교통검지체계는 도로상에서 교통자료 및 정보수집체계로 이해될 수 있는데, 이는 도로 상에서 교통량, 속도 및 점유율 정보를 수집하여 현 상태에서 도로상의 교통소통정보 즉, 혼잡 또는 비혼잡 등의 교통류상태, 또한 이보다 더 구체적인 내용으로서 LOS A~F로 표현되어지는 교통류 상태의 질 등을 파악하여 현 교통체계가 문제가 있는지 없는지에 관한 판단, 그리고 문제가 있다면 어느 지점(또는 구간)이 문제가 있는지, 그리고 문제의 원인은 무엇인지, 문제로 인해 발생되고 파급된 영향은 어느 정도인지, 또한 이를 해결하기 위한 방안은 무엇인지 찾고자하는데 있어서 매우 중요한 역할을 담당하는 체계로 볼 수 있다. 그러나 지점검지체계가 주를 이루고 있는 현재의 교통검지체계는 많은 한계점을 지니고 있으며, 이의 보완을 위해 본 연구에서는 구간검지체계의 이론적 구조 검토, 현장조사를 통한 검지체계별 자료특성 비교, 그리고 최적 구간검지간격 결정을 위한 분석을 수행하였다. 또한, 교통정책, 교통관리 및 이용자서비스 측면의 기능강화를 위해 기존 검지체계의 보완을 위한 새로운 교통검지체계 설치기준을 제시하였다.
최근에 이르기까지 교통분야에서 차량에 관한 정보를 수집하기 위하여 사용되고 있는 검지쳬계는 유도식 루프검지기 (Inductive Loop Detector,ILD)이다. 유도식 검지기로 부터 수집되는 교통자료는 점유시간(차량이 검지기를 점유한시간)과 비점유시간(통행 차량과 차량간의 시간차)및 교통량이 기초 수집자료가 된다. 특히 점유 시간은 신호의 현시 길이를 결정 및 과포화제어를 위한 대기행렬예측 등 다양한 관제알고리즘에 있어서 핵심적인 자료이므로 높은 신뢰도가 요구된다. 이러한 신뢰도는 검지로 부터 수집될 수 있는 자료들을 토대로 통행 차종을 식별함으로써 향상시킬 수 있으며, 관련 관제 알고리즘의 신뢰도 향상은 물론 최근 관심이 고조되고 있는 무인자동감시 체계 및 교통정보 자동 수집장치의 개발을 유도할 수 있다. 본 논문에서는 통행하는 차량들에 대하여 수집 되는 기초자료를 기반으로 인식하기 위한 방법으로 통계적 클러스터링 방법 두 가지와 신경망 클러스터링 방법 등 세가지 방법을 제시하고, 결과로서 무인 자동감시 체계에 관한 활용 방법을 제시한다.
해상교통관제센터에는 RADAR, AIS(Automatic Identification System), 기상센서, VHF(Very High Frequency) 등이 설치되어 운영되고 있으며, 해상교통관제사는 이를 활용하여 관제구역을 통항하는 선박의 동정을 관찰하고 정보를 제공하는 관제 업무를 수행한다. 이들 장비에서 생성되는 각종 관제 데이터는 해상교통 상황을 분석하기 위한 자료로 그 활용 가치가 매우 높지만, 시스템 제조사간 호환성 부족 또는 정책상의 문제로 인해 체계적으로 관리되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 해상교통관제센터에서 수집되는 관제 데이터를 효율적으로 수집, 저장, 관리할 수 있는 관제 빅데이터 체계를 개발하였다. 개발된 관제 빅데이터 체계는 체계 개발의 중요한 이슈 중 하나였던 운영 안정성을 확보하기 위해 마이크로서비스 아키텍처를 적용하였으며, 효율적인 실시간 운항 정보의 탐색을 위해 저장소를 이원화하여 체계 성능을 향상시킬 수 있었다. 구현된 체계는 실해역 데이터를 적용한 시범 운영을 통해 성능을 확인하고 추가적인 개선 사항을 파악하였으며, 실제 관제 환경에서의 활용 가능성을 검토하였다.
