유비쿼터스 교통환경이 구현되면 기존 ITS 환경에서는 불가능하였던, 개별차량 위치, 속도 등 미세한 데이터 수집이 가능해 지며, V2V(Vehicle-to-Vehicle), V2I(Vehicle-to-Infra) 양방통신이 가능해 짐에 따라 개별차량 혹은 차량군 단위의 미세 제어가 가능해 진다. 이러한 유비쿼터스 교통 환경의 장점에 입각하여 교통류 안정성을 지표로 하는 연속류 정체예방관리 방안이 선행연구에서 제시된 바 있다. 본 연구에서는 유비쿼터스 교통환경에서 정체예방관리를 실현함에 있어 제기된 쟁점사항들에 대하여, VISSIM 시뮬레이션 실험결과에 입각하여 해답을 제시하였다. 교통류 안정성을 명시적으로 교통류 관리에 적용할 수 있도록, 유비쿼터스 교통환경에서 수집 가능한 차량군 길이와 간격으로 도출하였다. 또한 교통상황에 따라 차별화된 운영관리가 필요하다는 타당성을 도출하고, 교통상황 구분 및 상황별 운영관리 방안을 제시하였다. 마지막으로 이러한 관리를 수행하였을 때 어떠한 잠재적 이익이 있는가를 보여주었다. 본 연구 결과는, 제반 제약조건으로 말미암아 제한적인 시뮬레이션 실험을 통해 도출되었다. 그러나 유비쿼터스 교통환경에서 새로운 개념의 교통관리를 시행하는 데 있어 그 타당성은 보여줄 수 있었다고 판단된다. 향후 보다 포괄적인 현장실험을 통해 제반 결과들이 확정되어야 할 것이다.
해양사고는 해양 환경과 인적 요소의 상호작용에서 발생하는 심각한 문제 중 하나로, 이를 예방하고 관리하기 위한 정책이 필수적이다. 하지만, 이 중 해상교통 환경에 대해서는 지금까지 항만 및 입·출항로 등 제한된 해역에 한정하여 관리되어 온 관계로 전체 연근해 해역에 대한 관리는 상대적으로 미흡하였다. 따라서 증가하는 해역 이용 수요에 대비한 선박 및 선원 중심의 안전 정책을 교통환경 관리강화를 통한 공간 중심으로 전환할 필요가 있다. 본 연구에서는 해역이용자 및 관련 전문가를 대상으로 교통환경 관리 항목 도출을 위한 설문조사를 시행하고 AHP 기법을 활용하여 이를 분석하였다.
유비쿼터스 교통환경에서의 속도제어 등 교통관리는 수집데이터와 개별차량 양방 통신환경 등을 고려할 때 효과에 있어 큰 잠재력을 가지고 있다. 그러나 이 알고리즘을 현장에 구현하고 평가하기에는 아직까지 유비쿼터스 교통환경이 조성되지 않았고, 구축까지 시간이 소요될 전망이다. 이에 유비쿼터스 교통환경이 현장에 완전하게 구현되기 전의 과도기적 상황에서 구동 가능한 속도관리 알고리즘을 제시하고 그 타당성을 시뮬레이션 테스트베드를 구축하여 실험 및 평가하였다. 이러한 시뮬레이션 실험을 통하여 나타난 타당성을 바탕으로, 유비쿼터스 교통환경과 ITS 교통환경이 접목된 남양주시 현장 테스트베드가 구축되어 실험이 진행 중이다. 향후 현장 테스트베드 실험이 완료되면 보다 효과적이고 정교화된 속도관리 기술이 제시되고, 도래할 유비쿼터스 교통시대에 대비하는 초석이 될 것으로 기대된다.
