본 논문은 새로운 도시 교통 정보 시스템의 교통정보에 맞는 경로탐색 비용 산출법을 제시하고, 이 시스템을 전국적으로 운용 하고자 할 때, 운전자에게 효율적인 경로탐색을 지원하는 시스템 및 알고리즘을 제안한다. 새로운 시스템은 차선별로 각기 제공되는 모든 구간속도를 고려하여 비용을 계산 하고, 교통정보의 단위 데이터 양 및 운전자의 생활 패턴에 맞게 교통정보를 처리하는 계층을 논리적으로 나누어서, 각 계층 별로 다른 레벨의 교통정보 서비스를 제공한다. 또한 제시된 알고리즘은 양방향 프로토콜에 맞게 사용자 맞춤형 교통 정보 서비스를 제공하고, 운전자가 선택한 출발지와 목적지의 지리적인 거리와 시스템의 계층에 따라 효율적인 경로 탐색 및 재탐색이 이루어지도록 한다. 또한 본 논문은 추가적으로 이루어질 연구와 현재 경찰청 주도로 이루어지는 단위 도시별 시스템의 상호 연동을 위한 여러 가지 필요한 요구사항을 제시한다.
본 논문에서는 교통상황을 실시간으로 반영하여 최적의 이동경로를 제공하는 적응형 내비게이션 시스템을 제안한다. 본 시스템은 세 가지 요소로 구성되어있다. 첫 번째로 도로교통망 중 한 구획의 도로상황정보를 수집하고 공유하는 Traffic Control Center (TCC). 두 번째로 개별적인 도로나 교차로에 설치되어 차량으로부터 도로상황정보를 수집하는 Road Side Unit(RSU). 마지막으로 차량들 간의 망 형성을 위해서 사용되는 Dedicated Short Range Communications(DSRC)를 기반으로 차량에 설치된 단말기가 있다. DSRC를 기반으로 RSU와의 통신하는 단말기는 실시간 도로교통정보를 기반으로 운전자에게 최적의 경로를 제공한다. 이동속도와 같은 교통정보는 단말기에서 측정되고, RSU로 전송된다. RSU는 이 정보를 처리하여 해당 도로의 도로상황지수를 생성하고, 주기적으로 TCC에 전송한다. TCC는 RSU로부터 도로상황지수를 통합하여 TCC의 관할 구획의 모든 차량에 대해 도로교통정보를 만든다. 마지막으로 단말기는 효율적인 경로안내를 위해 최적의 경로를 도출하여 운전자에게 제공한다. 따라서 단말기, RSU, TCC간의 상호작용을 통해 AINS는 동적인 교통상황(정체, 교통사고 등)을 기반으로 새로운 형태의 적응형 지능 내비게이션을 제공할 수 있다.
국내에서 이루어지고 있는 부분적인 교통량분석 장비에는 여러 문제점과 한계성을 가지고 있다. 또한, 교통량분석 장비를 통하여 획득한 기존의 교통량 정보는 실시간 제공이 되지 못하고, 도심지의 경우 교통량 밀도분석과 시계열 분석이 어려워 적절한 도로용량 파악의 신뢰성 확보에 한계가 있고, 교통소통 제어관련 정보를 제공하지 못하는 등 도로정책 수립에 활용하기 어려운 실정이다. 따라서 실시간 교통량조사를 통한 정확한 도로소통정보와 후처리 통계분석에 의한 도로소통정보를 통해 정확하고 신속한 교통 및 도로소통정책수립이 필요하다. 본 연구에서는 차량위치정보를 교통정보화하여 교통관제센터로 교통정보를 전송할 수 있는 인공위성측량 기술기반의 차량용 교통정보수집시스템을 개발하였다. 또한, 전송된 교통정보를 관리 분석하고 처리된 도로소통정보를 실시간으로 웹상에 제공해줄 수 있는 웹 지리정보체계 기술기반의 교통관제시스템을 개발하였다.
