본 연구는 실시간 주행환경에서 교통사고를 유발할 수 있는 위험한 교통상황을 검지하고 경고정보를 운전자에게 제공하여 운전자의 회피 행동을 효율적으로 유도할 수 있는 경고정보시스템을 제안하였다. 교통사고 개연성을 계량화해서 나타낼 수 있는 Surrogate Safety Measure(SSM)를 도출하여 제안한 시스템의 구현을 위한 정보처리 및 가공기법을 개발하였다. 제안된 알고리즘을 통해 생성된 경고정보는 긴급영향권과 일반영향권으로 구분되어 제공 될 수 있다. 각 영향권에서 차별화된 경고정보 제공이 가능하도록 하는 임계값 결정방법론을 제시하였다. 본 연구에서 새롭게 제안하는 경고정보시스템은 고속도로 교통사고 예방을 위한 교통류 관리를 위해 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
현재 정보통신 기술의 발달에 상응하여 지능형 교통 시스템(ITS)은 네트워크 기반으로 실시간 교통 정보를 제공하기 위해 CCTV, GPS, VDS, 루프 검지기, 영상 검지기 등과 같은 다양한 방법으로 교통 정보 수집이 이루어지고 있다. 또한 정확한 정보 제공을 위해 정보의 수집 및 가공에 대한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 텔레매틱스 기반의 효율적인 교통정보 수집을 위해 RFID 태그 정보를 이용하여 교통정보를 수집하여 보다 정확한 실시간 차량 정보를 제공하는 교통정보 수집 시스템에 관한 연구를 기술하고자 한다.
최근 내비게이션에서는 실시간 교통정보와 과거의 교통정보를 가공하여 미래의 교통정보를 예측하는 패턴 교통정보를 같이 활용하여 빠른 길을 안내해주고 있다. 그러나 현재 사용되는 패턴 교통정보는 과거의 정보를 가공하여 교통정보를 예측하기 때문에 특별한 상황(유고, 날씨 등)에서는 예측이 정확하지 않는 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 연구에서는 빠른 길을 찾기 위해 실시간으로 운전자들이 요청하는 경로탐색 데이터를 분석하여 가까운 미래 운전자들이 위치할 도로의 교통 혼잡도를 미리 파악하여 패턴 교통정보 보다 정확한 예측 교통정보를 제시하였다. 연구결과 첫째, 연구지역의 정체경로인 양재에서 마포간 차량속도 비교에서는 기존 상습정체 도로의 속도가중치 정확도가 3km/h에서 18km/h의 오차율이 발생하였지만, 본 연구의 Real 예측 교통 정보를 적용한 결과는 1km/h에서 5km/h의 오차율이 발생하였다. 둘째, 경로 품질에서 기존의 경로보다 최대 약 9분, 평균 약 3분 일찍 목적지에 도착하여 예측 교통정보 결과의 신뢰성을 입증할 수 있었다. 셋째, 기존의 경로탐색 결과 보다 혼잡도를 미리 예측하여 혼잡이 발생할 도로에 대해 회피되는 경로탐색 결과를 도출할 수 있었다. 따라서 본 연구결과의 경로탐색 비교를 통해 교통량에 대한 예측정보를 획득할 수 있었으며 이를 활용하여 실시간 빠른 길 탐색이 가능하고, 향후 교통 흐름을 분산 시키는데도 도움이 될 것으로 판단된다.
본 연구는 FM DARC(DAta Radio Channel) 부가방송을 이용하여 실시간 교통정보를 제공하기 위한 교통정보 변환알고리즘 개발을 목표로 한다. FM DARC 교통정보 제공시스템을 효과적으로 구축하기 위해서는 각종 검지기로부터 수집된 데이터가 하나의 표준화된 교통정보, 즉 정보의 양과 질 그리고 포맷이 같은 정보로 가공되어 전송되어야 한다. 본 연구에서는 GIS 노드-링크 체계에 기반을 둔 교통정보 변환알고리즘을 개발하여 클라이언트/서버 환경의 FM DARC 교통정보시스템을 구현하여 보았다. 본 논문은 FM DARC에 관하여 간략하게 서술한 후 GIS DB와 교통정보 변환알고리즘 그리고 구현된 시스템에 내한 내용으로 구성되었다.
최근 ITS(Intelligent Transportation System)와 관련된 연구들이 활발하게 진행되면서 정보화 사회에 알맞은 차세대 교통정보 체계를 구축하는데 일조하고 있다. 도로상의 차량 속도 및 교통 정보를 실시간으로 감지할 수 있는 시스템을 구축하여 운전자에게 정보를 제공함으로써 전체 교통 상황의 흐름에 좋은 영향을 끼칠 수 있다. 본 연구에서는 각기 다른 근원지로부터 제공되는 실시간 교통 정보를 가공하여 보다 신뢰적인 실시간 교통정보를 제공하는 알고리즘을 개발하고 이를 적용하는 플랫폼 구축에 관한 연구이다.
