• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.35-50
• /
• 2022

중앙버스전용차로 설치 이후 버스의 통행우선권이 보장되어 버스 이용자들의 신뢰도가 향상되었지만 중앙버스정류장 용량 부족으로 정차 노선들의 통행속도와 정시성이 감소되는 등 정체현상이 발생하였다. 또한 중앙버스전용차로 및 중앙버스정류장 설치 시 기존시가지의 도로 기하구조를 바탕으로 설치하기 때문에 물리적인 제약이 따른다. 이에 본 연구는 중앙버스정류장 진출부의 신호 시스템 유효녹색시간을 최적화하여 운영 차원에서의 중앙버스정류장 용량 부족 문제의 개선 가능성을 제시하고자 하였다. 분석 방법론으로 TCQSM과 도로용량편람을 기초로 활용하였다. 물리적인 요인을 변수에서 제외할 수 있도록 구축 예정인 중앙버스정류장의 정차면수를 산정하였고 서울시의 현재 중앙버스전용차로가 설치되어 운영 중인 9개소의 중앙버스정류장을 임의로 선정 후 현장조사를 실시하여 분석자료로 활용하였다. 정류장 용량이 부족한 중앙버스정류장을 대상으로 정류장별 유효녹색시간 조정을 통해 시나리오 분석을 진행하였으며 종속변수는 중앙버스정류장의 용량으로 선정하였다. 분석 결과 운영 차원만의 개선 방안으로 용량이 부족한 중앙버스정류장 중 26.7%인 4개소의 정류장은 용량 부족 문제를 해결할 수 있는 것으로 도출되었다. 따라서 본 연구는 운영 차원의 개선 방안을 통하여 현재 운영 중인 중앙버스정류장의 용량 증대가 가능하다는 결과를 검증하였고 중앙버스정류장의 계획단계에서 공학적으로 산정된 중앙버스정류장의 정차면수를 확보할 수 없는 경우에도 효과가 있는 것으로 나타났다. 향후 중앙버스전용차로가 확대됨에 따라 중앙버스정류장 용량 문제가 더 많아질 것으로 예상되며 실질적인 중앙버스정류장의 개선 방안이 필요할 것으로 판단된다. 이에 따라 본 연구에서 제시한 결과는 물리적인 개선 방안을 도입하기 이전에 운영 차원 개선 방안의 기초자료로 활용되기를 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.53-73
• /
• 2023

교통사고로 인한 인체 상해를 최소화할 수 있는 안전벨트의 착용이 전 좌석에서 의무임에도 불구하고, 안전벨트를 착용하지 않은 교통사고 사상자수는 여전히 많은 비율을 차지한다. 주행차량 내 전 좌석 안전벨트 착용 검지시스템은 탑승자의 안전벨트 착용 여부를 판단하고 착용을 유도하는 시스템으로 안전벨트 미착용 사상자수 감소를 위한 유용한 기술적 대응방안이 될 수 있다. 본 연구에서는 첫 번째로 순서형프로빗 모형을 활용한 교통사고 상해심각도 영향요인 평가를 통해 시스템 도입에 대한 타당성을 제시하였다. 분석결과, 안전벨트 착용 여부는 교통사고 상해심각도에 통계적으로 유의한 영향을 미치며 안전벨트 착용 시 사망 및 치명상에 이를 확률이 0.054배 감소하는 것으로 나타났다. 두 번째로 안전벨트 및 교통사고 상해와 관련된 선행연구를 기반으로 메타분석을 수행하여 시스템 도입 시 기대되는 사고심각도 감소효과를 추정하였다. 사고심각도 감소효과 분석결과, 안전벨트 착용 시 사망사고가 63.3% 감소할 것으로 분석되었으며 앞좌석은 75.7%, 뒷좌석은 58.1%의 사망사고 감소효과를 갖는 것으로 나타났다. 마지막으로 메타분석 결과와 교통사고 통계자료를 기반으로 시스템 도입 시 기대되는 교통사고 사상자수 감소효과를 도출하여 시스템의 교통안전 측면 효과를 분석하였다. 시스템 도입률이 증가함에 따라 안전벨트 미착용 교통사고 사상자수가 감소하였으며 시스템 도입률이 60%일 경우 사망자수는 현재 대비 3배 이상 감소할 것으로 예상되었다. 분석결과를 활용하여 안전벨트 착용률을 높이고 사고심각도를 저감시킬 수 있는 시스템 운영 방안을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제9권8호
• /
• pp.171-180
• /
• 2020

스마트 팩토리는 설계, 개발, 제조 및 유통 등 생산과정 전반이 디지털 자동화 솔루션으로 이루어져 있으며, 내부 설비와 기계에 사물인터넷(IoT)을 설치해 공정 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 분석해 스스로 제어할 수 있게 하는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리의 장비들은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 즉, 특정한 공동의 목표를 위해 다수의 장치가 개별적인 행동을 동시다발적으로 수행해야 한다. 공정 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 스마트 팩토리의 장점을 활용하여, 일반적인 기계 학습이 아닌 강화 학습을 사용하면 미리 요구되는 훈련 데이터 없이 행동 제어를 할 수 있다. 하지만, 현실 세계에서는 물리적 마모, 시간적 문제 등으로 인해 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이터를 활용해 스마트 팩토리 분야에서 복잡한 환경 중 하나인 이송 설비에 초점을 둔 그리드 분류 시스템을 개발하고 협력적 다중 에이전트 기반의 강화 학습을 설계하여 효율적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권2호
• /
• pp.131-145
• /
• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
• /
• 제33권3호
• /
• pp.256-267
• /
• 2015

