본 논문에서는 이네비게이션(E-Navigation)의 기반이 될 수 있는 정보 네트워크의 구현방안을 제시한다. 정보통신 기술을 이용하여 E-Navigation 정보네트워크의 기반이 되는 네트워크 체제를 구성하고, 해상교통지원시스템을 정비함과 동시에 종합적인 항만 정보네트워크를 구축한다. 그리고 항만관련 종사자에게 선박간, 선박과 육상간 무선 네트워크 이용을 권고하여 그 효율성을 확대할 것이다. E-Navigation을 위한 정보네트워크의 구축은 항만의 물류흐름과 교통안전을 위하여 초고속 무선인터넷 인프라를 구축하는 것으로서, 해상에서의 적용이 더욱 효과적인 무선 정보네트워크 인프라를 항만 내에 도입하는 것 다. 인터넷이 가지 고 있는 무한한 잠재성, 응용성, 공유성을 이용하므로 해상 교통 흐름 및 교통안전에 획기적 인 변화를 가져올 수 있을 것이다.
오늘날 자동차 수의 폭증으로 인하여 사회 인프라 구축에 있어서 도로 사정, 확충이나 교통 정책의 수립이 매우 중요한 요소가 되었다. 본 논문에서는 이러한 교통 정책 수립 및 도로 인프라 확충에 대한 예측 정보를 제공할 수 있는 영상시스템 기반의 자동화된 교통량 측정 기술을 제안한다. 사거리나 도로에 설치된 CCTV로부터 실시간으로 영상을 입력받고 입력된 영상에서 다양한 칼라, 기하학적 특징 등을 추출하여 차량의 이동 방향을 활용하여 차량의 종류가 소형(개인용), 대형(산업용)으로 구별하는 분석 기술을 개발하며, 이를 데이터베이스화 하여 실제 일정 시간 동안 통행한 자료를 제공하도록 개발한다. 이러한 자료를 바탕으로 해당 도로의 활용성과 확충에 대한 기본 정보를 제공할 수 있을 것이며, 본 논문에서 개발된 기술을 통하여 차량의 통행량을 인식 실험한 결과 약 90.1%의 인식률을 나타내었다.
최근 공공기관의 공공데이터 제공이 활성화 되고 있으며, 이를 활용한 응용서비스에 대한 요구도 증가하고 있는 추세이다. 현재 교통정보예측 플랫폼은 실시간 교통정보 또는 과거 교통정보이력을 분석하여 미래의 교통량이나 도착시간정보를 제공하고 있으나 날씨, 사고 등과 같은 미래 교통정보에 즉각적인 영향을 줄 수 있는 요소를 배제하고 있어 높은 신뢰도를 확보하기 어렵다. 본 논문에서는 교통정보예측에 영향을 주는 요소인 기상, 사고, 교통정보와 같은 공공데이터를 효율적으로 수집 저장 처리할 수 있는 저장방식 및 신뢰도 높은 교통정보를 예측할 수 있는 예측기술이 포함된 b-Traffic 서비스 플랫폼을 제시한다.
ITS는 자동차, 운전자, 도로, 교통제어 시스템을 첨단 통신, 전자, 컴퓨터기술 등으로 묶는 종합 교통자동화 체계이다. 차세대 교통 시스템인 ITS는 교통혼잡을 덜고, 사고를 줄이며, 오염을 줄이고, 에너지를 더욱 효율적으로 이용하는 등의 결과를 가져올 것으로 기대되고 있다. 선진 각국에서는 ITS(Intelligent Transportation Systems; 미국), ATT(Advanced Transport Telemetics; 유럽), SSVS(Super Smart Vehicle Systems; 일본)등의 이름으로 막대한 예산을 투입 하여 ITS의 실현을 위한 연구 및 인프라 구축 중이며, 우리 나라에서도 사회간접자본 투자기획단 ( SOC)을 통해 기획중이고 정부 5개 부처 공동으로 추진될 예정이며, G7과제 후보로 올라 있다. 인간공학은 ITS실현을 위한 주요 요소기술로 인식되고 있다. ITS는 궁극적으로 운전자의 workload 를 덜어줄 것으로 예상되지만, user-oriented된 인터페이스의 설계가 뒷바침되지 않으면, 과부하, 혼동, 사고 등으로 이어져 ITS의 정착에 심각한 장해요인으로 작용할 것이다. 본 논문에서는 미국의 ITS를 중심으로 그 sub-systems들과 그에 해당하는 인간공학적 고려사항들 그리고 ITS초기 단계에서 시급히 풀어나가야 할 인간공학적 과제에 대하여 논의하고자 한다.
USN(Ubiquitous Sensor Network)은 어디든지 부착 가능한 센서와의 자동 교류를 통해 대상의 환경적 정보를 습득, 저장, 처리하여 지식, 정보 서비스를 언제, 어디서나, 누구에게나 제공하는 최신 네트워크이다. USN은 교통, 기상 그리고 환경 등의 공동 정보를 제공할 수 있는 차세대 국가적인 인프라로 개발될 것이다. 기존에 연구되고 있는 무선 네트워크가 높은 데이터 전송률 및 처리성능을 기본으로 하는 컴퓨팅에 초점을 둔 반면에, 센서 네트워크는 강우량 감지와 같은 애플리케이션에서 대부분 짧은 시간동안 적은 양의 전송만 수행하게 된다. 센서 네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 실현하기 위한 핵심 기술적 인프라라고 할 수 있다. 본 연구에서는 USN의 정의와 기초 기술에 대한 내용을 기술하고, 센서 네트워크를 위한 통신기술, 고속 데이터 전송을 위한 광대역 통합망, 상황 인식 및 실시간 데이터 처리를 위한 미들웨어 등 USN 기반기술에 대하여 기술하였다. 또한 최근 서비스 및 기술의 개발, 표준화 동향을 분석함으로써 USN을 수문 정보 분야에 적용시킬 수 있는 방법들을 검토하였다. 더 나아가, 현존하는 USN 모델 사업 분석을 바탕으로 수자원분야에서의 기술적인 적용 가능성에 대해 검토해본다.
