• 한국도로학회논문집
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• 제7권4호
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• pp.163-171
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• 2005

현재의 도로설계기준은 안전주행을 위한 최소한의 요건만을 제시하고 있기 때문에 이 설계기준에 따라 건설된 도로는 운전자가 주행 중 기대하는 구조 및 환경을 충분히 반영하였다고 보기 어렵다. 따라서 한국건설기술연구원에서는 포로의 안전성을 평가하고 주행안전성을 제고하기 위해 도로안전성 조사분석차량을 개발하고 있다. 본 논문에서는 이 차량에 탑재된 다양한 자료수집 장비 중 일정거리간격으로 디지털 영상을 취득하는 영상취득시스템에 중점을 두고 기술하였다. 영상취득시스템은 도로 및 주변시설물을 운전자의 시점에서 촬영하는 전방카메라와 차선추출을 위해 차량의 좌우에서 도로면을 촬영하는 측하방카메라, 일정거리간격으로 영상촬영 신호를 발생하는 동기화장치로 이루어져 있다. 각 영상은 위치정보와 함께 저장되므로 전방영상은 길어깨 폭 측정 등의 기하구조 계산에 사용되고. 측하방영상은 도로의 선형을 대표하는 중앙차선을 추출하는데 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.77-82
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• 2012

저속형 전기자동차가 일반 자동차와 함께 도로에 주행을 하기 위해서는 교통 전략이 필요하다. 저속형 전기자동차는 가솔린, 디젤, LPG 등을 연료로 사용하는 일반 자동차에 비해 급격한 가속이 불가능하기 때문에 교통상황에 방해가 될 수 있으며 정체의 원인이 될 수 있다. 녹색신호가 켜지고 저속형 전기자동차를 포함한 모든 자동차는 도로를 주행하게 될 것이나 저속형 전기자동차의 최고속은 50km/h에 불과하다. 이것은 후행차량에게 방해가 될 수 있으며 교차로 정체의 원인이 될 수 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 선행신호를 가진 큐점프 등의 교통체계를 고려해 볼 필요가 있다. 저속형 전기자동차의 도로 운영을 분석하기 위해 본 연구는 3가지 시나리오를 설정하여 분석하였다. 첫째로 저속형 전기차와 일반차량이 도로에 혼합되어 운행하는 경우, 두 번째는 저속형 전기차만을 위한 전용차로, 세 번째는 큐점프 차선을 만들고 선행신호를 부여하는 것이다. 각각의 시나리오는 혼잡상황과 비혼잡상황에서 전기자동차의 전체 비율에 따라 분석되었다. 그 결과 우리는 전기차가 20% 이상 통행하는 경우, 통행속도를 증가시키려면 전용차선으로 운영하는 것이 효과적이라고 볼 수 있었으며 시나리오 3은 정체나 평균속도 그 어떠한 것에도 긍정적인 영향을 끼치지는 못했다고 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제20권6호
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• pp.115-128
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• 2002

고속도로 합류부는 본선과 유입램프가 만나는 부분으로 유입교통에 의한 교통량의 증가로 빈번히 고속도로 상류부 혼잡의 원인이 되어 고속도로 운영관리에 있어 중요한 관심을 요구한다. 근래에 들어 이러한 합류부 교통류의 분석을 위하여 운전자의 다양한 운행행태를 고려하는 모의실험모형이 적용되어왔다. 그러나 현존하는 모의실험모형은 운전자의 운행행태가 주어진 교통상황에 따라 능동적으로 변하지 않아 상황에 따라 변하는 복잡한 합류부에서의 운전자 간격수락행태를 현실적으로 모사함에 문제가 있다. 본 연구에서 수행한 현장자료 분석을 통하여 진입차량의 간격수락행태는 정규분포를 따르며 '가속차로 상의 주행위치' 대 '가속차로 길이'의 비율에 의해 영향을 받아 그러한 정규분포의 평균과 분산이 변화하는 것으로 도출되었으며, 합류 운전자는 본선 주행 전방차량과의 간격보다 후방 차량과간의 간격에 더 많은 영향을 받는 것으로 도출되었다. 본 논문은 모의실험 전산모형으로의 적용을 위하여 현장자료를 토대로 개발된 새로운 합류 차량 간격 수락 행태 모형을 제시한다. 제시된 간격수락모형을 사용하여 수행된 모의실험 결과와 현장자료를 비교한 결과 합류 시(1)본선 밀도수준별 가속 차로에서 본선으로의 차로 변경 위치분포, (2)합류 시 본선 후방차량과의 간격분포, (3)본선 후방차량과의 상대속도가 95% 신뢰수준에서 현장자료(모형개발에 사용되지 않은 자료)와 통계적으로 동일한 것으로 분석되었다.

