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자동차 제원 DB를 활용한 도로교통량 조사방안 연구

원문정보

A Study on Road Traffic Volume Survey Using Vehicle Specification DB

김지민, 오동섭

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초록

영어

Currently, the permanent road traffic volume surveys under Road Act are conducted using a intrusive Automatic Vehicle Classification (AVC) equipments to classify 12 categories of vehicles. However, intrusive AVC equipment inevitably have friction with vehicles, and physical damage to sensors due to cracks in roads, plastic deformation, and road construction decreases the operation rate. As a result, accuracy and reliability in actual operation are deteriorated, and maintenance costs are also increasing. With the recent development of ITS technology, research to replace the intrusive AVC equipment is being conducted. However multiple equipments or self-built DB operations were required to classify 12 categories of vehicles. Therefore, this study attempted to prepare a method for classifying 12 categories of vehicles using vehicle specification information of the Vehicle Management Information System(VMIS), which is collected and managed in accordance with Motor Vehicle Management Act. In the future, it is expected to be used to upgrade and diversify road traffic statistics using vehicle specifications such as the introduction of a road traffic survey system using Automatic Number Plate Recognition(ANPR) and classification of eco-friendly vehicles.

한국어

도로법에 의거한 도로교통량 상시조사는 매설식 AVC를 통해 12종 차종분류가 이루어지고 있다. 하지만 매설식 AVC 장비는 차량과의 마찰, 도로 균열, 소성변형, 도로공사로 인한 센서 의 물리적 파손 등으로 인해 장비 가동률이 낮고, 수집 정보의 정확도와 신뢰도 저하 문제가 발생하고 있다. 이로인해 장비보수 등 유지비용 또한 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하고 자 비매설식 AVC 장비 도입을 위한 연구가 진행되고 있으나, 차종을 분류하기 위해 복수의 장비 또는 교통량 정보 매칭을 위한 별도의 DB 구축·운영이 필요하였다. 이에 본 연구에서는 자동차 관리법에 근거하여 운영 중인 자동차관리정보시스템(VMIS)의 차량 제원 정보와 번호 판 자동인식 기술(ANPR)을 활용한 12종 차종분류 방안을 마련하고자 하였다. 이를 통해 기존 도로교통량 조사체계를 개선하고 자동차 제원 정보를 활용하여 친환경 차량 분류 등 도로교통 량 통계 고도화, 다변화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 연구 배경 및 필요성
2. 연구 목적
Ⅱ. 선행연구 고찰
1. 선행연구 고찰
2. 시사점 및 기존 연구와의 차별성
Ⅲ. 자동차 제원정보 활용방안 검토
1. 12종 차종분류체계 분석
2. 자동차 제원정보 활용방안
Ⅳ. 자동차 제원 DB 기반 12종 차종분류 알고리즘 개발
1. 12종 차종분류 알고리즘
Ⅴ. 결론
1. 결론 및 시사점
2. 한계점 및 향후연구
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

저자정보

  • 김지민 Ji min Kim. 한국지능형교통체계협회 R&BD센터 선임연구원
  • 오동섭 Dong seob Oh. 한국지능형교통체계협회 R&BD센터 연구위원

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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