본 연구는 버스정보시스템(BIS)의 운행데이터를 이용하여 신호교차로에서의 지체시간을 추정하기 위한 연구이다. 기존의 버스시스템에 첨단정보통신 기술을 접목한 BIS는 많은 지방자치단체에서 구축하여 운영 중에 있다. 그러나 기존에 구축된 BIS의 운영을 통해 실시간으로 수집되고 있는 운행데이터의 활용은 활발히 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 BIS 운행데이터를 이용하여 실시간으로 지체시간을 산정하여 도시교통관리, 교통정보를 제공에 활용하기 위한 기초적인 연구를 수행하고자 하였다. VISSIM 5.20을 활용하여 시뮬레이션 모형을 구축하였으며 버스정류장에서의 서비스 시간을 제외한 버스 통행시간과 일반차량 지체시간 간의 상관관계가 유의한 것으로 분석되어 거시적 통계모형인 회귀모형으로 구축하여 분석한 결과 직선회귀모형의 결정계수가 0.826으로 가장 높게 나타났다. 구축된 모형을 통계적으로 검증하기 위하여 현장조사 값과 모형추정 값으로 T-test를 실시한 결과 95% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다.
실시간 관제 시스템은 IoT, 이동통신과 같은 기반 기술의 발달과 공장관리, 차량 운행 체크 등 실시간성이 중요시되는 서비스가 증가함에 따라 급격히 성장하고 있다. 이 시스템의 시간적 민감성을 높이기 위해 다양한 솔루션이 제시되어 왔으나, 현재 대부분의 실시간 관제 시스템은 관제소 등에 위치한 로컬 서버와 다수의 클라이언트로 구성되어 있고, 이들은 다양한 단계를 거쳐 관제 시스템이 위치한 로컬 서버로 전송되고, 그 대응 역시 동일한 단계를 거쳐 진행되는 등 기존 네트워크 및 시스템의 구조적 한계가 있다. 본 논문에서는 실시간 관제 시스템 중 하나인 버스 정보 시스템이 정보를 수집한 시점에서 사용자에게 해당 정보를 제공하기까지 소모되는 시간을 줄일 수 있는 엣지 컴퓨팅 기반 실시간 관제 모델을 제안하였다. 기존 모델과 엣지 컴퓨팅 모델을 시뮬레이션 한 결과, 엣지 컴퓨팅 모델은 사용자에게 데이터를 전송하기 위한 코스트가 기존 모델에 비해 최소 10% 에서 최대 80%까지 감소함을 확인하였다.
IEEE 802.11p 차량 네트워크 환경 (WAVE)에서는 차량 운전자의 안전을 위해서 주기적으로 안전 메시지를 전송하도록 되어 있다. 차량 안전 메시지의 전송을 통해 도로상의 안전과 주행 효율을 제공하기 위해서 WAVE 표준에서는 멀티 채널 멀티 라디오 환경을 제안하고 있다. 그러나 WAVE 표준안은 안전메세지를 하나의 물리 디바이스에 하나의 채널을 이용하여 제어하고 전송하는 것으로 정의되어 있어서 다중 라디오 환경과 안전 메시지 전송 효율성을 고려하지 않았다. 또한 네트워크 무선상에서 서로 충돌이 일어나지 않는 채널을 할당하는 채널 할당은 네트워크 망구성방식을 잘 알고 있거나 모든 노드들이 같은 전송률을 가지는 무선 대역에 있어도 NP-hard한 문제로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 최신 802.11p와 1609.4 802.11p 표준을 이용해서 다중 채널 다중 라디오 WAVE 환경을 무선 메쉬 네트워크로 가정하여 Nash 협상 게임을 통해서 서로 간섭이 없는 채널을 할당하는 방법을 제안하고자 한다. 본 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해서 검증하였고 해당 알고리즘이 8채널 3 라디오 환경에서 랜덤 채널 할당 방법이나 Tabu 알고리즘 보다 효율성이 좋다는 것을 입증하였다.
