IVHS(Intelligent Vehicle Highway System)는 현재 개별적으로 움직이는 차량들을 도로의 상황과 연계하여 종합적으로 통제하는 시스템으로서 차세대 차량 주행기술의 핵심이 될것으로 믿고 있다. IVHS는 운행중인 차량 또는 차량군의 위치, 속도, 목표점 등과 도로의 상황, 교통상태 등의 정보를 수집하고 필요한 조치를 실시간으로 시행하기 위하여 GPS(Global Positioning System), 차량-차량간, 차량-중앙 통제소간 또는 차량-도로간 센싱 및 송수신 기술을 필연적으로 활용하여야 한다. 이를 위하여 자동차 선진국들은 막대한 비용과 시설 투자를 하고 있으며, 실용성 검토를 위하여 1997년경에는 미국서부에 시험용 자동화 고속도로(AHS) 도로 건설도 계획중이다. 그러나 IVHS를 추구함에 있어서 중요한 사실은 완전 자동화된 고속도로 시스템을 구축하기까지 기술적으로, 사회적으로, 문화적으로 해결해야 될 많은 문제점들이 남아 있고 이들의 현실화까지는 수십 년이 소요될 지도 모른다는 것이다. 본 기고에서는 우선 IVHS 연구에 대한 포괄적인 설명에 이어서 단기간의 연구를 통해 부분적으로 상품화되고 있거나 될 수 있는 기술들을 몇가지 소개하고자 한다.
차량의 자율주행기술과 차량간 무선통신을 통한 정보공유 군집주행 서비스가 실현되고 있다. 군집주행이란 여러대의 차량이 최소한의 안전거리만 유지한 채 일정한 간격을 두고 주행하는 기술이다. 이러한 군집주행은 도로의 용량을 증대시키고, 안전성을 향상시키며, 연료소비를 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있어 교통류 운영효율성, 안전성, 환경성 문제를 해결할 수 대안으로 주목받고 있다. 그러나 군집주행차량과 주변의 일반차량간의 적절한 상호작용이 가능할 때 교통류의 성능은 최적화 될 수 있다. 특히 교통운영 관리자는 화물차가 군집주행을 할 경우 유입연결로에서 비자율차가 안전하게 진입할 수 있도록 군집간간격과 군집크기와 같은 군집주행 파라미터를 조정하여 안전성과 운영효율성을 극대화시킬 수 있어야 한다. 본 연구에서는 고속도로 유입연결로 구간에서 교통류 퍼포먼스를 극대화 시킬 수 있는 화물차 군집 운영전략을 수립할 수 있는 방안을 제시하였다. 운영효율성을 평가하기 위한 지표는 주행속도로 설정하였으며, 안전성 평가를 위해서 비자율차의 차량추종 관계 대비 상충상황에 노출되는 빈도를 나타내는 비자율차 상충률의 개념을 정의하여 적용하였다. 또한 분석결과를 이용하여 최적 군집운영 조건을 판단하는 방법론을 제시하였으며, 군집간간격이 50m이고 군집크기가 6대인 운영시나리오가 최적의 성능을 유도할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 운영전략 수립 방안에 따라 운영효율성과 안전성을 고려한 교통상황별 적정 군집주행 파라미터를 도출할 수 있으며, 이는 군집운영 전략을 지원할 수 있는 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
제4차 산업혁명 시대가 도래하면서 전 세계적으로 자율주행자동차에 대한 연구개발이 활발히 진행되고 있다. 이러한 국제적인 기조 속에서 국토교통부는 2020년 SAE 기준 레벨 3이상의 자율주행자동차 상용화를 목표로 자율주행자동차 관련 연구개발을 적극적으로 추진하고 있다. 레벨 3 수준의 자율주행자동차에서는 운전자와 자동차 상호 간의 운행주체를 주고받는 제어권 전환이 필수적으로 발생하게 된다. 본격적인 자율주행자동차 시대에 앞서 본 연구에서는 우선적으로 고속도로를 대상으로 가상현실을 이용한 제어권 전환 안전성 평가를 위하여 대표 시나리오를 개발하였다. 이를 위해 자율주행자동차의 고속도로 주행 시나리오를 만들었고, 2014년 발생한 고속도로 교통사고 경위자료와 제어권 전환 특성을 고려하여 6개의 제어권 전환 시나리오를 개발하였다. 개발된 시나리오에서 고려된 변수는 운전자, 차량, 그리고 환경요인으로 크게 나눌 수 있으며, 총 36개의 변수가 포함되었다.