지능형 교통체계 시스템으로 인해 보다 신뢰성 있는 교통자료의 취득이 용이해졌으며, 실시간 통행시간 예측을 통한 경로정보 제공 및 중장기 통행시간 예측 등의 정보제공 서비스의 활용성이 높아짐에 따라 정확하고 신뢰성 있는 정보에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 안개 발생 시 정확한 교통정보를 제공하기 위하여 안개 발생에 따른 속도패턴 변화를 분석하였으며, 분석결과를 기반으로 하여 안개 시 통행속도 중장기 예측전략을 개발하였다. 서울시 교통정보센터에서 수집된 2009-2013년 올림픽대로 링크 속도자료와 83건의 안개 발생 정보를 이용하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 옅은 안개가 발생한 경우 맑은 기상 시의 속도보다 평균 약 2.92kph 감소하는 것으로 나타났으며, 짙은 안개의 경우 평균 5.36kph의 속도가 감소하는 것으로 나타났다. 통행속도 중장기 예측은 과거 패턴 개수를 다양한 범위로 적용하여 분석한 결과, 평균 절대적 백분율 오차(MAPE: Mean Absolute Percentage Error)는 14.11-16.31%로 나타났으며, 중장기 예측 전략수립을 위한 적정 과거 패턴 개수는 30-45개로 도출되었다. 본 연구에서 제시한 연구 결과는 교통정보 제공 시 보다 정확한 정보를 제공하여 사전 혼잡관리를 위한 교통관리전략을 수립하는 등 도로교통 운영 및 관리 에 효율적으로 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.117-126
• /
• 2000

링크에서 관측된 교통량과 기존의 기종점표(Origin-Destination matrix)를 결합해 새로운 OD를 추정하고자 하는 연구들은 1980년대부터 20여년간 많은 연구자들을 통해 논의되어 왔다. 특히 최근들어 ITS 등의 보급으로 교통관리를 위한 기본자료로서 링크 교통량의 관측이 확대되면서, 도시고속도로 및 간선도로 관리, 경로안내 시스템 등에 사용될 목적으로 링크관측교통량 자료를 이용한 OD 추정의 필요성이 더욱 높아지고 있다. OD 추정을 위해 사용되는 기존기법으로는 여러 가지가 있으나 가장 대표적인 기법으로는 베이지안 추정을 이용하는 통계적 방법(Maher, 1983), Entropy 극대화 규칙을 이용하는 방법(Van Zuylen and Willumsen, 1980; Fisk and Boyce, 1983; Fisk, 1989), 최우추정법을 이용한 방법(Spiess, 1987), 그리고 일반화 최소자승법을 이용하는 방법(Gothe et al., 1989; Bell, 1997; Yang et al., 1992) 등이 있다. 본 연구에서는 이러한 방법들 중 최소자승법을 이용해 OD추정모형을 구축하고, 최적해를 얻기 위하여 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 알고리즘을 개발하였다 또한, 개발된 모형을 통해 얻은 결과를 Spiess(1990)가 제시하여 현재 EMME/2에서 사용되고 있는 Gradient method의 결과와 비교하였다. 본 연구에서는 모형의 추정력 비교를 위해 각 기종점 통행량의 평균 추정오차 외에 동일한 기점을 갖는 기종점 통행량 간의 규모순위(OD 구조) 추정력을 확인하였다. 서울시 내부순환도로를 분석대상으로 하여, 대상지역에서 오전에 조사된 OD를 기존(Target) OD로 사용하였고, 오후의 OD를 추정대상 OD로 설정하였으며, 각 링크에서 오후에 조사된 실제교통량을 링크 관측교통량으로 사용하였다. 분석결과 유전알고리듬을 이용한 최소자승법을 통해 얻은 결과가 Gradient method를 통해 얻은 결과에 비해 우수한 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제33권3호
• /
• pp.1115-1122
• /
• 2013

각종 교통정보에 대한 요구수준이 높아지고 있으며 그 중에서도 도시 교통관리나 이용자 측면에서 통행시간 정보는 매우 유용한 것이다. 정확성 높은 통행시간의 추정을 위해서는 신뢰성 높은 교통데이터의 수집이 필수적으로 요구된다. 버스정보시스템(BIS)은 도시 주요도로를 운행하는 시내버스를 대상으로 통행시간 정보를 실시간으로 수집 관리하고 있어 경로통행시간 추정에 매우 유용한 데이터라 할 수 있다. 그러나 기존 BIS수집데이터는 시내버스의 운행과 관련된 정보를 생성하고 안내하는 기능에만 제한적으로 사용되고 있고 다양한 분야에 활용되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 BIS를 통해 실시간으로 수집되고 있는 데이터를 이용하여 경로통행시간을 추정하기 위한 연구를 수행하였다. 시내버스의 총 통행시간에서 버스정류장서비스시간을 제외한 통행시간을 설명변수로 경로통행시간 추정모형을 구축한 결과 결정계수($R^2$)가 모두 0.950이상이었으며 T-test를 통한 검정결과 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 따라서 각 가로별로 BIS를 통해 수집되고 있는 시내버스의 통행시간데이터를 설명변수로 이용하면 실시간 경로통행시간 추정이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제29권4호
• /
• pp.211-224
• /
• 2002

