교통사고 원인분석 및 사고예방을 위해서는 교통사고 유발요인에 대한 이해가 필요하다. 기존 연구에서는 기하구조, 운전자 특성 등의 요인을 고려하여 연구를 진행하였다. 그러나, 운전자 특성요인 분석에 사용된 자료는 검지기에서 측정된 집계된 속도로써, 속도 변화량을 이용한 사고분석연구에는 한계가 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 차량의 속도변화 등의 수집이 용이한 센서를 이용하여 자료를 수집하였다. 가속도자료 및 기하구조 특성을 나타내는 변수를 설정하고, 사고자료와 매칭을 통해 사고개연성이 높은 잠재적 변수로의 적합성을 평가하였다. T-test, 이항 로지스틱 회귀분석을 사용했으며, T-test 결과로써 도출된 변수를 이항 로지스틱 회귀분석의 독립변수에 적용하고, 사고발생 유 무를 종속변수로 설정하였다. 분석결과, 5개의 변수가 사고발생에 영향을 주는 변수로 도출되었다. 또한, 도출된 모형은 사고발생구간의 예측에 적용할 수 있는 타당성을 확보하는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 도출된 위험 운전행태 변수 및 모형은 프로브차량에 설치하여 활용할 수 있는 장치 등에 적용시켜 사고위험도 및 안전성 평가에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 높은 스마트폰 보급율과 ITS (intelligent transportation systems) 인프라 확충 등 정보통신기술(information and communications technology, ICT) 이용 활성화로 실시간 교통정보의 수집원이 증가하였다. 이렇게 다양하게 수집되는 실시간 교통정보의 정확도는 VDS(vehicle detection system), DSRC (dedicated short-range communications), GPS (global positioning system) probe와 같은 다양한 교통정보 수집원별 시공간 혹은 교통상황 등 다양한 환경에 따라 다르게 나타날 수 있다. 본 연구의 목적은 이질적 교통정보가 동시에 수집될 경우, 실시간 교통정보의 정확도를 향상시키기 위한 융합 전략의 제시에 있다. 이를 위해 고속국도(892.2 km, 227개 링크), 일반국도(937.0 km, 2,074개 링크)를 대상으로 주행 조사를 실시하였으며, 해당 링크 및 시간대에 probe 차량 5대의 평균 통행속도는 실시간 교통정보 수집원별(VDS or DSRC, GPS-based A, B) 정확도 평가의 기준 혹은 참값으로 활용되었다. 결과적으로 제시된 융합 전략에 대한 정확도 개선 효과는 일반국도에서 1개 수집원을 제외하고 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 향후 다양한 기관으로부터 서비스되는 실시간 교통정보가 동시에 연계되는 환경에서 보다 정확한 교통정보 서비스의 가능성을 확인하였다.
신뢰성있는 교통정보를 제공하기 위해서는 정확한 자료의 수집이 무엇보다 중요하다. 현재 자료 수집은 승용차, 택시를 프로브차량으로 이용하고 있어 신뢰도가 떨어지는 문제가 있다. 버스통행시간을 이용하여 일반차량의 통행시간을 산정하는 모형을 개발한다면 승용차, 택시를 프로브 차량으로 이용하는 것보다 수집되는 정보의 양이나 질이 보다 향상될 것이다. 따라서 본 연구는 버스통행시간에 영향을 미치는 변수들을 고려하여 각 CASE에 맞는 모형식을 개발하고, 실제 일반차량 통행시간과 비교를 통해 통계적 적합성을 검증하고자 한다.
교통 데이터는 교통계획이나 교통시스템 운영에 필요한 기초 자료이며 최근 ADAS 카메라로 측정한 선행 차량과의 거리를 이용하여 교통류를 파악하는 방법이 시도되고 있다. 본 연구는 영상기반 차량인식의 거리오차를 반영한 미시적 시뮬레이션 분석을 통해 교통류를 추정하기 위한 ADAS 차량의 활용 가능성을 살펴보았다. 차로수, 교통수요, 프로브 차량의 점유율(MPR), 시공간 검지영역 등에 따른 교통류 추정치의 표준 평균 제곱근 오차를 통해 분석을 수행하였다. 분석결과, ADAS 카메라의 최대 인식거리의 한계로 저밀도 교통류(LOS A, LOS B)의 추정치는 신뢰할 수 없는 수준이다. 다차로나 교통수요가 크고 점유율(MPR)이 높을 경우 추정치의 신뢰성이 개선될 수 있지만, 인위적으로 점유율(MPR)을 높이는 것은 현실적으로 어려움이 있다. 또한, 검지영역의 시간범위를 연장함으로써 추정치의 신뢰성을 개선할 수 있지만, 가장 크게 영향을 미치는 것은 ADAS 차량의 주행행태로서 해당 차량이 도로의 교통류와 상이한 주행행태를 보일 경우 그 추정치는 신뢰할 수 없게 된다. 결론적으로 모든 교통류를 정확히 추정하지는 못 하지만 ADAS 카메라의 성능이나 기능을 개선함으로써 ADAS 차량의 활용 가능성은 확대될 것이다.