다양한 종류의 차량하중을 대상으로 도로의 평탄성과 차량의 속도가 도로에 작용하는 동적하중에 미치는 영향을 분석하기 위하여 경인고속도로의 교통량자료 분석을 통하여 통과빈도가 높은 대표 중차량 개념의 2축, 3축, 4축 그리고 5축 차량을 선정하였다. 선정된 대표 중차량을 대상으로 도로의 평탄성과 주행차량의 속도에 따른 동적 축하중을 TruckSim 프로그램을 통하여 산정한 후, 각 대표 중차량을 대상으로 도로 평탄성 변화에 따른 동적하중에 대한 정적하중의 비인 동적하중 증가계수를 산정하였다. 본 연구를 통해 산정된 동적하중 증가계수로부터 예측한 동적하중은 3축 대표 중차량에서 IRI가 3.5이고 주행차량 속도가 100km/h일 때 정적하중에 비해 최대 36%에 해당하는 추가적인 동적하중이 가해지는 것으로 나타났고, 다양한 차종에 대한 동적하중 증가계수의 특성을 분석한 결과 축간거리가 짧고 각 축에 가해지는 하중분담률이 높을수록 동적하중 증가계수가 증가함을 알 수 있었다.
최근 교통상황을 정확하게 관측할 수 있는 교통류 검지에 관한 기술개발과 더불어 개별차량 주행궤적을 이용한 교통안전도 평가기법에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 개별차량의 주행궤적을 이용하여 다음시점(t+1) 의 후미추돌 확률을 산출하는 방법론을 제시하였다. 신뢰성 있는 예측 기법인 칼만 필터링(Kalman Filtering)을 이용하여 주행궤적을 예측하고, 예측된 시점에 대한 개별차량의 후미추돌 확률을 산출하였다. 안전도를 평가하는 확률모형을 수립하기 위해서 서해안 고속도로의 동영상 자료로부터 개별차량의 주행궤적을 추출하였다. 추출한 개별차량의 주행궤적 자료를 이항 로지스틱 회귀분석(Binary logistic regression)을 이용하여 차량의 차로변경 결정 확률 모형을 생성하였고, exponential decay function을 이용하여 surrogate safety measure(SSM)의 하나인 time-to-collision(TTC)기반의 추돌확률 모형을 생성하였다. 미시적 교통류 시뮬레이터인 VISSIM에서 추출한 개별차량의 주행궤적 데이터를 이용하여 제안된 방법론을 평가하였다. 본 연구의 결과는 교통류 감시, 제어 및 정보 시스템에 효과적으로 적용될 수 있으며, 나아가 교통사고 예방에 효율적인 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통하는 응용프로그램 및 하드웨어가 잇달아 소개되고 있다. 이런 추세에 더불어, 상황인식 기반의 지식이 결합되어 인공지능 서비스를 제공하는 사물인터넷(IoT : Internet of Things) 환경이 급속도로 발전하고 있다. 사물인터넷을 활용한 산업 중 하나로 자동차 산업을 들 수 있다. 최근에는 연료 효율과 원활한 교통 환경뿐만 아니라 운전자와 승객의 안전을 최우선으로 하는 자율 주행 자동차가 화두가 되고 있다. 이전부터 센서, 라이다, 카메라, 레이더 기술 등을 이용하여 자율 주행 자동차를 위한 주위 환경 인식에 대한 연구가 활발히 진행돼 왔다. 현대에는 차세대 무선통신 기술인 WAVE를 기반으로 차량과 차량, 차량과 주변의 교통 인프라와의 통신을 통한 네트워킹을 형성하고 주변 환경에 대한 정보를 공유하는 등 사물인터넷을 활용한 자율 주행 자동차 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 자율 주행 자동차의 주위 환경 인식 기술의 일환으로 고속도로 교통 표지판 및 전방 잔여거리 인식에 관한 연구를 진행하였다. 본 연구는, 도로 교통 표지판이 설치 규정에 의하여 정해진 규격과 지정된 설치 위치를 갖고 있다는 특성을 이용하였다. 궁극적으로, 고속도로 주행 중 촬영한 영상을 이용하여 해당 비디오 영상 내에서 도로 교통 표지판을 인식한 뒤 추가적으로 표지판에 씌어 있는 문자 정보를 인식하고 이를 운전자 및 승객이 인지하도록 하는 이론 학습과 해당실험 결과를 제시하였다.
