과학의 발달과 인간의 편리성 추구 성향에 따라 다양한 분야에서 소리를 이용한 기계·전자 시스템에 대한 연구 개발이 진행 중이다. 아마도 소리를 감지할 수 있는 센서 가격의 저렴함과 인간에게 있어서는 가장 편리한 방법이기 때문일 것이다. 이러한 생각을 바탕으로 소리라는 변수를 교통분야에 응용할 수 있는 분야를 생각해 볼 때 본 연구는 검지기를 이용한 교통 신호제어 분야를 제안하고자 한다. 검지기를 중심으로 한 교통 제어 시스템은 교통관리 측면에서 매우 중요한 분야를 차지하고 있다. 기존 고비용의 검지기 시스템들은 실제 상황에서는 그 투자 비용의 가치만큼 역할을 수행하지 못하고 있으며, 주요 교차로나 고속도로만을 교통변수 측정 및 교통제어의 대상으로 삼고 이들에 대해서만 검지 시스템을 운용하는 등 실용화측면에서 많은 문제점을 가지고 있다. 따라서 저렴하면서도 주요 교차로를 제외한 여타의 비주요 교차로 등과 같은 어떠한 교통 여건에도 적용할 수 있는 소음검지기법의 개발은 실로 높은 연구 가치가 있다고 사료된다. 소음검지시스템은 교통상황변수중 가장 주용한 교통량과 도로 소음과의 상관 관계를 이용하여 신호제어를 하는 원리로 구성된다. 본 연구에서는 이러한 시스템의 제안을 위해 교통소음과 교통량이 어떠한 상관관계를 형성하는 가를 분석하였으며 이를 바탕으로 응용할 수 있는 신호제어 시스템의 일부 교통관련 분야를 제안하였다.
교통정보수집 시스템이란 CCTV나 웹캠을 통해 얻어진 영상을 토대로 차선별, 혹은 주행방향별 교통량과 통과 차량들의 속도를 실시간으로 측정하는 시스템이다. 차선별로 각각 두 개의 라인을 설정하고 이를 이용하여 차선별 속도와 교통량을 측정한다. 이 때 차선별로 설정된 두 라인에 해당하는 영역에 대해서 배경 값을 지속적으로 갱신한다. CCTV와 웹캠을 이용하여 수집한 영상을 실험에 사용한 결과 평균 86.2%의 차선별 주행차량 검지율을 보였으며, 검지된 차량들을 차선별 방향별로 구분하여 평균 속도를 측정하였다.
지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation System, ITS)은 첨단기술을 사용하여 도로의 상황을 판단하고 적절한 처리를 수행하므로 이상적인 차량의 흐름을 유도하는 시스템이다. 교통상황에 대한 정보는 다양한 지점에서 측정되고 관리되어야 하므로 주로 컴퓨터를 이용한 영상이 사용된다. 컴퓨터를 이용한 영상처리는 실시간으로 다양한 교통 파라미터를 수집하기 용이한 방법이고, 기술들도 점점 발전하고 있다. 지능형 교통 시스템의 교통 파라미터 중 차량 검출은 기본적으로 매우 중요한 기술이다. 이를 위해 영상의 배경 차를 이용한 검출방법, 에지를 이용한 윤곽선 추출 방법 등의 기술들이 사용되고 있으나 검출률의 정확도에 문제점이 제기되고 있다. 본 논문에서는 레이블링에 의한 차량검출과 감지선을 이용한 영상처리 방법으로 차량을 검출하였다. 제안된 방법의 정확도를 확인하기 위해 국도와 고속도로 등 두 곳의 장소에서 20개의 수직, 수평 방향 영상을 수집하여 차량 계수를 측정하였다. 그 결과 수직 방향 92%, 수평 방향 91.3%의 검출률을 얻었다.
