기존의 많은 돌발상황 자동감지 알고리즘은 복잡한 구조와 계산 과정, 수많은 매개변수, 그리고 필터링/평활화 같은 선 작업 때문에 지속적인 유지관리가 사실상 중단된 상태이고 오보율 또한 높아 많은 교통관리센터로부터 기피 대상이 되고 있는 등 돌발상황감지의 주력 수단으로서 자동 알고리즘의 지위가 위태해진 현실은 매우 우려할만하다. 본 연구에서는 상대 점유율과 속도 항을 활용하여 적체 교통량이라는 신 개념을 도입, 구조가 아주 간단하면서도 검측 원시자료의 보정이 거의 필요 없는 DiFI(Displaced Flow Index) 기반의 돌발상황 자동감지알고리즘을 개발하였다. DiFI 알고리즘의 성능평가는 2003년도 내부순환로 검지기자료를 활용하여 검증을 수행하였으며, 2011년도 경부고속도로 검지기 자료를 수집 정리하여 이식성 검사를 이행하였다. 성능평가는 검지율, 오보율, 평균검지시간, 기타 CR, CI, PI를 사용하였는데 100%의 검지율과 2.99%의 낮은 오보율, 1분을 약간 초과하는 평균검지시간을 보였다. 이는 SAO는 물론 국내 현장에 가장 많이 접목된 APID 및 DELOS 등과 비교해서도 모든 면에서 우월한 성능을 보이는 것이었다.
현재까지 다양한 검지기로부터 추정되는 통행시간의 융합에 관한 연구는 주로 GPS, Probe 자료 등 간헐적인 자료에 기반하여 이루어져 왔다. 이러한 간헐적 자료의 분산비에 기초한 융합모형은 번호판 인식 AVI와 같이 다량의 자료 구득이 용이한 시스템에는 적합하지 않다. 따라서, 본 연구는 지점검지기와 번호판 인식 AVI를 기반으로 각각 산출한 통행시간의 융합모형을 개발하고자 수행되었다. 본 연구에서는 지점검지기와 번호판인식 AVI 통행시간의 융합을 위해 최적화 융합모형과 비례화 융합모형을 각각 개발하였다. 검증 결과, 최적화 융합모형이 가장 우수한 추정력을 보여주었다. 최적화 융합모형은 실시간 이력자료를 기반으로 융합 가중치를 산정하여 현재 시간대에 적용하는 실시간 차원의 동적 융합비 예측 모형이다. 본 연구결과는 향후 국도교통관리 및 정보제공시스템에 유용하게 적용될 것으로 기대된다. 그러나, 향후 AVI의 적정설치간격과 설치차로에 따른 매칭율을 고려한 보다 심도있는 연구를 필요로 한다.
본 논문은 환경변화에 강인한 센서 융합 교통정보 수집 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 각 센서의 특징을 융합하여 영상 검지기에 비해 환경에 강인하고, 주 야간 등 시간에 영향을 받지 않으며 루프 검지기에 비해 유지보수에 드는 비용이 적다. 이는 레이더의 물체 추적 기법과 영상검지기의 차량분류, 적외선거리계의 신뢰성 높은 객체검지 정보를 융합하고 각 센서의 문제점을 보완하여 개선을 이루었다. 구현된 시스템을 보행자의 통행이 가능한 도로에서 주 야간 5일에 걸쳐 6시간 동안 실험한 결과 88.7%의 분류정확도와 95.5%의 차량 검지율을 나타내었다. 본 시스템의 파라미터 최적화 작업을 실험환경에 따라 적응되는 방식으로 보완한다면 교통정보 수집 체계의 고도화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
고속도로에서의 지점검지체계로부터 수집 가공 처리된 과거 통행시간 이력자료를 이용한 통행시간 예측시, 사용되는 대표값과 과거 데이터량에 따라 예측의 정확성이 결정되나 이에 대한 체계적인 연구가 없는 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 신뢰성 있는 통행시간 예측을 위해 통행시간 이력자료의 적정 대표간과 과거 데이터량을 결정하기 위한 방법론을 제시하였다. 과거 통행시간 이력자료의 적정 대표값은 예측오차의 평균이 가장 적은 대표값을 선정할 수 있으며, 적정 과거 데이터량은 비슷한 속성을 가진 과거 통행시간 이력자료의 개별간의 차이 또는 집단 간의 차이를 최소화하는 CVMSE(Cross Validated Mean Square Error)방법을 이용하여 결정할 수 있다. 한국도로공사의 고속도로 지점검지기 자료에 적용한 결과, 적절 대표값은 중앙값으로 분석되었으며, 통행시간 예측을 위한 적정 과거 데이터량은 60일로 분석되었다.
본 연구에서는 기존의 돌발상황 검지모형의 단점인 crisp한 임계값 설정과 타 대상도로에 이식이 어려운 문제점을 보완하는 방법으로 퍼지추론모형과 유전자 알고리즘을 활용하였다. 퍼지추론모형을 이용하여 유고검지 알고리즘의 주요 구성요소들을 설계하였으며, 돌발상황 검지모형 스스로의 적응력(자가적응)과 현장 이식성(移植性)을 극대화하기 위하여 퍼지추론모형의 퍼지소속함수 최적화에 유전자 알고리즘을 적용함으로써 hybrid fuzzy-genetic 형태의 유고검지모형을 개발하였다. 개발된 돌발상황검지모형의 성능은 유전자 알고리즘의 특성상 적응이력과 비례하여 향상될 것이므로 본 연구의 결과만을 가지고 확정적 결론을 내릴 수는 없으나, 잠정적으로 검지율, 오보율, 검지시간 등의 척도에서 기존 성능우수 모형과 대등한 성능을 나타내었다. 본 연구의 초점이 기존 모형의 성능지표 자체의 향상보다는 다양한 도로유형에 공히 적용 가능한 동시에 자가 적응력을 갖도록 하는 실험적 시도에 있었던 만큼 연구는 소기의 성과를 거두었다고 판단되며, 향후 이 분야 연구가 지향해야 할 중요한 방향성 하나를 제시하였다고 판단된다.
