철도시스템은 일반열차(각종 여객열차, 화물열차), 고속열차(KTX), 광역전철 급행열차 (EMU) 등 다양한 종류의 열차가 혼용되고 있는 대중교통시스템이다. 철도시스템은 공시된 시간표에 의하여 열차가 운행되며, 안전, 정확, 신속, 쾌적한 서비스률 제공하는 산업이다. 본 연구의 목적은 기존 열차의 속도향상과 다양화률 반영하여 보다 현실적인 선로용량 산정방식을 제시하고 검증하는 것이다. 본 논문은 이론식에 의한 선로용량과 철도운영기관의 실용용량과의 차이를 최소화 하는데 역점을 두었다. 이를 위해 노선선형에 대한 TPS 시행, 운전방식과 열차제어방식 및 선호시스템 등을 고려한 새로운 철도용량 개념을 도입하였다. 실용 Dia 예시를 통해 새로운 선로용량산정방식의 결과를 검증하였다.
꼬리물기는 교차로에 정체가 발생하면 녹색 현시라도 진입해서는 안 되는데 이를 무시하고 무리하게 진입, 신호가 바뀐 뒤 다른 방향의 차량흐름에 방해를 주는 행위이다. 인력에 의한 단속 방법은 한계가 있어 지속적으로 단속을 하기위해서는 대체 방안이 필요하다고 하겠다. 교차로에서의 꼬리물기 위반를 시스템을 통해 단속가능한 지 여부를 파악하기 위해 실제 현장에서 실험을 통해 평가를 수행하였다. 본 연구에서는 현재 운영 중인 신호위반 단속장비와 달리 위반 차량을 단속하는 시점을 교차로 진출부 횡단보도 부근에서 하였으며, 위반 차량을 역추적 방식으로 궤적을 추적하는 방식을 적용하였다. 현장 실험 결과 시스템에 다음과 같은 결론을 얻었다. 교차로 꼬리물기 위반 차량에 대한 단속 능력, 즉 위반차량 검지율 및 오검지율을 평가한 결과, 평균 검지율은 83.5%, 오단속률은 0.2, 오인식률 1.5%로 나타났다. 따라서 꼬리물기 위반 차량을 무인단속장비에 의해 단속을 할 수 있을 것으로 판단된다.
2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판과 구 차량 번호판이 혼합되어 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 형태학적 특징 및 차 연산과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 차량 번호판 영상에서 차 연산을 이용하여 에지를 추출한 후에 블록 이진화를 한다. 이진화 된 차량 영상에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다 추출된 번호판 영역에 대하여 평균 이진화와 최대 최소 이진화를 적용하여 번호판의 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 분류된 개별 문자 및 숫자 코드를 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식을 한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 이미지 각각 100장을 대상으로 실험한 결과, 제시 된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
본 연구의 목적은 네트워크에 과포화가 발생했을 경우 차량들이 경험하는 총지체를 최소화시키기 위하여 내부미터링을 이용한 신호제어 알고리즘을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 네트워크의 총지체를 계산하기 위하여 네트워크 상에 차량의 진입 및 진출을 검지할 수 있는 검지 시스템을 설치하였고 차량군 분산 모형을 이용하여 링크상에서 차량의 흐름을 추적하였다. 이어서 차량추적을 통하여 네트워크에서 모든 링크의 대기행렬 길이를 계산하였고 이를 이용하여 전체 네트워크의 정지지체를 구하고, 시공도를 이용하여 정지지체를 접근지체로 변환하였다. 계산된 지체를 기반으로 계산된 지체를 최소화 할 수 있는 내부미터링수준을 도출하는 알고리즘에 대하여 제안하였다. 본 연구에서 제시한 알고리즘의 효과성을 입증하기 위하여 미시적 모의실험 도구인 VISSIM을 이용한 모의실험을 실시하였다. 그 결과 본 연구에서 제시한 알고리즘을 가상 네트워크에 적용할 경우 차량들이 경험하는 평균지체는 82.3초/대로써 COSMOS 방식의 89.9초/대나 TOD 방식의 99.1초/대보다 낮은 값이 도출되었다. 이것은 본 연구에서 제시한 알고리즘이 과포화 네트워크의 신호제어에 효과적이라는 것을 나타내준다.
국내 교통 현실을 반영한 중(重)차량에 대한 하중 분석은 케이블 교량의 유지관리시 잔존수명 예측을 위한 피로하중모델 개발이나 교량의 설계시 해석에 필요한 활하중 모델 개발시 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서는 강합성 사장교 상부구조 하면에 설치된 변형률 센서에서 측정한 신호를 이용하여 교량을 주행하고 있는 중차량의 하중정보를 얻기 위하여, 인공신경망 및 영향선을 이용한 차량하중분석시스템을 개발하였다. 인공신경망의 학습과 테스트를 위한 데이터 확보에 있어서 이론적인 수치 시뮬레이션을 통하지 않고, 실제 교량을 주행하는 임의 차량에 대해 직접 측정한 데이터를 이용하였다. 또한, 학습된 신경망의정확도를 검증하기 위하여 3종류의 시험재하차량을 반복 주행시켜 구한 값과 계량소에서 측정한 정적 값을 비교하였다. 교량의국부거동을 고려하기 위하여 가로보를 이용하였고, 인공신경망을 이용한 방법과 영향선을 이용한 방법의 분석결과를 비교한 결과, 인공신경망이론을 적용한 분석방법이 하중 판별의 정확도에 있어서는 영향선 분석방법보다 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
V2X를 활용한 자율주행차량은 기존의 자율주행차량보다 더욱 많은 정보를 바탕으로 자율주행차량의 센서 커버리지 밖의 영역의 정보를 통하여 안전한 주행이 가능하다. V2X 기술이 자율주행차량의 핵심 구성 요소로 부각되면서 V2X 보안 문제에 대해 연구가 활발히 진행되고 있지만 자율주행차량이 V2X의 의존도가 높은 자율주행시스템에서 V2X 통신의 고장으로 인한 위험성에 대한 부분은 상대적으로 부각되고 있지 않으며 관련 연구도 미진한 편이다. 본 논문에서는 자율주행차량의 교차로 시나리오를 제시하여 V2X를 활용한 자율주행시스템의 서비스 시나리오를 정의 하였으며 이를 기반으로 기능을 도출하고 V2X의 위험 요인을 분석하여 오작동을 정의하였다. ISO26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA 및 고장 주입 시나리오의 시뮬레이션을 통해 V2X 모듈의 고장으로 인한 위험성과 이를 확인하는 검증 과정을 제시하였다.
