FRINK Linked Data Fragments server

Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W2289347586> ?p ?o ?g. }

• W2289347586 endingPage "55" @default.
• W2289347586 startingPage "49" @default.
• W2289347586 abstract "최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다. According to the statistics of traffic accidents over recent 5 years, traffic accidents during the night times happened more than the day times. There are various causes to occur traffic accidents and the one of the major causes is inappropriate or missing street lights that make driver's sight confused and causes the traffic accidents. In this paper, with smartphones, we designed and implemented a lane luminance measurement application which stores the information of driver's location, driving, and lane luminance into database in real time to figure out the inappropriate street light facilities and the area that does not have any street lights. This application is implemented under Native C/C++ environment using android NDK and it improves the operation speed than code written in Java or other languages. To measure the luminance of road, the input image with RGB color space is converted to image with YCbCr color space and Y value returns the luminance of road. The application detects the road lane and calculates the road lane luminance into the database sever. Also this application receives the road video image using smart phone's camera and improves the computational cost by allocating the ROI(Region of interest) of input images. The ROI of image is converted to Grayscale image and then applied the canny edge detector to extract the outline of lanes. After that, we applied hough line transform method to achieve the candidated lane group. The both sides of lane is selected by lane detection algorithm that utilizes the gradient of candidated lanes. When the both lanes of road are detected, we set up a triangle area with a height 20 pixels down from intersection of lanes and the luminance of road is estimated from this triangle area. Y value is calculated from the extracted each R, G, B value of pixels in the triangle. The average Y value of pixels is ranged between from 0 to 100 value to inform a luminance of road and each pixel values are represented with color between black and green. We store car location using smartphone's GPS sensor into the database server after analyzing the road lane video image with luminance of road about 60 meters ahead by wireless communication every 10 minutes. We expect that those collected road luminance information can warn drivers about safe driving or effectively improve the renovation plans of road luminance management." @default.
• W2289347586 created "2016-06-24" @default.
• W2289347586 creator A5045006854 @default.
• W2289347586 creator A5078189243 @default.
• W2289347586 creator A5088014084 @default.
• W2289347586 date "2015-04-30" @default.
• W2289347586 modified "2023-10-18" @default.
• W2289347586 title "A Road Luminance Measurement Application based on Android" @default.
• W2289347586 cites W1964264614 @default.
• W2289347586 cites W2011902459 @default.
• W2289347586 cites W2014601628 @default.
• W2289347586 cites W2028224863 @default.
• W2289347586 doi "https://doi.org/10.7472/jksii.2015.16.2.49" @default.
• W2289347586 hasPublicationYear "2015" @default.
• W2289347586 type Work @default.
• W2289347586 sameAs 2289347586 @default.
• W2289347586 citedByCount "0" @default.
• W2289347586 crossrefType "journal-article" @default.
• W2289347586 hasAuthorship W2289347586A5045006854 @default.
• W2289347586 hasAuthorship W2289347586A5078189243 @default.
• W2289347586 hasAuthorship W2289347586A5088014084 @default.
• W2289347586 hasBestOaLocation W22893475861 @default.
• W2289347586 hasConcept C111919701 @default.
• W2289347586 hasConcept C115961682 @default.
• W2289347586 hasConcept C126537357 @default.
• W2289347586 hasConcept C142616399 @default.
• W2289347586 hasConcept C14705441 @default.
• W2289347586 hasConcept C154945302 @default.
• W2289347586 hasConcept C160633673 @default.
• W2289347586 hasConcept C193536780 @default.
• W2289347586 hasConcept C19609008 @default.
• W2289347586 hasConcept C200518788 @default.
• W2289347586 hasConcept C2779407163 @default.
• W2289347586 hasConcept C2961294 @default.
• W2289347586 hasConcept C31972630 @default.
• W2289347586 hasConcept C41008148 @default.
• W2289347586 hasConcept C557433098 @default.
• W2289347586 hasConcept C73313986 @default.
• W2289347586 hasConcept C78201319 @default.
• W2289347586 hasConcept C82990744 @default.
• W2289347586 hasConcept C9417928 @default.
• W2289347586 hasConceptScore W2289347586C111919701 @default.
• W2289347586 hasConceptScore W2289347586C115961682 @default.
• W2289347586 hasConceptScore W2289347586C126537357 @default.
• W2289347586 hasConceptScore W2289347586C142616399 @default.
• W2289347586 hasConceptScore W2289347586C14705441 @default.
• W2289347586 hasConceptScore W2289347586C154945302 @default.
• W2289347586 hasConceptScore W2289347586C160633673 @default.
• W2289347586 hasConceptScore W2289347586C193536780 @default.
• W2289347586 hasConceptScore W2289347586C19609008 @default.
• W2289347586 hasConceptScore W2289347586C200518788 @default.
• W2289347586 hasConceptScore W2289347586C2779407163 @default.
• W2289347586 hasConceptScore W2289347586C2961294 @default.
• W2289347586 hasConceptScore W2289347586C31972630 @default.
• W2289347586 hasConceptScore W2289347586C41008148 @default.
• W2289347586 hasConceptScore W2289347586C557433098 @default.
• W2289347586 hasConceptScore W2289347586C73313986 @default.
• W2289347586 hasConceptScore W2289347586C78201319 @default.
• W2289347586 hasConceptScore W2289347586C82990744 @default.
• W2289347586 hasConceptScore W2289347586C9417928 @default.
• W2289347586 hasIssue "2" @default.
• W2289347586 hasLocation W22893475861 @default.
• W2289347586 hasOpenAccess W2289347586 @default.
• W2289347586 hasPrimaryLocation W22893475861 @default.
• W2289347586 hasRelatedWork W1997490896 @default.
• W2289347586 hasRelatedWork W2127700059 @default.
• W2289347586 hasRelatedWork W2369909878 @default.
• W2289347586 hasRelatedWork W2496904690 @default.
• W2289347586 hasRelatedWork W2616660572 @default.
• W2289347586 hasRelatedWork W2905896016 @default.
• W2289347586 hasRelatedWork W2950568228 @default.
• W2289347586 hasRelatedWork W3086886967 @default.
• W2289347586 hasRelatedWork W3096154704 @default.
• W2289347586 hasRelatedWork W3122297873 @default.
• W2289347586 hasVolume "16" @default.
• W2289347586 isParatext "false" @default.
• W2289347586 isRetracted "false" @default.
• W2289347586 magId "2289347586" @default.
• W2289347586 workType "article" @default.