GPS가 탑재된 차내 단말기, 스마트폰에서 방대하게 수집되는 초 단위 위치(위·경도) 데이터는 교통 분야에 다양하게 활용되고 있다. 이러한 데이터는 공공의 교통관련 의사결정자들과 교통서비스를 개발·제공하는 민간회사들에게 운전자들의 행태와 교통흐름을 미시적으로 파악할 수 있게 한다. 특히, 속도 데이터는 통행시간 예측에 주요한 정보로 활용되며, 해상도 높은 데이터 기반의 고차원 서비스 개발에 이용되고 있어 신뢰성있는 정보의 확보가 요구된다. 그럼에도 불구하고 링크별 속도 산출 시 각기 다른 저장, 수집주기 등을 기준으로 사용하고 있어 정보 활용에 있어 신뢰성을 담보하기 어렵다. 본 연구의 목적은 차내 단말기를 장착한 프로브차량 데이터를 수집해 링크 공간평균속도를 산출하고 동일 구간 및 시간대의 영상기반 공간평균속도와 비교분석을 통해 오차율을 도출하는 것이다. 수집주기와 실제 속도 상황에 따른 오차율을 분석한 결과 8초 이내 수집주기에서 95% 신뢰수준을 보였으며 이를 공간평균속도 산출 시 신뢰성확보를 위한 적정 수집 주기로 제안했다. 해당 결과는 향후 커넥티드 환경에서 수집될 핵심 정보들의 신뢰성 확보와 서비스 개발 시 기초 정보로 활용될 것으로 기대해본다.
본 연구에 구축한 무선 교통 정보시스템은 시공기간 단축과 비용절약에 목적을 두고 무선 네트워크 핵심기술를 이용해 도심내의 간선도로 및 교차로에 대한 CCTV 교통감시 카메라를 이용하여 교통관제 센타에서 동영상에의한 교통감시와 실시간 교통정보를 수집하는 시스템으로서 도로현장의 CCTV 감시카메라와 통신장비, 센타의 영상검지기 및 VDS Sever컴퓨터 시스템과 동영상표시 Color Monitor로 구성 되어 있는 IP Surveillance 시스템 체계를 제시하고자 한다.
최근 교통량이 증가함에 따라 자동차 사고피해도 비례하여 증가하고 있으며, 이로 인해 CCTV 등과 같이 교통사고 예방에 소모되는 비용이 막대하게 지출되고 있다. 단일시점 카메라의 시스템은 객체들의 겹침, 카메라각도에 의한 인식오류 등으로 오차율이 높은 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 다중시점의 협업기반 자동 상황인지 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은먼저 영상데이터로부터 차량, 사람 등의 객체를 추출하고 이들 객체 쌍의 특징 정보를 계산한다. 이를 바탕으로 각 카메라 센서노드의 규칙기반 시스템을 이용하여 객체간의 사고여부를 가려낸다. 각 센서노드의 사고여부 정보는 메인서버로 수집되고, 수집된 정보는 상위 규칙에 의해 최종 사고 여부가 판단된다. 본 논문에서는 실제 교차로에 설치된세대의 카메라를 이용한 실험을 통해 제안하는 시스템의 성능을 검증하였다.
차량 포그 컴퓨팅 및 자율주행 자동차 개발 기술이 발전하면서 자동차 내부에 탑재된 IoT 센서들은 교통 정보 관련 다양한 정보를 수집할 수 있게 되었고, 더불어 자동차와 자동차간, 차량과 교통 인프라 간의 통신을 통해 수집된 교통 정보의 공유가 가능해졌다. 그러나 이 과정에서 알지 못하는 차량으로부터 받은 메시지를 어떻게 신뢰할 수 있는지에 대한 문제가 존재한다. 이를 보완하기 위해 평판 시스템을 적용한 연구들이 있으나 여전히 불안전한 데이터 저장방식과 통신 트래픽 문제가 존재한다. 이를 해결하기 위해 블록체인 기술을 사용된다. 본고에서는 블록체인 기반의 차량 네트워크의 평판 시스템 연구 사례를 분석한다.
