Level 3 자율주행차의 상용화가 가시화됨에 따라 자율주행차의 운행설계영역(ODD)이 고속도로 외 도심도로로 확대될 필요가 있다. 본 연구는 도심도로 내 인프라-자율차 간 협력주행 기반의 자율주행차 서비스에 대한 교통운영효율성 및 안전성 측면의 효과평가를 통해 도심도로 자율협력주행 서비스의 실효성을 분석하였다. 도심도로 자율협력주행 서비스의 구현 및 효과평가는 미시교통시뮬레이션모델을 활용하였으며, 각 서비스별 중점관리목표에 따른 개별적인 효과평가 지표를 선정하여 효과 분석에 활용하였다. 분석 결과, V2X 통신 기반의 자율협력주행 서비스를 통해 자율주행차량의 교통운영 효율성과 안전성이 향상됨을 확인하였고, 그 효과는 자율주행차의 시장점유율이 증가할수록 커지는 것으로 분석되었다. 본 연구는 단속류인 도심도로를 대상으로 V2X 통신 기반의 자율협력주행 서비스의 효과를 도출해낸 것에 의의가 있으며, 향후 자율협력주행 서비스 검증 기반이 마련되는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 SOA와 클라우드 컴퓨팅 기반의 IT 서비스에 대한 수요가 증가하면서 서비스 당사자들 간에 SLA(Service Level Agreement, 서비스 수준 협약)에 대한 관심이 증대되고 있다. 통상 SLA는 자연어로 작성된 종이 계약서이다. 상업용 SLA 관리 툴에서 사용하는 SLA는 절차적 언어를 사용하여 계약서 내용을 애플리케이션 안에 암시적으로 구현된다. 이는 SLA 자동화 작업을 어렵게 한다. 또한 계약시스템에 대한 유지관리를 어렵게 하고 새로운 계약 요구사항을 적용하기 위해서는 소스 코드에 대한 광범위한 수정 작업이 뒤따른다. SLA 유지관리 과정에서 발생하는 문제의 근본 원인은 동일한 SLA가 문서형과 실행형으로 이원화 되어 있다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 현행 SLA 관리의 문제점을 개선하기 위해서 능동형 SLA(ASLA : Active Service Level Agreement)를 기반으로 하는 능동형 SLM(ASLM : Active Service Level Management) 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 이원화된 SLA 처리 및 관리 과정이 능동형 SLA(ASLA)의 도입으로 일원화될 수 있음을 보였다.
본 논문은 지능형 정보 제공 시스템(IP : Intelligent Peripheral)의 주요 소프트웨어 블록 중 하나인 자원 서비스 제어부의 구현 방법을 설명한 것이다. 본 연구의 자원 서비스 제어부는 ITU-T INCS-1에 정의된 특수자원 기능실체(SRF : Specialized Resource Function)의 상태모델을 실현시킨 소프트웨어 블록으로서 IP 하드웨어 구성요소의 하나인 특수자원교환기(SRS : Specialized Resource Switch) 의 CROS(Concurrent Realtime perating System)상에서 CHILL(CCITT High Level Programming Language)로 구현되었으며, 지능망서비스제어시스템(SCP : Service Control Point)이 보낸 지능망 응용프로토콜(INAP : Intelligent Network Application Protocol)오퍼레이션을 분석하여 IP가 보유한 자원 구동에 필요한 모든 절차를 제어한다. 또한 동시에 수신된 INAP오퍼레이션들에 대한 순서제어기능, 통계데이타 제공기능, 사용자 상호작용 종료 기능등을 제공한다. 제안된 구현기술은 자원서비스 제어부가 실제 자원을 동작시키는 IP 하드웨어 구성요소인 특수자원유닛(SRU : Specialized Resource Unit)을 클라이언트/서버형태로 유지하여 이들 자원의 상태를 관리함으로써 IP의 확장성을 보잔하여, 교환기 실시간 데이터베이스를 이용하여 IP가 생성하는 수만여개의 메시지를 효율적으로 관리할 수있다.
ITS(지능형교통시스템 : Intelligent Transportation System)는 첨단 정보통신, 전자제어, 교통공학 등의 기술을 기반으로 실시간 교통정보를 이용자에게 제공하는 시스템이다. ITS의 운영효율을 높이기 위해서는 유고(사고, 고장차량, 행사, 통제 둥) 발생 시 신속히 발견하고 조치할 수 있는 체계를 갖추는 것이 중요하다. 그러나 지금까지 개발된 ITS 유고검지 시스템 중에서 신뢰성이 높은 것은 많지 자다. 이 연구에서 제시한 유고검지 시스템은 운영자가 유고판단에 필요한 모수들을 가급적 정확하게 추정할 수 있도록 의사 서비스수준(Pseudo level of service)의 개념에 기초한 범위(Range)를 설정함으로써, 기존의 유고검지 시스템의 문제점을 개선하였다.
