본 논문에서는 가공되지 않은 축적된 교통 정보를 이용하여 교통 전문가와 교통공학 분야의 학생들이 손쉽게 교통 정보를 분석할 수 있는 통합 교통 정보 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 도시 고속도로 내의 구간과 시간, 일자를 선택하고, 선택한 영역의 교통 수집 정보를 분석하여, 교통 흐름 제어나 교통 정보 분석에 필요한 다양한 정보와 함께 속도 및 밀도, 통행량을 이용한 등고선 그래프를 제공한다.
오늘날 실시간 하에서 자동적인 교통정보의 분석은 IVHS(Intelligent Vehicle High-way Systems)의 많은 분야에서 필수적으로 사용된다. 또한 바쁜 현대인들이 러시아워에서 교통이 다소 원활한 지역으로 이동하여 시간을 절약하고자 교통 정보를 이용하고자 한다. 하지만 모바일폰은 작은 디스플레이, 메모리, 전원 장치 등등의 제약 사항을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 제약을 가지고 있는 도로 교통 영상 스트림을 모바일폰에서 서비스하기 위한 실시간 비디오 처리 방법을 제안한다. 영상 스트림의 시간적 정보를 바탕으로 프레임 율을 조절하는 시간적 처리 방안과 불필요한 영역제거, 이미지 크기 변환, 칼라 수 줄이기등의 공간적 활용 방안을 제안하고자 한다. 이와 더불어 모바일폰에서의 질 높은 서비스를 제공하기 위하여 비디오 스트림을 이루는 이미지 각각에 대한 이미지 질 향상에 대한 처리 방법들을 제안 하고자 한다. 본 연구의 실험으로 모바일폰에서 효율적인 도로 교통 영상 서비스를 제공할 수 있음을 알 수 있다.
최근 텔레매틱스 분야에서 GPS 수신기를 장착한 probe car를 통해 교통 정보를 수집하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 방법은 기존에 교통 정보를 수집하기 위해 활용되고 있던 고정식 검지기들에 비해 수집되는 정보가 높은 신뢰성을 가지고, 도로 환경에 민감하지 않으며, 낮은 유지비용으로 운용할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 하지만, probe car는 자신의 위치 정보를 교통 정보 센터로 전송해 주어야 하기 때문에 프라이버시가 노출될 수 있고, 주차되어 있는 시간에는 통행 정보를 보내줄 수가 없다. 이런 이유로 대중 교통차량이나 상업용 차량이 주로 probe car로 활용되어지게 되는데, 그 수가 많지 않을뿐더러 운행 구간이 고르게 분포되지 않아 probe car가 지나지 않는 구간, 즉 교통 정보 누락 구간이 존재할 수 있는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 교통 정보 누락 구간의 처리를 위해 과거의 이력 정보로 대체하는 방법, 주변 도로의 구간 정보로 예측하는 방법, 회귀 분석을 통한 예측 방법 등을 기술하고 실제 probe car들로 수집된 서울시 강남대로 구간의 자료로 각 방법에 대한 실험을 실시하여 각각의 방법에 대한 결과를 비교 분석한다.
교차로 교통신호제어의 입려정보로 단순히 차량의 대수만으로는 정확한 신호제어를 할 수가 없다. 여기에는 대기차량수, 도로의 길이, 차량의 형태 등을 고려한 도로의 혼잡량이라는 상징적 정보량이 적합하다고 할 수 있다. 그러나 상징적인 정보량은 입력정보인 실제적인 물리량사이에 서로 관련성이 없거나 상충적일 경우, 각 정보간의 선형성과 관련식을 도출하여 상징적인 정보를 얻는다는 것이 어렵다. 본 논문에서는 교통 신호처리에서 사용하는 상징적 정보량의 의미와 필요성을 고찰하여 본 후, 퍼지 이론을 통해 물리적인 교통 정보량을 이용 교통신호제어 상징적인 출력 정량인 교통 혼잡량을 산출하여 교통신호제어에 적용하여 기존의 교통신호제어와 비교하였다.
현재 정보통신 기술의 발달에 상응하여 지능형 교통 시스템(ITS)은 네트워크 기반으로 실시간 교통 정보를 제공하기 위해 CCTV, GPS, VDS, 루프 검지기, 영상 검지기 등과 같은 다양한 방법으로 교통 정보 수집이 이루어지고 있다. 또한 정확한 정보 제공을 위해 정보의 수집 및 가공에 대한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 텔레매틱스 기반의 효율적인 교통정보 수집을 위해 RFID 태그 정보를 이용하여 교통정보를 수집하여 보다 정확한 실시간 차량 정보를 제공하는 교통정보 수집 시스템에 관한 연구를 기술하고자 한다.