유비쿼터스 교통환경에서는 개별차량의 위치, 속도 등 미세한 데이터 수집이 가능하며, V2V (Vehicle-to-Vehicle), V2I(Vehicle-to-Infra) 양방통신이 가능해 짐에 따라 개별차량 혹은 차량군 단위의 미세 제어가 가능해 진다. 이와 같이 기존 ITS 환경과 차별화되는 유비쿼터스 교통환경에 합당한 새로운 교통관리 개념을 정립하는 것과 이러한 개념을 실현할 알고리즘 개발도 필요하다. 이에 본 논문에서는, 교통류 안정성 유지를 통하여 사고발생 잠재력을 최소화시키고 생산성 저하를 방지하는 예방차원의 u-연속류 정체예방관리 서비스를 정의하고 알고리즘을 개발하였다. 이러한 u-연속류 정체예방관리 알고리즘에는 다음과 같은 요소기술 개발이 포함된다. 첫째, 유비쿼터스 교통센터 네트워크에서 수집된 개별차량 데이터를 처리하여, 3차원의 속도/교통량/밀도 프로파일을 구성하는 기술. 둘째, 차량군과 충격파 프로파일을 추출하는 기술. 셋째, 위의 데이터 처리를 통하여 교통류 안정성을 판단하고 교통상황을 구분하는 기술. 넷째, 교통 상황별 적정속도 산정 기술. 다섯째, V2V, V2I 통신환경을 이용한 개별차량 혹은 차량군 단위 적정속도 제공 기술. 기존의 ITS 환경의 사후관리와 비교할 때, 본 연구에서 제안하는 정체예방관리는, 예방적 차원의 사전관리라는 점에서 진일보한 교통류 관리이다. 향후 유비쿼터스 교통 환경을 모사할 수 있는 시뮬레이션 모형 개발이 필요하며, 테스트 베드를 구축하여 현장실험을 시행하고 알고리즘에서 요구되는 문턱치를 결정하는 것도 필요하다.
교통류의 안정성을 깨지 않음과 동시에 생산성을 저하시키지 않는 적절한 교통류 관리 방안이 필요하다. 지금까지 기존 지능형교통시스템(ITS: Intelligent Transportation System)에 의한 교통류관리에서는, 이러한 개념의 교통류 관리 방안을 명시적으로 다루지 못하였다. u-T(Ubiquitous Transportation) 시스템 환경 하에서, 개별차량 위치, 속도 등 미세한 데이터 수집이 가능해 지며, 이러한 개별차량 위치 데이터에 의해 기존 ITS 환경에서는 수집 불가능했던 밀도 산정이 가능해 진다. 또한 V2I(Vehicle-to-Infra), V2V (Vehicle- to-Vehicle) 등 양방통신이 가능해 짐에 따라 개별차량 혹은 차량군 단위의 미세 제어와 개별차량 단위의 미세 대응이 가능해 진다. 본 논문에서는, 이러한 u-T의 수집 데이터와 통신환경을 기반으로, 교통류가 불안정해 사고 잠재력이 커지고 결국 교통류가 와해되어 생산성이 저하되는 것을 예방하는 예방차원의 교통류 관리 방안을 제시하였다. 이것을 실현하기 위한 적정 속도, 적정 차두간격을 그린쉴드 모형에 기반하여 산정하였는데, 제반 교통류 모형을 비교 평가하여 적정 모형을 선택하는 연구도 향후 수행되어야 할 것으로 판단된다.
최근 교통안전과 공공보건에 대한 관심이 증대됨에 따라 친환경 교통시스템의 설계 및 구축의 필요성도 높아지고 있다. 교통의 패러다임 변화 및 환경성 관심의 증대로 공공보건 및 교통안전 증진을 위한 교통관리전략이 요구됨에 따라 본 연구에서는 이를 평가할 수 있는 시뮬레이션 연계기반의 평가방법론을 개발하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 교통시뮬레이션 및 환경시뮬레이션을 연계하여 교통관리전략의 효과를 미시적 및 거시적 관점으로 통합평가 할 수 있는 분석 툴과 절차를 제시하였다. 본 연구에서 제안하는 방법론을 교통정온화기법을 바탕으로 하는 속도관리전략의 효과를 평가하는데 적용하여 분석사례를 제시하였다. 분석결과 시케인을 적용한 시나리오가 종합적으로 기존 미설치의 경우보다 우수한 것으로 도출되어 기존의 교통환경을 개선할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 무분별한 과속방지턱 보다는 효과적인 속도감속유도를 위한 타 시설을 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 공공보건 및 교통안전 등 다양한 요소를 고려한 교통관리전략 수립 시 정책결정자의 의사결정을 효과적으로 지원할 것으로 판단된다.
