 주기적인 간격으로 녹색신호로 바뀌는 시스템과 차량의 수가 많지 않은 심야 또는 통행량이 적은 지방도로에서 황색, 적색 점멸신호를 사용하고 있다. 그러나 차량의 수가 많지 않은 심야의 한적한 도로에서 주기적인 신호체계를 사용할 경우 지체 및 정체를 발생하게 된다. 또한 점멸신호를 사용할 경우 충돌사고의 위험성이 크다. 본 논문은 센서 데이터를 포함한 비콘메세지를 분석한 후 신호체계를 재배치하는 반응형 녹색점멸 신호시스템을 제안한다. 제안 시스템은 심야에 간선 도로 및 하위 도로에서 신호가 녹색점멸을 유지하고 있다가 차량이 무선 커버리지 RSE내에 진입하면 비콘메세지를 주기적으로 전송하고 Agent System이 메세지를 분석해 신호를 변경한다. 차량은 변경한 신호 시스템을 따라 차량이 이동하는 시스템이며, 이는 통행량이 적은 도로에서 원활한 흐름과 차량 간 충돌 사고를 예방할 수 있다. 시뮬레이션 결과 성능 면에서 교통 처리량과 평균 대기시간이 기존 신호 시스템보다 10~30%향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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