ITS(Intelligent Transportation Systems)는 도로이용자에게 정확한 통행시간정보를 신속히 전달함으로써 도로이용의 효용 극대화를 목표로 하고 있다. 이러한 통행시간정보는 ITS장비에 의해 수집되는 자료를 기반으로 생성되므로 ITS장비의 신뢰성 유지가 매우 중요하지만 국내 설치 운영중인 ITS장비의 신뢰성을 확보하기 위한 교정(Calibration) 등과 같은 유지관리활동은 매우 미흡한 상태이다. 만약 고장, 수리, 교체 등과 관련된 장기간의 이력자료가 축적되어 있다면 신뢰성공학 등과 같은 기존 연구를 활용하여 체계적인 유지관리계획을 산정할 수 있겠지만, 현재 각 센터별로 충분한 이력자료를 확보하지 못하는 실정이다. 이에 본 연구에서는 설치 연도별로 영상검지기의 성능수준을 평가하고 시계열적인 분석을 위한 현장자료를 수집하였다. 또한 제조회사 설치년도 등 각각의 영상검지기의 특성이 동일하지 않기 때문에 발생하는 이분산성(heteroscedasticity) 문제를 고려하여 영상검지기의 정확도 감소 곡선을 추정하였다. 궁극적으로, 장기간의 이력자료 분석을 통해 체계적인 유지관리계획을 산정하여 ITS장비의 신뢰성을 유지하고 운영 관리하는 것이 바람직하겠지만 이력자료 축적에 소요되는 기간 동안 본 연구결과를 광범위하게 활용할 수 있을 것이다.
영상처리시스템(VIPS: Video Image Processing System)은 실시간으로 들어오는 영상정보를 분석하여 유용한 정보를 제공하며, 하나의 카메라로 여러 차로를 동시에 감시할 수 있는 알고리즘으로 교통량, 속도뿐만 아니라 밀도 및 점유율 등 다양한 정보를 제공한다. 영상검지시스템으로 상용화 제품은 Tripwire시스템으로 검지영역의 픽셀 변화량으로 차량검지를 하나, 이는 교통량, 속도 등 단편적인 정보에 국한될 수 밖에 없다. 반면, 영상검지시스템이 개별차량에 대한 추적시스템으로 개발할 경우 사고 및 차로 변경의 위험요소 감지 등 보다 다양한 정보를 제공할 수가 있다. 본 논문은 컴퓨터비전 기술을 이용하여 Tripwire에서 수집할 수 있는 교통정보와 동일한 정보를 제공하는 개별차량의 추적시스템을 개발하였으며 이 시스템을 실제 도로영상에 적용하여 상용화된 시스템과 결과를 비교함으로써 성능검증을 하였다.
본 연구는 자율협력주행차량의 협력 인프라 중 하나인 도로표지판을 대상으로 LiDAR의 검지성능 변화를 알아보았다. 이를 위해서 색깔과 재질이 다른 도로표지판을 제작하여 실제도로 환경에서 강우량을 통제한 테스트를 수행하였다. 성능지표는 NPC와 Intensity로 선정하였고, 집단간의 비교는 T-Test를 활용하였다. 연구결과, 모든 재질에서 강수량이 증가할수록 LiDAR의 성능지표가 감소되는 결과가 관측되었다. 재귀반사지는 강수량 증가에 따른 성능지표 감소가 페인트 도색에 비해선 작았지만, 이 역시 40mm이상의 강수량에서는 데이터의 관측이 되지 않을 정도로 성능이 저하되었다. 검은색 페인트는 맑은 날에도 다른 색들에 비하여 성능지표가 낮았으며 특히, 백색의 재귀반사지는 성능지표가 강수량 증가에 가장 민감하게 저하되었다. 이러한 성능검증 결과는 향후 센서의 시인성을 제고하는 도로시설물 제작에 활용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 첨단안전장치의 운전지원장치중 하나인 차선이탈경고장치(Lane Departure Warning System; LDWS)의 이용자 만족도 분석에 초점을 맞추어 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 국내 실제 화물자동차 이용자를 대상으로 차선이탈경고장치를 보급하여 사용후 차선이탈경고장치의 사용만족도 및 교통사고예방효과등을 설문조사를 수행하였다. 설문분석을 통해 차선이탈경고장치의 효과를 이용자 중심 측면에서 분석하였다. 대부분 장거리 운전자가 응답대상이 되었으며, 사고발생의 경우 장시간 운전으로 인해 졸음운전등에 위험이 있는 것으로 나타났다. 교차분석 결과, 사용만족도는 평균주행거리, 경고제공시기, 차로이탈검지정확성, 날씨에 따른 검지정확성, 곡선도로주행시 검지정확성, 경고제공방식만족도와 관련성이 높은 것으로 도출되었다. 또한, 교통사고 예방효과는 경고제공시기, 차로이탈 검지정확성, 날씨에 따른 검지정확성, 속도에 따른 검지정확성, 곡선도로주행시 검지정확성이 관련성이 높은 것으로 나타났다. 이항 로지스틱 회귀분석결과 사용만족도는 곡선도로에서의 경고정보시스템 정확성이 이용만족도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 추후 LDWS와 같은 첨단장비를 장착한 차량들의 확대 보급시 교통안전 효과분석을 위한 기초자료로 활용 가능할 것이다. 