5G 기반의 스마트시티 서비스 데이터 수집 및 공유 시스템은 5G 융합서비스 플랫폼의 시스템컴포넌트로 설계 및 개발된 시스템이다. 본 시스템은 크게 데이터 수집 서브시스템, 데이터베이스 서브시스템, 및 데이터 공유 서브시스템 세 서브시스템으로 이루어져 있으며, 범용성, 확장성, 유연성 및 개방성에 중점을 두고 설계 및 개발되었다.
실시간 교통정보 처리과정은 현장설비로부터 수집되는 각종 교통상황자료를 분석/처리하여 소통상황, 주행속도, 통행시간 등의 교통상황을 단기 예측하는 과정으로서 이는 주행안내시스템의 핵심요소기술이다. 주행안내 시스템 개발의 필요성은 선진국을 중심으로 제기되어 왔으며, 주행안내시스템은 각국 정부의 강력한 지원정책을 바탕으로 연구개발 단계를 거쳐 시범운영의 단계에 있다. 국내에서도 교통정체의 해소와 안전주행의 연구개발 단계를 거쳐 시범운영의 단계에 있다. 국내에서도 교통정체의 해소와 안전주행의 여건마련을 위하여 교통정보를·처리·제공하는 기술의 개발이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 국내 기술수준을 보면 전자통신기술을 바탕으로 교통정보의 수집과 제공에 관한 연구는 어느 정도 진행되고 있으나 운전자가 필요로 하는 교통정보의 분석과 처리에 관한 연구는 매우 저조한 실정이다. 본 연구의 목적은 다양한 시스템에서 수집되는 자료를 종합적으로 처리, 저장,관리하고 이의 분석결과를 제공하는 교통정보센터의 프로토타입(Prototype)을 설정하는 것이다. 이러한 목표를 수행하기 위해서 요구되는 교통정보실험실의 기능은 수집된 교통자료의 신뢰성 분석, 교통정보의 종합적인 처리·저장·관리, 그리고 교통정보의 제공은 구분할 수 있다. 따라서, 현재 교통정보실험실에서 운영중인 정보의 형태를 제시하며, 이들 정보의 신뢰성을 실측자료와 비교한 실험적 결과를 예시한다. 또한, 개별 정보이용자에게 실시간 교통정보를 제공하기 위한 통신기술의 검토가 이루어진다. 차내 이용자에게 정보를 실시간으로 제공하기 위해서는 궁극적으로 무선통신기술의 응용이 필요하며, 정보이용자에게 다양한 정보를 제공하기 위해서 인터넷 통신과 연계시키는 것이 합리적으로 판단된다. 결론 부분에서는 교통정보실험실의 기능을 강화시키기 위한 향후의 연구과제를 제시한다.Si결정의 크기를 비교하였을 때 45$\mu\textrm{m}$ 이하의 분말을 섞어 압출하였을 때 가장 작은 초정 Si입자 크기를 얻음 을 볼 수 있었다. 주의 Fairfax County에 소재한 주간 고속도로 66번(I-66)과 인접 교통망의 교통자료를 사용하여 각종 돌발교통 혼잡 상황을 전제로 한 Traffic Simulation과 정보제공시나\리오를 INTEGRATION Model을 이용해 실행하였다. 그 결과 적응형 알고리즘이 개개인의 최단시간 경로를 제공하는 사용자 평형 경로안내전략에 비해 교통혼잡도와 정체시간의 체류정도에 따라 3%에서 10%까지 전체통행시간을 절약할 수 있다는 결론을 얻었다.출발참, 구성대외개방선면축심, 실현국제항선적함접화국내항반적전항, 형성다축심복사식항선망; 가강기장건설, 개피포동제이국제기장건설, 괄응포동개발경제발전적수요. 부화개시일은 각 5월 26일과 5월 22일이었다. 11. 6월 중순에 애벌레를 대상으로 처리한 Phenthoate EC가 96.38%의 방제가로 약효가 가장 우수하였고 3월중순 및 4월중순 월동후 암컷을 대상으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW 단열군이 연구지역 내에서 지하수 유동성이 가장 높은 단열군으로 추정된다. 이러한 사실은 3개 시추공을 대상으로 실시한 시추공 내 물리검층과 정압주입시험에서도 확인된다.. It was resulted from increase of weight of single cocoon. "Manta"2.5ppm produced 22.2kg of cocoon. It is equal to 9% increase in index, as com
u-TSN (ubiquitous-transportation sensor network) 시스템은 차량에서의 주기적인 정보를 노변장치가 수집하고 수집된 정보의 분석, 가공하여 교통정보를 제공하는 차세대교통시스템이다. 본 논문에서는 u-TSN 시스템에서의 교통정보 수집을 위한 차량에서의 메시지 전송방안을 제안한다. 기존의 시스템은 0.1초마다 차량 정보를 전송하는 것으로 되어 있다. 본 논문에서는 차량 속도에 따라 차량위치 정보의 전송 주기를 조절하는 알고리듬을 제안한다. 제안 전송방법의 우수성을 컴퓨터 모의실험을 통해 기존 방식과 비교 한다.