최근 국민소득 증가로 개인 보유차량이 급격하게 증가하였다. 한정된 국토 내에서 급격한 차량 증가는 심각한 교통 혼잡을 야기 시켰고, 이러한 교통 혼잡으로 인해 도로 위에서 낭비되는 교통혼잡 비용은 매년 증가하는 추세이다. 이러한 문제를 해결하고자 영상처리를 이용한 교통신호 제어시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 교차로에 설치된 카메라를 이용하여 각 도로로 유입 유출되는 교통량을 동시에 측정하여 심각한 교통 정체가 일어나기 전에 이를 미연에 방지 할 수 있는 교통신호 제어시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 교통신호 제어시스템을 주간에 적용한 경우는 교통량을 정확하게 측정 할 수 있었으나, 야간 일반 카메라로 측정한 결과 72.8%, 야간에 적외선 카메라로 헤드 라이트를 고려해 실험한 결과 86.6%의 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 교차로에 설치된 한 대의 카메라를 활용하여 각 도로로 유입, 유출 되는 교통량을 동시에 측정할 수 있도록 하였으며 그 데이터를 기반으로 영상처리를 통해 신호등을 자동으로 제어하는 새로운 시스템을 제안한다. 또한 왕복 8차선 교차로의 교통량을 한 대의 카메라로 모니터링 가능하게 하여 차선 1개당 1대의 카메라 또는 루프 코일을 사용하던 기존 방식보다 효율적으로 광범위한 교통량 흐름을 통계적으로 모니터링 할 수 있도록 고안하였다. 실시간으로 배경영상이 업데이트되므로 불규칙적인 조건을 갖는 실 상황에서도 자동차 객체가 효율적으로 검지되도록 하였으며 관심영역 설정으로 보다 정확도 높은 교통량 측정을 가능하게 하였다. 본 논문에서 제안한 신호등 자동제어 알고리즘을 이용하여 정체가 일어나기 전에 각 도로간 교통량을 조절함으로써 교통 정체로 발생하는 운전자의 시간 낭비 및 에너지 낭비를 예방할 수 있다.
10개교차로 연동을 위해서는 정확한 신호주기를 개선하기 위해서는 직진 및 회전차선의 공유로 인한 정확한 직진 차량의 파악을 해야한다.10개교차로 교차로 연동을 할려면, 에측되는 교통량의 DATA와 차선 및 길이 보정게수산출이 없이는 압막힘 현상이 발생한다. 명절, 백화점 SALE, 출퇴근시간, 각종행사시에는 교통량이 갑자기 증가시에는 최적 신호주기를 생성하여야한다. 이러한 문제점을 개선하기위해서는 예상 행사인원이 500명이 초과할 경우에 최소한 2-3 시간전에 경찰청으로 미리 교통량을 측정하여 보고해야한다. 출 퇴근시간별로, 교통사고 다발 지역에 차선별로 위치한 건물에 진입하는 예상 교통량을 측정하는 신경망 기법이 필요하다.
해상교통안전에 영향을 미치는 여러 가지 해상 개발사업으로 인하여 발생할 수 있는 항해안전의 위험요인을 전문적으로 측정하고 평가하는 것으로 '해상교통안전진단제도'가 있다. 이제도의 주요 평가항목에는 해상교통 현황조사, 해상교통 현황측정, 해상 교통시스템 적정성 평가 및 해상교통 안전대책이 있다. 특히 해상교통 현황측정의 세부 항목 중에는 진단 대상 항만 또는 항로가 추정된 미래의 해상교통량을 수용할 수 있는지를 평가하고 필요 시 관련 해역의 교통 흐름을 조정할 목적으로 수행하는 해상교통혼잡도 평가 있다. 이 연구는 현재 교통혼잡도 평가를 위한 미래 해상교통량 추정기법의 문제점의 현황과 이를 개선하여 신뢰도 있는 교통량 예측이 가능한 통계기법을 개발하고자 하는 것이다.
