자율주행시스템은 자율주행 센서, 판단 및 제어 알고리즘 등을 기반으로 스스로 자율주행할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 자율주행의 안전성은 도로 네트워크의 운영 상태와 관련성이 높고 도로 인프라와의 협력이 필요하다. 자율주행의 안전한 운행을 위해서는 지속적으로 도로와 교통 조건이 적합한지를 모니터링 할 필요가 있다. 본 연구는 자율주행시스템의 ODD (Operational Design Domain) 특성에 따라 선정된 모니터링 항목을 관리할 수 있는 체계를 구축하기 위한 노드와 링크 체계를 제시하였다. 확장성을 고려하여 기존의 ITS 표준 노드링크 체계를 기반으로 하였으며, 모니터링 대상을 노드와 링크로 표출하는 방안을 제시하였다. 위험도를 5단계로 구분하고 관리하는 방안과 최적경로 탐색 및 통제 시 노드와 링크의 정보를 활용하는 방안을 제시하였다. 세종시를 대상으로 제시된 노드와 링크체계를 기반으로 한 시스템구축 사례를 소개하였다.
각국의 자율주행시스템 기술개발 경쟁이 심화함에 따라 정부도 자율주행시스템의 시장 진입을 전방위에서 지원하고 있다. SAE(Society of Automotive Engineers) 3단계 기술은 운전자가 위험 상황을 회피해야 하고, 4단계 기술은 자율주행시스템 스스로 위험 상황에 대응할 수 있어야 한다. 이에 따라, 공공부문은 도로 위험 상황을 모니터링하고, 도로 인프라 정보를 운전자와 자율주행시스템에 제공하여 대응할 수 있도록 지원할 필요가 있다. 본 연구는 도로 인프라 위험 요소를 자율주행시스템의 ODD(Operational Design Domain) 특성에 따라 모니터링 대상별 위험 요소를 세분화하고, 각 위험 요소가 차량에 미칠 영향에 따른 위험도 등급화 및 평가 방안을 제시하였다. 위험 상황 발생 시 자율주행차의 운행 특성을 시뮬레이션하고, 위험 요인 특성과 물리적인 차량 조건 사이의 영향 관계를 파악하여 등급화함으로써 위험도를 평가할 수 있다. 또한 수집된 모니터링 정보는 관리 센터와 공유하고, 요소별 특성에 따른 노드 혹은 링크 형태로 정밀지도에 표출하여 위치정보와 위험도 등급 등 종합적 관리가 가능한 모니터링 체계를 정립할 것을 제안하였다.
본 논문의 목적은 도로 인프라의 안전성 관리를 위해 운행하는 자율주행차의 최적경로 선정 알고리즘을 제안하는 것이다. 자율주행차는 지정된 구역의 도로 네트워크의 노드-링크를 최소한 한 번 이상 주행하며 인프라 요소의 위험성을 검지하고, 다시 차고지로 복귀해야 한다. 이때 위험도가 높은 노드-링크를 우선 방문해야 한다. 본 논문에서는 위험도가 높은 노드-링크를 방문하면 높은 보상을 주는 보상 최적화 알고리즘을 제안하였다. 새로운 알고리즘의 유효성 검증을 위해 토이 네트워크를 구성하고, 중국 집배원 배달경로 알고리즘과 비교했다. 보상 최적화 알고리즘의 이동 횟수는 중국 집배원 배달경로의 이동 횟수와 같으나, 임의로 지정한 고위험 노드-링크는 보상 최적화 알고리즘에서 선 순위로 통과했다. 하지만, 본 연구의 보상 최적화 알고리즘은 단순구조의 토이 네트워크를 통해 검증하였으나, 향후 실제 도로환경과 유사한 복잡한 네트워크에서 알고리즘의 유효성을 검증해야 하는 과제가 남아 있다.