최근 주변 사물에 부착된 센서를 이용하여 센싱 정보를 무선 네트워크를 통하여 실시간으로 수집 및 제공하는 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기술에 대한 관심이 급증하고 있다. 또한 요즘 현대인에게 있어서 자동차는 없어서는 안될 필수품이지만, 자동차 수의 증가에 비해 도로를 포함한 기반시설의 증가는 턱없이 부족한 실정이다. 현재 국내에서는 USN 기술을 안전 운전 서비스 및 교통정보 수집 시스템에 적용하기 위한 기술개발과 시범사업이 추진되고 있다. 본 논문에서는 도로에 부착된 USN 노드들을 통하여 차량 및 도로의 정보를 실시간으로 수집 분석하여 교통안전정보를 제공하는 802.11기반 텔레매틱스 교통안전 시스템을 설계하고 그 성능에 대하여 ns2 시뮬레이션 도구를 사용하여 평가한다.
이 연구는 버스정보 시스템 설계에 필요한 운행시격 결정과 통행시간 예측을 위한 알고리즘 개발을 다룬다. 운행시격 결정 문제는 버스와 같은 대중교통 수단을 운영하는데 중요한 요소 중에 하나이다. 기존 연구는 버스 운행비용과 승객비용의 합을 최소로 하는 운행시 격을 찾는데 초점을 두고 이다. 이때 승객비용이란 승객 대기비용과 승객 교통비용의 합으로 이루어진다. 그런데 우리나라와 같이 버스회사 수입이 전액 운행수입에만 의존하는 경우엔 이러한 접근 방식이 타당하지 않다. 기존의 방식과 다르게 승객비용으로 승객 이탈비용을 사용하여 버스의 최적 운행시 격을 구하는 것이 이 연구의 목적이다. 먼저 정류장이 하나인 경우에 대해 해석적 방법으로 풀고, 정류장이 여러 개인 경우에 대해서는 시뮬레이션 기법을 적용한다. 또한 이 연구는 신뢰성이 높고 정확한 통행시간 예측정보를 산출하기 위해 2 단계 예측 기법과 전문가시스템을 이용하는 자료융합 알고리즘을 개발한다. 정확한 정보를 제공하려면 교통정보 수집원을 통해 얻는 자료가 정확해야 하고, 또한 교통상황 변화에 따라 실시간으로 통행시간을 예측하는 것이 필요하다. 이 연구는 AVL(Automatic Vehicle Location)시스템을 이용한 버스정보시스템에서 실시간 데이터와 과거 데이터를 융합하여 통행시간을 예측하는 알고리즘을 개발한다. AVL 데이터를 수집하는 과정에서는 경제성을 고려하여 데이터를 수집한다. 그리고, 버스의 운행관리와 정확한 도착예정시간을 예측하기 위해 AVL시스템을 통해 얻은 데이터의 패턴을 분석하고 유고상황을 감지한다.
