본 논문에서는 번호판 인식 시스템에서 번호판 영상의 화질 개선을 위하여 국부 블록(Local block : LB) 학습기반의 초해상도 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 국부 블록은 영상 내에서 정보를 담고 있는 최소 단위로 정의하였으며, 학습의 기본 단위가 된다. 제안된 방법은 먼저 다양한 환경에 적합한 훈련 국부 블록 set을 생성하였다. 훈련 국부 블록 set은 고해상도 국부 블록과 저해상도 국부 블록의 순서쌍으로 구성되며 다양한 크기의 번호판과 열화 영상에 대응하기 위하여 다양한 크기와 열화를 갖는 저해상도 국부 블록 훈련 set을 구성하였다. 그 다음으로는 저해상도 입력 영상에서 복원해야할 정보를 훈련 국부 블록 set에서 추출/융합하는 과정을 제안하였다. 모의 실험결과, 열화된 저해상도 번호판 영상에 대해 제안한 방법이 효과적인 복원 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
Nowadays, it is expected that mobility loads such as electric railways and electric vehicles will be penetrated gradually and affect on the power system stability by their load characteristics. Various researches have been carried out about electric vehicles for the recent decade though the load of electric railway could be forecasted because of the specified path and timetable, is a field with a long historic background. Some precise 5th polynomial equations are required to analyze the power system stability considering mobility load to be increased in the immediate future while the electric railway dispatching simulator uses load models with constant power and constant impedance for the system analysis. In this paper, seasonal urban railway load models are established as the form of 5th polynomial equations and substation load modeling methods are proposed merging railway station load models and general load models. Additionally, load management effects by the load modeling are confirmed through the case studies, in which seasonal load models are developed for Seoul Subway Line No. 2, Gyeongui Line and Airport Railroad and the substation load change is analyzed according to the railway load change.
C-ITS 단위 서비스 중 차량 추돌방지 지원 서비스는 위험상황 교통안전을 지원하나, 교통량이 많아 주변에 V2V 통신대상 차량이 많은 경우 V2V 통신부하로 인한 통신 지연 및 실패 가능성이 존재하여 서비스 효용성이 변화할 수 있다. 본 연구는 교통량이 증가하여 혼잡한 도로에서 V2V 통신 과다로 인한 차량 추돌방지 지원 서비스가 실패에 따른 도로 네트워크 영향을 모의실험으로 분석한 정량적 결과를 제시한다. 교통량 조건을 낮은 수준(서비스 수준 A) 높은 수준(서비스 수준 E)까지 변화하며, V2V 통신 실패율을 0%에서 100%까지 극단적인 상황을 포함하여 10% 씩 증가시키면서 차량 추돌방지 지원 서비스 효용성을 잠재상충 발생 건수를 지표로 분석하였다. 분석 결과 차량 1대당 잠재상충 발생 건수가 낮은 교통량 상황 대비 높은 교통량 상황에서 30% 수준 증가하는 것으로 확인되었다. 교통량이 충분히 증가하는 경우 통신 실패율 10% 증가에 따라 잠재상충 발생 건수가 14%씩 증가하는 것으로 분석되었다. C-ITS 단위 서비스 구현을 위한 기존 장비중심의 연구와 더불어 서비스의 효용성을 높일 수 있는 도로교통 운영분야 연구가 병행될 필요가 있음을 제언한다.
UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 플랫폼은 소규모 지역의 영상을 저비용으로 신속하게 취득이 가능하다는 장점이 있어 재난모니터링과 스마트시티 분야에 널리 활용되고 있다. UAV 기반 정사영상 및 DSM (Digital Surface Model) 제작 시 cm 급 정확도를 확보하기 위하여 UAV 영상의 위치보정을 위한 지상기준점(Ground Control Points, GCP)이 필수적이다. 하지만, 현장 GCP 취득을 위한 현장방문, 대공표지 설치에는 상당한 인력과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 GCP 현장 취득을 대체하기 위한 방법으로 사전에 구축되어 활용가능한 세 가지 공간정보를 GCP로 이용하는 방법을 제시하였다. 연구에 사용한 세 가지 공간정보는 첫째, 25 cm 급 정사영상과 1:1000 수치지형도 기반 DEM (Digital Elevation Model), 둘째, 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)으로 취득한 점군 데이터, 셋째, MMS 데이터와 UAV 데이터를 융합하여 만든 하이브리드 점군 데이터이다. 세 가지 공간정보로부터 취득한 GCP를 이용하여 각각에 대하여 UAV 정사영상과 DSM (Digital Surface Model, DSM)을 생성하였다. 생성된 3가지 결과를 현장 RTK-GNSS 측량으로 취득한 검사점과 비교하여 3차원 위치 정확도평가를 진행하였다. 실험결과, 세 번째 경우인 MMS와 UAV를 융합한 하이브리드 점군 데이터를 GCP로 사용하였을 때, UAV 정사영상과 DSM의 최종 정확도가 수평방향의 RMSE는 8.9 cm, 수직방향의 RMSE는 24.5 cm로 가장 높게 나타났다. 또한, 현장 측량을 대체하기 위해 활용한 공간정보로부터 취득한 GCP의 분포는 수평 위치 정확도 보다 수직 위치 정확도에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
공사구간에서는 교통류의 안전한 합류 및 통과를 위해 속도관리와 차로차단을 통한 체계적인 교통관리가 요구된다. 본 연구에서는 공사구간 교통관리특성을 교통안전분석에 반영하기 위해서 사고자료, 차량검기지에서 추출된 속도 및 교통자료, 공사 시 종점, 페쇄 차로 등의 정보가 포함된 공사장 이력자료를 활용하였다. 2010년부터 2014년까지 발생한 고속도로 공사구간 사고자료 중 총 231건의 사고에 대해 교통상황자료 및 공사장 이력자료를 매칭시킨 분석 대상 자료셋을 구축하고, 순서형 프로빗 모형을 적용하여 사고 심각도 영향 요인을 도출하였다. 분석결과, 속도, 차로 폐쇄에 따른 용량 감소량, 주의구간 내 사고 위치, 공사 작업 유형의 변수들이 공사구간 사고 심각도에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 분석결과를 바탕으로 6가지 공사구간 안전성 증진 방안을 수립하였다. 안전성 증진방안으로는 차로 합류 및 차단 방안, 주의구간 내 정보 제공 방안, 공사구간 속도 관리 방안, 공사구간 경고 정보 제공 방안, 공사구간 교통안전시설 도입, 공사구간 안전성 효과분석 및 모니터링 방안을 제시하였다.