정보통신 기술의 빠른 발달에 상응하여 교통망 체계의 첨단화 및 지능화를 위한 기술 개발에 많은 연구와 투자가 이루어지고 있다. 그와 더불어 교통정보 제공에 있어서도 다양한 종류의 정보가 다양한 매체를 통하여 제공되고 있으며, 정확한 정보 제공을 위해 정보의 가공 및 예측에 많은 연구 활동이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 ITS 정보 서비스 개발의 일례로서 정보를 필요로 하는 운전자 개개인에게 맞춤형 실시간 동적 교통 정보를 지능형으로 제공할 수 있는 시스템 구현에 대하여 기술한다. 시스템은 고속도로상에서 실시간으로 수집된 교통 정보와 실시간 차량 위치추적 기술을 활용하여 운전자가 앞으로 직면한 다양한 상황에 대한 정보를 지능형 에이전트를 이용하여 동적이면서 능동적으로 제공한다. 따라서 고속도로를 주행하는 운전자는 진입 예정 구간에 대한 원하는 정보를 사전에 제공받을 수 있어 어떤 상황에 직면하기 전에 유연하게 대처할 수 있게 된다.
지능형교통체계(ITS:Intellegent Transport System)의 구현을 위한 가장 중요한 요소중의 하나는 교통정보의 생성이다. 교통정보의 생성은 루프 검지기, 폐쇄회로(CCTV), probe 차량, 경찰, 통신원 등을 수집된 제보자료들을 분석 및 가공함으로써 이루어진다. 그러나 이들 수집원은 주어진 시간에 있어 모든 네트웍을 통해서 자료가 완전히 수집되어지는 것은 아니다. 즉, 특정 지역에 수집원이 몰려 있는 경우가 있는 반면, 전혀 수집되어지지 않는 지역이 발생할 수도 있다. 이러한 공간적인 불균형적 특성은 동시에 발생한 다량의 자료를 처리하는 기술과 자료가 수집되지 않은 지역에 대한 처리기술을 요하게 된다. 본 논문은 전술한 바와 같은 사항에 대하여 ITS의 진행 단계별로 드러날 수 있는 문제점을 검토하고, 자료통합에 대한 일반적인 개념을 우선 설명한다. 다음에 특정시각에 주어진 자료의 통합을 위해 퍼지선형회귀모형(fuzzy linear regression model)과 데이터 퓨전(data fusion)기법의 내용을 소개하고, 신뢰성있는 단일 교통정보생성을 위한 테이터 퓨전 알고리즘을 제시한다. 또한 제시된 알고리즘을 토대로 가상의 자료를 이용하여 적용가능 봉? 타진해 보았다. 제시되어진 알고리즘은 향후 교통정보 수집환경이 어느 정도 형성된다고 볼 때, 예측치와 실측자료간의 자료검증을 통하여 신뢰도를 가질 경우 보다 광범위하게 사용되어질 수 있을 것으로 판단된다.
현재의 교통정보시스템은 수집된 정보를 서버에서 가공하여 서비스하는 형태로 이루어져 있다. 이러한 형태는 네트워크 구성이 비교적 단순하고 유지관리 비용이 적게 든다는 장점이 있지만, 반면에 실시간성이 저하되고 보안이 제대로 보장되지 않을 수 있다는 문제가 있으며, 최근 많은 연구가 이루어지고 있는 VANET 환경에서의 교통정보시스템도 broadcast storm의 가능성을 안고 있다. 본 연구에서 제안하는 교통정보시스템은 자동차가 수집한 돌발 상황에 대한 데이터를 RSU(Road Side Unit)가 수신하고, 이후 메시지를 노드들에게 보낼 때 블록체인에 업로드함으로써 보안성과 broadcast storm 문제들을 해결할 수 있으며, raw data 를 IPFS 에 저장하여 시스템 고도화에 사용할 수 있어 참여자들이 교통 상황에 대해 신속하게 대응할 수 있도록 하는 장점을 갖는다.
정확하고 신뢰성 있는 실시간 교통자료의 수집은 다양한 교통운영관리 전략의 구현 및 교통정보제공을 위한 필수요소이다. 본 연구에서는 보다 seamless한 고급 교통정보가공을 위해 차량 간 무선통신기술(Vehicle-To-Vehicle Communication; V2V)을 활용한 새로운 교통정보수집체계를 제안하였다. GPS를 이용하여 개별차량의 주행궤적을 추출하고 V2V를 이용한 교통정보수집 방안을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 교통정보수집체계의 기술적 요구사항분석을 위해 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 평가체계를 개발하였다. 미시적 교통시뮬레이터 AIMSUN으로부터 개별차량의 주행궤적을 추출하고, 이를 이용한 구간통행시간 산출기법을 몬테카를로 시뮬레이션 기반 평가체계에 결합하여 기술적 요구사항을 도출하였다. 구간통행시간 정확도에 영향을 미치는 요인으로서 V2V 및 개별차량 주행궤적 추출이 가능한 equipped vehicle의 market penetration rate, V2V 통신반경, 통행시간 산출주기를 분석하였다. 또한, 제안된 시스템의 기술적 타당성 확인을 위해 prototypical implementation을 수행하였다. 본 연구의 결과물은 보다 seamless하고 정확한 교통정보가공을 위한 차세대 수집시스템 개발 및 구현을 위한 유용한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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