최근 운전 도중 운전자가 가지는 부정적인 감정 상태로 인한 문제점이 커지고 있으며 특히 우리나라 포함 교통이 혼잡한 나라에서는 교통사고뿐만 아니라 소위 '분노 운전'이라는 범죄 행위로 이어지는 사례가 잦아지고 있다. 이와 같은 상황에서 무선 통신 및 웨어러블 기술을 활용하여 스트레스나 피로로 인한 운전자의 감정 상태를 측정할 수 있다면 매우 유용할 수 있다. 본 연구는 운전자의 다양한 생체 신호를 측정 및 관찰할 수 있는 시스템을 구현하고 측정 결과 분석을 통하여 운전자의 감정 상태를 판단하고 관찰하며 예측된 운전자의 감정 상태에 대한 신뢰성을 높이기 위한 것이다. 본 논문에서는 이 연구의 전반부로서 현재 개발이 완료된 시스템 구현 과정과 실험 방법에 대해서 소개하고자 한다.
이 연구에서는 복합형 환승센터의 돌발상황 대응을 위한 모니터링 대상의 선정과 돌발상황 모니터링, 검지, 확인, 전파, 처리, 종료까지의 진행 절차에서 관리되는 정보를 도출하고 데이터베이스로 통합관리 하도록 하여 상황진행 단계에 따라 상황처리 의사결정에 필요한 사전정보를 제공하도록 제시하였다. 시설물, 이용자, 교통류로 구성된 환승센터는 모니터링 정보의 한계성을 가지고 있다. 따라서 상황검지 및 상황대응 전략수립 방안에서는 상황대응 전문가의 경험 지식과 과거의 사례를 활용할 수 있는 전문가 시스템의 사례기반 추론을 활용하는 방안으로 접근하였다. 또한 돌발상황 발생 시 공간적 혼잡도 및 피해 최소화를 위해 환승센터에서 운영하고 있는 설비의 통제 방안을 제시하였으며, 대외기관의 서비스 지원 극대화를 위해 실시간으로 상황정보의 공유 서비스 체계가 유지되도록 하였다.
본 연구에서는 비분산적외선(NDIR) 방식의 CO$_2$센서를 이용하여 무선 센서 네트워크 기반의 지하 공기질 모니터링 시스템을 구현하고 실제 지하철 승강장에 설치한 후 성능평가를 수행하였다. 서울 지하철은 하루 650만 명이 이용하는 대표적인 대중교통 수단이다. 따라서 승객뿐만 아니라 지하철 역사의 지하 공간에서 근무하는 많은 근로자들의 건강에 대한 관심이 높아짐에 따라 지하철 역사의 공기질 모니터링에 대한 요구가 매우 높아졌다. 현재 이런 요구를 충족하기 위해 환경부와 지하철 운영기관 측에서는 지하철역 공기질 모니터링 시스템을 일부 설치 운영 중이다. 그러나 고가의 수입 센서 이용으로 장비의 규모가 크고 설치 및 상시 운영에 따른 유지보수 비용이 큰 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 저비용으로 CO$_2$ 농도를 상대적으로 정밀하게 측정할 수 있는 상용화된 CO$_2$ 센서에 대해 이론적으로 분석하고 신뢰성 검증 테스트를 수행하였다. 또한 무선 공기질 측정 센서 노드 및 게이트웨이 시스템을 개발하여 지하철 승강장의 실시간 공기질 데이터를 주기적으로 수집할 수 있고, 효율적으로 모니터링 할 수 있는 웹서버를 구축하였다. 본 연구 결과는 향후 지하 공간 공기질 관리 시스템의 확산 설치를 위하여 기초 연구 자료로 활용될 것이다.
선박에서 AIS 탑재가 확대는 해상에서의 전산 시스템 기술 발전에 큰 영향을 미치고 있다. AIS는 VTS가 선박의 식별, 트랙킹, 모니터링과 같은 일반적으로 알려진 기능을 제공하는 것뿐만 아니라 해상 교통 연구, 통계 분석, 학술 연구에 유용한 실시간 정보를 제공하기도 한다. 그러나 AIS 관측 자료의 신속한 축적은 이루어지고 있지만 VTS 플랫폼 측면에서 선박 위치 자료를 수집하고 분석하는데 한계가 있다. 이러한 관점에서 본 연구는 데이터 마이닝 기술과 GIS기술을 적용하여 AIS 자료를 분석하고자 한다. 이것은 해상 교통 관리 분야에 GIS 분석, 데이터베이스 관리 체계, 데이터 웨어하우징, 데이터 마이닝과 같은 잠재된 가치 정보를 도출하는 기술과 통합하는 시도이다. 현재 몇가지 제약사항이 있지만, 향후 VTS 관제 업무에 유용한 자원을 제공하는 새로운 방안이 될 것이다.