각국의 자율주행시스템 기술개발 경쟁이 심화함에 따라 정부도 자율주행시스템의 시장 진입을 전방위에서 지원하고 있다. SAE(Society of Automotive Engineers) 3단계 기술은 운전자가 위험 상황을 회피해야 하고, 4단계 기술은 자율주행시스템 스스로 위험 상황에 대응할 수 있어야 한다. 이에 따라, 공공부문은 도로 위험 상황을 모니터링하고, 도로 인프라 정보를 운전자와 자율주행시스템에 제공하여 대응할 수 있도록 지원할 필요가 있다. 본 연구는 도로 인프라 위험 요소를 자율주행시스템의 ODD(Operational Design Domain) 특성에 따라 모니터링 대상별 위험 요소를 세분화하고, 각 위험 요소가 차량에 미칠 영향에 따른 위험도 등급화 및 평가 방안을 제시하였다. 위험 상황 발생 시 자율주행차의 운행 특성을 시뮬레이션하고, 위험 요인 특성과 물리적인 차량 조건 사이의 영향 관계를 파악하여 등급화함으로써 위험도를 평가할 수 있다. 또한 수집된 모니터링 정보는 관리 센터와 공유하고, 요소별 특성에 따른 노드 혹은 링크 형태로 정밀지도에 표출하여 위치정보와 위험도 등급 등 종합적 관리가 가능한 모니터링 체계를 정립할 것을 제안하였다.
지능형 교통시스템은 국내 인프라 중, 도로에서 가장 중요한 역할을 하는 기술로 차량이 도로에서 가장 효율적으로 움직일 수 있도록 만들어주는 시스템을 말한다. 국내 지능형 교통시스템인 하이패스는 다른 나라와 달리 조금 늦게 시작하였지만 빠른 속도로 발전하며 최근 스마트톨링 기술이 도입되면서 톨링 시스템에서 '멈추고 다시 출발'하는 stop and go를 해결할 수 있는 기회를 마련하였다. 본 연구는 사례연구를 통해 국내 스마트톨링을 견인한 롯데정보통신의 추진방법과 결과를 다루고자 한다. 롯데정보통신은 다른 기업과 다르게 정보통신 기술 중, 결재 시스템을 오래전부터 투자한 기업으로 인프라에 투자한 경험은 적지만 부산시와 협력하여 광안대교에 스마트톨링 시스템에 참여함으로써 지능형 교통시스템의 발전에 앞장서게 되었다. 새로운 투자를 감행한 롯데정보통신은 단순히 기존 핵심역량을 뛰어넘게 되었을 뿐 아니라 한국톨링 시스템의 온실가스 저감 역량을 한 단계 격상시키는 역할을 하게 되었고, 기업의 재무성과도 향상된 것을 확인할 수 있었다.
V2X(Vehicle to Everything)는 차량 간 통신(Vehicle-to-Vehicle), 차량과 인프라 간 통신(Vehicle-to-Infrastructure), 차량과 보행자 간의 통신(Vehicle-to-Pedestrians) 등 운전 중 도로 인프라 및 다른 차량과 통신하면서 교통상황 등의 정보를 교환하거나 공유하는 기술을 말한다. V2X는 IT 기술의 발달과 여러 연구기관들의 연구개발 강화로 인해 'Connected/Smart car' 나아가 완전한 자율주행차를 구현하기 위해 빠르게 진화하고 있다. 이러한 V2X 시장이 향후 10년 간 급속한 확대가 전망되면서, 국내외 통신업체와 제조업 및 산학연은 자동차와 정보통신, 에너지, 서비스 산업을 융합한 스마트자동차 산업을 신성장 동력으로 하여 기술개발에 노력을 가속화하고 있다. 이에 본고에서는 V2X 차량 통신 기술의 주요선진국 기술개발 동향과 현 수준을 알아본다.
한국건설기술연구원은 1983년 6월 재단법인으로 출범하여 1988년 1월에 건설기술관리법에 의거 정부출연연구기관으로 승계.설립되었고 1999년 1월 건설교통부의 국립건설시험소와 통합후, "정부출연연구기관 설립.운영 및 육성에 관한 법률"에 의거 국무총리실 산하 공공기술연구회 소속기관으로 승계되었다. 건설기술연구원은 건설기술개발, 정책개발, 건설기술관리, 품질 인증 및 정보유통망구축 등의 업무를 수행하는 명실공히 우리 나라 최고의 건설기술종합연구 기관이다.
In order to establish an autonomous driving environment, it is necessary to study traffic safety and demand prediction by analyzing information generated from the transportation infrastructure beyond relying on sensors by the vehicle itself. In this paper, we propose a real-time traffic information generation method using sensor convergence technology of transportation infrastructure. The proposed method uses sensors such as cameras and radars installed in the transportation infrastructure to generate information such as crosswalk pedestrian presence or absence, crosswalk pause judgment, distance to stop line, queue, head distance, and car distance according to each characteristic. create information An experiment was conducted by comparing the proposed method with the drone measurement result by establishing a demonstration environment. As a result of the experiment, it was confirmed that it was possible to recognize pedestrians at crosswalks and the judgment of a pause in front of a crosswalk, and most data such as distance to the stop line and queues showed more than 95% accuracy, so it was judged to be usable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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