최근 우리나라 연안 해역에서는 선박 간의 빈번한 조우 상황, 선박 교통량 증대 및 대형화로 인해 해양사고의 잠재 위험이 증가하고 있지만 이러한 통항 선박의 위험도를 평가할 수 있는 모형은 개발되어 있지 않는 실정이다. 또한 개정된 해상교통안전법에서는 해상교통 환경평가를 실시하도록 요구하고 있지만 이 진단 또한 외국평가모델에 의해 평가를 하고 있어 실제 우리나라 연안 해역 특성 및 선박운항자의 위험도 인식이 반영된 모델이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 설문분석을 통해 선박운항자가 운항 중 처해 있는 상황에 대하여 선박운항자가 느끼는 주관적 위험도 인식에 대한 모형을 개발하고 해상위험도 표출시스템에 이식하기 위한 연구이다. 다양한 요인들에 대해 분산 분석과 다중비교 분석을 통해 주관적 위험도에 대한 요인들의 영향력을 통계적으로 확인하였다. 본 연구에서는 이와 같은 분석결과를 토대로 해상교통위험도를 측정할 수 있는 모형을 개발하고, 이를 통해 지리정보시스템 기반의 해상 위험도 표출 시스템에 적용하여 운항중인 선박에 대한 위험정도를 화면상에 표출하여 선박운항자들로 하여금 미리 위험을 회피하고자 하는데 활용될 수 있다.
자율주행 차량은 다양한 센서를 활용하여 사람과 유사한 수준으로 실시간 도로환경 변화를 인지, 환경 변화에 대한 적절한 판단 및 제어를 수행하여야 한다. 특히 영상센서는 차선인식 기능을 통해 주행방향 결정 및 차로이탈 방지 등 조향제어 수행을 위한 인지에 활용된다. 하지만 관련 성능기준은 ADAS(Advanced Driver Assistance System)와 연계된 '운전자 보조' 역할에 초점이 맞춰져, 자율주행시 요구되는 '주체적 상황 인지'를 위한 성능조건과 다를 것으로 판단된다. 본 연구에서는 자율주행시 차선인식 기능이 정상적으로 작동되지 않는 상황이 지속될 때 차량 진행방향과 도로 선형방향의 불일치에 따라 발생되는 횡방향 차로이탈을 차량의 이동 궤적을 기반하여 추정하고, 안전성 확보를 위한 차로이탈 허용 수준 및 영상센서 성능수준을 제시하였다. 분석 결과 승용차 조건에서 차선인식 기능이 1초 이상 연속적인 오작동을 일으킨다면 차로이탈에 의한 위험한 상황에 놓일 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 자율주행 차량을 위한 차선인식 기능 평가 시 현재 기준보다 큰 횡방향 차로이탈상황에 대한 검토가 필요할 것으로 판단된다.
현재 UTIS는 수도권 22개 지자체에 노변기지국 1,150개소, 차량내장치 51,000여대를 구축하여 교통정보를 수집, 제공하고 있으나, UTIS 사업의 안정화 및 결측구간을 최소화 하기위해서는 교통정보 수집원의 확대 및 이를 통한 UTIS 교통정보의 질 제고가 필수적이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위한 방편으로 수도권에 구축되어 운영중인 BIS(Bus Information System)를 기반으로 하여 실시간으로 수집되는 BMS 데이터를 이용한 일반차량의 링크 통행시간 추정모형 개발을 통해 UTIS 결측 구간의 정보제공에 활용하고자 한다. 이를 위해 수원시(경수대로, 중부대로구간), 안양시(흥안대로 구간)의 전용차로 여부에 따른 일부 구간을 선정하여 각각의 Case별 BMS 자료와 UTIS 교통정보와의 모형 추정 및 검증을 실시하였다. 그 결과 Case2, 4, 6, 8의 경우 UTIS 소통정보와 추정값 간의 신뢰도가 높게 나타났으며, Case 3, 5의 경우 큰 오차로 인해 UTIS 결측구간의 소통정보를 대체하기에는 다소 무리가 있을 것으로 판단된다. 따라서 대상구간의 도로운영 조건 및 상황에 맞추어 신뢰도가 높은 모형식을 적용 할 필요가 있다.