본 논문에서는 여러 개의 마이크로 프로세서를 다중 접속 통신으로 연결하여 지능형 교통 신호 제어기를 설계를 다루었다. 제안된 제어기는 신호등, 입력장치, 교통량 측정장치 및 보조 신호등 등의 교통 신호 제어기의 여러 장치를 단일 프로세서에 의하여 제어하는 기존의 제어기와 달리 각각의 장치를 전용 마이크로 프로세서에 의하여 제어하도록 하고 각 프로세서들을 주 프로세서와 다중 접속에 의하여 연결하는 다중 프로세서 시스템에 의하여 제어하도록 하는 분산형 제어 시스템으로 설계하였다. 설계된 제어 시스템은 교통량 및 소통 속도의 실시간 측정, 신호등의 제어, 연동 장치 및 보조 교통 신호등을 각각의 전용 프로세서에 의하여 제어하도록 하여 교통 신호 제어 프로그램의 부담을 여러 개의 프로세서로 분산하였다. 이러한 분산형 제어 시스템은 단일 프로세서 제어 시스템에 비하여 프로세서의 프로그램 수행 부담이 줄어들어 연동제 신호 제어 및 관제형 신호 제어 등의 지능형 교통신호 제어 부가 기능을 실시간으로 처리할 수 있으며 장치의 추가 등, 확장성이 우수하다. 본 논문에서 제안한 방법은 실제 시스템을 제작하여 주 제어 프로세서와 각 프로세서간의 다중 접속 통신에 의한 연결 및 신호등 구동 및 제반 입출력 처리 기능을 실험하였다.
본 연구는 DEVS를 기반으로 개발된 교통류 시뮬레이션 시스템인 $\ulcorner$I$^3$D$^2$ 교통류 시뮬레이션 시스템$\lrcorner$(이하 I$^3$D$^2$)의 검증을 그 목적으로 한다. I$^3$D$^2$는 본 연구진이 DEVS를 기반으로 개발한 범용 시뮬레이션 도구로써, 이미 서울시 강남 신호교차로와 내부순환로를 대상으로 하여 개발된 내용을 발표한 바 있다. I$^3$D$^2$는 헌재 단속류에서의 최적신호 생성 및 대기행렬 예측 문제, 그리고 연속류 시설의 용량 산정 문제등을 시뮬레이션 할 수 있다. 하지만 아직 문헌자료나 현장 데이터를 토대로 한 충분한 검증이 수행되지 못한 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 문헌자료를 토대로, I$^3$D$^2$를 검증한다. 이를 위하여 고속도로 또는 도시고속도로와 같은 연속 교통류의 대표적인 효과척도인 $\ulcorner$교통량 - 밀도 - 평균주행속도 (시간)$\lrcorner$ 간의 상관관계를 이용하여 미국 HCM과 우리나라의 도로용량편람에 정의되어 있는 기준을 토대로 I$^3$D$^2$ 검증을 수행하였다. 모델링은 서울시 올림픽대로의 양화대교 - 성산대교 - 가양대교 구간을 대상으로 했으며, 검증은 교통량에 따라 크게 3가지 교통류 상태(random, intermediate, constant)를 기준으로 시뮬레이션이 각각의 교통상태에서 예측한 평균주행시간의 정확도를 측정하면서 수행하였다. 검증 결과 random 상태에서는 문헌자료에 부합되는 예측결과를 보여주었으나, intermediate와 constant 상태에서는 문헌보다 다소 낮은 속도를 보여주었다 이러한 속도차는 추후 현장 데이터를 수집하여 보다 실질적인 검증을 통하여 조정되어야 할 것으로 판단된다.
ATIS(Advanced Traveler Information System)는 교통 상황이나 주행 정보 등을 실시간으로 제공하여 이용자의 편익을 도모하는 시스템이다. ATIS를 위해 영상 이미지를 분석하여 교통정보를 수집 수집하는 방식은 크게 영역에 루프 검지기를 설정하여 측정하는 방식과, 영상 분석을 통해 차량을 검출하고 추적하는 방식으로 나뉜다. 본 연구에서는 차선마다 가상 검지기를 설치하는 방식을 기초로, 영상 분석 방법의 차량 위치 추적 방식을 응용하여 교통정보를 측정하는 시스템을 제안한다. 이때 가상 검지기 방식의 단점을 보완하기 위해 차선마다 다중의 가상 검지선을 설정하여, 검지 영역 내에 여러 대의 차량이 진입하거나 차량의 차선 변경 시에도 효과적으로 교통정보를 추출할 수 있게 하였고, 영상분석 방식의 문제점인 검지영역의 크기 증가에 따른 차량 추출 시간의 증가를 해결하기 위해 검지 영역 내에서 대표 픽셀을 추출하여 교통정보를 측정하였다. CCTV를 이용하여 취득한 영상에 제안하는 시스템을 이용하여 차량의 평균 속도와 차선별 교통량 측정한 결과 실제 교통량대비 평균 92.32%의 차량 검지율를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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