4차 산업혁명의 핵심 성장 동력인 사물인터넷 (IoT) 기술은 자율 형으로 상호 소통하며 공간과 상황에 따른 데이터를 복합처리 할 수 있는 단계로 성장하였다. 이에 따라 IT 인프라 구조는 점점 복잡해지고 시스템을 안정적으로 유지하기 위한 모니터링 분야의 중요도가 높아지고 있다. 모니터링 기술은 과거에도 사용되었지만, 빠르게 변하는 ICT 기술에 대응할 수 있는 유연한 모니터링 시스템을 모색할 필요성이 있다. 본 논문은 오픈소스 기반 Prometheus 모니터링 시스템을 설계하고 테스트 하는 연구를 진행한다. IoT 디바이스를 기반으로 간단한 인프라를 구축하고 Exporter를 통해 디바이스에 대한 데이터를 수집한다. Prometheus는 데이터를 Pull 기반으로 수집한 뒤 Grafana를 사용하여 하나의 대시보드에 통합하고 데이터를 시각화함으로써 디바이스에 대한 정보를 모니터링 할 수 있다.
최근, 자전거도로 관련 시설 등의 모니터링과 관리 방안에 대한 중요성이 증가하고 있다. 그러나 자전거도로를 포함한 보행공간에 대한 이용자의 안전 및 편의성에 대한 모니터링과 평가에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)을 활용하여 자전거보행자겸용도로의 상태 모니터링 데이터를 구축하고, 인공지능 기반객체인식 기법을 이용하여 보행자와 자전거 이용자들의 관점에서 겸용도로의 서비스 수준 산정방안을 제시하고자 한다. 본 연구를 통해 제시한 자전거보행자겸용도로의 모니터링과 서비스 수준 산정 방안은 향후 전기자전거와 개인형 이동수단(personal mobility, PM)의 증가에 대비한 보행공간의 정비와 재구조화(reconstruction) 등 계획과 관리에 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
개별차량의 주행궤적을 모니터링하고 개별차량의 위험운전행태를 검지하여 도로의 안전성을 평가하고 분석하는 것은 사고의 원인 분석 및 예방의 시작이라 할 수 있다. 최근 각종 센서 및 통신기술의 발달은 과거에 비해 보다 미시적이고 폭넓은 교통자료의 취득을 가능하도록 하였다. 이러한 발달된 기술력을 통해 사고 이력자료를 이용할 수밖에 없던 과거와 달리 개별차량의 주행궤적자료를 실시간으로 가공하여 교통상황과 정보를 바로 수집할 수 있는 실시간 모니터링 시스템 환경을 제공할 수 있다. 본 연구에서는 개별차량 주행자료 수집 및 차량-차량간, 차량-인프라간 무선통신이 가능한 차량 내 센서로부터 수집되는 자료를 이용하여 위험운전이벤트를 검지하였다. V2X 통신을 통해 생성된 위험운전 정보를 교통관리센터로 전달하고 도로의 위험도를 산출함으로써 실시간 유비쿼터스 환경에서의 교통안전 모니터링을 통해 도로의 안전성을 평가할 수 있는 기법을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 교통안전 모니터링 기법은 실제 테스트베드에 구현되어 테스트 중에 있으며, 실제 구현된 교통안전 모니터링의 적용 사례 및 활용방안에 대하여 소개하고자 한다. 본 연구에서 제시한 교통안전 모니터링 기법은 도로의 전반적인 안전성을 검토함으로써 교통류 관리전략 수립을 위한 기초자료로써 활용될 수 있을 것이며 교통안전증진을 위한 다양한 정책개발 및 평가에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
국내·외적으로 수행되고 있는 다양한 C-ITS 관련 도로 인프라 구축 사업들은 다양한 센서 기술들을 융합적으로 활용하고 있으며, 도로 인프라의 효율성과 신뢰성을 높이기 위해 센서 관련 기술 향상에 많은 노력을 하고 있다. 최근에는 인공지능 기술의 발전으로 영상정보를 수집하는 CCTV의 역할은 더욱 중요해지고 있다. CCTV는 현재 도로 상태 및 상황, 보안 등의 이유로 많은 양이 구축되어 운영되고 있으나, 단순한 영상 모니터링에 주로 활용되고 있어 자율주행 측면에서 센서들에 비해 활용도가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 기구축된 CCTV영상에서 이동체(차량·사람 등)들을 식별·추적하고, 이들의 정보를 다양한 환경에서 활용할 수 있도록 분석·제공하는 방안을 제안한다. 이를 위해 Yolov4와 Deep sort 알고리즘을 활용한 이동체 식별·추적과 Kafka 기반의 실시간 다중 사용자 지원 서버 구축, 영상과 공간 좌표계 간의 변환 행렬 정의, 그리고 정밀도로지도, 항공맵 등을 활용한 맵기반 이동체 시각화를 진행하였으며, 유용성을 확인하기 위한 위치 정합도 평가를 수행하였다. 제안된 방안을 통해 CCTV가 단순한 모니터링 역할을 넘어 도로 인프라 측면에서 도로 상황을 실시간으로 분석하여 관련 정보를 제공할 수 있는 중요한 센서로써의 역할을 할 수 있음을 확인하였다.
