현재 실시간 신호제어시스템의 대기행렬 예측에 필요한 교통정보 수집장치에 있어 루프검지기에 대부분 의존하고있다. 대기행렬 예측용 루프검지기로부터 수집된 차량의 점유시간 자료는 대기행렬 예측을 위한 가공처리시 평균차량검지길이를 이용하여 속도 데이터로 전환한다. 그러나, 현재 실시간 신호제어시스템에서 대기행렬 예측을 위해 현장제어기로부터 $100{\sim}800m$까지 이격되어 설치된 루프검지기의 경우 휘더선 길이에 따라 차량검지길이의 변화가 발생하고 있다. 하지만, 휘더선 길이에 상관없이 평균 차량검지길이를 가공처리 과정에 적용시 가공된 데이터의 신뢰도는 떨어지게 되고, 이로 인해 실시간 신호제어시스템의 운영상 효율성이 감소하게 된다. 이에 현재의 실시간 신호제어시스템에서 일률적으로 적용하고 있는 평균 차량검지길이는 한계가 있다고 판단된다. 본 연구는 대기행렬예측용으로 사용되고 있는 대기행렬 루프검지기에 한하여 현장제어기로부터 설치위치까지 이격거리에 따른 휘더선 길이 변화시 차량검지길이 평가를 실시하였으며, 이에 따른 휘더선길이별 차량검지길이 기준을 제시하였다. 연구결과로 제시된 차량검지길이를 대기행렬 예측을 위한 원시자료 가공처리시 적용한다면, 가공처리 데이터의 신뢰성이 향상될 것이며, 이를 통하여 실시간 신호제어시스템의 운영 향상을 도모할 수 있을 것이라 판단된다.
우리나라는 주로 교통관리 및 교통정보 제공목적으로 다양한 종류의 차량검지기와 CCTV로부터 실시간 교통자료를 수집하고 있다. 실시간 교통자료는 가공과정을 거친 후 반복/비반복 정체관리, 돌발상황관리, 경로안내 서비스 등에 활용되고 있다. 그러나 이와 같은 실시간 활용 이외에는 활용분야가 매우 제한적인 실정이다. 실시간 교통자료는 그 자료를 축적하여 이력자료를 구축하고 이력자료 가공을 통해 정보를 추출한다면 활용분야를 넓힐 수 있다. 최근 미국에서는 실시간 수집자료를 축적하여 이력자료를 구축하고 이용자가 이용할 수 있도록 하는 이력자료 이용자서비스(ADUS; Archived Data User Service)를 도입하였다. 우리나라도 ITS 수집자료의 활용성을 증가시키기 위해 이력자료 이용자 서비스를 도입해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 이력자료 이용자서비스 도입을 위해 필요한 서비스 아이템 도출을 연구목적으로 하고 있다. 서비스 아이템 도출을 위해 고속도로를 중심으로 관련연구 및 활용사례를 분석하고 차량검지기 자료의 활용현황을 조사하였다. 이들 분석과 조사결과를 토대로 이력자료 이용자서비스에서 제공할 이력자료 아이템을 선정하였다. 이력자료 수요조사를 통해 이들 아이템의 활용목적 및 용도와 필요건수를 조사함으로써 아이템의 중요도를 파악할 수 있었다.
현재 사용되는 차량 검지기는 크게 두 가지 검지기가 사용되고 있다. 그 종류는 루프 검지기와 영상 검지기인데 지금 이러한 두 가지 유형은 설치 이용되고 있고, 이러한 검지기로부터 수집된 교통량, 속도 등의 실시간 교통 자료는 가공과정을 거친 후 반복/비 반복 정체관리, 돌발 상황관리, 경로안내 서비스 등 다양한 서비스에 활용하고 있으나, 이들 용도 이외에 더욱더 다양한 서비스를 지원하는 작업이 필요하며 예를 들면, 교통정책 평가, 교통사업 평가, 교통안전 증진 등의 다양한 목적으로 활용하는 서비스를 지원하는 것이어야 하겠다. 따라서 현재 이용되는 차량 검지기 시스템의 확대 설치가 이루어져야 한다. 그러나 루프 검지기와 영상 검지기는 복잡한 공사를 수반하며, 가격 또한 높고 USN 기반의 인식 기술에 비해 경제성과 경쟁력이 떨어진다. 따라서 다양한 공공/민간 교통서비스 및 u-City의 응용 서비스 기술에 필요한 USN 기반의 차량 식별/인식/속도 검지 기술의 개발이 필요하다.