본 연구에서는 구간의 교통상황을 보다 정확하게 관측할 수 있는 기법 중의 하나인 차량자동인식기법(AVI, Automatic Vehicle Identification)의 성능 요구사항 (performance requirements)을 분석할 수 있는 기법을 처음으로 제시하였다. 미시적 교통시뮬레이터인 Paramics를 이용하여 개별차량의 재인식(re-identification)을 통한 AVI 성능요구사항 분석을 몬테카를로 시뮬레이션을 적용하여 구현하였다. 본 연구에서 제안한 기법은 목표로 설정한 통행시간의 정확도를 달성하기 위한 매칭률(matching rate)과 오매칭률(mis-matching rate)의 조합을 찾고, 나아가 이에 부합하는 AVI 기술을 선정하는데 사용될 수 있다. 본 연구에서 제안한 기법은 AVI를 통한 정확하고 신뢰성 있는 교통정보의 수집 및 가공을 위한 의사결정지원 수단으로 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
현재 국내에서는 안전 운전 서비스 및 교통정보 수집체계 구축에 USN 기술을 적용하기 위한 다양한 연구와 시범사업이 추진되고 있다. 텔레매틱스 교통안전시스템[1][2]은 교차로 주변의 도로 위에 무선 센서 노드를 부착하여 무선 센서 노드 위를 지나는 차량들의 정보(속도, 위치, ID 등)를 수신하여 무선 센서 네트워크를 이용해 교차로 중앙에 위치한 베이스 스테이션으로 전송하고, 베이스 스테이션은 이렇게 실시간으로 수집한 정보를 분석하여 얻은 차량안전 운전정보를 교차로에 접근하는 차량들에게 브로드캐스팅하여 차량충돌을 회피하도록 하는 시스템이다. 본 논문에서 다루는 텔레매틱스 교통안전시스템은 Telematics Scheduling Protocol(TSP)[1]을 무선 센서 노드간 통신 프로토콜로 사용하는데 무선 센서 네트워크 특성상 온도, 날씨 등의 주변환경에 의해 노드간 통신에 있어서 높은 데이터 전송 에러율을 가지고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 프로토콜로 TSP를 사용하는 교통안전시스템에서 무선 데이터 전송 에러율, 교차로를 지나가는 차량의 숫자 그리고 도로 표면에 부착된 고정노드간 거리변화가 성능에 미치는 영향을 파악하기 위하여 네트워크 시뮬레이터 ns-2[3]를 이용해 시뮬레이션한다.
해상교통정보의 수집, 관리 및 공유를 개선하기 위해서는 해상교통정보 관련 기술 동향 파악 및 해상교통정보의 현황·문제점 분석이 우선되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 먼저 해상교통정보의 국내외 기술 동향을 조사하였으며 국내 해상교통정보의 수집·관리·공유에 대한 현황·문제점을 분석하여 정리하였다. 자료를 토대로 문제점을 분석한 결과 우선 수집단계의 문제점은 주로 LTE 통신권을 벗어나는 원거리 RADAR·CCTV·카메라 영상정보 수집의 어려움으로 나타났으며 이로 인해 EEZ를 거쳐 영해로 진입하는 밀입국 선박 등의 조기 탐지가 어려운 것으로 나타났다. 그리고 관리단계의 문제점은 대부분 해상교통시스템이 자체 구축한 물리 저장 공간을 사용함으로써 저장 공간의 유연성 부족으로 인해 편리한 축소·확대가 어렵고 시스템 장애 발생 시 대비책으로 시스템 이중화·백업 등이 힘든 상황이다. 또한 공유단계의 문제점은 대부분 해상교통정보 공유시 주로 내부망을 사용하고 있는 현황상 운영기관 외부로의 정보 공유가 어려운 것으로 나타났으며 LRIT·SASS와 같이 정부 클라우드를 통해 정보 공유가 되고 있다고 하여도 정부 클라우드의 특성상 해양 빅데이터 등을 효과적으로 활용할 수 있는 다양한 애플리케이션의 제공이 원활히 되고 있지 않은 상황이다. 이러한 문제점들을 개선하기 위해 우선 수집단계의 경우 무인기·위성 등 수집장비의 추가 구축을 제시함으로써 수집구역을 확장하였고 관리·공유단계는 각 해상교통시스템의 운영 주체·정보 공개성을 고려한 민간 클라우드 도입 및 구축형태를 제시함으로써 클라우드 도입 시 전문성·보안성 향상을 기대하였다.
