현재 국내에서는 안전 운전 서비스 및 교통정보 수집체계 구축에 USN 기술을 적용하기 위한 연구와 시범사업이 추진되고 있다. 사거리 교통 안전 시스템은 교차로로 진입하는 도로위에 무선 센서 노드를 부착하여 무선 센서 노드위를 지나는 차량들의 정보(속도, 위치, ID 등)를 실시간으로 수집 및 분석하여 얻은 차량안전 운전정보를 교차로에 접근하는 차량들에게 전송하여 차량충돌을 회피하도록 하는 텔레매틱스 서비스 시스템이다. 이 시스템에서는 최대 1초 이내에 교차로에 접근하는 차량들의 정보를 수집해서 동일 그룹의 차량들에게 충돌회피 정보를 알려주어야 하기 때문에 일반적인 라우팅 알고리즘보다 높은 신뢰성과 실시간성을 가진 라우팅 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 교차로 주변차량들의 정보를 수집하여 교차로의 베이스 스테이션까지 전송하는데 있어서 높은 신뢰성과 실시간성을 가진 새로운 라우팅 알고리즘을 제안한다.
영상기반 교통감지시스템은 교통정보 수집을 기본으로 상충, 사고감지, 기후감지 등 다양한 정보를 수집하는 데 이용되고 있다. 본 논문은 VDS에서 검지영역을 설정할 때 단위거리별 픽셀길이를 자동 계산하여, 이를 기반으로 교통정보 및 상충정보를 수집하는 시스템을 개발한다. 본 알고리즘은 교차로에 검지영역 내 검지라인을 세분화하여 설정함으로써 교통정보의 정확도를 높이고, 개별차량의 교차로 통과속도 및 점유율을 자동으로 계산해 주며, 나아가 모든 교차로에 일반화하여 적용할 수 있다. 본 알고리즘은 분당교차로에 설치된 CCTV영상을 대상으로 실험하였으며, 상용화 제품과의 교통정보 비교분석을 통하여 알고리즘을 검증하였다.
정확하고 신뢰성 있는 실시간 교통자료의 수집은 다양한 교통운영관리 전략의 구현 및 교통정보제공을 위한 필수요소이다. 본 연구에서는 보다 seamless한 고급 교통정보가공을 위해 차량 간 무선통신기술(Vehicle-To-Vehicle Communication; V2V)을 활용한 새로운 교통정보수집체계를 제안하였다. GPS를 이용하여 개별차량의 주행궤적을 추출하고 V2V를 이용한 교통정보수집 방안을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 교통정보수집체계의 기술적 요구사항분석을 위해 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 평가체계를 개발하였다. 미시적 교통시뮬레이터 AIMSUN으로부터 개별차량의 주행궤적을 추출하고, 이를 이용한 구간통행시간 산출기법을 몬테카를로 시뮬레이션 기반 평가체계에 결합하여 기술적 요구사항을 도출하였다. 구간통행시간 정확도에 영향을 미치는 요인으로서 V2V 및 개별차량 주행궤적 추출이 가능한 equipped vehicle의 market penetration rate, V2V 통신반경, 통행시간 산출주기를 분석하였다. 또한, 제안된 시스템의 기술적 타당성 확인을 위해 prototypical implementation을 수행하였다. 본 연구의 결과물은 보다 seamless하고 정확한 교통정보가공을 위한 차세대 수집시스템 개발 및 구현을 위한 유용한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
최근 ITS(Intelligent Transportation System)와 관련된 연구들이 활발하게 진행되면서 정보화 사회에 알맞은 차세대 교통정보 체계를 구축하는데 일조하고 있다. 도로상의 차량 속도 및 교통 정보를 실시간으로 감지할 수 있는 시스템을 구축하여 운전자에게 정보를 제공함으로써 전체 교통 상황의 흐름에 좋은 영향을 끼칠 수 있다. 본 연구에서는 각기 다른 근원지로부터 제공되는 실시간 교통 정보를 가공하여 보다 신뢰적인 실시간 교통정보를 제공하는 알고리즘을 개발하고 이를 적용하는 플랫폼 구축에 관한 연구이다.
