현재의 도시의 설계 및 계획을 수행 하는데 있어 교통정보의 수집은 날로 그 중요성이 증대되고 있으나 현재의 도로변 매설 기반의 교통정보 수집방식으로는 국도나 신도시 예정 지구와 같은 예외의 상황에는 대처할 조사방법이 부족한 방법이며 이를 대처하기 위하여 주변지역의 데이터를 통해서 추정하는 방식을 사용하고 있다. 본 연구에서는 좀 더 나은 교통정보의 수집과 다양한 환경에서 조사가 가능할 수 있도록 DSRC와 레이더 검지기를 병합한 이동형 교통정보 수집기를 개발한다. 아울러 기존의 현장에서 단순한 데이터의 수집만을 수행하는 차원이 아닌 현장에서 수집된 데이터를 기반으로 분석이 가능한 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 실제의 현장에서 테스트 되었으며 그 우수성을 검증하였다.
지점검지기에서 수집되는 교통량, 점유율, 속도 자료로는 구간의 교통상황을 명확히 설명하기에는 한계가 있다. 근래 통신, 센싱, 측위기술의 발달과 유비퀴터스 환경 구축에 대한 연구가 활발히 진행되면서 기존에는 수집하지 못했던 개별 차량의 각종 교통자료 수집이 용이해짐에 따라 새로운 방법의 구간정보의 생성이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 GPS를 통해 개별차량 주행자료가 수집이 가능하고 차량간 또는 차량-인프라간 통신이 가능한 유비퀴터스 교통정보시스템 하에서 Predictive Travel Time 기법이라는 새로운 구간 정보생성기법을 이용하여 구간통행시간을 추정하고 검증하는 방법론을 제시하였다. 구간정보의 생성 시에는 정보의 실시간성 및 정확성과 연관되는 시간처짐현상이 항상 존재하며 도로에서 Incident가 발생했을 때 시간처짐현상은 더욱 크게 발생하게 된다. 본 연구에서는 유비퀴터스 환경에서 Incident가 발생 시시간처짐 현상의 영향을 최소화하면서 구간통행시간이 산출 가능한 기법을 제시하였다. 미시적 교통류 시뮬레이션 모델인 AIMSUN으로부터 개별차량주행궤적 자료를 수집하고 Predictive Travel Time을 산출하는 알고리즘에 다양한 통신환경조건을 반영하여 생성정보의 정확도를 산출하였다. 또한 통신환경 변수에 따른 정보의 정확도 관계모형을 회귀분석 기법을 적용하여 도출하였다. 도출된 통신환경변수와 생성정보의 신뢰도 관계모형은 본 연구에서의 구상하는 미래형 교통정보 시스템의 요구사항 분석에 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 운행중 차량에서 센싱된 교통정보를 차량간 ad-hoc 무선 통신망을 통하여 상호 전달하며, 그 중 3G망과 같은 인프라 네트워크와 연동이 가능한 극히 소수의 게이트웨이 차량이 있어 수집된 교통정보를 교통정보 서비스 센터의 서버로 전송하고 센터에서는 분석된 정보를 FM 라디오 주파수를 통해 방송하여 교통정보 서비스를 제공하는 시스템에 관하여 제안한다. 제안 시스템은 정보수집을 위한 별도의 도로 인프라 설비뿐만 아니라 별도의 교통정보 검지장치나 프로빙(Probing) 카를 이용하지 않고도 광범위한 지역의 교통상황에 대한 정보를 수집, 분석할 수 있으며 이를 토대로 정확하고 빠른 교통상황 정보를 각 운전자에게 제공할 수 있다. 본 논문에서 차량간 방송전파방식으로 무선채널로 운용하고 3G 또는 LTE 망과 같은 인프라구조 네트워크와 게이트웨이 시스템을 구현하고 ns-3로 성능을 분석한다.
실시간 교통 상황을 제공하기 위해 사용자가 직접 교통 상황을 직접 제보하고 이를 공유하는 크라우드 소싱 기반의 교통 정보 서비스들이 개발되고 있다. 그러나 기존 교통 정보 서비스는 특정 서비스 참여자들이 제보한 정보만을 공유하기 때문에 제한된 교통 상황을 제공한다. 본 논문에서는 사용자의 직접적인 제보와 공개 교통상황을 수집하여 실시간 교통 상황을 제공하는 크라우드 소싱 기반의 교통 정보 서비스를 설계하고 개발한다. 제안하는 서비스는 사용자가 직접적인 교통 상황을 음성 및 텍스트로 제보할 수 있으며 외부 기관에서 공개한 교통 상황을 수집하고 통합한다. 수집된 교통 상황은 푸시 서비스를 통해 실시간 제공하며 사용자의 위치가 변경될 경우 새로운 교통 상황을 전송한다. 제안하는 서비스는 안드로이드 앱을 통해 교통 상황을 제보하고 실시간 교통 상황을 공유할 수 있다.
