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.
ALINEA는 램프의 하류부에 설치된 검지기를 이용하여 최적의 차량점유율 상태를 유지하도록 유입램프의 교통량을 조절하는 방안으로 검지기를 이용한 차량의 점유율을 제어 변수로 이용하고 있다. 하지만, 현재 가장 널리 사용되고 있는 루프제어기 점유율의 정확도가 비교적 낮다는 점과 점유율은 검지기 길이의 함수로서 ALINEA의 적용 시 설치 지점마다, 그리고 검지기 길이마다 최적 점유율 보정과정이 필요한 점을 감안할 때 현재 사용 중인 ALINEA를 보완할 필요가 있다. 관리자와 이용자 측면에서 점유율이 사실상 인지하기 어려운 변수임을 감안할 때 쉽고 간편한 변수의 사용을 통한 모형개발이 의미를 가질 수 있을 것이다. 본 연구에서는 ALINEA 알고리즘의 기본 개념을 이용하되 제어변수인 점유율을 이용할 때의 불편한 점 및 단점을 일부 개선시킬 수 있는 속도 변수를 이용하여 ALINEA 모델을 보완하고자 한다.
영상기반의 교통정보수집시스템은 관리 및 운영상의 한계를 보이고 있는 기존의 루프검지기의 역할을 대체하는 검지기로써의 역할 뿐만 아니라 다양한 교통류의 정보를 제공하고 관리할 수 있으며, 교통사고의 발생전과 후의 순차적인 상황을 정확히 기록하고, 이 자료를 통해 발생된 교통사고의 사고 매커니즘을 객관적이고 명확하게 조명하고 분석하는 것은 교통사고 처리에 있어서 중요한 부분을 차지함으로서, 여러 나라에서 보급 활용되고 있다. 본 논문에서는, 기존 기술들이 연속류 도로의 특성인 속도변화, 교통량 변화, 점유율 변화와 같은 교통류 흐름을 반영하여 1차 예비판단을 실시하였다. 또한, 1차 예비판단된 경우 영상추출 및 처리를 통해 최종 사고판단을 실시하게 된다. 이 때, 도로상의 다양한 환경적 변화로 인해 극복하기 어려운 차량의 객체추출, 객체분리, 추적 등의 정확성을 확보하기 위해서 계산속도와 정확도 측면에서 우수함을 보이고 있는 Adaptive GMM(Gaussian Mixture Model) 기반으로 실시하였으며, 환경적인 요인으로 인해 자주 발생하고 있는 오 검지 상황들을 효과적으로 저감시킬 수 있는 능동적이고 환경적응적인 기법을 통해 사고 최종판단을 실시하였다. 이렇게 구현된 기술의 성능을 평가하고자 중부내륙 실험도로에서 12건의 사고 모의실험을 실시하였으며, 실제 운용되고 있는 장항IC에서의 사고영상을 실시간 온라인으로 입력받아 시험하였다. 결과적으로, 검지율 93.33%, 오검지 6.7%로 높은 신뢰성을 보였다.
본 연구에서는 실시간으로 수집되는 고속도로의 검지기 자료를 이용하여 교통사고 발생 가능성을 확률적 관측값으로 나타낼 수 있는 모형을 개발하였다. 사고발생 지점을 기준으로 상류부 및 하류부에서 수집된 사고발생 이전의 교통자료를 모형의 독립변수로 설정하였다. 이항 로지스틱 회귀분석 기법을 적용하여 교통사고 발생을 유발할 잠재력이 높은 교통상황을 교통사고와는 무관한 교통상황으로부터 추출하는 분류문제(classification problem)로 설정하고 모형을 개발하였다. 최근 3년간 서해안 고속도로에서 발생한 사고자료와 검지기 자료를 맵핑하였으며, 유효한 검지기 자료를 모형에 적용하기 위하여 이상치 제거 및 결측치 보정을 위한 자료처리 과정을 별도로 수행하였다. 본 연구에서 개발한 모형에서 산출되는 계량화된 교통사고 발생가능성은 고속도로상에서 실시간 경고정보 제공 및 다양한 교통운영관리 전략의 교통안전 측면에서의 효과를 평가하는데 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 도시가로망에 설치된 상류부 루프 검지기로 부터 수집되는 검지 자료 들중 개별차량의 점유시간을 기초로 대기길이를 예측할 수 있는 모형을 구축 하였으며, 구축된 알고리즘은 향후 현장 적용시 기하구조적특성(횡단보도 존재 여부)의 영향 을 소화하기 위한 방법론을 제시한다. 본 연구의 예측모형은 강남역에 설치된 상류부 검지기로 부터 수집된 현장자료를 이용하여 정립되었으며, 모형의 기본식은 Muliti- Ploynomial식에 의한 희귀방정식에 기초하고 있다. 연구결과 강남역 상류부 검지기를 기준으로 전방 약 80m∼90m 부근에서 형성된기 시작하는 대기길이를 실시간으로 예측할 수 있었으며, 연구모형에 대한 통계분석 및 검증결과 현장적용에 매우 적합한 것으로 나타났다.