본 논문은 현재 경찰청 및 각 지자체의 주도하에 수도권을 중심으로 새롭게 보급되고 있는 도시 교통 정보 시스템 (UTIS)과 국토해양부 및 한국 도로 공사 등을 중심으로 한 DSRC 기반의 교통 정보 시스템을 모두 활용하는 시스템 및 효율적인 경로탐색 알고리즘을 제안한다. 도시 교통 정보 시스템은 무선랜과 같은 프로토콜을 이용해서, 기존 단방향 방식인 TPEG의 주요 도로 위주의 제한된 교통 정보 단점을 극복하고 많은 지선를 포함한 교통 정보를 제공하고 있다. 그러나 대부분의 운전자들이 단지 도심 내에서만 운전하는 것이 아니고 고속도로 등을 통해서 장거리 운전도 하기 때문에 고속도로 상의 DSRC 기반의 서비스도 동일 단말에서 지원해야 하나의 단말에서 다양한 서비스를 지원받을 수 있다. 따라서 본 논문의 두 개의 다른 통신 모듈의 통합된 단말 시스템을 제안하고 기존에 제안된 UTIS 기반의 분산 경로 탐색 방식을 DSRC 기반의 고속도로 교통 정보를 활용해서 새로운 경로탐색 알고리즘을 제안한다. 또한 향후 추가적으로 이루어질 연구와 현재 다른 주체들의 주도로 이루어지는 서비스를 제도적으로 보완할 수 있는 방안도 제시한다.
본 논문에서는 교통 감시 시스템에서 차량추적방법을 제안한다. 교통 감시 카메라를 이용한 차량추적시스템은 차량 감시, 사고감지 및 교통정보를 확인할 수 있게 하는 시스템이다. 차량추적을 위하여 먼저 가우스 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 배경과 전경을 분리하고 형태학적 필터링을 이용하여 차량을 검출한다. 검출된 차량으로부터 SURF(Speed Up Robust Features) 매칭을 통하여 차량추적방법을 제안한다.
스마트 시티에서 교차로의 통행을 관리하는 교통신호 시스템 분야의 목표는 교통 혼잡 최소화 및 처리량 최대화이다. 현재, 신호 제어 시스템은 고정형 시스템을 사용하고 있으며, 효율적이고 유동적으로 교통을 제어하기 위해 적응형 방식의 교통신호 제어 연구가 활발히 진행 중이다. 적응형 방식의 교통신호 방식 중에서 고정된 신호 순서에 상황에 맞는 신호시간을 할당하는 방법이 있다. 본 논문은 고정된 신호 순서가 교통 신호 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 신호 순서가 교통신호 성능에 미치는 영향도가 크지 않다는 것을 확인할 수 있었다.
우리나라 연안해역에 급증하는 해상풍력단지 등 대규모 해양개발 행위로 인해 무분별한 해역을 점용하게 됨에 따라, 과거 관습적으로 이용해오는 해상교통로와 상충되어 발생하는 사회적 충돌이 문제가 되고 있다. 특히, 선박 대형화 및 자동화, 자율운항선박 등장 등 해상교통환경 변화에 따라 안전한 연안 해상교통환경 조성이 시급한 상황이다. 모든 연안해역의 해상교통 흐름 및 교통밀집도 분석에 따른 관습적 해상교통망을 식별하고, 이를 지정·구축하고자, 빅데이터 및 지리정보시스템(GIS) 기반 해양공간분석기법을 활용하여 검토 및 분석하였다. 이렇게 분석 및 식별된 결과는 DB화하여 디지털 GIS 관리시스템과 연계하도록 추진중이다.
