| 한글제목(Korean Title) |
도로 위험 기상 정보를 생성하기 위한 최적 의 다중 ROI 선정 방법 |
| 영문제목(English Title) |
A Selection Method of Optimal multiple ROIs for Producing Dangerous Road Weather Information |
| 저자(Author) |
조석현
최경일
이석룡
Seok-Hyun Cho
Kyung-Il Choe
Seok-Lyong Lee
이지완
김기진
전승우
홍봉희
Jiwan Lee
Kijin Kim
Seungwoo Jeon
Bonghee Hong
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 33 NO. 01 PP. 0062 ~ 0075 (2017. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
기존 고속도로에 일정한 간격으로 설치된 CCTV를 사용하여 실시간 도로위험 기상 정보를 생성하면, 운전자에게 현재 기상과 결합된 도로 상황 정보를 제공할 수 있다. CCTV 영상으로부터 강우량과 시정거리 등의 정보를 생성하기 위해서 시계열 영상의 데이터변화 패턴 분석이 필수적이다. 본 논문에서는 기상 변화에 따른 영상 데이터 패턴을 생성하기 위해, 한 개 이상의 ROI에서 그래프 패턴을 추출하고, 그것으로부터 수치화된 강우량과 시정거리를 생성하는 데이터 분석 기반의 기상 정보 생성 방법을 제안한다. 그리고, 시정거리와 강우에 따른 미세한 기상 영상 변화를 최적으로 검출할 수 있는 ROI의 최적 크기 및 다중 ROI 간의 간격을 결정하는 방법에 대하여 설명하고, 실험 결과로서 최적의 ROI 크기 및 ROI 간의 간격을 보여준다.
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영문내용
(English Abstract) |
When CCTV installed at regular intervals on existing highway are used to generate real-time road hazard weather information, the driver can be provided with road situation information combined with current weather. In order to generate information such as rainfall and visibility distance from CCTV images, it is essential to analyze the data change pattern of time series images. In this paper, we propose a data analysis based weather information generation method that extracts graph patterns from one or more ROIs and generates numerical rainfall and visibility distance to generate image data patterns according to weather change. In addition, we describe a method for determining the optimal size of ROI and the interval between multiple ROIs that can optimally detect fine weather image changes due to the corrective distance and rainfall. As a result of experiments, we show the optimal ROI size and the spacing between ROIs.
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| 키워드(Keyword) |
지능형 교통 체계
속도 예측
개인화
데이터마이닝
군집화화
intelligent transport system
speed prediction
personalization
data mining
clustering
이미지 데이터 분석
기상정보
ROI 데이터 분석
데이터 변화 패턴
패턴 그래프
image data analysis
weather information
data analysis
ROI
data change pattern
pattern graph
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