기존의 교통제어 시스템은 고정된 녹색 신호의 길이와 주기를 갖고 있다. 그에 따라 차선 간 차량 밀집도가 불균형한 경우 교통 처리량이 저하되고 응급상황이 발생할 경우 지정체가 유발된다. 본 논문에서는 VANET을 이용하여 교통량의 실시간 정보를 수집해 적응적으로 교통 신호를 제어하는 시스템을 제안한다. 차량의 수, 평균 신호대기 시간, 차선 간 균형, 응급상황 등을 고려하여 교통 신호를 가변적으로 제어 한다. 차량이 교차로에 진입하기 전 통신모듈을 갖고 있는 신호등에게 위치, 방향, 속도 정보 등을 송신하고 traffic control system에서 교통량을 분석하여 녹색 신호를 가변적으로 할당 한다. 실험결과 제안 기법이 교통 처리량, 평균 신호대기시간에서 기존 교통신호 제어 기법보다 높은 성능을 확일 할 수 있었다.
본 연구는 국도교통관리시스템에 무선통신시스템 적용시 기존 유선통신망을 통한 데이터 수집과 비교하여 데이터의 신뢰성 평가를 수행하였다 평가를 위한 시스템 환경구성은 수도권 남부 국도 38호선 평택-안중 구간(약 19km)에 기 설치된 영상검지기에 무선통신 장비를 추가하여 기존의 유선통신과 데이터 전송 품질을 비교할 수 있도록 구성하였다. 유/무선 데이터의 신뢰성 평가에 앞서 무선통신 모듈에 대한 기본적인 하드웨어 성능을 검증하고, 38호선 무선통신장비 설치구간에서 무선통신 장비간 교통데이터 전송시험을 하였다. 그리고 현장 무선통신장비와 센터의 무선통신 수집서버간의 교통데이터 전송시험을 하였다. 유/무선 데이터의 신뢰성평가는 73일간 유/무선 데이터 수집하여 무선통신데이터의 신뢰성을 평가하였다.
선박교통관제사는 선박 교통의 안전과 효율을 도모하기 위하여 선박교통관제 설비로 지정된 시스템 및 센서 장비를 활용하여 선박교통관제 업무를 수행한다. 선박교통관제의 효과적 운영을 위한 관제 필요 정보는 지정된 선박교통관제 설비 이외의 부가적인 정보 창구의 접근이 요구되며, 이러한 다양한 정보 열람 창구를 일원화하기 위하여 선박교통관제 클라우드 시스템 개발이 진행 중이다. 본 연구에서는 선박교통관제 클라우드 시스템 도입에 따른 사용자 필요 정보 식별을 위하여 선박교통관제 업무 분석 및 운영 정보와 선박교통관제 설비 연계 분석을 수행하였다. 국내외 문헌 검토와 전문가 인터뷰를 통하여 선박교통관제 업무 분석을 수행하였으며, 선박교통관제 설비에 따른 필요 정보를 식별·연계하였다. 분석 결과 전체 내·외부 정보 창구의 필요 정보는 37개의 범주로 식별되었으며, 필수 및 보조관제 설비 이외 열람이 필요한 추가 요구 정보는 8개의 정보창구를 통하여 수집 가능한 것으로 확인되었다. 본 연구를 통하여 식별한 사용자 요구사항은 선박교통관제 클라우드 시스템 구축을 위한 데이터 수집·처리 구조 설계에 적용될 것이다. 향후 시나리오 기반 관제 시스템 사용자 운영 분석을 통하여 사용자 요구 및 필요 정보를 개정·보완하고, 시스템 인터페이스 디자인 설계에 관한 추가 연구가 필요하다.
현재 차량 항법 장치는 최근 급속하게 발달한 전자기술을 활용하여 단순한 차량의 자유이동 기능에서 운전자에게 안전성, 효율성, 편의성, 가격 등을 보장할 뿐만 아니라 운전자에게 경로를 안내하거나 교통 정보를 제공하는 정보 제공 장치로 도약하고 있다. 그러나 앞으로 이같은 단순 정보 전달 기능을 초월하여 보다 효율적이고 안전한 운행이 가능한 지능적인 기능을 수행케 될 것이다. 즉, 도로상의 센서와 같은 교통 정보 수집체계와 통신체계 등을 활용하여 실시간 교통 상황 정보를 제공하여 쾌적한 추행환경 및 차량 제어 시스템과 연계하여 안전주행에 기여할 수 있다.
본 논문에서는 철도 교량 운행 상황을 가정하는 모형 철도를 사용하여 실제 철도 교량에서 발생할 수 있는 소음, 진동등 위험 요소로 분류될 수 있는 데이터들을 수집하고 수집된 데이터들을 활용하여 실시간으로 위험 요소로부터 발생할 수 있는 위험 상황들을 분류하고 적절한 조치들을 상황에 맞게 취할 수 있도록 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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