• 한국자기학회지
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• 제25권3호
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• pp.92-100
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• 2015

전기자동차는 구동방식에 따라 인휠(in-wheel) 방식과 인라인(in-line) 방식으로 구분될 수 있다. 인휠 방식 전기자동차는 기존의 자동차에서 사용하였던 변속기, 축, 차동기어 등을 제거 할 수 있기 때문에 구조가 간단해지고 차체를 경량화하여 효율을 증대시킬 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 파라미터 맵(parameter map)을 이용한 차량용 인휠 전동기의 설계 방법을 제시하고, 연속정격 5 kW급 전동기를 설계하여 제작 및 성능 검증을 한다. 우선 차량의 요구 성능을 만족하는 인휠 전동기의 용량을 결정하기 위해 차량의 총무게, 기어 효율, 바퀴의 등가반경, 등판각도 등을 고려한 차량동특성해석을 수행한다. 이것을 통해 전동기 용량을 결정하고, 전동기 형상 및 치수를 결정하기 위한 초기설계를 진행한다. 그리고 요구 성능을 만족하는 전동기 파라미터를 결정하기 위해 파라미터 맵을 이용한 파라미터 설계를 수행한다. 파라미터 맵을 통해 전동기 파라미터를 결정한 후 마지막으로 무부하역기전력의 왜형율(Total Harmonic Distortion, 이하 THD), 코깅토크(cogging torque), 토크리플(torque ripple) 등의 개선을 위해 최적설계를 수행한다. 최종 설계 모델에 대해 제작을 하였으며, 성능 검증 및 제시한 설계방법의 신뢰도 검증을 위해 부하시험을 진행한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.590-592
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• 2018

손님을 태우기 위해 도로에서 불법으로 정차하는 택시들은 교통체증을 유발하고 때때로 교통사고의 원인이 되기도 한다. 택시들의 정차 위치는 택시 기사들의 오랜 경험에 의해 정해지고 있다. 이번 연구에서는 시간대별 정차 위치를 파악해 택시기사들과 지역을 처음 방문하는 손님들에게 정보를 제공하고자 한다. 이를 위해 택시 40대에 설치된 센서에서 수집되는 Internet of Vehicle(IoV) 데이터를 이용하였다. 기존의 연구들은 택시를 중심으로 군집을 형성하였다. 이 방법은 택시의 위치에 따라 군집의 위치가 변한다. 또한 택시가 범위 내에 일정 대수 이상이 있어야 군집이 형성되기 때문에 실시간으로 정차위치를 파악하기가 어렵다. 이번 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 도로 분할 알고리즘을 사용했다. 기존 연구들과 달리 도로를 중심으로 군집이 형성되기 때문에 군집의 위치가 고정적이며 택시 대수에 영향을 받지 않기 때문에 실시간으로 정차 위치를 파악하는 것이 가능하다. 도로 분할은 30M 단위로 이루어져 있으며, 시간대별, 평일, 주말로 분할된 택시 위치 데이터를 가장 가까운 포인트에 매핑하였다. 매핑결과 주말의 경우 운행하는 택시 수가 적어 시간대 별로 큰 차이를 보기 어려웠으나 평일의 경우 출퇴근 시간대와 심야 시간대간의 정차 위치 차이를 확인할 수 있었다. 이 연구결과를 통해 택시 불법 주정차 방지와 택시 승강장 설치위치 기준을 제안할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.111-117
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• 2017

교통사고 발생위험예보의 목적은 교통사고를 저감하기 위한 것이다. 따라서 본 연구는 조건에 따른 교통사고발생 확률을 산정하여 효과적인 교통사고 위험 예보를 목적으로 하였다. 국내에서는 인터넷 등을 통해 사망사고 정보를 포함한 교통사고의 통계수준의 정보를 제공하고 있으며 최근에는 날씨에 따른 광역지자체 단위의 지역별 주간 교통사고 위험도수준 정도의 정보를 개략적으로 제공하고 있다. 그러나 모든 운전자에게 동일내용의 정보를 제공하는 것은 개인의 특성과 환경을 반영하지 못한 것으로 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 부산시 주간선도로의 68개 주요 교차로를 중심으로 교통사고, 교차로 기하 구조, 강수량 등의 정보를 종합적으로 교통사고 발생에 대한 노드와 링크 단위의 위험도 예보를 하고자 하였다. 구체적으로, 운전자특성과 운전상황 같은 동적정보와 교차로 기하 구조데이터를 이용하여 각 상황에 맞는 상대적 사고발생 위험도를 산정하였다. 또한 사고유형을 '차대차', '차대사람'으로 분류하여 각각의 구체적인 사고발생 위험도를 산정하였다. 최종적으로는 산정한 결과 값에 기초하여 교차로 기반의 운전자 맞춤형 사고위험도 정보를 제공하고자 하였다. 사고예보정보에 따른 안전한 경로를 서비스함으로서 맞춤형 경로선택의 기회를 제공하며 운전자의 안전운행에 도움을 주고자 하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.182-194
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• 2017