텔레매틱스 서비스를 위해서는 우선 가장 기본이 되는 교통정보의 제공체계가 뒷받침되어야 하는데, 현재 우리나라의 교통정보 수집 및 제공 체계는 이를 담당하는 각 지자체 및 업체들에 따라 별도의 시스템들을 구축하고 있어 종합적이며 체계화된 정보서비스를 필요로 하는 텔레매틱스 상용화에 문제점으로 지적되고 있다. 이를 해결하기 위해 범국가적 차원에서 교통정보의 수집 및 활용, 통합운영ㆍ관리방안을 마련하여 종합교통정보서비스 사업을 활성화할 수 있는 체계화 방안을 제시할 필요가 있으며, 이는 텔레매틱스를 위한 통신 인프라의 국제적인 기술 방향에 따른 국가 도로체계 정보화 인프라 구축방안을 전략적으로 제시하기 위한 필수적인 요소라 할 수 있다.(중략)
차량 항법 시스템(Car Navigation System)은 요즘 많은 발전을 거듭하여 차량 이용시 사용자가 가고자하는 목적지까지의 길을 쉽게 안내하고 있다. 이런 기술의 발전은 단순한 정적인 길 안내(Static Route Guidance) 뿐만 아니라. 동적인 길 안내(Dynamic Route Guidance)를 함으로써 자동차 운전자가 쉽고 빠른 길을 안내 받을 수 있게 되었다. 그러나 이러한 교통정보는 매우 변화가 심하므로 최초로 경로를 전송 받은 후 그 경로상에 교통정보가 변화하였다면, 이미 전송 받은 경로는 실시간으로 적극적으로 대응할 수 없고 실제 막히는 길로 안내할 수 있다. 목적지까지의 거리가 먼 경우 이런 현상이 더욱 심하게 나타날 수 있다. 이런 경우 운전자는 실제로는 막히는 길로 안내 받을 수 밖에 없다. 이런 문제점을 해결하기 위해 교통정보를 수집하는 기존의 시스템에 Ad Hoc 네트워킹이 가능한 시스템을 탑재한 교통정보 수집 차량(Probe Car)을 이용한다. 정보 수집 차량이 극심한 정체를 발견하면 근처를 지나는 경로를 가진 차량에게 이를 전달하여 새로운 경로를 다운받을 수 있도록 한다. 이런 방법은 Ad Hoc Relaying System〔l〕을 이용하여 가능하며, 센터에 수집되고 가공되는 시간을 최대한 줄일 수 있으며, 센터의 통신 오버헤드를 최소화할 수 있다. 또한 기지국에 호가 집중되어 call blocking이 발생함 경우에 이를 해결할 수 있다.
본 논문에서는 교통상황을 실시간으로 반영하여 최적의 이동경로를 제공하는 적응형 내비게이션 시스템을 제안한다. 본 시스템은 세 가지 요소로 구성되어있다. 첫 번째로 도로교통망 중 한 구획의 도로상황정보를 수집하고 공유하는 Traffic Control Center (TCC). 두 번째로 개별적인 도로나 교차로에 설치되어 차량으로부터 도로상황정보를 수집하는 Road Side Unit(RSU). 마지막으로 차량들 간의 망 형성을 위해서 사용되는 Dedicated Short Range Communications(DSRC)를 기반으로 차량에 설치된 단말기가 있다. DSRC를 기반으로 RSU와의 통신하는 단말기는 실시간 도로교통정보를 기반으로 운전자에게 최적의 경로를 제공한다. 이동속도와 같은 교통정보는 단말기에서 측정되고, RSU로 전송된다. RSU는 이 정보를 처리하여 해당 도로의 도로상황지수를 생성하고, 주기적으로 TCC에 전송한다. TCC는 RSU로부터 도로상황지수를 통합하여 TCC의 관할 구획의 모든 차량에 대해 도로교통정보를 만든다. 마지막으로 단말기는 효율적인 경로안내를 위해 최적의 경로를 도출하여 운전자에게 제공한다. 따라서 단말기, RSU, TCC간의 상호작용을 통해 AINS는 동적인 교통상황(정체, 교통사고 등)을 기반으로 새로운 형태의 적응형 지능 내비게이션을 제공할 수 있다.
교통정보는 지상파 DMB에서 핵심적인 콘텐츠로 주목받고 있는 것 중에 하나이다. 본 논문은 지상파 DMB에서 신속히 교통정보를 제공하기 위하여, 데이타 수집부터 콘텐츠 전송까지, 모든 과정을 자동으로 수행하는 데이타방송시스템을 제안하고, 이를 구현한다. 본 연구에서 제안한 데이터방송시스템은 크게, 실시간으로 교통데이타를 수집 가공하는 교통정보통합시스템, 콘텐츠를 자동으로 생성 및 검증하는 교통정보저작시스템, 생성된 콘텐츠의 송출을 담당하는 교통정보전송시스템으로 나누어져 있다. 이러한 서브시스템(subsystem)들의 기능과 구성요소, 그리고 상호작용에 대하여 설명한다. 제안하는 데이타방송시스템은 BWS유형의 콘텐츠를, 지상파 DMB 오디오방송의 부가데이타(PAD)로 제공한다. 마지막으로 데이타방송시스템의 구현결과와 향후 개선사항에 대하여 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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