또한 차로이탈경고장치의 연구 및 보완시 도출된 변수에 초점을 맞춘다면 장치의 효과를 극대화 할 수 있을 것으로 판단된다. 아울러 LDWS기능 및 성능 개선을 위한 평가방법 개발에도 연구결과가 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 기존 지점검지기와 비콘검지기 및 매설식 자동차량인식장치(Automatic Vehicle Identification : AVI)의 한계점을 극복하고자 비매설식 AVI를 개발하고 이를 통하여 도로상을 주행하는 일반적인 차량들을 프루브 차량으로 활용하여 신뢰성 있는 구간교통정보를 산출하는 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 비매설식 자동차량인식장치를 개발하고, 국도1호선 수원$\~$평택구간(9.5km)에 설치되어 운용중인 장비에 대하여, 현장에서 수집된 자료를 분석하여 신뢰성 있는 구간교통정보 수집 가능성을 살펴보았다. 현장 실험 결과 레이저센서의 차량 검지율은 95$\%$ 이상, 차량 인식률은 87.8$\%$이며, 차량 매칭률은 약 14.3$\%$로 분석되어 도로의 괴통상황 추이를 잘 반영하는 것으로 판단되었다. 또 시스템의 신뢰도 시험 및 지속성 시험 방법에 의한 시험결과의 성능을 비친 평가하기 위하여 기존의 이와 유사한 장비를 설치하여 검수하는 각 기관의 검수기준을 적용하여 평가한 결과 본 시스템은 각 검수 기준을 모두 만족하는 것으로 나타나 현장 적용성에서 매우 뛰어난 성능을 보이고 있다 향후 연구과제로서, 설치 대상 차로 및 적정 설치구간 거리, 정보 제공 주기 등에 대한 상세한 연구 및 기존 지점 검지기 자료와의 퓨전(Fusion) 방안에 대한 연구가 필요할 컷으로 사료된다.
실시간의 차량 검지 자료 수집시 검지기 고장이나 네트워크의 지연 등의 문제로 인하여 교통정보가 결측되는 현상이 발생한다. 이는 결과적으로 사용자에게 제공되는 구간별 속도정보의 결측으로 이어진다. 본 논문에서는 이와같이 결측된 속도정보를 보정하여 신뢰성 있는 속도정보 제공을 목적으로 한다. 본 연구는 유사도로의 속도정보를 기반으로 한 여러 신호처리 알고리즘을 사용하였는데, 과거의 속도 정보를 이용하여 가장 좋은 결과를 도출하는 알고리즘을 선정한 후 결측자료를 추정하는 방법으로 결측자료를 도출한다. 서울 시내 간선도로 및 고속도로의 자료를 사용하여 제안된 추정기법의 성능을 보였다.
현재의 교통정보는 루프검지기나 영상검지기를 통해 수집된다. 이러한 방법은 날씨와 시간에 영향을 많이 받기 때문에 이를 대체할 교통정보 생성 시스템이 필요하다. 이러한 문제점을 해결할 수 있는 기술로 무선 네트워크를 이용한 교통정보생성 시스템이 연구 단계에 있다. 차량 내의 스마트폰을 이용하여 교통정보를 생성하는 시스템에 대해 제안하고 필드 테스트를 통해 얻어진 수집율과 통행시간 오차율을 통해 제안방법의 성능을 검증하였다. 또한 회전방향별 교차로 통행정보를 생성하는 알고리즘에 대해 제안하고 이러한 유효정보의 양을 증가 시키는 방안에 대해 제시하고 결과를 확인한다.
본 논문에서는 간선도로에서 단일검지기를 이용한 구간통행속도 추정방법론을 제안하고 평가하였다. 제안된 모형은 VPLUSKO방법, 퍼지제어방법, 신경망이론방법의 세 가지이다. 을지로에서 실측한 실측자료를 통하여 개별 모형의 성능을 평가하고, 타구간에 적용가능성을 평가하는 이식성평가를 실시하였다. VPLUSKO방법은 사용방법이 단순한 장점은 있으나, 타 방법에 비하여 성능이 열등하다. 정밀성은 떨어지지만 단순성에 비하여 어느 정도의 예측력은 있어, 개략적인 혼잡도 판정의 용도로는 사용될 수 있다고 판단된다. 퍼지제어방법은 특정검지기에서 추정능력은 신경망방법에 비하여 다소 저조하지만 적절한 수준의 추정력을 보인다. 특히, 이식성 측면에서는 타 방법보다 우수성이 입증되었다. 퍼지방법은 교통변수와 통행속도 간의 비 선형관계를 모형화할 수 있는 장점이 있다. 신경망방법은 학습대상이 되는 검지기에 대해서는 추정능력이 우수하나 이식성 측면에서는 문제점이 노출되었다. 결론적으로 본 논문에서는 평균통행속도 추정에는 대상 방법 중에서 추정의 정밀성이나 이식성을 고려해볼 때 퍼지제어방법을 최선의 방법으로 추천한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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