약 IoT(Internet of Things)는 인터넷을 기반으로 모든 사물을 연결하여 사람과 사물, 사물과 사물, 사물과 시스템 간의 정보를 상호 소통하는 지능형 기술 및 서비스 등을 지칭 한다. 사물인터넷환경의 발전은 더욱 경량화되고 지능적인 센서, 가볍고 다양한 환경에 적용 가능한 네트워크 프로토콜의 발전을 수반하고 있다. 이러한 요소기술의 발전은 안전기능과 사용자 편의성 등을 적용한 스마트카 환경의 빠른 발전을 도모하고 있다. 이러한 발전은 긍정적인 효과를 발위하기도 하지만 보안 문제가 해결되지 않는다면 스마트카 서비스는 개인 생활의 큰 재앙을 유발 할 수 있다. 스마트카는 기존 차량에 여러 형태의 통신기능이 적용되고 차량을 제어 할 수 있는 다양한 기능이 제공되며 이에 대한 인증우회, 데이터 위변조를 통한 차량의 불법 제어를 통한 오동작 유발, 차량 운행 정보 탈취를 통한 개인 행태 정보 유출 등 다양한 보안 위협을 유발할 수 있다. 이에 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서의 스마트카 서비스의 형태를 알아보고 스마트카 서비스가 가지는 보안 위협을 시나리오 기반으로 도출하고 이에 대한 대응 방안을 제시함으로서 안전한 스마트카 활용 방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 실내에서 비전센서를 이용한 마커 영상 인식을 통해 무인이송차량(AGV)의 주행 경로를 제어하는 방안을 제안한다. 적외선센서와 랜드마크를 이용한 AGV 주행 제어 시스템의 경우 실내로 투과되어 들어 온 햇빛으로 인해 적외선 센싱 결과를 제대로 인식하지 못하는 공간이 발생하는 점과 작업 공간이 협소할 경우 랜드마크를 이용한 주행 경로 제어가 어려운 상황이 발생하였다. 이처럼 WSN 환경에서 센싱정보를 획득하지 못하는 상황을 보완할 수 있는 방안으로 마커와 AGV 간 상대 거리 정보를 지문 정보로 활용하는 방안을 제안한다. 무선신호 수신세기(RSS)를 지문으로 사용하는 방식에 비해 마커 영상 이미지 크기를 지문으로 사용하면 상대적으로 신뢰도가 높은 위치 정보를 획득할 수 있다. 모형 AGV를 이용한 다양한 실험을 통해 상대 거리 정보를 지문으로 사용하는 방안의 타당성을 입증하였다. 본 논문의 연구 결과는 화장장에서 시신을 운구하는 무인이송차량 시스템에 적용될 것이다.
C-ITS(Cooperative-Intelligent Transportation System)는 차량과 차량 또는 차량과 인프라 간의 양방향 무선통신 기술을 기반으로 전방의 교통상황 정보를 제공하는 기술 및 시스템을 의미한다. C-ITS 환경에서는 Vehicle-to-Everything(V2X) 기반의 경고 정보를 제공함으로써 운전자로 하여금 감속을 유도하고, 급격한 감속과 가속을 지양하도록 하여 주행행태를 안정적으로 개선시킬 수 있을 것으로 추측된다. 본 연구는 서울시 C-ITS 기반의 경고 정보의 개별적인 효과를 검증하기 위해 경고정보에 대한 순응여부를 판단할 수 있는 방법론을 개발하였으며 추가로 주행안전성 변화를 분석하여 경고정보의 효과를 정량적으로 평가해 보고자 한다. 순응여부는 정보 제공 유무로 구별되는 사전 PVD (Probe Vehicle Data)와 사후 PVD의 속도 분포를 추출하여 비교하였으며, 주행안전성 평가는 Jerk와 가속소음을 계산하여 분석을 수행하였다. 정량적 분석을 위해서 서울 C-ITS 사업기간동안 수집되었던 PVD와 부족한 데이터 수집을 보완하고자 DTG (Digital Tacho Graph) 데이터를 추가 수집하여 활용하였다. 순응도 분석결과 충분한 유효샘플이 수집된 경고정보에 대해 운전자는 감속운행행태를 보였으며, Jerk와 가속소음과 같은 주행안전성 지표를 산출하여 분석한 결과 경고정보 제공으로 인해 주행안전성이 개선되었음을 알 수 있었다.