최근 정보통신의 발달은 유비쿼터스, 스마트 환경이라는 새로운 패러다임을 출현시켰으며, USN 기술은 유비쿼터스 환경 구축 및 적용에 적합한 대표적인 기술이다. 본 논문은 USN 기술을 도시에 적용 검증하기 위한 테스트베드 구축과 적용 사례에 대해 연구하였다. 또한 USN 기술의 공공부분 수요 창출을 위하여 지리정보체계(GIS) 및 시설물관리(FM) 등과 융합하여 도로 위험구간모니터링 서비스 구현 방법에 대해 기술하였다. 실제 적용을 위해, USN 장치 제작 및 현장 설치, 관련 규정 조사, 설치 가이드라인 작성, 시스템 구축 및 실시간 연동 테스트 등을 연구하였다. 본 연구 내용을 도로에 적용하면 도로 공공시설물 관리, 도로 사고 실시간 감시 및 주변 환경 데이터 실시간 모니터링 등 많은 응용이 가능하며 향후 시설물 인프라의 BIM과 접목하면 3차원 시설물관리까지 확장이 가능할 것으로 예상된다.
본 논문은 금융투자업계에 대한 보안관제 정책을 기준으로 업계가 공동이용 가능한 통합보안관제시스템이 구축 가능하도록 금융투자회사들이 구축 운용하고 있는 보안인프라를 비롯한 전산망의 보안관제를 위한 적용 기술과 운용체계 등을 조사하고, 이를 토대로 외부로부터 공격에 대비한 모니터링, 침입탐지 및 실시간 방어 등의 기능이 적절하게 수행되고 업계 차원의 종합적이고 체계적인 관리가 가능한 통합보안관제시스템 모델과 운영방안을 제시하고자 한다.
최근 도심지의 인구 집중 및 인프라 과밀현상에 따라 인프라 시설의 지하화 건설이 새롭게 부각되고 있으며, 기반 시설의 건설 및 운영 과정에서 안정성을 평가하기 위한 모니터링 시스템 구축은 중요한 부분이다. 이러한 모니터링 중 지반의 안정성을 평가하고 설계의 타당성을 확인, 위험 예측, 안전한 운영 관리, 건설 비용 절감에도 유용한 방법으로 건설 및 운영 중까지 사용 가능한 광역적 지역 대상으로 비용과 정확성을 고려한 지반조사 기법에 관한 연구가 필요한 부분이다. 이에 본 연구에서는 도심부 지하도로 건설 시 주변 지표 변위 관찰을 위해 SAR 자료를 이용하여 시계열 레이더 간섭기법을 통한 분석을 수행하였다. 그 결과, 일부 지점에서는 지속적인 지표 변위가 일어나고 있음을 확인할 수 있었으며, 추후, 주요 관심 지점 등에 대해서는 현장 실측한 계측자료와의 비교·분석을 한다면 터널 굴착 영향에 따른 변위 발생 여부 확인 및 굴착 영향 범위 산정에 도움이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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