현재 DSRC(Dedicated Short Range Communication)를 이용한 자동요금징수시스템(이하 ETCS, Electronic Toll Collection System)이 전국 영업소에 구축 되면서 많은 하이패스 단말기(이하 OBU, On-Board Unit)가 보급되었다. 이러한 ETCS 인프라와 전국호환카드를 활용한 ITS 서비스 분야가 연구개발 및 사업화 추진 중에 있다. ETCS에 전국호환카드 적용방안 연구가 많이 이루어지고 있지만 전국호환카드 적용방안 및 교통편의시설 결제에 대한 표준이 명확하게 이루어지지 않고 있다. 이에 국토교통부에서 고시한 "전국호환카드" 를 기존 DSRC기반 ETCS에 적용방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 적용방안을 시범운영 사이트에서 시험차량 3대를 이용해 다양한 주행시험을 통해 시스템의 성능을 확인 하였다. 주행시험 결과 약 99%의 통신 성공률을 보였고 이를 통해 본 논문에서 제안한 표준 적용방안의 유효성을 확인하였으며, 약 1%의 실패를 통해 교통편의시설 전자결제 서비스 부분의 적용하여 발생할 수 있는 문제점을 분석하였다.
Cloud vehicular networks are a promising paradigm to improve vehicular through distributing computation tasks between remote clouds and local vehicular terminals. Software-Defined Network(SDN) can bring advantages to Intelligent Transportation System(ITS) through its ability to provide flexibility and programmability through a logically centralized controlled cluster that has a full comprehension of view of the network. However, as the SDN paradigm is currently studied in vehicular ad hoc networks(VANETs), adapting it to work on cloud-based vehicular network requires some changes to address particular computation features such as task computation of applications of cloud-based vehicular networks. There has been initial work on briging SDN concepts to vehicular networks to reduce the latency by using the fog computing technology, but most of these studies do not directly tackle the issue of task computation. This paper proposes a Software-Defined Cloud-based vehicular Network called SDCVN framework. In this framework, we study the effectiveness of task computation of applications of cloud-based vehicular networks with vehicular cloud and roadside edge cloud. Considering the edge cloud service migration due to the vehicle mobility, we present an efficient roadside cloud based controller entity scheme where the tasks are adaptively computed through vehicular cloud mode or roadside computing predictive trajectory decision mode. Simulation results show that our proposal demonstrates a stable and low route setup time in case of installing the forwarding rules of the routing applications because the source node needs to contact the controller once to setup the route.
Cloud vehicular networks are a promising paradigm to improve vehicular through distributing computation tasks between remote clouds and local vehicular terminals. Software-Defined Network(SDN) can bring advantages to Intelligent Transportation System(ITS) through its ability to provide flexibility and programmability through a logically centralized controlled cluster that has a full comprehension of view of the network. However, as the SDN paradigm is currently studied in vehicular ad hoc networks(VANETs), adapting it to work on cloud-based vehicular network requires some changes to address particular computation features such as task computation of applications of cloud-based vehicular networks. There has been initial work on briging SDN concepts to vehicular networks to reduce the latency by using the fog computing technology, but most of these studies do not directly tackle the issue of task computation. This paper proposes a Software-Defined Cloud-based vehicular Network called SDCVN framework. In this framework, we study the effectiveness of task computation of applications of cloud-based vehicular networks with vehicular cloud and roadside edge cloud. Considering the edge cloud service migration due to the vehicle mobility, we present an efficient roadside cloud based controller entity scheme where the tasks are adaptively computed through vehicular cloud mode or roadside computing predictive trajectory decision mode. Simulation results show that our proposal demonstrates a stable and low route setup time in case of installing the forwarding rules of the routing applications because the source node needs to contact the controller once to setup the route.
본 연구는 입력 영상에서 교통 신호등을 검출하고, 신호등의 색상을 인식하며, 신호를 판별하여 무인 자율주행 차량이나 ITS(Intelligent Transportation System)에 적용할 수 있는 신호등 색상 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 교통신호등을 검출하기 위해 CEA(Canny Edge Algorithm)를 이용하여 외곽선을 추출하였고, 신호등의 색상을 인식하고 정확도를 높이기 위하여 HCT(Hough Circle Transform)를 적용하였다. 제안된 방법으로 주행도로상에서 획득한 스트림 영상에 적용한 결과, 우수한 신호등 색상 인식률을 확인할 수 있었다. 특히 입력영상에서 신호등이 존재할만한 ROI(Region Of Interest)로 구분하여 연산시간을 줄일 수 있었고, 신호등과 유사한 영역이라도 원이 검출되지 않거나 HSV 공간에서 V값이 낮아 후보영역에서 탈락시킴으로써 인식률의 정확도를 높일 수 있었다.