무선통신기기 보급 확대로 인해 프로브 기반 교통정보시스템이 확대 구축되고 있다. 프로브 기반 통행시간 정보의 시간 처짐 현상 극복을 위해 다수의 예측 기법들이 적용되고 있지만, 일별 및 요일별 교통패턴이 불규칙한 구간에서는 예측 기법의 효용성이 저하되는 것으로 알려져 있다. 이로 인해 불규칙한 교통패턴을 나타내는 구간에서는 일반적으로 5분 집계단위의 프로브 정보를 사용하는데, 이는 집계 시간간격만큼 시간 처짐 현상을 증대시킨다. 이에 본 연구에서는 통행시간 패턴이 불규칙한 구간에 적용 가능한 교통정보 제공 방법론을 제안하였다. 제안된 방법은 개별차량 단위 프로브 정보와 5분 집계 프로브 정보를 융합 적용하는 것으로써, 제안된 방법론 적용 시 통행시간 정보 오차를 최대 18%까지 감소시킬 수 있는 것으로 분석되었다.
운전자의 안전 운전을 위한 첨단 운전자 보조시스템(ADAS; Advanced Driver Assistance System)은 자율주행 자동차에서 중요한 연구 분야 가운데 하나이다. 특히, 이전에 자동차에 부착된 영상센서를 기반으로 한 ADAS 소프트웨어는 구축 비용이 저렴하고 그 활용도가 우수하다. 본 논문에서는 선행차의 주행 상황을 인지할 수 있는 선행 차량 후미등(Tail-Lamp)의 정지등(Break-Lamp) 영역을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 주행 영상으로부터 객체 추적에 우수한 성능을 보이고 있는 YOLO 기술을 이용하여 자동차 객체를 추출하고, 추출된 자동차 관심 영역의 HSV 영상을 이용하여 정지등의 밝기 변화 영역을 검출한다. 그 다음 검출된 각 정지등 후보 고립영역을 라벨링하여 후보 영역들 간의 모양 대칭성을 인지하는 선택적 주의집중 모델(Selective Attention Model)을 적용하여 정지등 영역을 검출한다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위하여 다양한 주행 영상에 적용하여 실험한 결과 ADAS에 적용 가능한 성공적인 검출 결과를 보였다.
자율운행 기술을 건설 현장에 적용하는 것은 안전 상의 문제로 매우 어렵다. 하지만 카메라, 레이더 등 각종 측위 장치와 센싱 장치의 건설장비에의 적용은 매우 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 기술적 추이를 바탕으로 정부에서는 건설장비 및 산업용 차량으로 인한 사고 발생률을 줄이기 위하여 중대재해처벌법과 산업안전관리비 지원 등 다양한 노력을 하고 있다. 또한 관련 산업체에서는 지난 수년간 다양한 안전장비를 개발하여 현장에 적용하고 있다. 본 논문에서는 건설장비 및 산업 차량에 현재 적용되고 있는 안전 장비 관련 기술 현황을 알아보고, 인공지능을 기반으로 한 건설장비에서의 안전 기술 발전 방향을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 기술을 기반으로 하는 건설장비의 안전성과 작업 효율성의 제고는 추후 시뮬레이션 등을 통해 검토되어야 할 것이다.
인천 영흥도 낚시어선 충돌사고와 같이 해양사고는 한 번 발생할 경우 많은 인명피해와 재산피해를 야기할 수 있다. 인천시는 이러한 해양사고를 예방하기 위해 해양사고 예방 안전관리 정책을 시행하고 있으며 특히, 차량용 무선통신기술(WAVE)기반 선박안전운행시범사업을 추진하여 충돌사고 예방을 위한 선박간 충돌경보 서비스를 주요 서비스로 제공할 예정이다. 하지만, 이러한 서비스를 사용자에게 제공하기 위해서는 구체적인 서비스 형태, 구성, 체계 등 표준화 방안 개발이 필요하고 이는 사용자 요구분석을 기반으로 분석이 되어야 한다. 본 연구에서는 해당 서비스의 대상이 되는 선박운항자와 유관기관 관계자의 요구분석을 통해 WAVE 통신기반 충돌경보 서비스 표준화 방안을 개발하여 제시하였다. 이는 실증사업에서 도출된 데이터와 더불어 지속적인 개선과 표준화를 위한 노력을 통해 서비스의 질적 향상, 전문성 및 신뢰성 확보 등에 기여하고 결과적으로 해양사고 예방에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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