본 논문은 선박이 조우하는 상황에서 충돌의 위험에 대한 판단을 지원하여 충돌사고를 예방하기 위하여 선박충돌위험성을 평가하는 방법을 제안하고자 한다. 선박의 항해는 불확실성이 다수 내포되어 있기 때문에 충돌의 위험을 평가할 때 선박충돌위험성이 가진 불확실성을 고려할 필요가 있다. 본 논문은 불확실성을 처리하고 각 상대 선박의 충돌의 위험을 실시간으로 평가하기 위하여 Dempster-Shafer 이론을 적용한다. 선박충돌위험의 평가 요인으로 DCPA(distance at closest point approach), TCPA(time to closest point approach), 상대 선박과의 거리, 상대방위, 속도비율 등이 사용되며, 각 평가 요인별 멤버쉽 함수로 계산된 기본확률배정함수(basic probability assignment)는 Dempster-Shafer 이론의 융합 규칙을 통하여 융합된다. 선박들이 실제로 조우하는 상황에서 수집된 선박자동식별장치 데이터를 사용하여 제안된 방법을 실험한 결과 평가의 적합성이 검증되었다. 선박간 조우 상황에서의 실시간으로 충돌위험성을 평가함으로써 인적오류로 인한 충돌사고를 예방할 수 있으며, 해상교통관제시스템과 자율운항선박의 충돌회피시스템에도 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 실시간으로 화물차량의 위치와 상태정보가 의사결정자에게 전달되며 핸드폰 등을 이용하여 의사결정자와 운전자의 쌍방향 의사소통이 가능한 시스템 하에서 동적으로 들어오는, 즉 미리 알 수 없는 운송의뢰에 대하여 즉각적으로 최적의 차량운행 계획을 수립하고 이를 새로운 정보에 따라 지속적으로 개선할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이러한 동적 시스템 하에서 운송의뢰의 성격은 TL(truckload)로 한정하였으며 각 화물은 출발지, 도착지 그리고 배송에 대한 시간제약이 주어진다. 의사결정자는 이러한 화물에 대한 정보를 미리 알지 못하며 인터넷이나 전화 등의 매체를 이용하여 운송의뢰가 들어오는 즉시 운송가능여부를 응답하고 주어진 운송의뢰를 최적의 차량에 배당하며 각 차량에 대한 최적의 운송계획을 수립한다. 이러한 차량의 운송계획은 새로운 정보나 상황에 따라 변화할 수 있다. 이러한 동적 문제에 대하여 본 논문에서는 휴리스틱적 방법론과 최적화 기법의 장점을 취합한 2단계 하이브리드 알고리즘을 제시하고 대규모의 차량군을 다룰 수 있는 기법을 개발하였다. 또한 제안된 다양한 알고리즘에 대하여 시뮬레이션을 통한 실험결과를 제시한다.
최근에는 선박의 교통을 관리하는 관할구역이 항계내에서 연안해역으로 확대되는 개념으로 변해가고 있는 추세로 연안해역의 교통량과 해운, 수산 및 해양산업의 발전에 따른 해난사고로 인한 인명 및 환경피해의 심각성이 증대되고 있다. 따라서 선박의 안전항해와 항만 입출입 선박의 안전확보를 위한 원조시설로 AIS를 육상국, 무인등대, 부표, 해상시설물 등에 설치하는 항로표지용 AIS 시설을 도입하여 관리.운영 및 유지보수에 있어서 보다 효율적인 방법이 요구되고 있다. 이러한 현실에서 해양 선진국에서는 관련된 장비인 AtoN AIS(Aids to Navigation AIS : 항로표지 AIS) 설비를 개발하여 항로에 적용하였다. 실제로 무인화에 따른 운용, 유지.관리 및 확인 등이 어려운 항로표지 및 항해안전 시설에 적용하여 실시간으로 해양환경 및 해상교통 상황에 대한 정보를 육상에 제공하며, 시설의 원격관리는 물론 주변을 항해하는 선박들에게는 안전정보를 제공하는 AtoN AIS 장비를 개발하고자 제어.감시용 인터페이스 모듈 및 정보교환을 위한 통신프로토콜을 구현하였다.
