• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권1호
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• pp.1-14
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• 2014

국가정책 및 사회적 여건의 변화에 따라 도시부의 교통혼잡 완화를 위한 물리적 도로 확대가 한계에 다다른 지금 혼잡 완화를 위해서는 기존 도로의 효율성을 재고하는 방안이 간구되어야한다. 또한 지능형교통체계(ITS)는 과거 루프 및 영상검지기 등을 통한 도로기반 지점검지 중심의 교통정보 수집체계에서 도로, 자동차 및 보행자간의 다양한 수집 체계를 통한 실시간 구간검지 체계 중심의 차세대 지능형교통체계(C-ITS :Co-operative ITS)로 빠르게 진화하고 있으나 현재 교차로의 운영 및 제어를 위한 교통정보의 수집방법은 지점검지체계에 국한되어 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 현재 Hi-pass에 적용된 DSRC기술을 통해 수집이 가능한 구간정보를 이용하여 접근로의 대기행렬 길이를 산정하고 이를 활용하는 독립교차로의 실시간 신호제어모형의 개발 및 평가를 목적으로 하였다. 대기행렬길이 추정을 위해 구간검지기를 통해 수집된 개별차량의 통행시간을 이용하여 시공도 상에 4개의 좌표값을 추정하였으며 한 주기동안 추정된 좌표값들을 통해 대기행렬이 생성되는 충격파의 속도 및 대기행렬길이를 추정하였다. 실시간 신호제어를 위해 각 방향별 추정된 대기행렬길이를 통해 전체 교차로의 대기행렬길이의 합이 최소가 되는 신호시간을 산정하였으며 API 기능을 제공하는 미시적 시뮬레이션 프로그램인 VISSIM을 활용하여 총 3개의 시나리오를 평가하여 알고리즘에 의해 교차로의 대기행렬 길이의 합이 최소가 되는 신호시간의 산정이 가능함을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권6호
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• pp.74-83
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• 2011

하이패스 교통정보시스템은 프로브 차량을 이용하여 직접 구간정보를 수집함으로써, 보다 신뢰성 높은 정보를 운전자에게 제공할 수 있다. 그러나 프로브 차량의 운행상황과 특성, 그리고 통계처리 방법 등이 정보의 신뢰성에 영향을 미치며 특히, 도시부도로에서는 구간통행시간이 신호 지체시간 경험 유무에 의해 크게 영향을 받기 때문에, 수집되는 개별 프로브 데이터 간 많은 편차가 발생하게 된다. 따라서 구간정보의 신뢰도 제고를 위한 다각적인 방면에서의 연구가 필요하다. 그러나 하이패스 정보제공과 관련한 선행연구는, 주로 연속류 특성을 가지는 고속도로 구간을 대상으로 이루어져, 이를 단속류 교통 특성을 가지는 도시부도로에 적용시키기에 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 도시부도로에서의 하이패스 교통자료 특성을 분석하고 적절한 가공방안을 마련하는데 의의를 두고자 하였다. 시공간도를 이용하여 RSE로부터 수집하는 도시부도로의 하이패스 자료 특성을 분석한 결과, 수집자료는 종료노드의 신호주기를 주기로 하여 도착 차량의 신호 대기 등에 따라 일정한 패턴을 나타내는 것을 알 수 있었다. 또한, 신호대기 횟수와 대기시간에 따라 수집데이터의 편차가 발생하는데, 혼잡 상황보다 비혼잡 상황에서 편차가 크게 나타났다. 이는 혼잡상황에서는 신호대기 횟수가 많아지면서, 편차가 일정부분 상쇄되기 때문인 것으로 분석되었다. 이러한 도시부도로의 하이패스 수집자료는 신호대기에 의한 교통특성을 반영하기 위해 평균값을 대표값으로 사용하는 것이 적절하며, 신호 및 도로 특성에 따라 지정체 판단기준을 조절할 필요가 있는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 도출한 결과가 도시부도로에서의 하이패스 정보의 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 초석이 되길 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.173-177
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• 2016