내부순환로 교통관리시스템은 기존의 국내 교통 시스템들과는 달리 충분한 수집체계와 정보제공 체계를 갖추고 있으며, 전략의 구체화와 현실적 실현, 즉 전략의 시스템화를 위해 많은 노력을 기울였다. 그런 노력의 일환으로 이 시스템에서는 다양하고 복잡한 돌발상황을 단순화하고 일반화하기 위해 Uniform Event Reaction Formula라 하는 개념을 사용하였다. 이 개념은 어떤 돌발상황이 발생하면 이로 인해 영향을 받는 반응 영역과 영향을 받지 않는 비반응 영역으로 분리한 후, 반응 영역은 예측을 통한 제어 관리를 수행하고, 비반응 영역은 통상적인 제어 관리만을 수행함을 의미한다. 그러나, 돌발상황에 따른 반응 영역과 비반응 영역의 결정에 필요한 돌발상황 처리시간 예측과 대기행렬 예측 모형은 내부순환로의 도로 및 교통환경에 적합한지 검증되지 않아 많은 시행착오가 예상된다. 특히, 돌발상황의 처리시간 예측은 동질대응 구간 결정의 가장 중요한 요소로서, 현재는 처리시간에 상당한 여유를 두어 운영할 계획이지만 궁극적으로는 내부순환로에 적합한 처리시간 예측 모형의 개발이 필요할 것으로 판단된다.
ICT 기술이 발전함에 따라 교통사고 발생시 ICT기술을 활용하여 신속하게 처리하기 위한 연락체계 구축에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. e-Call(Emergency call)은 교통사고를 인식하고 신고가 이루어지는 차량ICT기반 긴급구난체계를 말한다. 한편, 기존의 버스정보시스템은 버스에 장착된 위치추적시스템을 통해 측위 데이터를 수집하여 센터로 전송한 후 센터에서는 수집된 버스의 운행정보를 기반으로 다양한 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 대중버스에서 사고, 고장, 긴급상황이 발생했을 때 이를 신속하게 처리하기 위하여, 기존의 버스정보시스템을 활용한 긴급구난체계를 설계하고 구현하였다.
지능형교통체계(ITS)환경 하에서 요구되는 정보서비스의 기본적인 형태는 통행속도, 지체정도, 통행시간등으로 대별 되어질 수 있다. 그 중 통행시간의 기본적 요소로서 링크통행시간을 산출하기 위한 제반 기법을 소개하였고, 특히 GPS를 이용한 링크통행시간 산정기법을 본 고에서는 제시하였다. 현재 GPS를 장착한 차량이 고유의 목적 (예를 들면, 위치파악 및 배차등의 목적으로)을 위해서 점차 늘어나고 있는 추세인 만큼 (개인택시조합등) 이러한 자원을 부수적으로 이용할 수 없는지에 대한 활용방안의 여부가 논문을 작성하는 계기가 되었다. 이를 위해서 본 고에서는 구체적으로 GPS 원시테이터, 수치도로지도 (GIS포함) 및 무선데이터망을 이용하여 링크 통행시간을 산출하는 기법이 이를 위해서 본 고에서는 구체적으로 제시되었으며, 이들을 통한 교통정보의 수집 가능성을 제안하였다. 중간 결과로서 실제 가로주행조사를 통해서 얻어진 링크통행시간과 본 연구에서 게시된 GPS를 통해 얻어진 링크통행시간과 비교해 보면 오창의 범위가 10%내외로서 판명되어 그나마 동적교통정보 수집조건이 열악한 우리실정에 큰 자원이 될 수 있다는 확신을 얻을 수 ? 있었다. 한편, 본 연구에서 수행되지 못하였으나 추가연구로서 반드시 수행되었으면 하는 몇가지의 항목이 결론부에 함께 제시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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