한국은 교통안전도를 평가하기 위하여 228개 기초자치단체를 대상으로 교통안전지수를 산정하여 매년 발표하고 있다. 하지만 교통안전지수는 공간적으로 거시적인 관점에서 관련 자료를 취합하여 도출되기 때문에 개별 교통사고발생 지점의 현장상황의 파악 부재, 교통안전지수 산정기법의 정확성 및 신뢰성이 담보되지 않는 위험성, 그리고 해당 연도와 과거연도의 교통사고자료를 시계열적으로 연계하지 못하는 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 메타분석을 이용하여 교통안전시설(도심형 중앙분리대)의 설치에 따른 시계열적 교통안전성을 부산광역시 구 군을 대상으로 거시적 관점에서 분석한 결과, 사하구, 북구, 동구, 부산진구를 제외한 모든 구 군에서 도심형 중앙분리대의 설치 후 교통사고 수가 증가한 것으로 확인되어 교통안전성의 거시적 분석의 개선에 대한 보완이 요구되는 것으로 나타났다.
최근 ICT 기술 및 생태 환경은 매우 빠르게 변화하고 있으며, 이러한 변화 속에서 가장 주목받고 있는 변화는 초연결 사회를 지향하면서 IoT를 활용한 서비스가 다양한 산업 분야에서 매우 빠르게 변화하고 있는 것이다. 그러나, IoT 환경에서 주고받는 데이터 및 정보가 신뢰받지 못한다면 IoT 서비스는 IoT 서비스 확산에 주요 걸림돌이 되어, ICT 융합 산업의 생태계 조성과 성장 및 신 산업 발굴에 커다란 장애물로 나타나게 될 가능성이 많을 것으로 예상된다. 이러한 위험성으로 인하여, ICT 서비스 산업의 신뢰 기반 인프라 조성은 IoT 기반의 다양한 공유 경제 서비스 실현 및 에너지, 교통, 의료 등 타 산업과의 ICT 융합 실현을 위한 필수 선행 조건으로 대두되고 있고, 이를 뒷받침하는 인프라 기술인 TII(Trusted Information Infrastructure) 기술 개발의 중요성이 증대되고 있다. 본고에서는 ICT 트러스트 정보 인프라(TII) 기술에 대한 국내외 기술 동향과 더불어, ETRI에서 개발하고 있는 TII 기술 및 이를 이용한 응용 서비스 사례, 그리고 표준화 동향 등에 대해 살펴본다.
고속도로의 교통혼잡을 관리하기 위해서는 근본적으로 혼잡지점 상류부의 진입교통량을 제어해야 한다. 이를 위한 효과적인 램프미터링 운영전략이나 고속도로 교통정보제공방안을 수립하기 위해서는 혼잡영향권(대기행렬길이)에 관한 신뢰성 있는 데이터가 반드시 필요하다. 고속도로의 대기행렬길이를 산정하기 위해 일반적으로 충격파이론과 Queueing이론을 제시하고 있다. 그러나, 기존의 충격파 이론을 포물선형의 교통량-밀도관계식을 근거로 하고 있어 충격파간에 발생하는 부수적인 충격파를 해석하는 과정이 수학적으로 불가능하여 실질적인 목적으로 사용할 수 없음은 이미 잘 알고 있는 사실이다. 최근에 이러한 한계를 극복할 수 있는 새로운 방법으로 교통량 밀도간의 관계식을 삼각형으로 가정하고 교통량 대신에 누적교통량을 사용하는 Simplified Theory of Kinematic Waves In Highway Traffic이 개발(Newell, 1993)되었지만, 이 방법을 적용하기 위해서는 기본적으로 대상 고속도로 구간의 교통량-밀도관계식을 규명해야 하는 어려움이 있다.(사실 실시간으로 밀도데이터를 수집하기란 불가능하다.) Queueing이론에서 제시하는 대기행렬은 모두 대기차량이 병목지점에 수직으로 정렬하여 도로를 점유하지 않는 Point Queue(혹은 Vertical stack Queue)로서 실제로 도로상에 정렬된 대기행렬(Real Physical Queue)과는 전혀 다르다. 이미 입증된 바 있어, Queueing이론을 이용함은 타당성이 없다. 