Journal of information and communication convergence engineering
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제20권4호
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pp.273-279
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2022
Owing to the need to establish a cooperative-intelligent transport system (C-ITS) environment in the transportation sector locally and abroad, various research and development efforts such as high-tech road infrastructure, connection technology between road components, and traffic information systems are currently underway. However, the current central control center-oriented information collection and provision service structure and the insufficient road infrastructure limit the realization of the C-ITS, which requires a diversity of traffic information, real-time data, advanced traffic safety management, and transportation convenience services. In this study, a network construction method based on the existing received signal strength indicator (RSSI) selected as a comparison target, and the experimental target and the proposed intelligent edge network compared and analyzed. The result of the analysis showed that the data transmission rate in the intelligent edge network was 97.48%, the data transmission time was 215 ms, and the recovery time of network failure was 49,983 ms.
독립형 자율주행 기술의 한계를 극복하기 위해 협력형 자율주행 기술이 필요하다. 협력형 자율주행 시스템은 자율주행 차량이 다른 차량 또는 인프라와 협력함으로써 주행의 효율성과 안전성을 높이는 기술을 의미한다. 본 연구에서는 협력형 자율주행 기술 개발을 위해 필요한 기술적 요소를 알아보고, 국내·외 연구 동향을 조사하였다. 미국, 유럽, 일본, 국내에서 수행된 협력형 자율주행 관련 서비스, 통신 기술, 표준 개발 등의 사례 검토를 통해 국가별 연구의 특성을 비교하였다. 연구 동향 검토를 통해 향후 협력형 자율주행 기술 개발을 위한 시사점을 도출하고, 자율주행차량을 지원하기 위한 인프라 가이던스의 필요성을 제시하였다.
Cooperative-Intelligent Transport System(C-ITS)는 차량 대 차량 및 차량 대 인프라 무선 통신을 기반으로 교통사고예방을 목적으로 운전자에게 전방위험상황에 대한 정보를 제공한다. 또한 C-ITS 인프라에서 수집되는 차량의 주행행태 정보는 사고발생 개연성 분석을 통해 실시간 도로교통안전성 평가에 활용될 수 있다. 본 연구에서는 차량의 주행정보를 이용하여 도로의 교통안전성을 평가할 수 있는 방법론을 제시하였으며, 시뮬레이션 분석을 통해 방법론의 활용성을 검증하였다. 교통안전대체지표인 Jerk와 Stopping Distance Index(SDI)를 이용하여 개별차량의 주행 위험성을 분석하였으며, 위험성 분석결과를 집계하여 도로 구간별 안전성을 계량화하는 방법을 제시하였다. Jerk 기반의 안전성 평가 결과, 5% 이상의 차량 정보 샘플이 확보되면 본 연구의 방법론이 도로 구간의 교통안전성 평가에 적용 가능한 것으로 분석되었다. 한편, SDI의 경우에는 20% 이상의 샘플이 요구됨을 확인하였다. 이러한 결과는 일정 수준 이상의 사업용차량 센서 자료로 수집된 Jerk와 SDI가 도로 구간의 안전성을 대표할 수 있음을 의미한다. 본 연구의 결과물은 도로의 교통안전성을 실시간으로 평가하고 모니터링하는 시스템 개발의 핵심요소로 활용될 것으로 기대된다.
본고에서는 차량통신을 통하여 차량간 협력을 하여 정보를 교환하는 C-ITS(cooperative intelligent transportation system)를 위한 최신 차량 통신 기술과 개발 현황을 소개한다. 그리고 C-ITS의 궁극적 목표인 차량 주행 안전의 확보와 원활한 교통흐름을 위한 차량 주변 상황 인지 기술에 대한 기술 개발현황을 소개하여 차세대 ITS 시스템의 발전방향을 알아본다.
자율주행차는 GPS 및 레이더, 라이다, 카메라, IMU 등 다수의 센서가 장착되어 도심 교차로 주행 환경에서 다양한 교통체계를 인지하고 판단하여 주행하지만 장착된 센서의 감지 거리를 벗어나는 영역에 대한 예측 및 판단의 한계 등으로 자율주행차의 교차로 사고 비율은 전체 사고의 88%로 사고 비율이 높다. 따라서 ITS 도입으로 V2V, V2I를 통한 비신호 교차로 사고 회피 전략 연구가 진행되고 있을 뿐만 아니라 고장 상황에서 안전한 교차로 주행에 대한 연구도 진행되고 있지만 단순한 교차로 시나리오를 통한 검증과 단편적인 V2V 고장만을 제시하고 있다. 본 논문에서는 V2V 모듈의 아키텍쳐를 분석하여 V2V 모듈별 위험 요인을 분석하여 고장모드를 정의하였다. 또한 다양한 도로 조건 및 교통량에 따라 교차로 시나리오를 제시하여 ISO-26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA를 수행하여 자율주행차의 오작동에 대해 시뮬레이션 기반 위험성을 분석하여 ASIL을 제시하였다. V2V 모듈의 각 컴포넌트별 모니터링 컨셉을 제안하였고 시뮬레이션을 통해 모니터링 커버리지를 제시하였다.