본 논문에서 군집주행 서비스를 위해 단체표준에서 정의한 서비스 요구사항을 근거로 하여 WAVE 통신시스템의 성능을 분석하였다. 통신시스템의 주요 성능 파라미터로 제시되는 패킷 에러율과 지연시간 요구조건은 군집으로 주행하는 차량의 제어와 안전을 보장하기 위해 반드시 만족되어야 한다. 실험 시나리오는 크게 군집으로 주행차량들만 존재하는 경우, 통신 반경 내에 다른 간섭차량들이 존재하는 경우 그리고 통신범위 밖에 히든차량들이 존재하는 경우로 나누어 패킷 에러율과 평균지연시간을 분석하였다. 패킷 에러율과 지연시간은 앞에서 언급한 차량들의 토폴로지와 차량 주행속도 그리고 통신반경을 고려하여 모델링 하였다. 수치적 분석 결과는 패킷의 크기, 패킷 생성 주기 그리고 전송속도에 대해 수행되었다. 결론적으로 각 표준에서 정의한 군집주행 성능요구사항에 대해 WAVE 통신 시스템이 제공할 수 있는 안정적인 패킷 성공률과 지연시간 등에 대한 범위를 제시하였다.
교량의 설계에 있어서 정확한 하중의 산정은 교량의 안전성 확보에 가장 핵심적인 사항이며 향후 유지관리 측면에서도 매우 중요하다. 교량구조물에서 차량에 의한 하중효과는 주로 활하중(충격하중 포함) 및 피로하중으로 나타난다. 이들 하중의 정형화를 위해서는 실제 교량상을 주행하는 중차량의 중량 및 통행특성을 정확히 파악하는 것이 중요하다. 이를 위해서 주행중인 차량을 정지시키지 않고 중량을 계측할 수 있는 시스템(Bridge Weigh-In-Motion, BWIM)의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 기능을 갖는 BWIM시스템을 국내실정에 맞게 개발하고 이를 고속도로상의 교량에서 검증하였다.
본 논문은 주행중인 자동차 환경에서의 음성인식에 대하여 연구하였다. 여기에서 사용한 기준패턴(reference pattern)은 DMS(Dynamic Multi-Section)이며, 인식율을 높이기 위하여 2모델을 제안하였다. 또한 가변적인 차량의 잡음환경에 강인하기 위하여 일반주행(80km/h 이내), 고속주행(80km/h 이상)등으로 나누었으며 차량의 잡음에 따라 자동으로 선택하도록 하였다. 음성의 특징 벡터와 인식 알고리즘은 PLP(Perceptual Linear Predictive) 13차와 OSDP(One-Stage Dynamic Programming)를 사용하였다. 그리고 핸드폰을 사용하는 운전자의 안전을 위하여 음성으로 전화를 걸 수 있도록 하는 전화번호 등록 및 제어기능의 Voice Dialing 기능을 추가하였다. 실험결과 주행중인 자동차 환경에서 자주 사용되는 차량 편의장치 제어명령 33개에 대하여 중부, 영동 고속도로(시멘트 도로 80km/h이상)에서 남성 화자독립 89.75%의 인식율을 구하였으며, 경부고속도로(아스팔트 도로 80km/h이상)에서는 남성화자독립 92.29%의 인식율을 구하였다.
고속도로의 효율적 운영과 지속가능한 이동환경 제공을 위해 정확한 통행실적의 파악은 필수적이다. 그러나 인프라 및 기술적 제약, 추정을 통한 기존 연구방법의 한계, 통합 빅데이터 활용의 제약 등의 이유로 즉각적이고 정확한 고속도로 통행실적 산정에 어려움이 있다. 이에 본 연구는 자동요금징수시스템, 단거리전용통신 등으로부터 수집된 실시간 빅데이터를 활용하여 개별 차량의 고속도로 기종점통행량(Origin-Destination: OD) 및 주행거리를 분석하고 이를 기반으로 고속도로 통행실적을 산정하는 방법론의 틀을 제시하였다. 특히 데이터상 하나의 통행임에도 불구하고 분할된 통행으로 나타나는 데이터상 오류를 통행궤적 및 주행특성 진단을 통해 올바르게 연결함으로써 보다 신뢰성 있는 고속도로 통행 OD를 구축하고자 하였다. 연구 결과 개별 차량의 분할된 OD 통행이 20분 내 연속되는 경우 통행연결이 필요하며 통행연결, 주행거리 산정, 누락교통량 비율 보정, 비연계 구간 연계 과정을 거쳐 전국 고속도로의 일평균 통행실적은 248,624천대·km/일로 도출되었다. 이는 도로업무편람에서 제시하는 248,166천대·km/일과 비교 시 약 458천대·km/일이 높았다. 본 연구의 결과는 기존의 조사과정에서 누락된 통행실적의 보완가능성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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