지능형 교통체계(ITS)는 검지시스템의 지원으로 도로 현장에서 전개되는 교통상황을 실시간 모니터링 한다. 또한 이렇게 수집된 교통자료는 다양한 처리 및 가공 기법을 적용하여 교통운영, 교통계획, 교통안전 등 교통분야에서 다양하게 추가 활용된다. 그러나 실시간으로 검지되는 교통자료에 대한 활용 및 신뢰성이 선진 외국에 비해 낮은 실정으로 신뢰성 있는 교통정보 제공 및 분석을 위하여 교통자료의 품질확보가 우선 되어야 한다. 품질확보를 위한 기존의 연구에서는 기본 자료처리 3단계인 이상치 검지 및 제거, 결측자료 보정, 평활화 각각에 대한 알고리즘 및 관련 파라메터 추정에 초점이 맞추어져 왔다. 그러나 각각의 자료처리 과정은 사용자의 궁극적인 자료 활용목적에 따라 다양한 상호연관성을 나타낸다. 따라서 사용자에게 보다 신뢰성 높은 교통자료를 제공하기 위해서는 자료처리 기법을 통합평가할 수 있는 방법론 및 도구가 필요하다. 본 연구에서는 차량 검지기로부터 수집되는 교통자료의 통합평가 방법론을 연구하였고, 사용자의 자료 활용 목적에 부합하는 교통자료를 손쉽게 추출할 수 있는 도구를 개발하였다. 교통자료 품질확보를 위하여 자료처리 방법선택, 입력파라미터 선택, 자료처리 알고리즘 등록이 가능하도록 하였으며 품질확보를 위하여 반복적 자료처리가 가능하도록 하였다. 또한, 실제 경부선 2개구간에서 수집된 교통자료를 본 연구에서 개발한 방법론 및 도구에 적용한 사례를 제시하였다.
우리나라에서는 급속도로 진행되고 있는 도시화의 영향으로 토지사용 방법이 변화함에 따라 도심지 내 불투수율이 증가하고 있으며, 불투수면적과 강우유출량 또한 증가하였다. 이러한 변화는 도심홍수, 수질오염 등의 피해를 더욱 심화시킬 뿐 아니라, 도시유역 물순환 체계 및 자연생태계 균형 파괴 등의 심각한 환경문제를 발생시키고 있다. 이에 국내 외에서 도시유역 물순환 체계 관련 다양한 대안이 검토되고 있으며 외국에서는 약 20년 전부터 저영향개발 (Low Impact Development; LID)을 통한 수자원의 활용과 환경 친화적인 개발에 관심을 기울이고 있다. 국내에서 주로 사용되는 LID 기법은 소규모 유출저감 시설과 녹지면을 이용하여 빗물을 분산시키는 분산형 유출저감 시설물이 있다. 분산형 유출저감 시설물은 빗물의 발생원에서 빗물을 침투 저류시켜 저류된 빗물은 조경용수, 청소용수, 하천 유지용수 등으로 이용하는 친환경 빗물관리 방식으로 침투도랑, 측구형 침투시설, 식생수로, 빗물 저류조, 투수성 블록 등의 다양한 시설물이 이에 포함된다. 현재 이와 같이 LID 시설물이 급속도로 증가하고 있으나 시설물의 저감효과 분석을 위한 모니터링관련 연구가 많지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 LID 시설물의 유출 저감효과를 분석하기 위해 부산대학교 양산캠퍼스 실증실험단지에 설치되어 있는 LID 시설물의 모니터링 계측결과를 바탕으로 다양한 강우사상에 따른 LID 시설물의 유출저감 효과를 분석하였다. 대상지역의 정확한 유출저감 효과를 분석하기 위한 방안으로 자료의 이상치, 결측치 등을 보정하는 방안을 고려하였으며 실험실증단지에 내리는 강우의 지속시간, 총강우량, 선행강우에 따라 강우사상을 분류하여 이를 토대로 강우사상 별 LID 시설물의 유출 저감효과와 유출 지속시간에 미치는 영향을 분석하였다.
철도차량은 중요한 친환경 대중교통 수단으로서 운행 구간이 확장되고 있다. 그러나 철도선로가 거주지역을 통과하여 설치되면서 환경 소음 문제가 야기되고 있으며 이의 저감이 중요한 이슈 중 하나이다. 철도차량 및 궤도에서 발생하는 전동음은 저감해야 할 주요 소음원 중 하나이다. 따라서 철도의 진동 및 소음 관련된 연구현황들에 대해 알아보고 궤도 지지단을 고려한 레일의 진동과 방사 소음 특성을 예측하고 궤도 모니터링 시스템 개발에까지 적용이 가능한 방법들에 대한 연구가 필요하다.