최근 교통문제 해결을 위한 하나의 방안으로 첨단 전자 $\cdot$통신기술을 교통분야에 접목시켜 기존시설의 운영효율을 최대화하고 재원의 투자효율을 극대화하면서 또한, 이용자의 편의도 제고하기 위한 방안으로 첨단교통체계(ITS)에 관한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 첨단교통체계의 여러 분야 중 첨단교통정보체계(ATIS)는 지능형 교통체계의 핵심적인 부문으로서 실시간으로 변화하는 네트워크의 교통상황에 대한 정보를 수집, 가공하여 운전자에게 신속하게 제공함으로서 운전자에게 목적지까지 최적 경로를 제공함과 더불어 도로의 안전 및 도로 이용효율의 극대화에 그 목적이 있다. 운전자에게 신속하고 정확한 여행자 정보를 제공하기 위해서는 다양한 멀티미디어 시스템의 개발은 필수 불가결한 요소이므로, 본 과제에서는 우선 미국의 다양한 멀티미디어 시스템을 고찰하여 각 시스템의 특징을 파악하고, 각 상황에 적합한 멀티미디어 시스템을 살펴보고자 한다. 그리고 그에 앞서, 여행자 정보와 여행자 정보제공을 위한 사업 추진절차에 대해서 먼저 언급하여, 전체적인 흐름을 이해할 수 있도록 하였다
현재 지능형교통시스템(Intelligent Transport Systems, ITS)은 교통시설에 대한 다양한 정보와 자료를 수집하여 가공할 수 있는 첨단교통시스템으로서 사회적 관심이 커지고 있으며, 고속국도 뿐 아니라 일반국도에도 ITS 인프라 구축이 활발히 진행되고 있다. 하지만 ITS 설치에 대한 명확한 효과 분석이 어려워 이에 대한 계량화된 방법론이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 익산지방국토관리청에서 관할하고 있는 국도 ITS 사업의 효과분석을 위해 경제성분석을 실시하였다. 분석기간을 10년, 할인률을 5.5%로 가정하였으며 효과척도로는 통행시간 절감, $CO_2$ 배출 절감, 연료 절감, 도로전광표지(Variable Message Sign, VMS) 정보의 가치를 선정하여 각 항목에 대한 계량화 방안을 마련하였다. 경제성 분석 결과 익산지방국토관리청의 ITS 구축사업은 편익/비용 비율이 1.20, 내부 수익률이 12.4%, 순 현재 가치가 14.8억원으로 나타나 ITS 구축이 경제성이 있는 것으로 나타났다.
스쿨존에서 교통사고를 사전에 예방하려고 노력하고 있다. 하지만, 스쿨존 내 교통사고는 계속 발생하고 있다. 운전자가 어린이보호구역 내 상황 정보를 미리 알 수 있으면, 사고를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 스쿨존 내 사각지대를 없애는 카메라, 사전 교통정보를 수집할 수 있는 번호인식 카메라 시스템을 설계한다. 차량속도 및 보행자를 인식하는 LIDAR 시스템을 개선하여 설계한다. 카메라 및 LIDAR에서 인식된 보행자 및 차량 영상 정보를 수집하고 가공하여, 인공지능 시계열 분석 및 인공지능 알고리즘을 적용한다. 본 논문에서 제안한 딥러닝으로 학습된 인공지능 교통사고 예방 시스템은, 스쿨존 진입 전 차량 내 모바일 장치에 스쿨존의 정보를 운전자에게 전달하는 강제 푸시서비스를 한다. 그리고 LED 안내판에 스쿨존 교통정보를 알람으로 제공한다.