교통정책과 계획수립을 위한 교통수요의 합리적인 분석을 위해서는 현실적이고 신뢰성 있는 교통자료의 구축이 요구된다. 또한 교통계획 및 운영의 측면에서 복잡한 교통문제를 쉽게 전달할 수 있는 사용자 위주의 시스템이 필요하다 일반적으로 교통 분석 존에 대한 사회${\cdot}$경제적 특성 자료를 수집하고 분석용 네트워크를 구축하는 과정은 교통계획모형 수립과정에서 가장 중요한 부분으로 많은 시간과 노력이 요구된다. 또한 수집된 데이터를 통합하고 이용 가능한 형식으로 변화하기 위해서는 상당한 비용이 든다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 자료를 효과적으로 선택, 수정, 가시화할 수 있고, 네트워크의 특성 변화를 보다 효율적으로 파악할 수 있도록 GIS를 도입하는 것이 바람직하다. 교통계획과정에 GIS의 기능이 특히 중요시되어지고 있지만 교통문제에 GIS를 이용하는 것은 초보적인 단계이다. 본 연구는 GIS의 공간표현, 분석기능을 바탕으로 다양한 교통정보를 제공하고 교통계획을 가능하게 하기 위한 GIS-T 통합시스템 구현에 목적을 두었다. 이를 위해 교통분석용 패키지와 GIS 환경사이에 양방향 데이터 교환이 가능하게 하고, 네트워크 수정${\cdot}$편집${\cdot}$검수기능 등 보다 효율적인 교통네트워크 관리를 위한 인터페이스를 설계하였다. 또한 GIS가 가지는 공간 데이터의 효과적인 처리에 활용가능 하도록 교통정보 처리모듈을 개발하여 통합시스템에 추가하였다. 이러한 GIS-T 통합시스템은 네트워크의 편집과 분석에 효율적인 환경을 제공하여 보다 현실적인 교통망 모델링을 반영할 수 있으며, 다양한 교통문제 분석에 효과적인 도구로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 DEVS를 기반으로 개발된 교통류 시뮬레이션 시스템인 $\ulcorner$I$^3$D$^2$ 교통류 시뮬레이션 시스템$\lrcorner$(이하 I$^3$D$^2$)의 검증을 그 목적으로 한다. I$^3$D$^2$는 본 연구진이 DEVS를 기반으로 개발한 범용 시뮬레이션 도구로써, 이미 서울시 강남 신호교차로와 내부순환로를 대상으로 하여 개발된 내용을 발표한 바 있다. I$^3$D$^2$는 헌재 단속류에서의 최적신호 생성 및 대기행렬 예측 문제, 그리고 연속류 시설의 용량 산정 문제등을 시뮬레이션 할 수 있다. 하지만 아직 문헌자료나 현장 데이터를 토대로 한 충분한 검증이 수행되지 못한 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 문헌자료를 토대로, I$^3$D$^2$를 검증한다. 이를 위하여 고속도로 또는 도시고속도로와 같은 연속 교통류의 대표적인 효과척도인 $\ulcorner$교통량 - 밀도 - 평균주행속도 (시간)$\lrcorner$ 간의 상관관계를 이용하여 미국 HCM과 우리나라의 도로용량편람에 정의되어 있는 기준을 토대로 I$^3$D$^2$ 검증을 수행하였다. 모델링은 서울시 올림픽대로의 양화대교 - 성산대교 - 가양대교 구간을 대상으로 했으며, 검증은 교통량에 따라 크게 3가지 교통류 상태(random, intermediate, constant)를 기준으로 시뮬레이션이 각각의 교통상태에서 예측한 평균주행시간의 정확도를 측정하면서 수행하였다. 검증 결과 random 상태에서는 문헌자료에 부합되는 예측결과를 보여주었으나, intermediate와 constant 상태에서는 문헌보다 다소 낮은 속도를 보여주었다 이러한 속도차는 추후 현장 데이터를 수집하여 보다 실질적인 검증을 통하여 조정되어야 할 것으로 판단된다.
Heating, Ventilating, and Air Conditioning(HVAC) 시스템은 난방(Heating), 환기(Ventilating), 공기조화(Air Conditioning)를 제공하는 공조시스템으로, 실내 환경의 온도, 습도 조절 및 지속적인 순환 및 여과를 통해 실내 공기 질을 개선한다. 이러한 HVAC 시스템에 이상이 생기는 경우 공기 여과율이 낮아지며, COVID-19와 같은 법정 감염병 예방에 취약해진다. 또한 장비의 과부하를 유발하여, 시스템의 효율성 저하 및 에너지 낭비를 불러올 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HVAC 시스템의 이상 탐지 및 조기 조치를 위한 Transformer 기반 이상 탐지 기법의 적용을 제안한다. Transformer는 기존 시계열 데이터 처리를 위한 기법인 Recurrent Neural Network(RNN)기반 모델의 구조적 한계점을 극복함에 따라 Long Term Dependency 문제를 해결하고, 병렬처리를 통해 효율적인 Feature 추출이 가능하다. Transformer 모델이 HVAC 시스템의 이상 탐지에서 RNN 기반의 비교군 모델보다 약 1.31%의 향상을 보이며, Transformer 모델을 통한 HVAC의 이상 탐지에 효율적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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