현재 국내 도로에 설치되어 있는 무인교통단속장비는 속도 측정을 위해 루프 검지기를 이용하고 있으며 동 검지기의 신뢰도 평가는 주로 비디오카메라 촬영을 통한 영상프레임분석 방법을 이용하여 왔다. 그러나 영상프레임분석 방법은 국가 공인검사방법으로 인정받고 있지만 무인교통단속장비의 검정 분석 대상이 증가하면 증가할수록 자료 분석에 소요되는 경제적 비용과 소요 시간이 큰 폭으로 늘어나 실무적 어려움을 갖게 되었다. 따라서 차량 속도 측정의 실무적용의 용이성을 확보하기 위해 기존의 영상 프레임 분석 방법을 대체 내지는 보완하여 속도를 실시간으로 분석할 수 있는 새로운 속도 측정 방법의 도입이 요구되고 있다. 본 연구에서는 영상 프레임 분석 방법을 대체하고 속도정확도를 실시간으로 분석할 수 있는 방안으로써 테이프 스위치 센서를 이용한 속도 측정 시스템을 통하여 동 시스템의 신뢰도 및 현장 적용 여부를 검토하였다. 본 연구에서 구성한 테이프 스위치 센서를 이용한 속도 측정 방식과 프레임분석에 의한 기존 방식과의 비교 분석한 결과, 대체 사용하여도 무방한 것으로 평가되었다. 따라서 테이프스위치 센서를 이용한 속도측정 장치는 교통단속시스템의 실무적 검수 검정을 단시간 내에 수행할 수 있는 장점이 있어 향후 속도측정용 시험 장비로써 현장 적용 가능성이 매우 높은 것으로 판단된다.
영상기반의 교통정보수집시스템은 관리 및 운영상의 한계를 보이고 있는 기존의 루프검지기의 역할을 대체하는 검지기로써의 역할뿐만 아니라 다양한 교통류의 정보를 제공하고 관리할 수 있다는 점에서 여러 나라에서 보급 활용되기 시작했다. 또한 용도와 사용범위에 있어서도 획기적인 확장세에 있다. 반면에 교통사고 관리와 관련하여 현재까지는 단순히 교통사고 예상지역에 감시카메라를 설치해 두고 기록되는 자료의 디지털화를 추진하는 정도의 영상처리기술을 활용하고 있는 형편이다. 교차로 내 교통사고의 발생 전과 후의 순차적인 상황을 정확히 기록하고, 이 자료를 통해 발생된 교통사고의 사고 매커니즘을 객관적이고 명확하게 조명하고 분석하는 것은 교통사고 처리에 있어서 어느 것보다 시급하고 중요한 부분이다. 기존 기술들은 교차로의 환경적 다양한 변화로 인해 극복하기 매우 어려운 차량의 객체분리, 추적 등의 기술을 가지고 있음에도 불구하고 엄청난 데이터처리용량으로 실시간으로 적용하기 어려운 문제들을 갖고 있다. 이에 본 연구는 이를 극복할 수 있는 기술 방식을 제시하고자 한다. 또한 기존에 잘 알려진 환경적 장애요소 제거방식 중 가장 우수한 방식으로 평가받고 있는 가우시안 복합모델 분석기법에서 조차 환경적인 요인으로 인해 자주 발생하고 있는 오 검지 상황들을 효과적으로 저감시킬 수 있는 능동적이고 환경적응적인 기법을 제시하고 구현하여 그 기술의 성능을 평가하고자 한다. 기존의 교통사고자동기록장치와 비교해 본 연구의 결과가 비교우위의 성능을 구현하였음을 입증하기 위해 실제 운용되고 있는 신호교차로의 영상을 실시간 온라인으로 입력받아 시험하였으며 이 시험결과를 기존의 다른 기술의 성능과 비교평가를 실시하였다.
