전방 낙하물과 같은 돌발상황이 발생했을 때 신속하고 적절한 정보 제공은 도로 위 이용자들의 편의를 가져다주고 2차 교통사고 또한 효과적으로 줄일 수 있다. 도로 상의 돌발상황은 현재 국내에서 루프 검지기나 CCTV 등 ITS 기반 검지 체계를 사용하여 주로 검지하고 있다. 이러한 방식은 검지기의 검지 구간에서의 도로 위 데이터만을 얻을 수 있다. 때문에, 기존 ITS 기반 검지체계의 공간적 음영구간에서 돌발상황을 찾아내기 위하여 새로운 검지 수단이 필요하다. 이에 본 연구에서는 차량 내 설치된 단말기에서 촬영된 영상으로부터 돌발상황을 검지 및 분류하는 ResNet 기반 알고리즘을 제안한다. 국내 고속도로 전방 주행영상을 수집하였고, 돌발상황 유형을 클래스로 정의하여 각 데이터를 라벨링한 후, 제안한 알고리즘으로 데이터를 학습시켰다. 학습 결과, 개발한 알고리즘은 데이터 수가 상대적으로 적었던 일부 클래스를 제외하고 정의한 돌발상황 클래스에 대하여 높은 검지율을 보였다.
혼잡은 반복정체와 비반복(돌발상황)정체로 나눌 수 있다. 고속도로의 효율적인 교통관리를 위해서는 사전 예측이 불가능한 돌발상황으로 인한 비 반복정체를 신속·정확하게 검지하여 대응함이 매우 중요하다. 이러한 목적으로 국내외적으로 많은 노력을 기울여 왔으나, 기존에 개발된 많은 돌발상황검지알고리즘들은 검지율 증가시 수반되는 오보율증가에 대한 문제점을 극복하는데 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이로 인해 고속도로 운영자에게 실질적으로 적용이 가능한 돌발상황검지알고리즘을 제공하지 못하고 있다. 이와 같은 현 여건을 감안하여 본 연구에서는 돌발상황 검지율과 오보율을 모두 향상시킬 수 있는 기존에 개발된 방법론을 응용하고, 운영자측면에서 돌발상황검지의 효용성을 증대할 수 있는 기법을 개발하는데 주안점을 두고 있다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 교통량, 속도, 점유율 등 세 교통변수간 관계식에 근거하여 일차적으로 돌발상황을 검지하고, 다음 단계에서 검지된 교통상황의 돌발상황 여부를 McMaster 알고리즘에서 적용한 반복 및 비반복정체 구분을 위한 교통상황판단 방법론을 응용하여 구축하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘의 구성체계와 연구에 적용된 방법론의 적합성 평가를 위해 미국 캘리포니아에 위치한 I-880고속도로에서 수집된 교통자료를 이용하였다. 평가결과, 돌발상황 검지율과 오보율 측면에서 본 연구에서 제시한 알고리즘의 적용가능성이 매우 긍정적으로 판단된다. 본 연구에서는 캘리포니아 알고리즘에 대한 평가결과도 참고적으로 제시하였다.
기존의 고속도로 돌발상황 검지 알고리즘들은 돌발상황 발생시 혼잡이 발생하는 교통류상황을 전제로 하여 개발된 것으로 교통량이 낮아 혼잡이 발생하지 않은 경우에는 모형의 성능이 유지된다고 보기 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 3가지 교통류 유형 특성을 우선적으로 분석하고 속도변수를 기준으로 수정교통량-점유율 관계도를 생성한다. 또한, 제안된 새로운 관계도를 이용하여 교통류 상태를 5개 영역으로 구분하고 돌발상황을 검지하는 알고리즘을 개발하고 실제 고속도로 검지기 자료를 가지고 평가하는 것을 목적으로 한다. 수정교통량-점유율 관계도를 이용한 영역구분은 기존 McMaster 알고리즘에서 보여주었던 부정확한 영역구분으로 인해 낮은 교통량 상태에서 돌발상황 검지가 어렵다는 단점을 개선할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 평가결과로서 검지율과 오보율 등의 성능지표 측면에서 기존 McMaster 알고리즘과 비교평가하여 제시하고자 한다.