이러한 사실에 근거하여 본 연구는 고속도로 대기행렬길이를 산정할 수 있는 모형개발을 위한 기초연구로서 혼잡상태의 연속류 특성을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 서울시 도시고속도로에서 수집한 실제 데이터를 이용하여 진입램프지점의 혼잡상태에서 대기행렬의 증가 또는 감소하는 과정을 분석하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 1. 혼잡초기의 대기행렬은 다른 혼잡시기에 비해 상대적으로 급속한 속도로 증가함. 2. 혼잡초기의 대기행렬의 밀도는 다른 혼잡시기에 비해 비교적 낮음. 3. 위의 두 결과는 서로 관계가 있으며, 혼잡시 운전자의 행태(차두간격)과 혼잡기간중에도 변화함을 의미함. 4. 교통변수 중에서 대기행렬길이를 산정하는데 적합한 교통변수를 교통량과 밀도로 판단됨. 5. Queueing이론에서 제시하는 대리행렬길이 산정방법인 대기차량대수$\times$평균차두간격은 대기행렬내 밀도가 일정하지 않아 부적합함을 재확인함. 6. 혼잡초기를 제외한 혼잡기간 중 대기행렬길이는 밀도데이터 없이도 혼잡 상류부의 도착교통량과 병목지점 본선통과교통량만을 이용하여 추정이 가능함. 7. 이상에 연구한 결과를 토대로, 고속도로 대기행렬길이를 산정할 수 있는 기초적인 도형을 제시함.
차량이 증가함에 따라서 첨단 교통 시스템(intelligent Transportation System: ITS)은 교통의 효율성, 신뢰성, 안정성 향상에 중점을 두게되었다. 첨단 교통 시스템의 일부분인 운전자 도움 시스템(Advanced Drivers Assistance System)은 운전을 하고 있는 상황에서 도움을 주기 위한 체계이고, 전방의 장애물 검지는 운전자 도움 시스템에서 전방의 상황을 운전자에게 알려주기 위한 중요한 요소이다. 본 논문에서는 HSV 컬러모델을 이용하여 연속된 컬러 영상으로부터 도로상의 차선과 방향 표시자에 구애받지 않고 전방의 차량을 검출하는 방법을 제안한다. HSV 컬러 모텔에서 차량을 검출하기 위해서는 태도(Saturation)와 명도(Value)성분의 관계를 이용하여 차량 영역을 구하고, HSV성분과 위치 특징을 이용하여 이전 프레임의 차량인지 검증한다. 도로 영상에서 차량이 있는 경우 차량의 아래 부분에 그림자 영역이 존재한다는 점을 이용한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량검출알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도, 차량검지 등의 결과를 보인다.
본 논문은 블록체인 기술에서 탈중앙화된 시스템 접근 방식을 활용하여 차량 인터넷(IoV)에서 신뢰할 수 있는 데이터 공유 체계를 제안한다. 스마트 계약에 기초한 인센티브 메커니즘을 채택하여, 차량은 올바른 교통 정보 메시지를 정직하게 공유함으로써 시스템으로부터 특정한 보상을 받게 된다. 이후 차량은 평판 등급을 생성하여 수신되는 모든 정보 메세지를 검증함으로서 메시지에 대한 신뢰성을 유지한다. 한편 네트워크 성능을 분석하기 위해 이산 이벤트 시뮬레이터를 사용하여 IoT 네트워크를 시뮬레이션하였고, 인센티브 모델은 분산형 접근 방식의 이더리움 스마트 계약을 활용하여 설계하였다.
신뢰성 있는 통행시간정보제공과 교통정보센터의 효율적인 운영을 위해 통상 국내에서는 5분 주기로 통행시간자료를 수집하고 있다. 그러나 주기 단위로 수집할 경우 수집주기내에 링크를 통과하지 못하는 데이터는 사용할 수 없으며, 특히 혼잡시 이러한 데이터가 많이 발생하므로 혼잡정보가 늦게 제공되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 대기행렬소멸길이와 신호현시 등을 추정하여 링크통행시간 추정하는 기법을 개발하였다 현장실험을 기반으로 MAPE와 MAE를 사용하여 평가한 결과 제안기법의 정확도는 1.98%, 4.75초로 실측치와 큰 차이를 보이지 않았다. 제안기법은 혼잡할 경우에 GPS기반으로 부족한 데이터의 절대량을 보족해 줄 수 있는 대안으로 기대된다.