본 논문에서는 간선도로에서 단일검지기를 이용한 구간통행속도 추정방법론을 제안하고 평가하였다. 제안된 모형은 VPLUSKO방법, 퍼지제어방법, 신경망이론방법의 세 가지이다. 을지로에서 실측한 실측자료를 통하여 개별 모형의 성능을 평가하고, 타구간에 적용가능성을 평가하는 이식성평가를 실시하였다. VPLUSKO방법은 사용방법이 단순한 장점은 있으나, 타 방법에 비하여 성능이 열등하다. 정밀성은 떨어지지만 단순성에 비하여 어느 정도의 예측력은 있어, 개략적인 혼잡도 판정의 용도로는 사용될 수 있다고 판단된다. 퍼지제어방법은 특정검지기에서 추정능력은 신경망방법에 비하여 다소 저조하지만 적절한 수준의 추정력을 보인다. 특히, 이식성 측면에서는 타 방법보다 우수성이 입증되었다. 퍼지방법은 교통변수와 통행속도 간의 비 선형관계를 모형화할 수 있는 장점이 있다. 신경망방법은 학습대상이 되는 검지기에 대해서는 추정능력이 우수하나 이식성 측면에서는 문제점이 노출되었다. 결론적으로 본 논문에서는 평균통행속도 추정에는 대상 방법 중에서 추정의 정밀성이나 이식성을 고려해볼 때 퍼지제어방법을 최선의 방법으로 추천한다.
주차정보시스템은 주차 대기시간을 줄이고 운전자의 편의를 증진시킬 수 있지만, 다수의 검지기, 표출장치, 제어장치 등을 포함하는 특성에 기인하여 항구적인 전력을 소비하는 특징을 갖는다. 근래에 국내외에서 환경 친화적 그린 빌딩을 위한 저 전력 소비 형 주차정보시스템의 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 가상 빌딩의 주차장을 대상으로, 소비전력 저감을 특징으로 하는 주차정보시스템을 설계하였다. 본 설계를 위한 주차검지기로는 기 상용화된 배터리방식 주차 검지기인 무선루프식검지기와 지자기방식 검지기를 적용하고, 시스템 구성 및 통신 네트워크, 운전자 정보서비스 시나리오, 배터리 수명 평준화 등에 대한 설계를 진행하였다. 이어서, 설계된 주차정보시스템의 운영 소비전력을 추정하고 이를 종래의 일반적인 초음파방식 시스템의 동작 소비전력과 비교 하였다. 또한, 주기적 배터리 교체비용을 고려한 전력 유지비용을 환산하여 비교하였다. 7년의 배터리 교체주기를 기준으로 하였을 때, 설계된 시스템의 운영 소비전력은 기존 초음파센서 기반 시스템의 13% 수준으로, 전력 운영비용 환산 값은 기존시스템과 유사한 수준인 94.9%로 추정되었다. 본 연구의 시스템은 소비전력의 괄목할 만 한 경감에 따라, CO2발생의 저감을 기대할 수 있다.
우리나라는 현재 심각한 교통체증과 차량집중현상으로 많은 사회적 문제 및 경제적 손실을 겪고 있다. 출퇴근 시간, 주말 저녁 시간, 명절 등에 국도 상에서의 차량정체는 누구나 한번씩 다 겪어본 경험이 있을 것이다. 특정한 기간, 시기에 발생하는 차량정체 이외에도 인구를 밀집을 유도하는 관련시설, 놀이공원, 대형마트 등이 입점하게 되어 차량정체가 생기는 경우도 비일비재하다. 현재 우리나라 신호시스템 운영방식인 현시(한 신호주기에서 변하지 않는 일정한 시간구간)는 교통영향분석과 관련 도로의 교통량을 측정하여 적정 현시 종류를 구분하고, 단계별(Phase)로 주기 및 각 신호 시간을 정하게 된다. 이 수집 값에 교차로 인근 지점 검지기인 루프검지기를 통해 교통량을 측정한 값과 구간검지기인 노변장치(Roadside Equipment) 등을 통해 수집한 교통정보를 접합 및 가공하여 신호현시에 적정성을 부여하게 된다. 교통량에 따라 현시를 정할 때마다 장비의 유지보수 비용, 추가 구축비용, 인력, 시간 등이 많이 투자하게 되는 것이 현실이다. 이렇듯 많은 비용과 시간을 투자해서 신호 현시를 정하여 운영을 한다 하여도 때에 따라 변화되는 운전자 특성과 교통량 집중에는 한계가 있다. 신호 대기로 도로상에서 낭비되는 시간, 극심한 정체로 도로 상에서 멈춰있는 차량 등이 한계가 될 수 있는 것이다. 따라서 본 연구에서는 기존 현시 산정 방식에 변화를 주어 실시간 유동적으로 변화할 수 있는, 그리고, 교통상황에 맞는 맞춤식 신호체계를 구현해보고자 한다. V2X를 주 기반으로 하는 교차로 네트워크 자동 신호시스템을 개발하여, 고정 신호 체계가 아닌 자동신호 체계를 구현하고, 특정 상황에서의 정체를 해소하고 불필요한 신호 대기 시간을 없애 교통 문제 해결에 이바지 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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