기술 및 환경적 요인으로 수집이 어려웠던 다양한 교통자료의 수집이 가능해져 보다 다양하고 유의미한 교통정보의 생성과 제공이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 유비퀴터스 환경기반의 교통정보시스템을 구성하는 요소들의 역할을 설명하고 차내단말기에서 교통정보 생성을 위한 자료처리 프로세스를 제시하였다. 자료의 수집, 정보생성, 무선통신을 통한 송수신, 수신정보와 생성정보의 융합을 통한 저장 등의 과정으로 구성된 프로세스를 바탕으로 실제 수집한 개별차량 주행궤적자료를 이용하여 제안된 방법론의 현장 적용성 평가를 수행하였다. 수인산업도로의 약 17km구간에서 20대의 Probe차량이 주행하며 수집한 개별차량주행궤적자료를 이용하여 구간통행시간을 산출하고 이를 평가하였다. 구간정보의 생성 및 평가는 구간 내에 존재하는 차량들의 속도자료를 이용하여 통행시간을 산출하고 이를 구간에 진입하는 차량의 실제 통행 시간과 비교하여 정확도를 평가하였다. 전체 분석대상구간을 2개, 4개의 구간으로 구분하여 분석을 수행하였으며, 전체적으로 추정된 구간통행시간의 정확도는 90%내외로 산출되었다. 또한, 유비퀴터스 환경 기반 교통정보시스템이 현장에 적용 될 경우 무선통신, 교통환경, 정보생성방법 측면에서 고려되어야 할 사항에 대해 서술하였다. 본 연구는 현장에서 수집한 실제자료를 이용하여 차량에 탑재된 차내단말기에서 교통정보를 생성하고 이를 평가하는 방법론과 프로세스를 제시하였다는 점에서 의의가 있으며, 향후 유비퀴터스 환경기반의 교통정보시스템의 성공적인 개발 및 현장적용을 위한 기초연구가 될 것으로 판단된다.
일정구간의 도로를 주행하는 차량에 대한 단위시간대별 위치정보를 취득하게 되면, 도로의 교통상황에 대한 정보와 개별차량의 미시적인 주행행태를 파악할 수 있게 된다. 기존 사용되는 영상기술은 짧은 지점에 대한 교통량, 속도 등의 제한적인 자료만의 취득이 가능하여 도로구간의 교통상황을 대표하는데 한계가 있다. 또한 기존 영상기술은 주행차량의 미시적행태분석을 위해서 비디오로 촬영된 영상을 한 프레임씩 수동으로 작동하여 데이터를 수집함으로써 많은 인력과 시간이 소요되었다. 본 연구에서는 차량의 단위시간대별 위치자료를 자동으로 얻어낼 수 있는 규칙기반 차량추적기술을 개발하였다. 또한 기술의 검증을 위해 130m의 도로구간에서 차량의 주행위치를 0.05초 단위로 추적한 기초 자료를 추출하였으며, 이 데이터의 가공을 통해 산출된 속도와 실측된 속도와의 비교를 통해 차량추적의 정확도를 검증하였다. 향후 이러한 차량추적기술은 도로의 교통상황에 대한 주요 정보의 제공 등의 실용적 측면과 차량의 주행행태 분석 등의 학문적 분야에 널리 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 버스정보가 도로의 통행속도 정보로 활용될 수 있는지를 검토하기 위한 연구이다. 도로통행속도를 파악하기 위해 설치된 지점검지기, 구간검지기로부터 수집되는 정보와 경기도에서 수집되는 버스정보를 속도정보로 가공하여 비교하였다. 버스정보가 교통정보 검지기의 기능을 할 수 있다면, 통행속도 정보를 제공할 수 있다. 이를 위해서는 도로구간의 교통류에 대한 패턴을 인식할 필요가 있다. 본 연구에서는 새로운 접근방법보다는 기존에 검증된 방법을 중심으로 버스정보를 이용한 교통류 패턴 인식 방법을 적용하여 버스정보의 활용 가능성을 제시하였다. 또한 버스정보를 이용하여 모형을 추정하였는데, 단순이동, 지수평활법과 이중이동, 이중지수평활법, ARIMA(p,d,q)모형을 적용하였다. 이 모형들은 평가지표인 100-MAPE, MAE, EC로 비교한 결과 상호 비슷한 결과를 나타냈으나, 단순평균이동법이 가장 우수한 결과를 나타냈다. 이로서 버스정보를 구간의 통행속도로 이용할 경우, 모형의 추정도 가능하다는 것을 확인하였다.
차량 내에서 보내는 시간이 많은 현대인들에게 도로 내 여러 가지 상황 정보를 제공해 줄 수 있는 텔레매틱스 서비스가 점점 각광을 받고 있다. 도로 내 설치되어 있는 차량 검지기와 GPS(Global Positioning System) 기술을 통해 고수준의 교통 정보가 수집되고 있지만, 이를 가공하여 도로상의 운전자들에게 전달하는 방법은 최근 들어 활발하게 연구 중에 있다. 텔레매틱스 서비스 중 가장 중요한 서비스는 운전자가 요청하는 교통 상황 정보를 신속하고 정확하게 전달해 주는 것이다. 본 연구에서는 가까운 과거의 패턴 자료를 이용하여 필터링 범위를 산정한 후, 정상적인 흐름에 반하는 이상 자료들을 실시간으로 제거하여 신뢰성 있는 링크대표속도 값을 제공하는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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