우리나라 항구 주변에는 입 출항하는 많은 선박으로 인하여 해상교통흐름이 복잡하다. 이러한 선박통항의 안전과 효율성을 증진하기 위해 우리나라에서는 해상교통관제 서비스를 시행하고 있다. 24시간 쉴 틈이 없는 해상교통 관제사들의 노력에도 불구하고 관제구역 내에서의 충돌사고는 지속적으로 발생하고 있다. 해상교통관제에 관한 기본적인 절차는 있지만 선박간 위험에 대한 판단 기준이 없어 VTS관제사의 주관적인 판단으로 관제를 실시하고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 부산항관제 VHF채널을 3일간 청취하여, 교신내용을 분석하였다. 부산항관제 교신 중 통항에 관련된 사항을 충돌위험도 모델에 적용하여 위험도로 표현하였으며, 관제사들이 선박에게 권고 지시를 하는 시점의 위험도를 조우상황별, 관제사의 경력별, 주 야간별로 분석하였다. 본 연구는 관제사의 정량적인 관제 시점 연구에 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
교통연계 환승센터를 이용하는 보행자에게 다양한 정보의 수집 및 가공을 통한 실시간 맞춤형 정보를 제공하기 위해 테스트베드(김포공항)의 통신환경 설계 및 효율적인 보행자 위치측위의 보정기술을 연구하였다. 통신환경 구축을 위한 설계는 환승 센터 구역에서 이용자에게 신뢰성이 보장된 데이터 전송이 가능하여야 한다. 또한, 위치 측위를 위해 고려 되어야 할 사항도 병행하여 검토해야 한다. 따라서 우리는 데이터 통신과 위치 측위 효율을 동시에 만족하는 통신환경 설계를 수행하였다. 그리고 효율적인 위치 측위 기술 적용을 위해 상용기술 기반의 실시간 위치 인식에 관련한 문제를 판단하고 문제를 해결하고자 새로운 접근 방법을 고안하여 테스트베드에 적용 및 분석하였다. 본 논문에서 전자지도상에 실제 건물이 가지고 있는 특성(구조물)을 인가하여 실제 환경과 최대한 흡사한 상황에서 무선접속점(AP: Access Point)을 위치시켰으며, 각각의 위치에서 특정한 조건을 만족하도록 통신환경 구축 설계를 수행하였다. 또한, 교통연계 환승 서비스에서 보행자 위치측위를 필요로 하는 주요지점(POI:Point Of Interest)을 기준점으로 설정하고 해당 지점을 표출할 수 있도록 하는 방법을 고안하였다. 그 설정방법과 알고리즘에 대해서 테스트베드에서의 실험을 통해 얻어진 원시데이터를 바탕으로 시뮬레이션 수행하고 그 결과에 대해서 소개하고자 한다.
무인 자가 운반 하역차량(Automated Lifting Vehicle, ALV)은 자동화 컨테이너 터미널에서 컨테이너를 수송하는 무인 차량의 하나로 자가 하역 및 수송 능력을 가지고 있다. 여러 대의 ALV를 이용해 컨테이너를 효율적으로 수송하기 위해서는 ALV가 컨테이너의 이송작업을 시작할 때마다 최소 시간에 주행이 가능한 경로를 실시간으로 찾을 수 있어야 한다. 또한 차량 간의 충돌 및 교착 상태 발생 시 스스로 해결이 불가능한 무인 차량의 특성 상 이러한 충돌 및 교착을 막을 수 있도록 차량이 목적지까지 가기 위해 점유해야 하는 점유 영역과 그 점유 시간을 결정하여 이를 겹치지 않도록 주행 계획을 수립하여야 한다. 하지만 주행 계획 수립을 위한 ALV의 점유 영역에서의 점유 시간 계산은 교통 상황에 따른 주행 시간의 변화나 주행 경로 상에 작업을 수행하는 크레인의 작업 상황의 불확실성 때문에 정확한 추정이 어렵다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화 기법을 기반으로 이러한 ALV 도착 시간의 불확실성을 고려한 ALV 주행 계획 수립방안을 제안한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안 방안이 불확실한 환경에서 효율적으로 좋은 경로를 찾아냄을 확인하였다.
주차장은 교통시스템의 일부분으로, 최근 차량이 급증하면서 주차장의 안전성과 효율적 운영이 중요해 지고 있다. 이동 차량을 탐지하여 주차 현황을 안내하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔지만 영상 내에 빠르게 이동하는 다수의 차량을 동시에 탐지하는 것은 여전히 도전적인 문제이다. 이에 본 연구에서는 공영 주차장이나 대형 주차장에 주차 구역이 분명하고 주차 구역 내에 감시 카메라가 설치되어있는 것에 착안하여, 참조 템플릿 기반 실시간 영상처리 기법을 이용한 무인 주차 가용 정보 제공 및 안내 시스템을 개발하고자 하였다. 즉, 주차 공간 내에 참조 표식 마커로써 주정차 중인 차량의 움직임과 상황을 인지하여 차량의 크기, 형태 등 직접적인 탐지 여부에 관계없이 주차 관제가 가능한 대안적 방법을 제시하였다. 또한, 주차 정보와 층별 주차 현황을 시뮬레이션하기 위한 프로토타입 시스템을 구현하여 본 연구에서 제시한 방법론의 실제 적용 가능성을 검토하고 성능 분석을 수행하였다. 결과적으로 실시간 영상 정보를 처리하여 주차장의 총 주차 공간 수, 주차된 차량 수와 같은 주차장 통계 정보의 저장 관리가 가능하였다. 향후, 본 연구 결과는 주차 상황 분석을 통해 주차 관리를 체계적이고 효율적으로 운영하는데 있어 비용 절감과 사용자 편의를 보다 증진 시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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