ATIS(Advanced Traveler Information System)는 교통 상황이나 주행 정보 등을 실시간으로 제공하여 이용자의 편익을 도모하는 시스템이다. ATIS를 위해 영상 이미지를 분석하여 교통정보를 수집 수집하는 방식은 크게 영역에 루프 검지기를 설정하여 측정하는 방식과, 영상 분석을 통해 차량을 검출하고 추적하는 방식으로 나뉜다. 본 연구에서는 차선마다 가상 검지기를 설치하는 방식을 기초로, 영상 분석 방법의 차량 위치 추적 방식을 응용하여 교통정보를 측정하는 시스템을 제안한다. 이때 가상 검지기 방식의 단점을 보완하기 위해 차선마다 다중의 가상 검지선을 설정하여, 검지 영역 내에 여러 대의 차량이 진입하거나 차량의 차선 변경 시에도 효과적으로 교통정보를 추출할 수 있게 하였고, 영상분석 방식의 문제점인 검지영역의 크기 증가에 따른 차량 추출 시간의 증가를 해결하기 위해 검지 영역 내에서 대표 픽셀을 추출하여 교통정보를 측정하였다. CCTV를 이용하여 취득한 영상에 제안하는 시스템을 이용하여 차량의 평균 속도와 차선별 교통량 측정한 결과 실제 교통량대비 평균 92.32%의 차량 검지율를 보였다.
본 연구에서는 전/후방 차량 검지가 가능한 차량센서를 탑재한 프로브 차량으로 수집한 주행 궤적을 이용하여 연속웨이블릿변환 기반 충격파 검지 및 소멸 시점 예측 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 효과성 분석을 위하여 충격파 소멸점 간 거리오차와 충격파 소멸점 시간-위치 오차를 평가 지표로 제시하였고, 교통혼잡 수준, 속도 감소 현상 지속시간, 프로브 차량의 비율 등을 실험요인으로 하는 미시적 시뮬레이션 기반의 실험을 통하여 제안된 방법의 개념을 검증하였다. 그 결과, 두 가지 평가 지표 모두 교통혼잡 수준 및 속도 감소 지속시간에 크게 민감하지 않음을 보임으로서, 본 연구에서 제안하는 방법이 임의의 위치와 시간 동안 발생하는 속도 감소 현상으로 인한 충격파를 검지하고 그 소멸시점을 예측하는데 효과가 있음을 보였다. 그리고 그 정확도는 전체 차량 중 프로브 차량의 비율에 많은 영향을 받는 것으로 나타났다.
본 연구는 신호교차로에서으 교통변화에 따른 교통상태를 실 시간으로 정확히 판별해 내기 위한 루프 검지기의 적정 형태 및 위치를 결정하였다. 교차로 정시선의 직진용 루프검지기의 적정 형태는 점유와 비점유시간의 신뢰도로서 결정하였으며, 도시간선도로상의 실시간 교통신호제어의 적용에 가장 적합한 루프는 특수형 루프가 적합하다고 판단된다. 결정된 특수형(7,8번) 및 기존검지기(1번)의 형태와 권선방식은 <그림6.1>에 제시하였다. 직진용 루프의 적정 위치는 정지선 부근에서의 차량의 이용특성상 정지선으로부터 50Cm이내에 설치하는것이 바람직하다고 판단되며, 좌회전용 루프의 적정 위치는 정지선 부근의 좌회전 차선 이용행탱로서 결정되며, 루프 한개를 설치할 경우에는 정지선으로부터 20Cm이내에 설치하는것이 바람직하다. 상류부 루프의 적정형태는 특수형 루프(1.8${\times}$4.0m:1,7번)와 기존시스템에서 사용하고 있는 루프(1.8${\times}$1.8m:1번)가 검지기준에 따라 모두 적합하다고 판단되었다. 대기행렬 검지기 및 앞막힘(Spillback) 예방 검지기의 위치는 링크길이,횡단보도여부,대기행렬 예측범위 등을 고려하여 각 검지기의 위치가 결정되었으며 또한 링크길이 250m이하인 경우는 대기행렬을 관리(Queue Management)하는 측명에서 검지기위치가 고려되어야 한다.
신속하고 정확한 교통정보 서비스의 제공은 원활한 교통소통을 위하여 필수적인 요소이다. 특히, 교통사고, 도로보수 그리고 자연재해와 같은 유고가 발생할 경우, 운전자에게 즉시 통보해주어 우회할 수 있도록 조치하는 것이 필요하다. 이를 위하여 다양한 교통정보 수집기에서 수집된 교통정보를 바탕으로 실시간으로 유고상황을 판별하는 연구가 많이 진행되고 있다. 유고상황 분석은 다양한 환경요인으로 인해 판별이 어렵고, 최근에 활용되고 있는 인공지능 기법은 검지에 드는 시간 비용이 많다는 문제를 가지고 있다. 본 연구에서는 과거에 발생한 각종 돌발 상황을 분석하여 실시간으로 유고상황을 검지하는 것이 목적이다. 유고검지를 위해 GPS를 탑재한 probe car에서 수집된 차량속도와 온라인으로 제보된 유고정보를 ANFIS를 이용하여 분석 후 유고상태를 판별한다. 본 연구를 통해 실시간 도로 이용자들이 유고 발생 지역의 정보를 제공받고 그 상황에 신속하게 대처하게 함으로써 교통 혼잡 완화에 기여할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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