본 연구는 일반국도의 통행특성을 고려한 지점검지기의 적정설치지점 선정을 다루고 있다. 일반국도에서의 ITS 구축은 활발히 진행되고 있으나. 자료수집 구간에서의 통행시간 추정 신뢰도에 가장 큰 영향을 미치고 있는 지점검지기의 설치지점에 관해 적절한 기준이 제시되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 일반국도의 구간 통행시간의 추정을 위해 대표성을 확보할 수 있는 지점검지기의 적정설치지점을 선정하여 제시하고자 한다 이를 위하여 GPS 프로브 차량과 지점검지기를 이용하여 대상지역의 통행특성을 수집하고, 지점속도와 구간통행시간의 상관분석을 통하여 적정설치지점을 선택한다. 분석결과 일반국도의 구간별 적정설치지점의 특성은 다음과 같다. 첫째. 구간 통행시간과 지점 속도와의 상관관계는 구간의 시점에서부터 높아지다가 일정시점이 지나서는 낮아지는 U자형 형태를 보이고 있다. 둘째. 최적설치지점은 분석구간마다 상이하게 존재하나, 대부분 구간연장을 기준으로 중류부 및 중 하류부에 존재한다. 셋째, 구간의 적정설치지점은 구간의 중류부에서 하류부로 넘어가는 지점이 적절하며, 일반적으로 자료수집 구간 연장을 기준으로 시점부로부터 $55{\sim}60%$가 되는 지점이다. 넷째, 종단경사는 적정설치지점과 관련하여 중요한 결정인자가 되며, 종단경사가 큰 경우에 있어서 검지기의 설치는 배제되어야 한다. 끝으로, 본 연구의 결과를 토대로 한 지점검지기의 현장적용을 통해, 정보제공 구간내 통행시간 추정 및 예측력의 개선을 기대한다.
최근 인공지능 (Artificial Intelligence: AI) 기술 발전으로 폐쇄회로 TV(Closed-Circuit television: CCTV)와 같은 영상 센서에 AI 기술을 도입하여 특정 돌발상황을 검지하고 있으나 대부분 고정식 장비 기반으로 돌발상황 검지가 진행되어왔다. 따라서 모든 도로 공간에 대한 돌발상황 검지에는 한계가 존재해왔다. 그러나 영상 센서와 edge-computing 기술 등의 발전으로 이동식 영상정보수집 및 분석 기술이 확산되고 있다. 본 연구는 이러한 이동식 영상 수집 및 분석 장비(커넥티드 차량)의 도입 수준에 따른 돌발상황 검지시간 감소효과를 추정하는 것이 목적이다. 이를 위해 2021년 경부고속도로 수원지사에서 수집된 돌발상황 발생 건수 자료를 활용하였다. 분석 결과 편도 2차로 고속도로는 커넥티드 차량의 보급률(Market Penetration Rate: MPR)이 4% 이상, 편도 3차로 고속도로는 3% 이상이면 돌발상황 검지 시간이 1분 이하로 나타났고, 편도 2차로와 편도 3차로 고속도로에서 MPR이 각각 0.4% 이상, 0.2% 이상이면 한국도로공사에서 발표한 평균 돌발상황 검지시간 보다 감소하는 것으로 나타났다.
이 연구는 필리핀 연안수역의 해양안전과 선박교통관제서비스에 대한 설문조사 결과의 일부를 나타낸 것이다. 이 연구는 응답자의 경력과 육 해상 경험, 친숙해역, 위험요소별 위험지역별 선박운항자의 주관적 위험인식을 조사하였다. 설문은 202명이 응답해 주었고 설문 데이터는 엑셀 프로그램과 통계 프로그램을 이용하여 분석하였다. 전체 응답자의 97 %가 다양한 종류와 크기의 선박에서 승선한 경험이 있었고 88 %는 선박 항해에 직접적으로 종사한 사람이었으며 마닐라 지역(NCR지역)에서 가장 높은 응답률이 있었다. 위험요소별 위험지역별 위험인식 부분에서 위험수준 3단계 '때때로 위험 증가'와 위험수준 4단계 '자주 위험 증가'라는 높은 위험 지표를 보였다. 이 연구에서 가장 높은 위험 요소는 위험수준 5단계 '매우 자주 위험 증가'에 해당되는 "법과 규정의 위반" 으로 나타났다. 그리고 전체 친숙 해역 중 가장 높은 위험 인식을 보인 마닐라 베이 지역(NCR 지역)에서도 역시 위험수준 5단계로 나타났다. 그러므로 각 지역내에서 실행가능한 법과 규정의 광범위한 검토(해상교통체계와 구조물들의 강화, 이해당사자들의 교육(국가의 혼잡 수역, 특히 마닐라 베이 지역))의 실행이 이 연구에 의해 권고된다. 이 연구의 궁극적인 목적은 안전 관련 정보를 수집 분석하여 국내 해상교통안전의 개선과 향상의 지침으로 활용될 기술과 모델을 개발하는 것이다.