우리나라는 현재 심각한 교통체증과 차량집중현상으로 많은 사회적 문제 및 경제적 손실을 겪고 있다. 출퇴근 시간, 주말 저녁 시간, 명절 등에 국도 상에서의 차량정체는 누구나 한번씩 다 겪어본 경험이 있을 것이다. 특정한 기간, 시기에 발생하는 차량정체 이외에도 인구를 밀집을 유도하는 관련시설, 놀이공원, 대형마트 등이 입점하게 되어 차량정체가 생기는 경우도 비일비재하다. 현재 우리나라 신호시스템 운영방식인 현시(한 신호주기에서 변하지 않는 일정한 시간구간)는 교통영향분석과 관련 도로의 교통량을 측정하여 적정 현시 종류를 구분하고, 단계별(Phase)로 주기 및 각 신호 시간을 정하게 된다. 이 수집 값에 교차로 인근 지점 검지기인 루프검지기를 통해 교통량을 측정한 값과 구간검지기인 노변장치(Roadside Equipment) 등을 통해 수집한 교통정보를 접합 및 가공하여 신호현시에 적정성을 부여하게 된다. 교통량에 따라 현시를 정할 때마다 장비의 유지보수 비용, 추가 구축비용, 인력, 시간 등이 많이 투자하게 되는 것이 현실이다. 이렇듯 많은 비용과 시간을 투자해서 신호 현시를 정하여 운영을 한다 하여도 때에 따라 변화되는 운전자 특성과 교통량 집중에는 한계가 있다. 신호 대기로 도로상에서 낭비되는 시간, 극심한 정체로 도로 상에서 멈춰있는 차량 등이 한계가 될 수 있는 것이다. 따라서 본 연구에서는 기존 현시 산정 방식에 변화를 주어 실시간 유동적으로 변화할 수 있는, 그리고, 교통상황에 맞는 맞춤식 신호체계를 구현해보고자 한다. V2X를 주 기반으로 하는 교차로 네트워크 자동 신호시스템을 개발하여, 고정 신호 체계가 아닌 자동신호 체계를 구현하고, 특정 상황에서의 정체를 해소하고 불필요한 신호 대기 시간을 없애 교통 문제 해결에 이바지 하고자 한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권4호
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• pp.53-58
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• 2012

지능형 교통시스템에서는 노변장치와 차량의 통신장치간 정보교환을 통해 차량의 정보를 수집한다. 그리고 한 노변장치의 통신범위 내의 차량밀도는 시간에 따라 바뀐다. 차량밀도가 높아지면 한 노변장치에서 수집되는 차량정보가 많아지고 패킷의 충돌 확률이 높아진다. 본 논문에서는 차량밀도에 따라 전송속도 및 전송주기를 변경하여 패킷 수신율을 높이는 IEEE 802.11p 기반 적응 전송 알고리듬을 제안한다. 차량 간 통신 프로토콜 표준인 IEEE 802.11p MAC프로토콜을 ns-2.33으로 구한하여 차량밀도의 변화에 따른 성능을 평가하였다.

• 대한교통학회지
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• 제27권5호
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• pp.179-187
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• 2009

본 연구에서는 구간통행시간을 기반으로 하는 실시간 교통신호제어 알고리즘을 개발하였으며, 알고리즘의 현장 실험 및 평가를 수행하였다. 구간통행시간 기반 실시간 신호제어 알고리즘은 전체 접근로의 지체 균등화를 목적함수로 하며, 주요 과정으로는 개별차량 지체와 차량관측 시간을 이용한 대기행렬 해소시간의 산정과 이를 기반으로 교차로 지체를 산정하는 과정이다. 이후 이동류별 주기단위 지체변화량을 산정하고, 주기 결정 및 현시 배분 등의 과정이 이루어진다. 이동류별 지체의 산정과정에서는 연동교차로의 특성을 고려하여 HCM의 연동계수를 이용한 독립교차로에서의 지체로 환산하는 과정을 수행하며, 이때 누적주기의 프르브 차량 정보를 이용함으로써 보다 안정적 신호제어를 도모하였다. 통행시간 기반 신호제어 알고리즘의 현장실험 및 평가를 통해 TOD 제어와의 비교평가를 수행하였으며, 실험대상 가로축은 약 400m의 평균 교차로 간격을 가지는 일련의 4개 교차로로 구성되어 있다. 현장실험 및 평가 결과 TOD 제어 대비 지체 감소 효과와 더불어 이동류별 지체의 표준편차 감소를 통해 지체의 균등화 효과를 확인하였다. 본 연구를 통해 교통정보수집을 위한 범용의 검지체계에서 산출되는 개별차량의 구간통행시간 정보를 기반으로 하는 실시간 신호제어 알고리즘의 개발 및 평가를 수행하였으며, 이는 유비쿼터스 환경의 급속한 확산이라는 교통환경의 변화에 부응하기 위한 신호제어 방법론의 근본적인 변화에 궁극적인 목표를 두고 있다.

• 전자통신동향분석
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• 제32권4호
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• pp.40-47
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• 2017

자율주행 맵은 도로의 주행환경 정보(차로, 도로 마크, 신호등의 위치 등)와 시간에 따라 변화하는 동적 주행환경 정보(장애물 출현, 일시적인 통행제한, 긴급한 도로 복구, 교차로 교통혼잡 등)로 구성된다. 자율주행 맵 생성 및 갱신 기술은 차로 구분선이나, 도로 교통과 관련된 실시간 갱신 주기 측면에서 더욱 세밀하고, 정확한 위치 정보가 요구되며, 또한, 최신성을 유지하는 기능을 가진다. 이러한 고정밀 지도의 세밀함과 정확성, 최신성은 자율주행 서비스를 위해 요구되는 필수적인 요소이다. 클라우드와 연계하여 생성되는 자율주행 맵은 차량 운행 시 수집되는 정보를 클라우드에 축적하여 가공함으로써, 시간과 인력 투입을 통해 데이터를 취득하고 지도를 구축하는 면에서 작업 품을 효과적으로 개선하는 데 도움이 된다. 유지와 보수 측면에서는 정기적으로 또는 신속하게 갱신하여 최신의 정보를 유지하는 장점이 있다. 본고에서는 자율주행 맵을 생성하고 갱신하는 클라우드 연계 플랫폼과 연구 결과 일부를 소개한다.