우리나라 대부분의 도로에서는 교통사고를 비롯한 기대하지 않았던 비반복적인 사건 즉, 돌발상황의 발생이 증가되고 있다. 돌발상황의 증가는 교통류의 정상적인 흐름을 방해하며 용량감소를 초래하여 교통혼잡을 야기시킨다. 본 연구에서는 도시고속도로 돌발상황을 검지하기 위한 방법으로 현재 전기공학을 비롯한 많은 공학분야에서 사용하고 있는 Wavelet 기법을 적용하였다. 이 기법을 적용하기 위한 실제자료는 서울시 도시고속도로(내부순환로)의 검지기를 통해 수집된 자료 중 교통류의 주요 변수인 점유율 자료를 이용하였다. Wavelet 기법의 적용성을 평가하기 위한 비교 알고리즘으로 기존 돌발상황 검지 알고리즘 중 점유율 기반의 California 알고리즘과 Low-Pass Filtering 알고리즘을 이용하여 모형의 유의성을 검토해 보았다. Wavelet 기법의 적용결과 오경보율(False Alarm Rate)은 California 알고리즘 및 Low-Pass Filtering 알고리즘과 비슷하였으나 검지율(Detection Rate) 측면에서는 다른 두 알고리즘보다 우수한 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 최근 활발하게 활용되고 있는 머신러닝 기법을 교통분야에 적용하여 효율적인 돌발상황 검지 알고리즘을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 미시교통시뮬레이션 모형을 통하여 대상지의 네트워크를 구축하였고 돌발상황에 영향을 줄 것으로 예상되는 변수의 여러 조합을 통해 시나리오를 설정하여 가상의 돌발상황 데이터를 수집하였다. 다음으로 대표적인 돌발상황 검지 알고리즘인 McMaster 알고리즘과 본 연구에서 개발한 나이브 베이즈 분류기를 구현하여 비교 평가하였다. 비교 결과, 나이브 베이즈 분류기가 McMaster 알고리즘에 비해 돌발상황 검지 간격에 따른 부정적인 영향이 적었고 더 우수한 검지율을 보였다. 하지만 검지율이 증가하는 만큼 오검지율 또한 증가하는 것을 확인할 수 있었다. McMaster 알고리즘은 4주기를 통해 검지가 가능하지만 나이브 베이즈 분류기는 1주기(30초)만으로 돌발상황을 판단할 수 있다. 본 연구를 통해 개발한 나이브 베이즈 분류기가 효율적으로 돌발을 파악할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 기존의 돌발상황 검지모형의 단점인 crisp한 임계값 설정과 타 대상도로에 이식이 어려운 문제점을 보완하는 방법으로 퍼지추론모형과 유전자 알고리즘을 활용하였다. 퍼지추론모형을 이용하여 유고검지 알고리즘의 주요 구성요소들을 설계하였으며, 돌발상황 검지모형 스스로의 적응력(자가적응)과 현장 이식성(移植性)을 극대화하기 위하여 퍼지추론모형의 퍼지소속함수 최적화에 유전자 알고리즘을 적용함으로써 hybrid fuzzy-genetic 형태의 유고검지모형을 개발하였다. 개발된 돌발상황검지모형의 성능은 유전자 알고리즘의 특성상 적응이력과 비례하여 향상될 것이므로 본 연구의 결과만을 가지고 확정적 결론을 내릴 수는 없으나, 잠정적으로 검지율, 오보율, 검지시간 등의 척도에서 기존 성능우수 모형과 대등한 성능을 나타내었다. 본 연구의 초점이 기존 모형의 성능지표 자체의 향상보다는 다양한 도로유형에 공히 적용 가능한 동시에 자가 적응력을 갖도록 하는 실험적 시도에 있었던 만큼 연구는 소기의 성과를 거두었다고 판단되며, 향후 이 분야 연구가 지향해야 할 중요한 방향성 하나를 제시하였다고 판단된다.