본 논문에서는 인터넷 상의 영상에 기반한 교통 감시 시스템을 구현한다. 영상 기반의 교통 감시 시스템은 루프 감지기 등의 센서를 이용한 방법에 비해 비용과 설치, 유지, 보수면에서의 장점으로 인하여 많이 연구되고 있다. 제안한 시스템은 인터넷상에서 FPA(Field Processing Agent)와 TSM(Traffic Surveillance Manager)으로 구성되며, FPA는 TSM에게 도로 영상과 차량의 속도, 도로 점유율과 같은 교통 정보를 제공한다. 차량의 평균 속도와 도로 점유율은, 도로색 영상과 연속된 입력 영상간의 샘플링 지점의 색상 차이변화를 이용하여 추출한다. 제안한 방법은 근사적인 교통정보를 추출해 주며, 입력 영상 전체에 대한 처리 과정 없이 제한된 영역만을 처리하기 때문에, 실시간 감시 시스템을 구축하는데 용이하다.
본 연구에서 영상 패턴인식 기술을 이용하여 교차로에서 발생하는 교통사고의 전과정을 동영상으로 기록하고 취득된 사고 자료를 교통관리센터에 전송하여 필요한 조치를 바로 취할 수 있도록 하는 시스템을 제시하였다. 제안된 기술에 따라 개발된 교통사고 자동기록장치가 서울시 교통사고 다발 교차로에 설치되어 운영 및 성능평가 중이다. 동 장치에서 수집된 교통사고 동영상 자료는 교통사고 조사신뢰도를 높이고 교통안전 개선에 크게 기여할 것이다.
본 연구는 최근 활성화된 스마트폰 내비게이션의 교통정보를 이용 시 상대적으로 품질이 취약한 지방지역의 빠른길 및 통행시간 정확도를 개선하는 방안에 대한 연구이다. 본 연구에서는 Hadoop기술을 이용하여 교통데이터에 대한 방대한 양의 데이터를 분석 처리한다. 특히, 실시간 교통정보가 제대로 수집되지 않는 지역의 도로 속도 정보에 대한 개선 방안으로 고객 단말로부터 올라오는 위치 데이터를 실시간으로 수집하여 전자지도 기본 속성값을 실시간 통계 데이터로 교체 반영하여 상대적으로 취약한 지방지역의 경로 품질 및 경로 탐색을 개선하는 방안을 제시하였다. 단말로부터 올라오는 많은 양의 GPS 위치정보등 대용량 데이터 처리를 위해 오픈소스프로젝트인 Hadoop플랫폼 환경에서 빅데이터 처리용 오픈소스를 활용하여 고가의 RDBMS를 대체하는 효과와 시간 단축의 효과를 기대할 수 있게 되었다.
ITS(Intelligent Transportation System)는 도로와 차량 등 기존 교통의 구성요소에 첨단의 전자.정보.통신 기술을 적용시켜 교통시설을 효율적으로 운영하여 통행자에게 유용한 정보를 제공하여 안전하고 편리한 통행과 전체 교통체계의 효율성을 기할 수 있는 기술이다. 이러한 ITS의 핵심기술로는 데이터베이스, 메시지 집합 분야통신방식 분야, 소프트웨어 개발 분야, 교통정보관리 분야, 기타관련 분야 등이 있으며 본 논문에서는 이와 같은 기술의 국내외 시장현황 및 표준화 현황 등에 관하여 상술하고자 한다.
본 논문은 기존의 TPEG, UTIS, DSRC 등의 교통 정보 시스템들의 문제점을 극복할 수 있는 사용자 기반의 교통정보시스템을 제안한다. 기존의 보편화된 서비스인 TPEG은 단방향 서비스로 하나의 정보 제공자에 위한 교통정보의 한계가 문제가 되고 있다. 또한 경찰청을 중심으로 하는 UTIS는 기존과는 다른 단말기를 요구하므로 지자체의 관용차나 택시 등으로 한정적인 사용자가 이용하고 있어서 전국적으로 모든 도로의 교통 정보를 수집하기에는 제한적이다. 따라서 보편화되고 있는 스마트폰 및 모바일 내비게이션 프로그램을 기반으로 사용자가 참여하는 교통정보 시스템을 구축하면, 더욱 더 많은 데이터를 수집하여 전국적으로 자세한 교통 정보를 제공할 수 있게 된다. 하지만 새로운 시스템에서는 실시간으로 늘어나는 대용량 교통데이터가 문제가 될 수 있다. 본 논문에서는 기존의 일반적인 튜플 단위의 데이터 처리 시스템을 사용하지 않고, 블록단위로 데이터를 처리하는 새로운 교통정보 데이터저장 관리자를 설계하고 기존 상용 DBMS와 비교 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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