Surrogate safety measure(SSM)를 이용하여 도로상의 위험을 측정하는 방식은 사고의 직접적인 원인과 연관된 차량의 거동을 분석 대상으로 한다는 장점을 가지고 있으나, 한 지점에 국한된 정보를 이용하기 때문에 위험을 연속적으로 분석하는 데에 제약이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 RTK-DGPS를 이용하여 차량들의 궤적을 얻는 방안을 제시하고, 이를 통해 time-to-collision(TTC), deceleration rate to avoid collision(DRAC), acceleration noise(AN) 등의 SSM을 산출하는 데에 필요한 문제들을 고려한 방법론을 설정하였다. 또한 본 연구에서는 검토된 방법론을 이용하여 운전 중 발생하는 다양한 차량거동 변화를 관찰하기 위하여 영동고속도로 북수원IC-군포IC 구간을 대상으로 실험을 수행한 결과를 제시하였다. 그 결과 궤적 기반 SSM 지표값이 다양한 주행 상황에서의 위험성을 합리적으로 설명할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 향후 다양한 구간특성 및 운전자 특성에 따른 위험상황을 설명하는 연구를 수행하고, 위험구간 감지 및 위험한 운전행태의 감지를 통한 사고예방에 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 이를 통하여 위험도로 개선 및 교통사고 줄이기 사업을 효율적으로 추진하는 데에 기여할 수 있을 것이다.
본 연구는 개선된 한국형 도로용량편람 작성 작업의 일환으로 고속도로 연결로 접속부에 대한 분석방법에 관해 검토한 것으로 1992년에 작성된 우리나라의 도로용량편람(92KHCM)과 최근에 발표된 미국의 도로용량편람(USHCM2000)의 분석방법론을 비교 검토하여 국내에서의 적용가능성을 타진하고 최적의 분석방법을 정립하고자 하였다 이를 위해 본 연구의 대상구간을 설정하고 기존 방법론을 이용하여 현장 관측치와 비교 평가한 후 수집된 자료들을 분석토록 하였다. 자료의 수집 및 분석 결과 접속차로 1개만을 고려한 92KHCM의 경우 평가에 사용된 모형식에 의한 추정치와 실제 관측치가 다소 차이를 보였으나 접속차로 2개를 고려한 2000USHCM 의 경우 계산치와 관측치가 거의 일치함을 알 수 있었다. 이를 통해 2000USHCM에서의 분석방법론이 보다 합리적인 면이 많이 내포되어 있음을 확인 할 수 있었다. 또한 서비스 수준의 판정기준으로 영향권의 밀도가 사용되어 졌으며 이전의 속도에 비해 교통량의 증가에 따른 민감도가 우수함을 알 수 있었다. 본 연구에서의 분석대상 구간은 독립적인 합류부에 국한하였으나 추후 본 연구는 보다 광범위한 자료의 수집을 통해 연속적인 분류 합류 연결로 접속부에 대한 연구로 확대가 되어야 할 것으로 판단된다.
해안 환경에서 정확한 지형 조사는 필수적이나 지점식 조사 기법이 일반적이며, 이마저도 육상과 해저면을 독립적으로 계측한다. 본 연구에서는 단일 UAV만을 이용해 육상 및 해저 지형을 측량하는 방법을 소개한다. 세부적으로, UAV 영상을 활용해 지형 및 수심을 계측하는 두 알고리즘을 각각 적용한 뒤 결과물을 정합하여 수행된다. 해빈 지형의 취득은 공간 스캔 영상을 이용하는 Structure-from-Motion Multi-View Stereo 기술이 적용된다. 해저 지형 측량을 위해서는 고정비행으로 취득된 시계열 파랑 영상을 이용하는 분산관계식 기반 수심 역산 기법이 적용된다. 두 요소기술로 산정한 수치 표고모형을 좌표에 따라 정합한 후, 쇄파대 및 포말대와 같이 두 요소기술 적용이 불가능한 부분을 내삽하여 최종적으로 연속된 근해역 지형을 취득할 수 있다. 본 UAV 기반 지형 측량 기법을 경상북도 포항시의 장사해수욕장에 적용한 결과 세부적인 지형적 특징을 재현해낼 수 있었다. 본 연구에서 제안되는 통합 모니터링 방법은 기존 방법들에 비해 시간, 비용, 안전 측면에서 이점이 있어 해안지역의 침퇴적 분석에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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