소프트웨어 시스템이 대형화되고 복잡화해 짐에 따라 사용자의 요구사항을 올바로 분석하고 서술하는 것이 중요시되고 있다. 이중 유스케이스 분석 방법은 요구사항 분석에서의 복잡도를 해결해 주는 장점 때문에, 객체지향의 분석 설계와 컴포넌트 기반의 개발에서 많이 이용되고 있다. 그러나 이러한 유스케이스 분석 방법은 흩어진 유스케이스들의 단순한 집합이어서 유스케이스들을 구조화하기 어렵고, 유스케이스들간의 영향분석을 하기 어려우며, 비 기능적인 요구사항을 표현하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 목표지향의 분석 방법을 이용한 유스케이스 모델에의 적용방안을 제안하였다. 현재 연구되고 있는 목표지향의 분석은 요구사항으로부터 목표를 추출하기 어렵고, 분석 방법이 분석가의 경험적 근거에 의존적이다. 따라서 본 논문에서는 요구사항으로부터 목표를 직관적으로 식별하는 것이 어렵기 때문에 기초자료로 시나리오를 이용하여 그것으로부터 목표를 추출하는 시나리오 근간의 목표지향 분석 방법을 제안했다. 마지막으로 제안된 방안을 검증하기 위해 ITS의 시내버스정보 서브시스템에 적용하였다. 이 제안된 방안을 통해서 소프트웨어 분석가들은 유스케이스들간의 영향분석을 쉽게 하여 소프트웨어 개발초기에 유스케이스들간의 불일치(inconsistency)를 찾을 수 있고, 비기능적인 요구사항을 표현할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제40권3호
• /
• pp.588-594
• /
• 2015

GPS 기반 위치측정 시스템은 많은 분야에 유용하게 사용되고 있지만 오차범위가 크고 터널과 같이 라디오 신호가 통과하지 못하는 지역에서는 사용이 불가능하므로 지능형 교통시스템에는 적합하지 않다. 최근 LED 기술의 급속한 발전으로 LED 조명이 확대되었고, 이와 더불어 조명과 통신 기능을 동시에 제공하는 가시광 무선 통신기술이 많은 관심을 끌고 있다. 최근 가시광 무선 통신 기술을 이용한 측위 연구는 주로 실내에서만 이루어졌고 여전히 측위 정확도와 구현 난이도를 동시에 해결하기는 어려운 실정이다. 본 논문에서는 도로상에 설치 된 LED 조명의 절대좌표정보와 카메라 영상을 이용한 실외 측위 기술을 연구하였다. 차량에 흔히 사용되는 카메라의 영상에서 LED 조명 신호를 추출한 후 V2I 가시광 통신을 통해 얻은 절대좌표를 활용하면 차량의 위치를 정밀하게 추정할 수 있다. 모의 실험을 통해 제안 알고리즘의 성능을 평가하였고, 그 결과 충분한 카메라의 픽셀 수 및 LED 조명과의 거리가 가까울 때 1 m 내외의 측위 오차가 나타남을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.81-91
• /
• 2016

VANET은 무선통신 기술을 이용하여 차량과 차량, 차량과 인프라와의 통신을 제공하는 네트워크 환경으로 자동차의 속도, 위치, 교통정보 등과 같은 데이터를 공유하여 차량 안전 주행 확보 및 교통 체증 등의 문제점을 해결할 수 있는 차세대 ITS 구현의 핵심기술이다. 이처럼 VANET 환경을 통해 운전자의 안전성 증진과 효율성 및 이동성을 향상시킬 수 있지만, 끊임없이 차량 간 또는 차량과 인프라 간의 주고받는 데이터에는 차량 식별 정보 및 위치 정보 등의 프라이버시 정보가 포함되어 있어 프라이버시 보장을 위한 대책이 필요한 실정이다. 만약 VANET 환경에서 프라이버시 보장 방안이 제공되지 않는다면 식별 개인정보가 피해 받을 뿐만 아니라 개인의 위치 추적이 가능하여 공격자로부터 표적이 될 수 있으며, 정보의 오류 및 왜곡 등을 유발하여 생명과 재산에도 큰 피해를 안겨 줄 수 있다. 또한, 통신 환경에서의 도청을 통한 프라이버시 정보 노출 및 공격자의 악의적인 위장 공격을 통한 정보 갈취 등의 위협도 받을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 위협으로부터 프라이버시를 보장하기 위해 VANET 프라이버시 보장 아키텍처를 제안한다.