본 논문에서는 기상청, 교통관리센터, GPS, 센서 등을 이용하여 화물의 이동 경로, 컨테이너의 화물 보관 상태를 관리하는 지능형 운송 모니터링 시스템인 ITMS(Intelligent Transport Monitoring System)을 제안한다. ITMS는 컨테이너 내부의 온도 및 습도에 대한 정보, 화물 차량의 위치 정보를 ITMS 서버에 전송하는 CIMS(Container Inner Monitoring System), 화물 차량의 위치정보로 도착 예정시간을 산출하여 CIMS에게 전달하는 TMM(Transport Management Module), 수집한 컨테이너의 온도 및 습도 정보를 이용하여 화물의 신선도를 점검하고 관리하는 FMM(Freight Management Module), 그리고 CIMS, TMM, FMM으로부터 전달받은 정보로 컨테이너 하역 장소를 선정하고, 화물에 대한 정보를 RFID 라벨로 출력하여 컨테이너에 부착하는 SMM(Stevedoring Management Module)로 구성된다. 제안하는 ITMS는 CIMS를 이용하여 화물의 상태를 수시로 점검할 뿐만 아니라, RFID 라벨로 빠르게 화물의 정보를 획득하고, 관리하는데 소용되는 시간을 단축할 수 있다.
선박은 충돌방지를 위해 해상충돌예방규칙에 의해 운항한다. 하지만 다수의 선박이 동시에 운항하는 특수상황 시에는 해상충돌예방규칙을 적용하기 곤란하며 이때는 운항자의 개인능력에 의한다. 이러한 경우 해상교통관제를 통한 교통상황 관리가 필요하다. 이에 전 세계적으로 VTS(Vessel Traffic Services)를 통해 해상교통이 관리되고 있으며 운용 방법은 관제요원이 VTS 시스템을 이용하여 위험상황을 판단하고 통신시설을 이용하여 선박들에게 안전운항을 권고한다. 이 연구에서는 기존 방법에 AI(Artificial Intelligence) 기법을 추가하여 운항자의 관점에서 위험상황을 판단하는 방법에 대해 고찰한다. 또한, 관제 효율성 증대를 위해 AR(Augmented Reality)기법을 추가한 해상교통안전모니터링 시스템에 대해 설명한다. 이 시스템은 위험상황 및 위험 우선순위 예측이 정량적으로 가능하여 복잡한 교통상황시 실제 운항자가 충돌회피하는 방법과 동일한 순차적 위험상황 해소가 가능하다. 특히, 위험상황을 관제요원의 관점뿐만 아니라 각 선박의 운항자의 관점에서 분석할 수 있어 기존의 방법보다 실제적이다. 또한, 분석결과를 통해 정량적인 위험수역 파악이 가능하여 충돌회피를 위한 권고항로 지원이 가능하다. 결과적으로 이 시스템은 해상교통상황이 복잡한 해역에서의 선박간 충돌방지에 도움이 될 것이다. 특히, 해양분야 제4차 산업혁명에 주요한 분야를 차지하는 자율운항선박에 충돌방지 기능으로 사용될 수 있을 것이다.
효과적인 가변제한속도(Variable Speed Limit: VSL)는 교통사고를 예방하고 교통정체를 완화시키는데 기여하는 중요한 교통류 제어방안이다. 본 연구에서는 교통사고 예방을 목적으로 가변제한속도를 적용하는 방법론을 제시하였다. 가변제한속도를 적용하는 조건을 두 가지로 분류하였는데, 사고위험도 예측모형에 따른 제한속도 변화와 도로환경조건의 변화에 따른 제한속도 조정 방안을 제안하였다. 예측된 사고위험도에 따른 가변제한속도의 적용은 검지기에서 추출되는 교통량, 속도, 점유율자료와 교통사고자료로 이항로지스틱회귀분석 기법을 사용하여 구축된 사고위험도 예측모형을 사용하였다. 한편, 도로환경조건에 따른 가변제한속도 적용에서는 안개, 폭우, 폭설로 인한 시거제약 상황과 결빙, 비, 눈으로 인한 노면마찰력감소상황 시 최소정지거리 계산을 통해 각 상황에 적용되어야 하는 제한속도를 제시하였다. 이를 바탕으로 통합도로환경조건 모니터링 시스템 하에서 사고위험도와 도로환경조건을 관측하고 제한속도를 변화시키는 가변제한속도 시스템 알고리즘을 제시하였으며, 제안된 알고리즘의 현장 적용 시 고려되어야 할 기술적 이슈를 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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