유비쿼터스 컴퓨팅이라는 화두가 새로운 국가성장동력으로 부상하면서 이에 대한 이해를 바탕으로 교통분야의 참여와 대응이 시급한 실정이다. 유비쿼터스란 IT네트워크가 일상화되는 개념으로 5 Any(Anytime, Anywhere, Anything, Anynetwork, Anydevice)의 실현을 기반으로 한다. 이에 IT기술과 교통기술을 접목하여 ITS를 발전시키고 있듯이, 유비쿼터스 컴퓨팅과 교통기술의 접목을 통한 u-Transportation 개념을 논의해야 할 시점이다. 최근 관련 문헌과 연구를 보면 교통분야, 특히 교통정보분야를 유비쿼터스의 매우 큰 응용분야로 빈번히 거론하고 있음을 알 수 있다. 그러나 대부분이 교통분야에 대한 심층적 이해 없이 단순한 상식수준에서 비전문적으로 다루어지고 있다. 본 논문은 최근기술동향자료를 토대로 u-Transportation 실현과 관련한 교통기술 분야의 쟁점과 역할에 대하여 집중 조명한다.
This study's purpose is to forecast the market demand of UVS (u-Transportation Vehicle Sensor) OBU (On-board Unit) of the ubiquitous Transportation. Bass model, Logistic model, and Gompertz model were used for the forecasting market demand. Firstly, this research focused on the market size for the u-T OBU. All three models were used for the market size prediction and the average values were used. The Bass model were calibrated and the market demand for the UVS OBU of the u-Transportation system were estimated using this model.
u-T 연구단은 2006년부터 현재까지 약 5년 5개월 동안 한국교통연구원을 비롯한 교통, 통신 분야의 총 39개 전문기관이 참여하여 연구를 수행하였다. u-Transportation 구현하기 위해, System Engineering 기술, Technology Development, Service Development의 세부과제로 구성하였다. 1차년도~4차년도까지 u-T 기반기술을 개발하고, 5차년도는 개발된 u-T 기술의 기능과 성능을 극대화하기 위하여 실제 남양주시 일부 구간에 Testbed를 구축하여, u-T 기술과 서비스간의 통합과 서비스별 평가를 검증하였다. 향후, u-Transportation 기술이 활성화 된다면 언제 어디서나 쉽고 편리하게 접속 가능한 유비쿼터스 환경 하에서 교통상황에 적합한 맞춤형 정보를 제공해 줌으로써 도로이용자들의 통행선택을 다양화하여 도로 이용효율을 높일 수 있을 것이다.
u-Transportation (u-T) 환경은 차세대의 ITS로 간주되는 미래형 교통서비스로서 어디에서나 적절한 교통서비스를 제공하는 신 교통공간을 의미한다. 그러한 환경의 기초연구로서 본 연구는 기존 ITS에서 교통량 산출 방법을 검토하고, u-T 자료 수집환경(u-TSN)의 자료수집형태를 시뮬레이션으로 구현하여 ITS의 교통량 산정 결과와의 차이점을 연구하였다. 그 결과, u-T에서 단속류의 교통류율이 ITS보다 3.58% 높게 나타났으며, 평가지표 MARE와 MAE 값이 각각 31.4%, 31.1% 낮게 나타나고, 평가지표 균등계수는 1.9% 높게 나타나 상대적으로 u-TSN의 교통자료 집계가 더 우수함을 알 수 있었다. 이는 상류부 링크의 특정지점 교통량을 고려하지 못한 기존 방법론에 비해, u-T에서의 링크 특성이 잘 반영된 링크의 대표치라는데 의의 또한 있는바, 설계시간계수 등의 설계분야, 운영 분야 등에 보다 적절한 교통류율의 제공이 가능할 것으로 판단된다.
차세대 ITS 시스템은 고속 이동환경에서 양방향 통신이 가능한 WAVE 시스템을 적용한다. u-Transportation 시스템은 차세대 ITS 시스템의 하나로 다양한 차량 안전 및 교통서비스 제공에 최적화된 성능을 보여주기 위해 WAVE 시스템을 적용한다. 본 논문에서는 u-Transportation 시스템 테스트베드와 이를 위한 서비스에 대하여 소개하고, 차세대 ITS 서비스 지원을 위하여 구현한 WAVE 통신시스템에 대해 설명한다. 구축한 테스트베드를 통하여 실제 도로 환경에서 차세대 ITS 서비스를 지원하기 위한 통신 기능 및 성능 시험을 수행하였다. 자동차 전용도로 및 도심 도로 구간에서의 서비스 시험 및 운영을 통해, 서비스 제공에 필요한 통신시스템의 기능과 차량 이동환경에서 통신 성능을 만족하는 것을 확인하였다.
u-TSN (ubiquitous-transportation sensor network) 시스템은 차량에서의 주기적인 정보를 노변장치가 수집하고 수집된 정보의 분석, 가공하여 교통정보를 제공하는 차세대교통시스템이다. 본 논문에서는 u-TSN 시스템에서의 교통정보 수집을 위한 차량에서의 메시지 전송방안을 제안한다. 기존의 시스템은 0.1초마다 차량 정보를 전송하는 것으로 되어 있다. 본 논문에서는 차량 속도에 따라 차량위치 정보의 전송 주기를 조절하는 알고리듬을 제안한다. 제안 전송방법의 우수성을 컴퓨터 모의실험을 통해 기존 방식과 비교 한다.
유비쿼터스 IT시대에 우리사회가 적절하게 대응하여 국민의 삶의 질을 향상시킴은 물론 새로운 성장 동력을 마련하는데 도움을 줄 수 있도록 u-City 서비스에 개발에 대한 움직임이 강하게 일고 있다. 이에 본 논문에서는 u-City내에서 발생할 수 있는 교통상황에 대하여 시민들에게 정보를 제공 할 수 있도록 교통정보관리 서비스에 관한 정의서를 작성 하였다. U-Transportation 교통정보관리 서비스의 프로세스, 서비스 주요기능을 정의하고, 비즈니스 모델 및 R&R, 시스템 구성 및 주요 기술, U-Space 공간적용을 분석하였다. 이를 통하여, u-Ctiy 내의 새로운 서비스 모델을 적용하고자 한다.
본 논문에서는 철도 구성요소 모니터링을 위한 효율적인 객체 분할 기법으로 사전학습된 SegFormer 모델의 적용을 제안하고, 객체 분할을 위해 보편적으로 사용되는 U-Net 모델과의 성능 비교 분석을 진행하였다. 철도의 주요 구성요소인 선로, 침목, 고정 장치, 배경을 분할할 수 있도록 라벨링된 데이터셋을 학습에 사용하였다. SegFormer 모델이 대조군인 U-Net보다 성능이 Jaccard Score 기준 5.29% 향상됨에 따라 Vision Transformer 기반의 모델이 기존 CNN 기반 모델의 이미지의 전역적인 문맥을 파악하기 상대적으로 어렵다는 한계를 극복하고, 철도 구성요소 객체 분할에 더욱 효율적인 모델임을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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