이상기후는 도로교통 사고 위협요소로써 빈번하게 심각한 영향을 주고 있다. 특히, 도로교통에서 기상변화 또는 재해에 의한 영향은 장대교량, 터널, 사면 및 결빙 지역에서 영향이 크기 때문에 이들 지역에 대한 관심 있는 관리가 필요하며 발생할 수 있는 사고를 줄이기 위해서도 집중적인 도로 관리와 도로 기상 정보 제공 및 조기 경보, 도로 순찰, 교통통제와 같은 요소들이 필요하다. 도로의 눈과 결빙은 제설로 위험을 줄일 수는 있으나, 강풍은 피할 수 없는 요소이다. 본 연구에서는 도로 기상 정보와 기후, 재해 정보를 활용하여 국지 지역에서 안전운전을 위한 경보 정보를 설계를 하고자 한다. 극한 기상에 노출된 운전자를 위한 최상의 경보 정보 설계는 도로 상황 감시 개선, 도로 기상정보 감시, 정확한 사용자 정보전달들이 될 것이며, 또한 바람 및 재해 상황에 대한 통계, 표면 조건 통계, 차종 및 차종에 따른 바람에 의한 사고 통계와 조기 경보 정책과 교육들도 이를 위해서는 수반되어야 할 요소들이다.
지능형교통체계의 핵심적인 부분으로써 첨단교통정보체계가 제 역할을 효율적으로 수행하기 위해서는 실시간으로 교통정보제공을 위해 도로에 설치된 각종 정보수집체계들로부터 수집된 정보를 적절히 처리하여 정확하고 신속하게 통행시간 변화를 파악하고 산출하는 것은 무엇보다도 중요하다. 현재 구간통행시간은 Beacon, GPS, AVI 등을 이용한 구간검지체계나 Loop 검지기, 영상검지기, RTMS 등을 이용한 지점검지체계로부터 산출$\cdot$추정되어진다. 구간검지기체계로부터 산출되는 통행시간은 정확하나 이미 정보제공 구간을 통과한 차량에 의해 산출되기 때문에 실시간 정보제공을 위한 수단으로서는 한계가 있다. 또한 동시간대 지점검지기 자료를 이용하여 추정되는 통행시간은 산출방법에 따라서 그 정확도가 크게 달라지며 각 구간에 존재하는 다른 차량의 교통특성에 의해 산출되기 때문에 실제 통행시간값과 차이가 발생 한다. 본 연구에서는 지점별 검지기자료와 구간통행시간의 관계를 고려하여 신경망을 이용한 통행시간추정방법을 제시하였다. 입력변수에 따라 분류된 모형을 남산1호터널구간의 검지기 데이터와 AVI 자료를 이용하여 통행시간을 추정해본 결과 지체발생시간대 90$\%$ 이상이 5$\~$15분 이내로 수렴하였으며 시간에 따른 추정 통행시간의 변화가 전반적으로 실제통행시간과 비슷한 추세를 보였다. 또한 기존에 발생하던 정보제공시점의 시간처짐 현상 및 뒤늦게 발생하던 지체발생 및 해소가 완화되었다.
가변전광표지(VMS: Variable Message Signs)는 ITS를 구성하는 주요 서브시스템의 하나로 도로이용자에게 도로 및 교통상황에 따른 정보를 실시간으로 제공할 수 있는 유용한 장비중의 하나이다. 이러한 VMS를 통해 교통정보를 효과적으로 전달하기 위해서는 먼저 운전자들이 선호하는 VMS 메시지 형식을 파악하고 이에 따른 메시지 표출에 관한 기준을 제시해야 할 것이다. 이에 본 연구에서는 VMS 메시지 표출 형식에 따른 운전자들의 선호도를 분석하여 VMS 메시지 설계 및 운영을 위한 전략을 제시하고자 한다. VMS 메시지의 운전자 선호도는 메시지 표출 방법 (예: 글자속성, 픽토그램 조합여부, 정렬방법, 휴지시간, 전환방법, 표출 정보량 등) 및 메시지 운영전략 (예: 표출형식 및 표출순서 등)과 관련하여 총 40명의 운전자를 대상으로 실내 이미지 조사를 실시하였다. 실험결과 메시지 표출 방법에 있어 운전자들은 굴림체 및 돋움체, 픽토그램 조합, 중앙정렬, 0.5초 이내의 휴지시간, 메시지 전환은 나타내기, 1현시 메시지, 비점멸 방식의 메시지를 선호하는 것으로 분석되었다. 메시지 운영전략과 관련한 실험결과에 따르면, 동일 메시지의 표출 순서에 관해서는 해당구간 및 교통상황 정보를 우선적으로 제공받기를 원하며, 다양한 교통상황에 대한 정보 표출 순서 중에서는 도로상황 및 운전자행동에 관한 정보를 우선적으로 제공받기를 원하는 것으로 분석되었다.