uTSN(ubiquitous Transportation Sensor Network)의데이터수집환경은기존ITS(Intelligent Transportation System) 환경과 커다란 차이가 있다. 지점 혹은 구간 검지체계를 근간으로 불연속적인 데이터를 수집하는 ITS 환경과 달리, 유비쿼터스 교통환경에서는 연속적인 개별차량 데이터의 취득이 가능하다. 또한 대응전략 구사에 있어서도, 구간단위 제어나 정보제공만 가능했던 ITS와 달리, 유비쿼터스 환경에서는 개별차량단위의 미세제어가 가능하다. 이러한 환경변화에 맞추어 수집데이터의 가공방식도 새로이 개발되어야 한다. 연속류 uTSN 환경에서 수집된 개별차량 위치와 개별차량 속도 데이터를 대상으로, 가공의 1차적 목적인 교통상황 판단을 위한 가공 방안을 제시하였다. uTSN으로부터 수집된 개별차량 단위 데이터를 기존 ITS와 같은 방식으로 집락하여 가공한다고 하면 그 미세한 정보는 다 손실되고 평균적 추세만 남게 된다. 본 연구에서는 수집 데이터에 담겨있는 미세한 정보를 손실하지 않음과 동시에 교통상황판단에 효과적인 정보를 생성하는 가공방식으로서, 3차원 속도, 교통량, 밀도 프로파일, 차량군 프로파일, 충격파 프로파일 생성을 제안하였다. 특히 밀도, 차량군, 충격파 정보는 교통상황 판단에 효과적이나 기존 ITS환경에서는 생성이 불가능하였던 것들이다. 본 연구에서는 모든 차량에 센서가 부착되어 있을 경우를 가정한 가공방안을 제시하였고, 장착율이 100%가 아닐 경우, 장착율에따라수집데이터를전수화하여프로파일작성하는방안을향후과제로남겨둔다.
교통정보수집 시스템이란 CCTV나 웹캠을 통해 얻어진 영상을 토대로 차선별, 혹은 주행방향별 교통량과 통과 차량들의 속도를 실시간으로 측정하는 시스템이다. 차선별로 각각 두 개의 라인을 설정하고 이를 이용하여 차선별 속도와 교통량을 측정한다. 이 때 차선별로 설정된 두 라인에 해당하는 영역에 대해서 배경 값을 지속적으로 갱신한다. CCTV와 웹캠을 이용하여 수집한 영상을 실험에 사용한 결과 평균 86.2%의 차선별 주행차량 검지율을 보였으며, 검지된 차량들을 차선별 방향별로 구분하여 평균 속도를 측정하였다.
구간검지체계를 기반으로 한 첨단교통정보제공시스템(Advanced Traveler Information Systems)은 그 기능 수행시 다음의 중요 고려사항을 지닌다. 첫째는 제공 정보의 신뢰성이며, 둘째는 정보수집비용에 관련한 수집자료수의 한계이다. 본 논문에서는 이러한 한계성 극복을 위해 보다 대표성 있는 교통정보 형태의 설정 및 통계적으로 신뢰성 있는 정보산출을 위해 요구되는 적정표본수의 결정에 대한 연구를 수행하였다. 도시고속도로(올림픽대로)와 도시간선도로(천호대로)의 실측 구간통행시간분포 분석결과 단일교차로 구간의 경우 다른 구간들의 단일봉(unimodal)의 정규분포형태와는 다른 두 개의 봉우리를 지닌 분포형태(bimodal)가 나타났다. 따라서 이러한 구간은 기존과는 다른 새로운 교통정보 형태가 필요하며, 본 논문에서는 모든 통과차량들의 평균통행시간으로 정의되는 한 개의 대표치가 아닌 신호주기에 의한 정지여부에 따라 분리되는 주행시간과 지체시간 또는 주행속도와 통행속도 개념의 세분화된 정보형태를 설정하였다. 또한 중심극한정리를 기초로 한 통계적인 표본수 결정식을 이용하여 설정된 신뢰수준 하에서의 정보산출을 위해 요구되는 적정 표본수를 산출하였다. 그 결과, 교통이 혼잡할수록 요구되는 표본수는 적어지는 것으로 나타났다. 우선 적정 표본수 만큼의 표본추출을 하고 제안된 정보산출 방법에 의해 교통정보를 산출한 후 실측치와의 오차를 비교하였다. 그 결과 산출된 교통정보는 신뢰수준 95%와 허용오차 5㎞/h를 만족하였다. 다음으로 구간검지체계를 이용하여 정보를 산출하는 타시스템 교통정보와의 오차율을 비교하였다. 그 결과, 실측치와 본 연구의 산출방법에 의한 교통정보, 로티스교통정보 및 차량번호판 인식시스템의 교통정보와의 비교 결과 제안된 교통정보형태의 타당성을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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