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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최종화 (서울시립대학교) 안상현 (서울시립대학교) 이승재 (서울시립대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제43권 제4호
발행연도
2018.4
수록면
749 - 756 (8page)
DOI
10.7840/kics.2018.43.4.749

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

V2I 통신을 이용한 섹터기반의 차량 대기행렬 길이 추정기법
최종화 ,  안상현 한국통신학회 학술대회논문집 2018.06 학술대회자료
V2I 통신 기반의 효과적인 차량 대기행렬 길이 추정 기법
최종화 ,  안상현 ,  이승재 한국통신학회논문지 2018.04 학술저널

초록· 키워드

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단속류 환경의 교통 신호제어기(road side unit, RSU)가 효과적으로 신호 제어를 하기 위해서는 차량 대기행렬 길이에 대한 정보를 필요로 하며, 이를 위해서 차량 감지가 선행되어야 한다. 대표적인 차량 감지 기법으로는 비디오 이미지를 분석하는 것과 도로에 설치된 차량 감지용 센서를 이용하는 방법이 있으나, 이들의 경우 차량 정보를 얻는 데 있어서 많은 계산량과 센서 설치 비용을 필요로 한다. 따라서 본 연구에서는 V2I(vehicle to infrastructure) 통신을 이용해서 교통 신호제어기가 적은 오버헤드로 차량 정보를 획득하는 방법을 제안한다. 제안방식에서는 두 인접 교차로 간의 도로 구간을 섹터들로 나눈 후 각 섹터의 대표 차량만 교통 신호제어기에게 차량 정보 메시지를 보내게 함으로써 V2I 통신량을 감소시킨다. 제안 방식의 성능을 평가하기 위하여 SUMO와 OMNet++을 기반으로 한 차량 네트워크 시뮬레이션 프레임워크인 Veins를 이용해서 전송된 메시지 수 및 추정된 차량 대기행렬 길이의 정확도를 측정하였다.
#V2I #Vehicle queue length #Vehicle detection #Traffic signal control #Road side unit

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. V2I 통신을 활용한 차량 대기행렬 추정 기법
Ⅳ. 성능평가
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
A. Lipton, H. Fujiyoshi, and R. Patil, “Moving target classification and tracking from real-time video,” IEEE WACV, pp. 8-14, 1998. N. Seenouvong, U. Watchareeruetai, and C. Nuthong, “A computer vision based vehicle detection and counting system,” Int. Conf. Knowledge and Smart Technology (KST), 2016. M. Duarte and Y. H. Hu, “Vehicle classification in distributed sensor networks,” J. Parall. and Distrib. Comput., 2004. N. Ahmed, M. Rutten, T. Bessell, S. S. Kanhere, N. Gordon, and S. Jha, “Detection and tracking using particle-filter-based wireless sensor networks,” IEEE Trans. Mob. Comput., 2010. S. K. Bohi and P. M. Khilar, “Vehicular communication: A survey,” IET Networks, 2013.

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