본 연구에서는 충격파 모형을 이용하여 능동식 우선신호의 최적 신호시간을 산정하기 위한 모형을 제 시하였다. 본 신호 최적화 모형을 이용하여 능동형 우선신호 기법 중 Early Green 및 Green Extension 이 적용되는 조건에서 충격파 면적을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 평균통행시간 및 교차로 진출시각을 이용해 충격파의 발생 속도를 산정하기 위한 방법을 제시하였으며, 이를 이용해 우선신호로 인한 현시 변 화량에 따라 충격파 면적 변화량을 산정할 수 있다. 또한 교차로 전체의 충격파 면적이 최소화되는 신호 시간을 산정하여 우선신호로 인해 증가하는 일반차량의 지체를 최소화할 수 있도록 하였다. 우선신호 신 호시간 산정 모형의 효과평가를 위해 VISSIM과 ComInterface를 이용한 미시적 시뮬레이션 분석을 시행 하였으며, 이동류의 포화상태를 고려하여 지체 최소화를 위한 신호시간이 산정됨을 확인하였다. 독립교차 로를 대상으로 하는 사례분석에서 우선신호를 위해 비우선현시를 균일하게 단축하는 전략 대비 본 모형에 서 일반차량 지체가 10% 이상 개선됨을 확인하였다. 본 연구는 트램, BRT, 중앙버스 전용차로 등 대중교 통 우선시설이 확산되고 있는 최근 국내 상황에서 신호교차로의 운영효율을 높이기 위한 새로운 우선신호 제어 방법을 제시하였다는데 의의가 있겠다.

본 연구에서는 통행시간 정보를 이용한 COSMOS의 실시간 신호제어 수정알고리즘을 제시하였다. 도시 교통정보시스템 UTIS과 같은 교통정보시스템의 통행시간 정보를 신호제어에 적용하였으며, 결정적 지체 모형을 이용해 통행시간으로부터 대기행렬과 포화도를 산정하기 위한 모형을 정립하였다. 또한 루프검지 기에서 수집되는 포화도와 통행시간으로부터 추정한 포화도를 융합해 COSMOS의 신호시간 산정과정에 적용하였다. 실시간 신호제어 수정알고리즘의 효과평가를 위해 VISSIM과 API 도구인 ComInterface를 이용한 미시적 시뮬레이션 분석을 시행하였으며, 과포화 상태 및 검지기 고장상황에 대한 효과적 대응이 가능함을 확인하였다. 최근 국내 교통관리분야에서는 도시교통정보시스템 UTIS, 첨단교통관리시스템 ATMS와 같아 구간통행시간을 수집할 수 있는 검지체계가 급격히 확산되고 있으며, 본 연구에서는 교통 신호운영 분야에서 교통정보시스템을 적용하였다는데 의의가 있겠다.

본 연구는 수형자가 주체적⋅자발적으로 참여할 수 있는 교육프로그램을 개발하여 그 효과를 밝히는 것을 목적으로 하였다. 주요 교육방법으로는 시청각교육과 그룹워크를 가미한 일본의 롤레터링 기법을 채택하였고, 총12회기의 프로그램을 구성하여 Z교도소 수형자를 대상으로 교육을 실시하였다. 제1기(12명)는 2015년 1월부터 4월까지, 그리고 제2기(13명)는 동년 5월부터 8월까지 프로그램을 진행하였고, 교육 전후의 자아존중감, 공감능력, 분노 그리고 충동성의 변화를 살펴보았다. 결과분석에는 SPSS ver.23 통계프로그램을 사용하였다. 분석결과, 본 교육프로그램의 실시 후에 수형자의 자아존중감과 공감능력은 향상되고 충동성은 저하되는 등 통계적으로 유의미한 변화가 있음을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과는, 롤레터링 기법을 활용한 본 교육프로그램이 수형자의 수용생활을 긍정적인 방향으로 변화시키고, 출소 후 재범을 방지하는 효과적인 방법이 될 수 있음을 시사한다. 아울러 분노의 양상은 제1기에서는 유의미한 변화가 있었지만 제2기에서는 눈에 띄는 변화가 없었는데, 이것은 수형자의 형기, 죄명, 연령 등 그룹구성원의 속성에 따라 다양한 결과가 도출될 수 있음을 시사한다.

PURPOSES: This study is to develop Right-Turning Channelization Design Models of Semitrailer at Intersections by regression of vehicle tracking simulation. METHODS: Based on the literature review, it was indicated that right-turning channelization design guide of semitrailer is too complex and is not reflected turning speed and approach angle. To verify effectiveness of right turning semitrailer trajectories according to the changing turning speed and approach angle, vehicle tracking simulation was executed. And then, simulation results were analyzed for modeling design elements; minimum turning radius, swept path width, arc length, width of triangle island, of right-turning channelization using regression methods. RESULTS : When the turning speed is getting higher, minimum turning radius, arc length, width of triangle island increased and the approach angle lower, swept path width, arc length, width of triangle island reduced. The turning radius completely reflected by turning speed. CONCLUSIONS : In this research, it was investigated how much design elements are changed according to the turning speed and the approach angle of semitrailer. The developed right-turning channelization design models can help engineers to easy and comfortable design at various conditions.