협력 지능형 교통 시스템 (C-ITS: Cooperative Intelligent Transportation System)은 차량이 도로 인프라 또는 다른 차량과 서로 통신하면서 전방의 교통사고 및 장애물과 주변 차량 정보를 공유하여 위험상황을 피할 수 있도록 사전에 경고하는 미래형 교통체계이다. C-ITS는 보행자 및 차량의 안전을 향상시키고 배출탄소량 감소 및 교통물류의 효율성을 증가시킬 수 있는 미래사회의 핵심 인프라가 될 전망이다. C-ITS의 성공적인 실현을 위해서는 다중 센서 융 복합 기반 교통정보 수집, 교통정보를 쌍방향으로 유통하기 위한 통합 무선 통신망, 스마트 기기와 이동통신망을 활용한 실시간 교통정보 수집 및 빅 데이터 처리와 주문형 서비스 제공 등의 핵심 기술 개발이 필요하다. 본 고에서는 협력형 교통 환경에서의 C-ITS 구조 및 관련 핵심 요소 기술을 소개하고, 앞으로 해결할 과제를 소개 한다.
4차 산업혁명의 도래와 함께 자율주행자동차의 주행관리 및 주행 전략과 관련된 연구들이 대두되고 있다. 이러한 연구를 위해서는 차량의 미시적 교통데이터의 확보가 필수적이나, 기존 교통정보 수집 방식은 개별차량의 주행행태를 수집할 수 없다. 본 연구에서는 미시적 교통정보를 수집 가능한 항공에서 내려다보는 관점의 교통정보 수집을 위해 드론 항공영상을 활용하였다. 관련 연구의 한계점을 극복하기 위하여 딥러닝 기반 다중객체추적 알고리즘과 영상정합을 활용하여 미시적 교통데이터를 추출하였다. 그 결과로 속도는 MAE 3.49km/h, RMSE 4.43km/h, MAPE 5.18km/h의 오차율과 교통량 Precision 98.07%, Recall 97.86%의 정확도를 획득하였다.
현재 우리나라에는 최첨단의 정보통신 서비스를 제공을 목적으로 ubiquitous city(u-City)가 건설 중에 있다. 이들 도시에서 ITS(Intelligent Transportation Systems)는 도시거주민들에게 적절한 교통정보를 제공하는 동시에 최적으로 도시교통을 제어하는 방안이다. ITS의 한 부분으로서 교통흐름에 적합한 교통신호제어가 필요하며 이를 위해 많은 교통정보를 실시간으로 수집하여야 한다. 이러한 교통정보의 수집은 도시운영을 위하여 최첨단 정보통신 서비스가 제공되는 u-City에서는 어렵지 않을 것이다. 이러한 미래지향적인u-City의 ITS 교통제어에 적합한 새로운 시스템에 대하여 이 논문에서는 연구하였다.
속도, 점유율, 교통량 등의 링크 속성은 교통계획 및 운영에 필수적인 요소이다. 따라서 링크 속성 정보를 수집하기 위한 센서들의 최적 위치를 결정하는 것은 지능형교통시스템(ITS)의 중요한 의사결정 중 하나이다. 본 연구는 전체 네트워크 교통정보의 변동성을 최소화하기 위한 네트워크 센서의 최적 입지를 결정하는 모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 데이터 수집의 이산적 특성을 반영한 네트워크 센서 위치 모형(NSLM)이 개발된다. 교통 정보의 변동성 지표는 분산-공분산 행렬의 대각요소의 합을 통해 계산된다. 개발된 모형의 적용가능성을 평가하기 위해, 대구광역시 도로에서 단거리 전용 통신(DSRC)으로 수집되는 속도 자료가 이용된다. 본 연구는 지능형교통시스템(ITS)의 투자 효율성을 제고하고 정보 정확도를 개선하는 데에 기여할 것으로 기대된다.
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.
현재의 도시의 설계 및 계획을 수행 하는데 있어 교통정보의 수집은 날로 그 중요성이 증대되고 있으나 현재의 도로변 매설 기반의 교통정보 수집방식으로는 국도나 신도시 예정 지구와 같은 예외의 상황에는 대처할 조사방법이 부족한 방법이며 이를 대처하기 위하여 주변지역의 데이터를 통해서 추정하는 방식을 사용하고 있다. 본 연구에서는 좀 더 나은 교통정보의 수집과 다양한 환경에서 조사가 가능할 수 있도록 DSRC와 레이더 검지기를 병합한 이동형 교통정보 수집기를 개발한다. 아울러 기존의 현장에서 단순한 데이터의 수집만을 수행하는 차원이 아닌 현장에서 수집된 데이터를 기반으로 분석이 가능한 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 실제의 현장에서 테스트 되었으며 그 우수성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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