대량수송이 가능한 대중교통 수단의 경우 사고 발생 시 대형인명피해가 우려되며, 이로 인해 다량의 사회적 경제적 손실이 발생할 가능성이 크다. 특히, 최근 들어 버스 운전자의 피로 및 부주의 등으로 인한 중 대형 버스사고가 잇따라 발생하며 버스사고 및 운전자의 근무환경에 대한 사회적 관심이 나날이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 버스운전자의 근로 환경(업종별 근로 형태별)에 따른 근로여건 및 사고 특성을 비교 분석하고자 한다. 이를 위하여 국내 271개 버스회사에 대한 2017년 1월~12월까지의 운행기록계 자료 및 업체 정보(업종구분, 근로형태)를 수집하였으며, 이를 통계적 방법론을 활용하여 분석하였다. 그 결과 버스운전자의 근로조건에 따른 사고빈도 및 운행환경의 차이가 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 특히, 격일제 근무 형태를 따르는 시내버스(특광역시 제외)에서 교통사고가 비교적 빈번히 발생함을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 향후 노선버스 사고 감소를 위한 근무여건 개선의 기초자료로 활용될 수 있기를 기대한다.
심각해지는 교통난을 효율적으로 해결하기 위한 목적으로 실시간 신호제어시스템의 도입이 점차 확산되고 있다. 실시간 신호제어시스템은 수집정보의 신뢰도 및 시스템의 기능성이 중요하다 할 수 있으나, 시스템 구축 후 이에 대한 평가체계가 미비하여 본래의 기능을 제대로 수행하지 못하는 경우가 많이 발생하고 있다. 본 연구는 실시간 신호제어시스템에 대해 수집정보의 신뢰도는 물론 시스템의 기능성 등에 대한 평가를 통해 신호제어시스템 운영 효율을 파악하고 확장 및 운영의 방향을 제시하고자 한다. 분석결과 낮은 신뢰도를 보이거나, 이에 따른 대기행렬 길이 예측, 주기길이 변화, 좌회전 감응제어 등 시스템 기능성에 문제가 있는 부분들이 있음을 알 수 있었다. 이를 해결하기 위해서는 지속적인 모니터링을 통한 효율적인 유지보수체계가 필요하다고 판단된다.
네트워크(Vehicular Ad-hoc Networks; VANET) 기술은 텔레매틱스/지능형 교통시스템을 구축하여 실시간 정보를 수집 및 공유하여 교통 체증 완화, 교통사고 예방뿐만 아니라, 차량 안에서 인포테인먼트(Infotainment) 서비스를 제공한다. 요구하는 서비스 증가로, 고정된 프레임 안에서 한정된 자원을 사용하는 기존의 기술은 효율적인 차량통신 서비스에 한계가 있다. 따라서 주변 상황에 따라 유연한 동작의 프로토콜 설계와 정보를 효율적으로 인식, 예측, 분배, 공유를 할 수 있도록 적응적인 설계가 필요하다. 본 논문에서는 차량과 RSU(Road Side Units) 기반의 V2I(Vehicle to Infrastructure) 구조와 차량간 통신 V2V(Vehicle to Vehicle) 구조를 상호 결합하여 차량 통신에 할당된 자원을 보다 효율적으로 관리, 사용하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 성능 평가를 통해 제안된 V2I/V2V 협력 스케줄 메시지 전송을 통해 높은 자원 이용률을 달성할 수 있음을 보였고, 제어정보를 넓은 범위로의 신속한 전송을 위한 최적 전송 기회 시간과 2차 릴레이 차량 전송 확률 값을 도출하였다.