교통 시뮬레이션 모형은 실제 교통 네트워크를 모형으로 구현하여 여러 가지 교통정책을 평가하는 데에 사용된다. 이때 모형이 실제의 교통현상을 잘 반영했는지 여부를 판단하는 모형 검증 절차는 가장 중요한 절차 중 하나이며 모형 검증에는 실측 교통량과 속도 등이 주로 사용된다. 본 연구에서는 노스캐롤라이나 랄리에 있는 I-40 고속도로 상에서 일어나는 심각한 오후 첨두 병목현상을 DYNASMART-P라는 메조스코픽 교통 시뮬레이션 모형으로 구현한 결과를 검증하고자 하였다. 연구 대상 축의 경우 노스캐롤라이나 교통국(NCDOT)의 교통정보센타에서 속도검지기를 설치하여 온라인으로 속도를 수집하고 있다. 그러나 검지기 측정 자료는 지점속도이고 시뮬레이션 모형의 결과값은 링크 평균속도이므로 모형 검증에 사용하기에는 적합하지 않다. 따라서, 본 연구에서는 GPS 장비를 활용하여 통행시간을 측정하여 모형에서의 통행시간과 비교함으로써 시뮬레이션 모형의 결과를 검증하였다. 이 논문에서는 데이터 수집, 모형검증 절차 및 결과를 서술하였다.
본 연구에서는 교통정보시스템에서 통행시간의 이상치 자료를 제거하기 위한 복합 필터링 모형을 제시하였으며, 이는 중위절대편차법과 Voting Rule을 기반으로 하는 이중화된 필터링 모형에 해당한다. 본 모형은 중위절대편차법을 이용해 표본을 정규분포화 시키기 위한 1차 필터링을 수행하며, 이후 Voting Rule을 이용해 중위절대편차법의 적용 이후에도 남아 있는 이상치 자료를 제거하는 방식에 해당한다. 이때 Voting Rule은 표본의 통행시간과 평균통행시간의 차이가 임계치를 초과하는 경우 해당 표본을 이상치로 판정하며, 다수결의 원칙을 이용하여 이상치 자료의 비율에 따라 이상치에 대한 제거 여부를 결정한다. 일반국도 3호선의 경기도 광주시 구간을 대상으로 한 사례분석을 통해 복합 필터링 모형이 이상치 표본 만을 선택적으로 제거하여 통행시간 추정의 정확도 개선에 기여할 수 있음을 확인하였다.
우리나라 교통사고 사망자 중 보행자 사망이 높은 비율을 차지하고 있어, 정책적으로 보행안전에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 보행신호시간 계획의 경우 보행 편의 및 신호주기를 고려하지 않고 횡단보도 길이를 기준으로 보행신호시간을 적용하다 보니, 신호기가 설치된 폭이 좁은 부도로 횡단보도의 경우, 횡단거리에 비해 상대적으로 보행대기시간이 길어 보행자의 무단횡단을 유발하고 있다. 본 연구에서는 신호기가 설치된 부도로 횡단보도 중 불합리한 신호시간 계획으로 인해 보행자의 무단횡단이 많은 교차로를 대상으로 보행신호를 1주기 2회 부여하고 신호체계에 따른 운영적·안전적 효과를 정량적, 정성적으로 비교 분석하였다. 그 결과, 무단횡단과 보행대기시간이 감소하는 것으로 나타났으며, 보행신호시간 적용간격이 짧을수록 무단횡단은 감소하는 것으로 분석되었다. 다만, 보행자 노출에 따른 차량 상충위험이 있어 보행신호 1주기 2회 부여 운영에 대한 안전성 확대 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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