• Title/Summary/Keyword: Intelligent Transportation System (ITS)

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지능형 교통시스템에서 차량과 기지국의 패킷전송기술 설계 (The Design for Packet Transmission Technology of Vehicle and Base Station in the Intelligent Transport System)

  • 이대식
    • 디지털산업정보학회논문지
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    • 제9권1호
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    • pp.79-86
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    • 2013
  • In this paper which it is relating to the DSRC system based road side equipment, we propose the protocol stack architecture of road side equipment and the process structure of the main RM, L7 and LLC layers which is road side equipment device as well. And also we design the signal flow and data-transfer process as well between road side equipment and on board equipment to describe the installation process between road side equipment and von board equipment based on DSRC system. Thus, it is possible to provide various application services between intelligent transportation systems of road side equipment and local server, as well as it enables the local server managing the memorys of on board equipment which entry in service area thru the road side equipment.

교통카드 데이터를 이용한 대중교통 통행패턴 분석 : 강화군을 중심으로 (Analysis of the Transit Ridership Pattern using Transportation Card Data : focusing on Ganghwa)

  • 이민우;한종학;이향숙
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.58-72
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    • 2018
  • 강화군은 제4차 국토종합계획에 의해 기존의 농촌이미지에서 탈피하여 새로운 발전의 계기를 맞이하게 되었다. 그러나 체계적인 대중교통 운영이 사실상 제대로 이루어지지 않아 이를 개선하기 위한 방안 제시가 시급한 실정이다. 본 연구에서는 강화군의 일주일간 승객 교통카드 분석을 통해 강화군의 대중교통 이용 패턴을 분석하였다. 그 결과, 강화군은 평일기준 약 7천1백 명의 승객이 대중교통을 이용하며, 특히 금요일에 가장 높은 이용률을 보였다. 시간대별로는 오전 7~8시에 뚜렷한 오전 첨두가 형성이 되었고, 주로 학생들이 하교하는 16~17시에 오후 첨두가 나타나는 특징이 나타났다. 강화군의 사회경제지표를 이용하여 회귀분석을 수행한 결과, 도서지역의 특성상 의료시설이나 인구, 학교용지 면적과 같이 주거단지나 상업단지가 밀집된 지역에서 많은 승하차가 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 강화군의 버스이용 패턴을 파악하여 향후 체계적인 대중교통네트워크를 구축하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

Protecting Privacy of User Data in Intelligent Transportation Systems

  • Yazed Alsaawy;Ahmad Alkhodre;Adnan Abi Sen
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제23권5호
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    • pp.163-171
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    • 2023
  • The intelligent transportation system has made a huge leap in the level of human services, which has had a positive impact on the quality of life of users. On the other hand, these services are becoming a new source of risk due to the use of data collected from vehicles, on which intelligent systems rely to create automatic contextual adaptation. Most of the popular privacy protection methods, such as Dummy and obfuscation, cannot be used with many services because of their impact on the accuracy of the service provided itself, they depend on changing the number of vehicles or their physical locations. This research presents a new approach based on the shuffling Nicknames of vehicles. It fully maintains the quality of the service and prevents tracking users permanently, penetrating their privacy, revealing their whereabouts, or discovering additional details about the nature of their behavior and movements. Our approach is based on creating a central Nicknames Pool in the cloud as well as distributed subpools in fog nodes to avoid intelligent delays and overloading of the central architecture. Finally, we will prove by simulation and discussion by examples the superiority of the proposed approach and its ability to adapt to new services and provide an effective level of protection. In the comparison, we will rely on the wellknown privacy criteria: Entropy, Ubiquity, and Performance.

Improvement of ATIS Model Performance under Connected Vehicle Environment

  • 김회경
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.10-18
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    • 2012
  • 본 논문은 최근 지능형교통시스템에서 중요한 수단으로 간주되고 있는 차량 간 통신을 이용한 분산식 첨단 교통정보시스템을 개발하고자 한다. 또한 독립자동유고감지 기능을 통해서 제안된 첨단 교통정보시스템의 효과를 개선하고자 한다. 이상적인 통신 환경을 가정한 단순화된 교통네트워크에서 미시적 시뮬레이션 모델인 VISSIM을 통해 제안된 첨단 교통정보시스템을 구현하였으며 특히 비반복적으로 일어나는 교통상황(예를 들면, 교통사고)을 사용하여 모델의 효과를 관찰하였다. 결론적으로 본 연구에서는 차량 간 통신을 통한 첨단 교통정보시스템의 효율성을 확인함과 동시에 독립자동 유고감지 기능이 시스템의 성능을 향상시키는 것을 보여주고 있다.

대한민국 고속도로를 위한 교통 분석 및 시뮬레이션 시스템 (Traffic Analysis and Simulation System for Korea Highway)