유비쿼터스 통신 및 센서네트워크 기술발전으로, 기존 ITS(Intelligent Transportation System) 환경에서 불가능했던 미시 교통류 정보의 수집 가공과 V2V(Vehicle-to-Vehicle), V2I(Vehicle-to-Infra) 양방 통신환경을 활용한 개별차량 및 차량군 단위의 미세제어가 가능해졌다. 이에, 유비쿼터스 기술진보에 맞춘 진일보된 교통운영기술로서 적정속도 관리 알고리즘을 제시하고 그 알고리즘의 성능과 효과를 평가하였다. 적정속도 관리 알고리즘은, 소통원활 상황에서 과속을 억제하고 개별운전자간 속도 편차를 최소화함을 목표로 하는 과속저속관리와, 교통류가 임계상태에 가까워 졌을 때 혼잡교통류로의 전이를 예방 혹은 최대한 늦추는 것을 목표로 하는 밀도관리로 구성된다. 현재 교통 상용 시뮬레이션 소프트웨어로는 개발차량의 속도를 관리하는 본 연구의 알고리즘 모사와 평가가 불가능하여, COM(Component Object Model) Interface를 통해 VISSIM과 직접 작성한 프로그램 코드를 가지고 시뮬레이션 테스트 베드를 구축하여 이러한 효과평가를 수행하였다. 평가 결과 본 연구에서 제안한 알고리즘에 의해 적정속도를 관리 할 경우, 혼잡이 줄어들고 통행시간도 감소하는 효과를 볼 수 있었다.
조호환경이란 환자의 지속적인 추적 및 관찰이 필요한 환경으로써, 병원 입원실, 요양원 등을 의미한다. 조호환경 내 환자의 이상 증세가 발생하는 시간 및 이상 증세의 종류는 예측할 수 없기에 인력을 통한 상시 관리는 필수적이다. 또한, 환자의 이상 증세 발견 시간은 발병 시점부터의 소요 시간이 생사와 즉결되기에 빠른 발견이 매우 중요하다. 하지만, 인력을 통한 상시 관리는 많은 경제적 비용을 수반하기에 독거 노인, 빈민층 등 요양 비용을 충당하지 못하는 환자들이 수혜받는 것은 어려우며, 인력을 통해 이루어지기 때문에 이상 증세 발병 즉시 발견에 한계를 가진다. 즉, 기존까지 조호환경 내 환자 관리 방식은 경제적 비용과 이상 증세 발병 즉시 발견에 한계를 가진다는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문은 YOLO 모델의 조호환경 내 환자 탐지 성능 비교 및 바운딩 박스 앙상블 기법을 제안한다. 이를 통해, 딥러닝 모델을 통한 환자 상시 관리가 이루어지기에 높은 경제적 비용문제를 해소할 수 있다. 또한, YOLO 모델 바운딩 박스 앙상블 기법 WBF를 통해 폐색이 짙은 조호환경 영상 데이터 내에 객체 탐지 영역 정확도 향상 방법을 연구하였다.
우리나라의 경우 최근 늘어나는 재난 발생에 비해 재난 발생시 교통운영관리에 대한 연구가 부족한 실정이다. 더군다나 재난/재해시 교통운영관리 매뉴얼은 한국도로공사를 제외하고는 대부분의 매뉴얼에서 교통운영관리에 대한 내용을 다루고 있지 않거나 아주 초보적인 내용이 주를 이루고 있다. 따라서 본 연구는 재난/재해 발생시 교통운영관리 지침을 제시하기 위한 개념을 정립하였다. 이것을 위해 먼저 미국의 지침을 분석하였으며, 이를 토대로 우리나라 상황에 적용 가능한 개념들을 제시하였으며, 특히 향후 u-T 환경이 구축됨에 따라 재난/재해시 효율적 교통운영관리가 가능해 질 것으로 판단되며 각 재난관리 단계인 예방, 대비, 대응, 복구 단계에서의 필요한 개념들을 제시하였다.
선박에 의한 해난사고의 대부분을 차지하고 있는 충돌과 좌초를 예방하고 안전항행환경을 확보하기 위해서는 선박들의 교통량 정보 및 위치정보, 해상환경정보를 얻지 않으면 안 된다. 본 연구에서는 인공위성데이터를 통해 얻어진 선박정보를 추출하는 방법에 대해서 조사하고, 다시 얻어진 선박정보를 이용해서 장래위치에 있어서의 해상교통환경 시뮬레이션을 했다. 즉, 장래 해상교통상황을 정량화 된 값으로 표현하여 자동차용 교통신호와 비슷한 선박들의 교통제어신호를 제공함으로써 해상교통안전을 확보할 수 있는 시스템의 기초적 연구결과를 제시했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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