교통 분야와 IT 분야의 접목은 기반시설 투자를 통해 해결하려했던 사회적 경제적 문제를 해결하는 새로운 해결책으로 떠오르게 되었고 지능형 교통 시스템 및 텔레매틱스와 같은 새로운 산업을 창출하였다. 특히, 지능형 교통 시스템 및 텔레매틱스 기술 분야 중 차량 통신 분야는 중요 부분으로 인식되고 있으며, 최근 단거리 전용 무선 통신 기술은 국내 지능형 교통 시스템 산업 분야에서 중요한 기술 분야로 인식되고 있다. 단거리 전용 무선 통신은 자동요금징수(ETCS) 시스템을 통해 운전자용 단말기 보급이 활발히 진행되고 있다. 교통 신호 제어 분야에서도 이 기반 시설을 활용한 양질의 실시간 정보를 활용하여 최적의 교통 신호 제어 시스템을 구현하려는 연구가 활발히 진행되고 있으며 WISDOM의 연구개발이 성공적으로 마무리되어졌다. 본 논문에서는 연구 개발된 개별 차량 기반의 신호제어 시스템 WISDOM을 활용하여 교차로 안전 지원 동적 딜레마 경고 서비스를 개발하고 현장 실험을 통하여 신뢰성과 실용성을 평가하였다. 제안된 동적 딜레마 경고 시스템은 교차로에서 WISDOM에 의해 최적화된 동적 교차로 신호에 대한 정보를 방송하고 이를 수신한 차량 단말기는 자신의 위치와 속도를 바탕으로 딜레마 영역을 만들고 운전자에게 경고하도록 하였다.
자동사고검지 알고리즘의 대부분은 사고가 발생했을 때 사고로 검지하지 못하고, 혼잡으로 검지하는 경우가 많다는 문제점을 가지고 있다. 또한 교통정보센터 운영자들은 교통사고검지시스템을 운영하면서 대부분 CCTV 육안감시 또는 운전자들의 신고에 의존하여 사고처리를 하고 있는 실정이다. 그 이유는 현재 운영되고 있는 교통사고검지시스템에서는 실제 사고가 아닌데도 불구하고, 사고라는 오검지 경고가 많이 발생되어 시스템 전체의 신뢰도가 떨어진다는 문제점이 있기 때문이다. 다시 말해 교통사고검지시스템의 알고리즘은 검지율(Detection probability)이 높아야 함과 동시에, 오검지율(False alarm probability)은 낮아야 하고, 정확한 사고지점과 시간을 검지해 낼 수 있어야 한다. 이에 본 연구는 검지율을 높이고 동시에, 오검지율을 낮추는 방법으로 기 개발된 가우시안 혼합모델(Gaussian Mixture Model)과 개별차량 Tracking을 이용하여 개발한 사고검지 알고리즘을 교통정보센터 관리시스템(Center Management System)에 적용하고, 실제 교통상황에서 사고검지율과 오검지의 빈도를 측정하여 그 효과를 검증 및 평가하고자 한다.
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.
본 연구는 대구광역시의 주요도로를 대상으로 공간통계기법을 이용하여 도로교통 온실가스 배출량을 신뢰성있게 예측하여 추정된 배출량으로 행정구별에 따라 도로교통에서 발생한 온실가스 배출량을 산정하는 것을 목적으로 하였다. 첫째, 주요도로의 교통량 관측지점에서 실시간으로 조사한 교통량을 이용하여 관측지점에서 발생한 온실가스 배출량을 산정하였다. 둘째, 일반 크리깅(Universal Kriging)기법을 이용하여 공간적 상관성에 의해 미 관측지점의 온실가스 배출량을 신뢰성 있게 추정하기 위해 적합한 베리오그램 모델링을 설정하였다. 이에 교차검증을 통하여 적합한 베리오그램 모델과 크리깅 기법의 타당성을 검증하였다. 셋째, 검증된 크리깅 기법으로 미 관측지점의 도로교통에서 발생한 온실가스 배출량을 예측하여 행정구별로 도로교통 온실가스 배출량을 추정하여 산정하였다. 그 결과, 도로교통 온실가스 배출량을 행정구별로 보면 북구가 약 $291,878,020kgCO_2eq/yr$로 가장 많은 온실가스를 배출하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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