운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호 분석이 많이 적용되는데 그중에서도 뇌파(Electroencephalogram, EEG)와 안구전도(Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜를 바탕으로 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하였고 선형예측(Linear Predictive Coding, LPC) 계수와 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)에서도 96.5%의 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 운전시 돌발 상황을 실시간으로 예측할 수 있는 가능성을 보였다.
하이패스 시스템은 5.8 GHz대 무선통신방식을 채용하는 기본 요소 중의 하나이며, 지능교통정보시스템(ITS; Intelligent Traffic System)을 실현하는 한 부분이다. 그러나, 하이패스 시스템에서 신호에러, 다중반사, 또는 시스템간 간섭으로 인한 통신 오류는 자주 발생한다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 전자파흡수체가 적용될 수 있으며, 이를 위하여 카본, 센더스트 및 CPE의 조성비가 각각 다른 몇 가지 샘플을 제작하여 최적의 조성비를 탐색하였다. 그 결과 최적 조성비는 Carbon : Sendust : CPE is 10 : 40 : 50 wt.%임이 확인되었다. 복소 비유전율과 복소 비투자율은 측정 데이터를 이용하여 도출하였으며, 흡수체의 최적 설계 파라미터들은 시뮬레이션에 의하여 결정하였다. 나아가서, 전파흡수능을 흡수체의 두께를 변화시키면서 계산한 결과, 설계한 전파흡수체의 흡수능은 5.8 GHz에서 22.4 dB였다. 설계치에 기반을 두고 제작한 흡수체의 특성은 설계/시뮬레이션 값과 잘 일치하므로, 논문에 제안 개발된 하이패스용 전파흡수체는 실제 상황에 적용될 수 있을 것이다.
AIS(Automatic Identification System)는 VHF 통신 대역을 이용하여 선박의 속도, 위치 및 항행정보를 AIS를 설치한 다른 선박 및 해안 기지국이 공유하는 근거리 해상 교통관리 시스템이다. 기존의 시스템은 AIS 신호를 수집하는 기지국이 해안 및 섬에 위치하였기 때문에 선박 정보를 획득하는데 제한적이었다. 이런 문제점을 해결하기 위해 저궤도 위성에 AIS 탑재체를 장착하여 넓은 범위의 선박 정보를 획득할 수 있다. 현재 저궤도 위성에 장착되는 AIS 탑재체는 UART를 통해 위성탑재컴퓨터와 연결되고, 위성탑재소프트웨어가 이를 제어하여 운영된다. 위성탑재소프트웨어는 지상에서 전송한 Command를 AIS 탑재체로 전달해야 하고, AIS 탑재체로부터 전송되는 Response, OBP, OGP 데이터를 효율적으로 관리하여 지상으로 내려 보내야 한다. 이에 본 논문에서는 AIS 탑재체 운영을 위한 위성탑재소프트웨어의 설계 및 검증 내용에 대해 기술한다.
도로변에 설치된 폐쇄회로 카메라를 통해 사고를 감지하여 교통사고 대책반에 전송하는 시스템이 연구되어 많은 성과를 거두고 있다. 더하여 고속도로에서는 고장으로 인한 정지차량이 차량의 흐름을 방해하는 것도 사고로 간주해야 하는 상황이 발생한다. 본 논문에서는 차량의 흐름을 각 차선 별로 모니터링하고 있다가 정지차량이나 사고로 인한 차량흐름의 변화를 감지하여 이를 사고 대책반에 알리는 시스템을 소개한다. 각 차선 별 차량흐름은 레벨 스페이싱 곡선들로서 위치벡터에 대한 Wigner 분포를 이룬다. 여기에 해밀토니안 및 칼로게로 모제 시스템을 적용하면 각 레벨스페이싱 커브간의 간격에 대한 확률식을 얻게된다. 이 식으로부터 변동이 큰 이상 신호를 찾으면 사고 상황과 잘 맞는다. 이것은 한 차선에 대한 이상 신호를 찾는 것과는 다르다. 전체적인 차량 흐름 속에서 찾아야만 사고를 감지하는 효과를 보기 때문이다. 각 차선 별 차량흐름을 모니터링 하는 과정에서 카메라의 특성상 차량의 그림자를 차량으로 오인하게 되면 사고감지에도 영향을 미친다. 이를 방지하기 위해 그림자를 제거하는 방법도 소개한다. 본 시스템의 평가를 위해 베이지안 네트워크 방법을 사용한 시스템과 비교하였다. 특별히 고장으로 인한 정지차량으로 생겨난 차량흐름의 변화를 사고로 인식하는 데는 본 시스템이 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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