그동안 교통관리에서 적용되던 드론 관련 연구는 도로나 차량을 검지하고 추적하는 연구가 대분이었다. 교통분야에서 영상이미지를 분석하는 목적은 기존 교통자료 수집체계(차량검지기, DSRC 등)의 한계를 극복하기 위함이다. 그런 의미에서 드론은 상당히 좋은 대안이나 최대 비행시간이 제한되어 있어 기존 수집체계를 대체하기 보다는 보완적 성격으로 활용되는 것이 타당하다. 따라서 교통조사분석을 위한 드론 활용방안에 대한 연구가 더 필요한 실정이다. 교통문제의 경우 특정 구간이나 지점에서 발생한 문제가 네트워크 전체로 확대되는 경우가 많아 드론을 이용하여 이러한 구간들에 대한 분석이 필요하다. 본 연구는 교통조사분석 활용을 위한 기초 연구로 드론으로 촬영된 고속도로 구간(800~1000m)을 단위 구간으로 분할하여 교통류 변수들을 추출하였다. 또한 영상기술의 발전으로 고고도에서 영상 촬영을 수행하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.173-184
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• 2018

프로브 차량을 이용한 이동식 교통정보수집체계가 확산되면서, 기존 소통정보 이외에 차량 내 센서를 이용한 포트홀, 낙하물, 노면결빙과 같은 도로위험정보 수집이 가능해지고 있다. 본 연구는 다수의 프로브 차량이 GPS 좌표 기반으로 도로위험정보와 같은 이벤트를 검지했을 때 시간 공간적으로 통합하여 실시간으로 처리하는 복합처리 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘의 핵심기능은 특정 지점에 발생된 도로위험정보를 (1)다수의 프로브가 서로 다른 GPS 좌표로 검지한 결과로 부터 동일지점인지 여부를 판단하고, (2)그 지점을 국가표준노드링크 상에 특정하여 이벤트 데이터를 생성하며, (3)생성된 이벤트 데이터가 유효한지 지속적으로 판단하고, (4)도로위험상황이 종료되었을 때 이벤트를 종료시키는 것이다. 이를 위해 프로브 차량이 수집한 도로위험정보를 실시간으로 처리하여 조건부 확률을 지속적으로 갱신하는 과정을 통해 이벤트의 유효성을 판단하고 종료할 수 있도록 개발하였고, 시뮬레이션을 통해 알고리즘의 적용가능성을 검증하였다. 개발된 복합처리 알고리즘은 향후 C-ITS 및 자율주행자동차 등 프로브 기반의 교통정보 수집 및 이벤트 정보 처리에 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권2호
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• pp.167-182
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• 2022

교통사고보고서 상의 교통사고 관련 자료 속성들은 그 원인을 파악하고자 하는 전통적인 교통안전 관련 연구에서 뿐만 아니라 최근 자율주행자동차의 안전성 검증 시나리오 개발을 위한 연구에서도 활용될 수 있다. 다만, 교통사고보고서의 자료 속성들은 교통사고 상황 재현 및 시나리오 개발만을 위해 정의된 항목들이 아니므로, 본 연구에서는 확대된 활용성 측면의 교통사고보고서의 개선방향을 제시하고자 한다. 교통사고보고서의 개선방향은 각각 교통사고 발생 이전 상황(pre-crash), 교통사고 중 상황(on-crash), 교통사고 발생 이후 상황(post-crash)로 구분하여 제시하였으며, 각 구분에 따른 추가 자료 항목 또는 자료 처리 방안에 대하여 제시하였다. 또한, 정형화된 형태의 교통사고자료 외에 비정형화된 서술 형태의 교통사고 경위자료로부터 추출 가능한 정보항목들을 도출하여 제시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권1호
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• pp.105-122
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• 2022

최근 5년간 고속도로에서 발생한 사망 사고의 통계를 살펴보면, 고속도로 전체 사망자 중 갓길에서 발생한 사망자의 사망률이 약 3배 높은 것으로 나타났다. 이는 갓길 사고 발생 시 사고의 심각도가 매우 높다는 것을 보여주며, 갓길 차로 위반 차량을 단속하여 사고를 미연에 방지하는 것이 중요하다는 것을 시시한다. 이에 본 연구는 Faster R-CNN 기법을 활용하여 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN 기법을 기반으로 차량을 탐지하고, 추가적인 판독 모듈을 구성하여 갓길 위반 여부를 판단하였다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV를 활용하였다. 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하였으며, ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다. 그 결과 Threshold 0.8 기준 ZFNet 99.2%, Threshold 0.7 기준 VGG16 93.9%의 검출율을 보였고, 모델 별 평균 검출 속도는 ZFNet 0.0468초, VGG16 0.16초를 기록하여 ZFNet의 검출율이 약 7% 정도 높았으며, 검출 속도 또한 약 3.4배 빠름을 확인하였다. 이는 비교적 복잡하지 않은 네트워크에서도 입력 영상의 전처리 없이 빠른 속도로 갓길 차로 위반 차량의 검출이 가능함을 보여주며, 실제 영상자료 기반의 학습데이터셋을 충분히 확보한다면 지정 차로 위반 검출에 본 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 시사한다.