• 대한교통학회지
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• 제24권7호
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• pp.27-40
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• 2006

교통정보는 운영 중인 VDS(Vehicle Detector System)를 통해 수집된 교통량, 속도, 점유율 자료를 바탕으로 가공되어 제공된다. 수집된 자료의 응용범위와 이용자 및 활용분야는 점점 증가하는 추세에 있다. 수집된 차량 검지자료 내의 결측자료는 대상의 속성을 포함하지 않은 채 전송되는 일련의 빈 데이터를 말한다. 결측자료는 속성 값을 갖고 있지 않은 관계로 데이터가공 처리대상에서 제외된다. 결국 수집 데이터 내의 결측자료의 비율이 증가할수록 해당 지점의 교통상황을 반영하는데 있어 신뢰성이 결여되는 문제점을 갖게 된다. 본 연구에서는 결측자료에 대해 인접지점 참조방식과 이력자료를 활용한 방법론을 적용한 보정처리 결과를 제시하였다 현재 운영 중인 서해안/경부고속도로의 VDS 자료에 임의의 결측자료 비율을 처리 후 보정처리 방법론을 적용하였다. 보정단위는 차로단위-30초 주기로 수행하였으며 오전/오후/일단위로 구분하여 원데이터 대비 보정된 값의 오차를 분석하였다. 분석결과 인접지점 참조방식에 비해 이력자료를 활용한 보정처리 방법이 원데이터에 가까운 값을 도출하는 것을 알 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권1D호
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• pp.43-50
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• 2011

택시 프로브(Probe)를 이용한 구간통행속도 모니터링체계는 지능형교통체계(ITS)의 핵심적인 하부시스템 중 하나이다. 택시 프로브기법을 통해 수집되는 구간통행속도는 도시가로망의 교통상태 모니터링과 통행시간 정보제공에 널리 활용되고 있다. 그러나 택시 Probe기법은 표본수가 적고 교통혼잡으로 인하여 구간통행시간이 자료수집 주기보다 큰 경우, 실시간으로 자료가 수집되지 않는 누락상태가 발생하게 된다. 이러한 누락상태는 단일시간대에서 다중시간대에 걸쳐 발생하게 되며, 기존의 단일시간대 예측기법으로는 다중시간대의 상태를 예측하지 못하는 단점이 있다. 따라서 다중시간대 누락상태에서 실시간 구간통행속도를 예측하기위한 기법이 요구된다. 본 연구에서는 기존의 단일시간대 예측기법의 한계를 극복하면서 단일 및 다중시간대 통행속도를 예측하기위한 기법을 개발하였다. 개발된 모형은 비모수회귀(NPR)을 기반으로 개발되었으며, 다중시간대 예측에도 불구하고 기존의 단일시간대 예측기법보다 우수한 정확도를 보였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.313-314
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• 2022

지능형 해상교통정보서비스(바다내비)는 선박에 설치한 LTE-Maritime 송수신기 및 AIS 등의 선박 장비로부터 육상 센터에 주기적으로 수집한 선박들의 위치 정보 기반으로 선박의 충돌·좌초 등을 예방할 수 있도록 실시간 예방 정보를 선박에 제공한다. 그러나 위 서비스는 선박의 위치를 측정하는 GPS 위치 정보가 LTE-Maritime 또는 AIS 망을 통해 전송되는 과정 중에 끊기거나 위치 튐 및 지연 등의 현상이 발생할 수 있어 선박 위치 정보의 신뢰성을 떨어드릴 수 있다. 본 연구는 확률에 기반한 최적 추정 필터인 칼만필터를 이용하여 기존 수신 위치정보를 기반으로 선박 위치 예측을 통해 비정상 구간에서도 어느 정도 신뢰성 있는 위치 정보를 추정하는 것을 목표로 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.1-18
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• 2023

최근 빅데이터 및 딥러닝 기술의 발전으로 다양한 교통정보가 널리 수집 및 활용되고 있다. 특히 시계열 특성을 갖는 교통정보 예측 분야에서는 장단기 메모리(long short term memory, LSTM)가 널리 사용되고 있다. LSTM에 입력되는 시계열 데이터의 추세, 계절성, 주기 등이 상이하기 때문에 시계열 데이터를 기반으로 한 예측 모델에서도 데이터의 특성에 따라 하이퍼 파라미터의 적합한 값을 찾는 시행착오법이 필수적이다. 이에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론이 정립된다면, 정확도가 높은 모델 구성에 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 고속도로 차량검지기 데이터와 LSTM을 기반으로 교통정보 예측 모델을 개발하였으며, LSTM의 하이퍼 파라미터별 평가지표 변화를 통해 예측 결과에 미치는 영향평가를 수행하였다. 또한, 이를 기반으로 교통분야에서 고속도로 교통정보 예측에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론을 제시하였다.