우리 나라 환경에 적합한 국가 지능형 교통체계(ITS: Intelligent Transportation Systems)의 구현을 위한 국가 아키텍쳐 수립연구가 국토연구원과 관련 학계와 산업계의 협동연구로 지난 3년간 수행되어 천여 페이지에 달하는 국가 아키텍쳐가 수립된 바 있다. 본 논문에서는 이를 위해서 고안된 도메인 수준과 논리 수준 및 물리 수준의 아키텍쳐 모형과 방법론을 제시한다. 도메인 수준의 아키텍쳐는 ITS를 구현함에 있어 관계되는 영역간의 국가적 협동체계를 이룩하기 위한 국가적 기본 틀이고 논리수준의 아키텍쳐는 서비스의 중복/사각/상충을 방지하기 위한 국가적 기본 틀이며 물리수준의 아키텍쳐는 서비스 시스템을 구축함에 있어 물리적 정보기술 자원을 효율적으로 할당하여 시스템 구축의 경제성과 효율성을 도모하기 위한 시스템의 물리적 구성 틀이다. 이를 위한 모델과 기법은 고전적 컴퓨터 기반 시스템공학에서의 프로세스 지향적 사고와 기법을 수정 보완하고 확장한 것으로 고 수준(High Level)에서의 아키텍쳐 구상에 적절한 것이다. 저 수준(Low Level)의 아키텍쳐는 설계 수준에서 이루어지는 것으로 전제하였다.
본 논문에서는 사용자의 요구에 따른 맞춤형 서비스 제공이 가능한 지능형 상황 인식 미들웨어 모델을 제안하기 위한 선행 연구로서 상황 인식 미들웨어 기술을 분석하였다. 제안된 지능형 상황 인식 미들웨어 모델은 온톨로지를 기반으로 여러 종류의 context 정보들을 효과적으로 관리 하고, 분석 및 학습하여 사용자의 요구사항을 주어진 상황에 최적으로 만족시킬 수 있는 지능형 서비스 제공이 가능하여 사용자들의 삶의 질을 향상 시킬 것으로 기대된다. 또한 사용자의 요구 사항을 능동적으로 반영하고 사용자에게 유연한 서비스론 제공하기 위해서 다양하고 동적인 상황의 변화를 인식하고 이에 적응할 수 있는 퍼지 추론 기반 서비스 적응 위한 지능형 상황 인식 미들웨어 모델을 연구하고, 이에 대한 실험 결과를 제시한다. 우선적으로 지능형 상황 인식 미들웨어의 요구사항을 파악하였고 이를 통해 보다 높은 차원의 상황 인식을 위해 추론되는 과정을 보았다. 추론 방법은 퍼지 이론을 이용하였으며 서비스 과정을 통해 모델을 구축하는 모습을 보였다. 또한 제시한 퍼지 추론을 스마트 자키에 적용하여 온도의 변화에 따른 퍼지 값을 추론한 후 최적의 상태 값을 제시하여, 온도와 같은 상황의 변화에 따른 스마트 자키의 적응성을 보여주었다.
보행자도로의 서비스 수준을 판단하는 평가지표인 보행 교통류율, 점유공간, 밀도, 속도 등의 정량적 자료를 산출하는 것은 많은 시간 소요와 경제적 부담으로 작용한다. 따라서 적절한 보행자 정책 수립을 위한 대체 대안으로 보행자의 미시적 경로 파악과 이를 활용한 서비스 수준 판단기술이 요구된다. 본 연구에서는 지하철역인 역삼역을 중심으로 미시적 교통류 분석 프로그램인 VISSIM을 이용하여 네트워크를 구축하고 정산 및 검증을 통해 신뢰성을 확보하였다. 이를 통해 도로용량편람 상의 속도를 활용하여 보행자 도로의 서비스 수준을 판단해 보았다.
현재의 유비쿼터스 컴퓨팅 기술은 공간에서 사용자가 요구하는 직접적인 서비스만을 제공하는 정도의 기술 구현에 그치고 있으며, 앞으로는 좀 더 능동적인 서비스를 제공할 수 있는 지능적인 시스템이 필요해지고 있다. 사용자의 개입 없이 사용자가 처한 상황에 대한 정보를 통해 제공할 서비스를 결정할 수 있는 시스템을 구성하기 위해 본 논문에서는 지능형 홈과 같은 유비쿼터스 컴퓨팅 공간에서의 사용자가 처한 상황에 대한 환경정보를 Context로 정의하고 4W1H의 형태로 정형화하여 수집한다. 추가적으로 사용자의 감정 상태에 대한 정보를 수집하고 이러한 정보들을 확률 추론을 위한 베이지안 네트워크의 노드로 사용하여 사용자가 구체적으로 어떠한 상황에 처해 있는가에 대한 상황인식을 구현하다. 또한 그 상황 인식결과를 통해 사용자에게 제공될 서비스를 다시 한 번 베이지안 네트워크를 통해 추론하는 모델을 제시하고자 한다.
MaaS(Mobility as a service)란 기존 대중교통 수단 이외에도 다양한 교통서비스를 하나의 플랫폼에 제공하여 교통수단을 유연하게 예약 및 결제할 수 있게 하는 통합 모빌리티 서비스이다. MaaS 활성화를 위해서는 이용자들의 서비스 만족 수준이 높아야 하며, 이를 위해서는 전반적인 만족 수준에 어떠한 요인이 영향을 미치는지에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 구조방정식(SEM)을 활용하여 전반적인 만족 수준에 미치는 요인의 영향력을 파악하였으며, 중요도-만족도 분석과 의사결정나무 모형을 기반으로 이용만족도를 높일 수 있는 개선방안을 도출하였다. 분석 결과 이용자들이 사용하는 MaaS 앱의 연계 원활 수준의 개선이 필요한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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