Crosswalk detection is an important part of the Pedestrian Protection System in autonomous vehicles. Different methods of crosswalk detection have been introduced so far using crosswalk edge features, the distance between crosswalk blocks, laser scanning, Hough Transformation, and Fourier Transformation. However, most of these methods failed to detect crosswalks accurately, when they are damaged, faded away or partly occluded. Furthermore, these methods face difficulties when applying on real road environment where there are lot of vehicles. In this paper, we solve this problem by first using a region based binarization technique and x–axis histogram to detect the candidate crosswalk areas. Then, we apply Support Vector Machine (SVM) based classification method to decide whether the candidate areas contain a crosswalk or not. Experiment results prove that our method can detect crosswalks in different environment conditions with higher recognition rate even they are faded away or partly occluded.

Lane-level vehicle positioning is an important task for enhancing the accuracy of in-vehicle navigation systems and the safety of autonomous vehicles. GPS (Global Positioning System) and DGPS (Differential GPS) are generally used in navigation service systems, which however only provide an accuracy level up to 2~3 m. In this paper, we propose a 3D vision based lane-level positioning technique which can provides accurate vehicle position. The proposed method determines the current driving lane of a vehicle by tracking the 3D position of traffic signs which stand at the side of the road. Using a stereo camera, the 3D tracking paths of traffic signs are computed and their projections to the 2D road plane are used to determine the distance from the vehicle to the signs. Several experiments are performed to analyze the feasibility of the proposed method in many real roads. According to the experimental results, the proposed method can achieve 90.9% accuracy in lane-level positioning.

결혼이주여성들의 일상 경험이 자녀의 문화적 경험과 사회화 과정의 모태가 된다는 전제 하에 본 연구는 국제결혼가정 외국인 어머니의 자녀교육 관련 문화적 갈등과 대응방식을 중심으로 질적 연구를 진행하였다. 미시적인 수준에서 이 연구는 결혼이주여성들의 자녀양육 경험의 특수한 면모를 출신국별 문화적 배경에 따른 이주경험과 자녀교육관의 차이 위주로 살펴보기 위해 필리핀과 일본이 원국적인 두 어머니 집단의 경험을 교차시켜 분석해 보았다. 오랜 기간 동안 한국 사회 적응과정을 거치고 자신이 한국인임을 자부하는 필리핀인 결혼이주여성들의 경우 한국교육문화에 대해서는 거부감을 보이거나 무관심했으며 자녀들의 학교교육과 관련해서 학업성취 보다는 정서적 안정을 우선시했다. 반면에 일본국적을 유지하고 있는 일본인 결혼이주여성들은 자녀들을 한국의 교육환경에 온전하게 적응시키려는 강한 동화경향(同化傾向)을 보이며 이를 위한 지속적인 노력을 기울였다. 이는 결혼이주여성들의 한국사회에 대한 동화의 정도가 자녀 교육에 긍정적인 영향을 미칠 것이라는 막연한 선입견이 재고될 필요가 있음을 시사한다.

This paper describes a new method for indoor environment mapping and localization with stereo camera. For environmental modeling, we directly use the depth and color information in image pixels as visual features. Furthermore, only the depth and color information at horizontal centerline in image is used, where optical axis passes through. The usefulness of this method is that we can easily build a measure between modeling and sensing data only on the horizontal centerline. That is because vertical working volume between model and sensing data can be changed according to robot motion. Therefore, we can build a map about indoor environment as compact and efficient representation. Also, based on such nodes and sensing data, we suggest a method for estimating mobile robot positioning with random sampling stochastic algorithm. With basic real experiments, we show that the proposed method can be an effective visual navigation algorithm.

Based on object recognition technology, we present a new global localization method for robot navigation. For doing this, we model any indoor environment using the following visual cues with a stereo camera; view-based image features for object recognition and those 3D positions for object pose estimation. Also, we use the depth information at the horizontal centerline in image where optical axis passes through, which is similar to the data of the 2D laser range finder. Therefore, we can build a hybrid local node for a topological map that is composed of an indoor environment metric map and an object location map. Based on such modeling, we suggest a coarse-to-fine strategy for estimating the global localization of a mobile robot. The coarse pose is obtained by means of object recognition and SVD based least-squares fitting, and then its refined pose is estimated with a particle filtering algorithm. With real experiments, we show that the proposed method can be an effective vision-based global localization algorithm.