기종점자료(Origin-Destination 자료: 이하 OD)는 교통수요예측에 있어 필수적인 정보로서 이를 실제조사하거나 또는 추정하기 위하여 수많은 기법들이 활용되었다. 기존의 OD 추정기법은 일정한 가구 표본을 추출하여 이를 전수화하는 것이 일반적이었으나, 정확도의 문제점을 내포하고 있었다. 이를 보완하기 위하여 링크 교통량, 표본링크이용비 등의 추가 정보를 활용하여 OD를 추정하는 연구들이 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구는 프로브 차량자료에서 수집된 정보를 추가 정보로 활용하여 OD를 추정하는 연구로 시 공간적으로 변동하는 적정 표본율을 찾아내는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 각 링크의 교통량 오차율을 목적함수로 설정하였으며, 가상 네트워크에 대한 사례분석 결과 전수화된 OD와 실제OD 간의 MAE는 약 5.28%로 나타났다. 유비퀴터스 환경 하에서 획득된 다양한 실시간 정보는 본 연구에서 제시된 방법에 의해 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 이와 관련한 연구의 한계와 향후 과제를 제시하였다.
기술 및 환경적 요인으로 수집이 어려웠던 다양한 교통자료의 수집이 가능해져 보다 다양하고 유의미한 교통정보의 생성과 제공이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 유비퀴터스 환경기반의 교통정보시스템을 구성하는 요소들의 역할을 설명하고 차내단말기에서 교통정보 생성을 위한 자료처리 프로세스를 제시하였다. 자료의 수집, 정보생성, 무선통신을 통한 송수신, 수신정보와 생성정보의 융합을 통한 저장 등의 과정으로 구성된 프로세스를 바탕으로 실제 수집한 개별차량 주행궤적자료를 이용하여 제안된 방법론의 현장 적용성 평가를 수행하였다. 수인산업도로의 약 17km구간에서 20대의 Probe차량이 주행하며 수집한 개별차량주행궤적자료를 이용하여 구간통행시간을 산출하고 이를 평가하였다. 구간정보의 생성 및 평가는 구간 내에 존재하는 차량들의 속도자료를 이용하여 통행시간을 산출하고 이를 구간에 진입하는 차량의 실제 통행 시간과 비교하여 정확도를 평가하였다. 전체 분석대상구간을 2개, 4개의 구간으로 구분하여 분석을 수행하였으며, 전체적으로 추정된 구간통행시간의 정확도는 90%내외로 산출되었다. 또한, 유비퀴터스 환경 기반 교통정보시스템이 현장에 적용 될 경우 무선통신, 교통환경, 정보생성방법 측면에서 고려되어야 할 사항에 대해 서술하였다. 본 연구는 현장에서 수집한 실제자료를 이용하여 차량에 탑재된 차내단말기에서 교통정보를 생성하고 이를 평가하는 방법론과 프로세스를 제시하였다는 점에서 의의가 있으며, 향후 유비퀴터스 환경기반의 교통정보시스템의 성공적인 개발 및 현장적용을 위한 기초연구가 될 것으로 판단된다.
As the use of vehicle route application and LBS(location based service) are fast grew, the importance of maintaining road network data is also increased. To maintain road data accuracy, we can collect road data by driving real roads with probe vehicle, or using digital image processing for the extraction of roads from aerial imagery. After compare the new road data to current database, we can update the road database, but that job is mostly time and money consuming or can be inaccurate. In this paper, an updating method of using GPS(global positioning system) enabled cell phone is proposed. By using GPS phone, we can update road database easily and sufficiently accurately.
V2I(Vehicle to Infrastructure) 통신은 ITS(Intelligent Transportation Systems)와 텔레매틱스 서비스를 제공하기 위한 차량과 노변 기지국간 통신 기술을 말한다. 차량은 Probe data를 기지국을 통하여 수집하며, 기지국은 도로 상태나 교통 정보를 차량에 제공한다. 이러한 V2I 통신 서비스를 제공하기 위해서는 신뢰성 있으며 높은 전송률을 달성할 수 있는 링크 적응 기법이 필요하다. 수신단은 추정한 CSI(Channel State Information)를 송신단으로 피드백하며 송신단은 이 정보를 이용하여 링크 적응을 한다. 그러나 차량 속도에 의한 채널의 빠른 변화와 계층 간 처리 지연 시간으로 인해 추정한 CSI는 outdated되게 된다. 이를 위해, V2I 통신 시스템에서 링크 적응을 위한 채널 보간과 예측 기법이 필요하다. 본 논문에서는 ADPSS(Advanced Discrete Prolate Spheroidal Sequence) 채널 보간과 예측 기법을 제안한다. 제안한 기법은 정규 직교 기저를 만들고 상관 행렬을 이용하여 채널 보간과 예측을 한다. 또한, 주파수 도메인에서 잡음 제거를 위해 스무딩을 한다. 모의실험 결과, 기존 기법과 비교했을 때 제안한 기법이 차량의 높은 속도와 낮은 속도를 가지는 고속도로와 도심지에서 성능이 향상된 것을 볼 수 있다.
Owing to revolutionary developments in automobile technologies, a variety of advanced vehicles - hybrid vehicle, hydrogen fuel-cell vehicle, electric vehicle, etc. - emerges recently. The safety is getting more important for developing automobiles. The electro-magnetic compatibility has to be assured, since those advanced vehicles are equipped with various new electronic systems. Electro-magnetic compatibility tests, in general, consist of an EMI(electro-magnetic interference) test and an EMS (electro-magnetic susceptibility) test. We investigated the susceptibility test method suggested in KMVSS (Korean Motor Vehicle Safety Standard) as the EMS test method. A series of experiments results that the above test method should be partially revised to comply with a Korean governmental standard method. In this paper, the some directions of modifications are presented to enhance the quality of the above EMS test method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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