고속철도의 출현과 함께 철도는 국내외에서 자주 사용하는 교통수단 중 하나이다. 또한, 환경적인 측면에서도 다른 교통수단에 비해 이산화탄소 배출량도 적은 편이며 에너지 효율성은 높다. 철도에 관한 관심이 높아질 수록 철도의 안전과 관련된 문제는 중요한 관심사 중 하나이다. 그 중 시각적 이상현상은 철도 앞에 동물이나 사람 등 다양한 장애물이 갑자기 나타나 사고가 발생한다. 이러한 사고들을 예방하기 위해 철도 레일을 탐지하는 것은 기본적으로 탐지해야하는 영역 중 하나이다. 철도에 설치된 카메라를 통해 영상을 수집할 수 있으며 철도 레일 탐지 방법은 전통적인 방식과 딥러닝 알고리즘을 이용한 방식이 있다. 전통적인 방식은 레일 주변의 다양한 노이즈로 인해 정확한 탐지가 어려우며 딥러닝 알고리즘을 이용하면 정확도 높게 탐지할 수 있으며 두 알고리즘을 융합하여 정확한 철도 레일을 탐지한다. 제안하는 알고리즘은 수집한 데이터를 기반으로 철도 레일 탐지에 대한 정확도를 판단한다.
지리 정보시스템(GIS: Geographic Information System)은 공간상에 존재하는 지리 객체의 데이터를 수집, 저장하고 이를 분석, 가공하여 도시계획, 지적 관리, 삼림 자원 관리 등, 지리 관련 응용 분야에 널리 활용하는 시스템이다. 지금까지 지리정보 시스템의 중요성과 필요성이 널리 입증되어 그에 대한 연구는 많이 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 연구들은 지리정보를 단순히 공간상의 정보만으로 취급하였으며, 시간에 따른 공간 데이터의 변화를 고려하지 않았거나 간단히 취급하여 왔다. 따라서, 교통 정보 관리나 기상예보 등 시간의 흐름에 따라 변화하는 실세계를 정확히 반영할 수 없었다. 시간지원(時間支援) 지리정보 시스템(Temporal GIS : TGIS)은 기존의 지리 정보시스템에 시간 개념을 확장하여 공간정보 및 비공간 속성정보 뿐만 아니라 시간에 따른 객체의 변화를 표현하여 동적인 세계를 더욱 정확히 묘사하는 새로운 데이터베이스의 연구 분야이다. 본 연구에서는 이러한 TGIS에서 중복 데이터를 최소화하는 데이터베이스를 설계하고, 이러한 시간 개념을 둔 TGIS를 해양에 접목하여, 해양에서 일어나는 거의 모든 현상과 관계가 깊은 수온과 염분을 처리하는 방법을 제시하였다. 또한, 지금까지 관측된 데이터를 활용하여, 등온선과 등염분선을 그래픽으로 작성할 수 있는 시스템의 구현과 이 시스템을 통하여 등온선 및 등염분선을 예측할 수 있는 예측시스템을 구현하였다.