WAVE (Wireless Access in Vehicular Environments) 통신은 차량이 주행하면서 도로 인프라 및 다른 차량과 상호 통신하며 교통정보 및 서비스를 교환 및 공유하는 정보통신 융합 시스템인 국내 C-ITS (Cooperative-Intelligent Transportation System)의 핵심적인 기술이다. 본 논문에서는 고속도로에서의 WAVE 통신에 있어서 통신거리에 따라 통신성능이 현저히 떨어지는 null 점의 발생 위치를 분석하기 위하여 two-ray 지면 반사 모델을 사용하여 down-fade와 up-fade가 발생하는 위치를 수식으로 정의하였으며 실제 고속도로 LOS (Line Of Sight) 환경에서 WAVE 통신 장치를 사용한 RSSI (Receiver Signal Strength Indicator) 값 측정 실험결과와 비교 검증하였다. 또한, down-fade 발생의 문제점을 개선하기 위하여 수신 안테나 다이버시티 기능을 적용한 WAVE 통신 보드를 구현하고 실험을 통해 수신 성능이 개선되는 것을 확인하였다.
최근 잦은 교통사고로 인하여 발생하는 사상자의 수를 줄이고 운전자의 편의를 제공하는 지능형 교통 시스템(intelligent transportation system, ITS)이 주목받고 있다. ITS는 긴급 상황에 신속하게 대처할 수 있어야 하며, 운전자가 필요로 하는 정보를 즉시 제공하여야 한다. 효과적인 서비스를 위하여 ITS에서는 각 서비스별로 다른 채널을 할당한다. 그러나 긴급 상황에서 채널을 사용하려 할 때 채널이 사용 중이라면 서비스가 불가능한 상황이 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 지능형 교통 시스템에 인지 무선(cognitive radio, CR)개념을 도입하고 새로운 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다.
본 연구에서는 영동 고속도로 용인IC ~ 양지IC 구간을 대상으로 미시교통시뮬레이션 모형인 VISSIM을 이용하여 고속도로 교통정보 취득을 위한 프루브 차량 최소 비율을 추정하고자 한다. 실험을 위하여 일반상황과 유고상황을 고려한 7,200 가지의 시나리오를 생성하였다. 하지만, 모든 시나리오를 실험을 통해 수행하기에는 어려움이 있어 라틴 하이퍼큐브 샘플링(Latin Hypercube sampling) 방법을 사용하여 40 가지의 시나리오를 채택하였다. 이를 통해 얻은 개별차량의 1초당 데이터를 얻어 프루브 차량 비율을 세분화하여 평균통행시간 분포를 통계적으로 비교 분석 해본 결과 일반 상황에서는 고속도로 교통정보 취득을 위한 프루브 차량의 최소 비율이 1%였고 유고상황에서는 45%로 산정되었다. 또한 시나리오 분석 결과 25%의 프루브 차량 정보를 가지고 유고상황 시나리오 교통상황 중 70%를 충족시킬 수 있는 것으로 확인되었다.
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.
차세대첨단교통시스템(C-ITS)의 우선 도입 서비스 항목 중 하나로 차량 추돌방지 지원 서비스가 고려되고 있다. 이에 인공신경망을 적용한 V2I2V 통신 기반의 후미추돌사고 예방 방법들이 몇몇 제시되었지만, 낮은 C-ITS 단말기 보급률 및 대용량 교통정보로 인한 지연 현상 등 한계로 인해 그 효과가 미미하다. 따라서 본 연구는 실시간 구간교통 정보를 활용한 인공신경망 기반 추돌 경고 서비스(ACWS, Artificial Neural Network-based Collision Warning Service)를 제안한다. 제안 서비스는 실시간 구간 교통정보를 반영해 인공신경망의 가중치를 갱신하고 구간 진입 차량에게 제공한다. 본 연구는 C-ITS 단말 보급률과 지연시간에 따른 제안 서비스의 성능 평가를 수행한다. 분석결과 C-ITS 단말 보급률이 높고 지연시간이 낮을수록 제안 서비스가 더 나은 성능을 나타내고, 같은 조건일 경우 고도화된 인공신경망을 적용한 서비스 성능이 더 뛰어난 것으로 확인된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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