돌발상황으로 인한 지체를 감소시키기 위한 돌발상황의 신속한 검지, 확인 및 대응은 고속도로를 비롯한 교통관리의 중요한 요소이며, 고속도로 본래의 기능을 효과적으로 유지하기 위해서는 고속도로 교통관리 시스템 중 돌발상황 관리시스템이 매우 중요한 역할을 차지하고 있다. 현재 고속도로에는 3종류의 돌발상황 검지알고리즘(APID, DELOS, DES 알고리즘)을 사용하고 있으며, 내부순환도로, 강변북로, 올림픽대로 등에 설치된 검지알고리즘의 경우와 마찬가지로 국내 도로 및 교통상황에 적합한 파라미터의 검증 없이 그대로 사용하고 있고 있어, 검지기 자료의 유효성이 낮은 점등과 함께 문제로 지적되고 있다. 본 논문에서는 McMaster를 포함한 돌발상황 검지알고리즘의 평가를 위해 방법론 및 시나리오를 구성하여 교통여건별, 시나리오별로 평가하였다. 모든 조건을 만족하는 하나의 돌발상황 검지알고리즘을 개발한다는 것은 어려우며 각 도로 및 교통조건에 맞추어 최적의 알고리즘을 적용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. 돌발상황 검지알고리즘 개발은 교통류 분석에서 살펴본 바와 같이 전체차로의 검지기 데이터를 적용하기보다는 개별차로 검지기 데이터 중심의 검지알고리즘이 요구되는데 기존 알고리즘의 수행능력의 한계도 있지만 기본적으로 검지기 자료의 신뢰성이 문제가 되고 있으며, 기존 고속도로에 적용하기 위해서는 1분 이상의 집계간격 검지기 자료를 이용하는 것이 바람직할 수 있다. 또한, 이종검지기간 특성차이를 반영한 검지기별 파라메타 적용과, 위치별 교통류 특성에 따른 최적 파라미터의 사용이 이루어져야 한다.적용할 수 있다. 제시된 모형은 ILOG Cplex 및 Solver를 활용하여 기존 차량경로문제와 비교하여 다양한 고객 및 차량 수에 대하여 최적해에 근접한 해를 쉽게 구할 수 있다.보여 우위를 판단할 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수
교통관리 시스템에서 돌발상황 관리시스템은 매우 중요한 역할을 차지하고 있다. 여러 종류의 알고리즘이 사용되고 있는데 이 중에서 APID, DELOS가 가장 많이 사용되고 있다. 검지알고리즘의 경우는 localization이 중요하며 교통상황에 적합한 파라미터의 검증과, 검지기 자료의 유효성 문제가 지적되고 있다. 본 논문에서는 APID, DELOS 돌발상황 검지알고리즘의 평가를 위해 방법론 및 시나리오를 구성하여 교통여건별, 시나리오별로 평가하였다. 특히, 알제리의 실제 도로망을 이용하여 평가를 진행하였다. 모든 조건을 만족하는 하나의 돌발상황 검지알고리즘을 개발한다는 것은 어려우며 각 도로 및 교통조건에 맞추어 최적의 알고리즘을 적용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 반복정체와 돌발상황 교통류 특성을 분석하고 이에 따른 교통류 영역을 3개의 교통류 관계도를 가지고 구분하여 좀 더 안정적이고 신뢰성 있는 돌발상황 검지 알고리즘의 개선을 위한 기초이론 정립을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 McMaster 알고리즘의 교통량-점유율 관계도에서 교통류 영역을 구분하는 각각의 파라메타 임계값의 경계에 위치한 교통류의 불확실한 영역 판단으로 인한 오경보를 해결하기 위하여 속도-교통량, 속도-점유율 관계도에 대해서도 새로운 영역 구분을 시도해 보았다 그리고 구분한 영역에 따른 교통류 상태 판정도에 적합한 새로운 알고리즘의 프로토타입 및 구현방안을 제시하였다 본 연구의 주안점이 기존의 McMaster 알고리즘의 기능을 개선하고 신뢰성을 갖는 새로운 돌발상황 검지 모형을 제시하는 것으로써 향후 고속도로 돌발상황 검지체계에 유용하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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