최근 사회구조의 복잡화, 산업구조의 다변화, 기후변화 등에 의해 자연재해 및 산업재해, 도시재난이 급증하고, 그 규모 또한 대형화하고 있다. 이로 인해 에너지, 통신, 교통, 금융 등 공공 인프라의 피해가 급증하면서 작은 재해도 큰 재난으로 변하는 예가 늘어나고 있다. 한편 현대사회에 대한 IT의 관여도가 급속도로 늘어나면서 IT 서비스의 궁극적인 형태이자, 모든 산업을 수용하는 개념의 플랫폼(Platform)이 IT를 넘어서 글로벌 사회의 절대적 지배자로 등장했다. 또한 전 세계 유저들의 관점에서 보면 개개인들이 손에 든 스마트폰이 생활의 모든 분야에 걸쳐 소통, 정보, 쇼핑, 제보, 오락 등 모든 활동의 수단으로 절대적 가치를 창출하고 있다. 이는 스마트폰이 가진 스마트 데이터 생산 및 공유 기능에서 비롯된다. 이처럼 스마트 데이터를 기반으로 한 IT플랫폼이 중요한 위치를 점하지만, 아직 재난관리 분야에서 이를 본격적으로 도입, 활용하지 못하고 있다는 점은 큰 문제이다. 국내의 사정을 보면 다행히 벤처기업들을 중심으로 이 같은 플랫폼 구축 움직임이 시작되었으며, 여기에 활용될 데이터 자원을 창출할 수 있는 솔루션 및 특허기술들 역시 속속 등장하고 있다. 시민들이 재난현장을 스마트폰으로 실시간 공유하면 이 스마트 데이터들이 이미지 및 음향정보, 위치기반(GPS)정보, 시각정보, 3D정보, 빅데이터 정보, 센서정보 등으로 분류되어 플랫폼 안에서 인공지능(AI) 딥러닝 방식에 의해 분석되고, 이를 즉시 재난당국 및 시민들에게 재난긴급문자 등 자동으로 경보로 전해주는 것이 이 플랫폼의 핵심 기능이다. 몇몇 벤처기업이 보유한 특허기술을 기반으로 공공자본이 투입되어 이러한 플랫폼이 구축될 경우 국내 재난관리 수준의 획기적 발전은 물론 전 세계를 시장으로 한 플랫폼 수출 또는 글로벌 재난정보 수집능력에서도 엄청난 힘을 발휘할 것으로 기대된다.
최근 센싱 기술과 정보화의 영향으로 하천에서 발생하는 다양한 정보들이 디지털화되어 저장되고 있으며, 이를 효율적으로 저장하고 관리하고자 하는 연구가 수행되고 있다. 특히, 과거에는 점, 선, 면으로 구성된 자료 위주로 구성되어 있어 수집된 자료를 주제별로 관리하는 레이어 형식으로 저장하여 자료를 표출하기 위한 목적으로 설계되었지만, 최근에는 영상자료, 시계열자료 등 기존의 자료와 다른 비구조적 형태의 자료가 발생함에 따라 하천 네트워크를 기반으로 한 하천공간정보를 관계형 구조로 설계하고 있다. 하천의 경우, 각 하천공간정보가 가지는 고유의 값을 활용하여 인접한 하천 네트워크를 구성하는 하천의 중심선 혹은 최심선을 기준으로 하천공간정보들을 관계성을 부여한다. 하지만 이러한 관계성은 자료의 저장, 관리, 제공에는 유리한 측면이 있지만 기하학적인 고려가 없기 때문에 공간정보로서 활용하기에는 한계가 존재한다. 쉽게 설명하면, 1차원 점에 해당하는 공간좌표는 가장 가까운 하천 네트워크를 대상으로 관계성 부여가 가능하지만, 2차원 선과 3차원 면에 해당하는 도형을 대표하는 위치가 공간적으로 많기 때문이다. 본 연구에서는 하천 네트워크 기반 공간정보가 관계성을 부여하되 하천공간정보가 가지는 기하하적 구조를 반영하기 위해 하천 네트워크를 중심으로 한 곡선좌표계 부여 방법을 제시하고자 한다. 하천은 실제로 연속적으로 변화하며, 곡선으로 이루어져 있기 때문에 공간적으로 직교좌표계를 활용하기 보다는 곡선좌표계를 활용하는 것이 더 적합한 것으로 알려져 있다. 실제로 많은 수치해석 모형에서는 곡선좌표계를 고려하여 수치해석을 수행하고 있으며, 도로나 교통 분야의 공간정보에서도 공간적 고려를 위해 곡선좌표계를 활용하는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 하천 중심선 혹은 최심선을 기준으로 흐름방향 거리를 S, 횡방향 거리를 N으로 설정하여 곡선좌표계를 정의하였으며, 직교좌표계와 곡선좌표계간의 좌표변환을 위해 이차원 변환방법인 투영변환을 활용하였다. 본 연구에서 제시된 방법을 활용할 경우, 하천 네트워크 기반 공간정보가 자료 간의 관계성을 유지하며, 기하하적 고려가 될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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