  • 한영탁;전수빈;신세정;서동만;정인범
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제22권9호
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    • pp.426-440
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    • 2016
  • 선진국에서는 이미 다양한 지능형 교통 시스템(ITS) 기술을 실제 도로에 적용하여 교통 문제를 해결하고 있고 국내에서도 이를 도입하여 많은 교통문제를 완화시킬 수 있을 것으로 전망된다. 하지만 국외 교통 환경에 적용된 기존 ITS 솔루션들을 실제 국내 도로에 적용하였을 때 예기치 못한 문제의 발생으로 많은 비용을 낭비할 수 있다. 본 논문에서는 위의 문제를 해결하기 위해 대한민국 고속도로 분석 및 시뮬레이션 시스템인 KHTA를 제안한다. KHTA는 국내 모든 고속도로의 정보를 분석할 수 있을 뿐만 아니라 재현된 국내 교통 환경에서 직접 구현한 ITS 알고리즘을 시뮬레이션하고 결과를 분석할 수 있다. 사용자는 KHTA를 이용하여 실제 도로에 ITS 장비와 시스템을 설치하는 비용을 들이지 않고도 ITS 알고리즘을 국내 도로에 적용했을 때의 기대효과와 부작용을 예측하고 이를 수정 및 보완할 수 있다. KHTA의 기능과 대한민국 도로에 ITS 알고리즘을 적용한 시뮬레이션의 효과를 검증하기 위해 국내 고속도로 전용 Ramp Metering 알고리즘을 구현하고 시뮬레이션을 진행하였다. 실험 결과 약 5분가량의 Total Travel Time이 감소하였고, 기존 정체구간의 일부분이 해소된 것이 확인되었고, 이를 통해 KHTA는 국내 교통 환경에서 ITS 시스템의 시뮬레이션 및 교통 분석을 할 수 있다는 것을 확인 하였다. 그러므로 국내 ITS 시스템 개발 및 분석에 많은 도움이 될 수 있을 것으로 예상한다.

C-ITS 기반 PVD를 활용한 차량 내 경고정보의 운전자 주행행태 영향 분석 (A Study to Evaluate the Impact of In-Vehicle Warning Information on Driving Behavior Using C-ITS Based PVD)

  • 김탁영;김호선;강경표;김승범
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제21권5호
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    • pp.28-41
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    • 2022
  • 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.

텍스트 임베딩을 이용한 자율주행자동차 교통사고 분석에 관한 연구 (Study of Analysis for Autonomous Vehicle Collision Using Text Embedding)

  • 박상민;이환필;소재현;윤일수
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.160-173
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    • 2021
  • 최근 전 세계적으로 자율주행자동차 개발을 위한 연구가 증가하고 있으며, 자율주행자동차의 실도로 도입이 증가되고 있는 추세이다. 하지만, 자율주행자동차의 교통사고 발생으로 인해 자율주행자동차 안전성에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한, 자율주행자동차 교통사고에 대한 특성 파악 및 분석 방법론 개발의 필요성이 대두되고 있다. 특히 미국 캘리포니아 차량관리국(California Department of Motor Vehicles, DMV)에서는 자율주행자동차의 교통사고 데이터를 수집하여 리포트 형태로 제공하고 있다. 본 연구에서는 DMV에서 제공하는 자율주행자동차 교통사고를 분석하는 방법론을 제시하였다. 또한, 텍스트 임베딩 기법을 이용하여 주요 키워드 및 주요 토픽 도출을 통해 개발된 방법론의 활용도를 검토하였다. 본 연구에서 개발된 방법론은 향후 자율주행자동차 교통사고 데이터가 충분히 수집된다면 자율주행자동차 교통사고 분석 및 자율주행자동차 개발시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

요인분석 및 군집분석을 활용한 교통상황 유형 분류분석 (A Study of Classification Analysis about Traffic Conditions Using Factor Analysis and Cluster Analysis)

  • 정수환;한경희;소재현;이철기
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.65-80
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    • 2023
  • 본 연구에서는 교통상황을 대변할 수 있는 주요 요인변수 도출을 목적으로 교통상황 유형에 대해 분류분석을 수행하였다. TTI(Travel Time Index)를 교통상황 판단 기준으로 사용하였고 VDS에서 일반적으로 검지되는 데이터를 활용하여 분석을 수행하였다. 먼저 요인분석을 통해 교통상황에 영향을 주는 주요인을 선정하였고, 주요인에 대하여 군집분석을 통해 교통상황을 군집화하였다. 그 후 TTI를 기준으로 각 군집별 분산분석을 실시하고 유사한 군집을 병합하여, 교통상황 유형을 분류하였다. 분석 결과 교통상황을 대변할 수 있는 주요 요인변수로 최대대기행렬길이와 점유율을 도출하였다. 본 연구 방법론을 통해 교통상황에 영향을 미치는 주요 요인변수만을 활용하여 효율적인 교통혼잡 관리가 가능할 것으로 기대된다.

Exploring reward efficacy in traffic management using deep reinforcement learning in intelligent transportation system

  • Paul, Ananya;Mitra, Sulata
    • ETRI Journal
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    • 제44권2호
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    • pp.194-207
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    • 2022
  • In the last decade, substantial progress has been achieved in intelligent traffic control technologies to overcome consistent difficulties of traffic congestion and its adverse effect on smart cities. Edge computing is one such advanced progress facilitating real-time data transmission among vehicles and roadside units to mitigate congestion. An edge computing-based deep reinforcement learning system is demonstrated in this study that appropriately designs a multiobjective reward function for optimizing different objectives. The system seeks to overcome the challenge of evaluating actions with a simple numerical reward. The selection of reward functions has a significant impact on agents' ability to acquire the ideal behavior for managing multiple traffic signals in a large-scale road network. To ascertain effective reward functions, the agent is trained withusing the proximal policy optimization method in several deep neural network models, including the state-of-the-art transformer network. The system is verified using both hypothetical scenarios and real-world traffic maps. The comprehensive simulation outcomes demonstrate the potency of the suggested reward functions.

고속도로 교통정보 취득을 위한 프루브 차량 비율 산정 연구 (Rate of Probe Vehicles for the Collection of Traffic Information on Expressways)

  • 김지원;정하림;강성관;윤일수
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.262-274
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    • 2019
  • 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.