본 연구에서는 수도권을 중심으로 구축 운영 중인 UTIS를 활용하여 버스의 서비스 개선 및 운행 효율성을 증진함과 동시에 일반 차량의 지체를 최소화하기 위한 버스 수요 기반의 TSP 제어 알고리즘을 개발하였다. 이를 위해 버스의 수요를 기반으로 버스 우선신호의 우선권 강도를 조정하는 알고리즘을 제안하였으며, 주도로의 버스 우선권 제공으로 인한 부도로의 지체 증가를 막기 위해 부도로의 포화도에 따른 우선권 강도를 조정하는 보상 알고리즘을 제안하였다. 또한 연구 결과를 CORSIM RTE를 활용할 HILS 기반의 평가시스템을 통해 효과 분석하여 현장의 적용 가능성을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 버스의 통행시간은 10% 정도 개선 효과가 있었으나, 이 경우 전체차량의 제어지체에는 큰 영향을 받지 않음을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 국내의 대중교통 활성화 정책에 기여할 것으로 기대된다.
최근 환경문제로 인해 보행, 자전거, 대중교통과 같은 친 환경 교통수단에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 보행과 자전거는 경우에 따라 장거리 이동이 불가능하기 때문에 이용범위가 제한적이라는 단점이 있다. 반면에 대중교통은 교통체증이라는 사회적 문제점까지 해결할 수 있는 교통수단이다. 이러한 대중교통은 시간에 따라 운행여부가 달라진다는 특징을 갖고 있다. 하지만 현재 웹상에서 서비스중인 대중교통정보 안내 서비스는 이러한 특징을 반영하지 못하기 때문에 경우에 따라 사용자에게 잘못된 정보를 제공할 수 있다. 이러한 한계점을 해결하고 대중교통의 운행정보를 고려한 정보제공을 위해 본 연구에서는 STP(Space Time Point)데이터 모델을 제안하였다. STP데이터 모델은 객체의 최하위 개념을 포인트 단위로 인식하고 이들을 계층적으로 구성하여 객체를 표현할 수 있으며, 기존의 시공간 데이터 모델과는 달리 시간에 따라 객체정보가 변하는 다양한 동적 공간객체의 구현이 가능하다. 대전지역을 대상으로 대중교통 운행정보로 버스 및 지하철에 대한 STP모델을 설계 및 구축하고 이를 이용하여 동적 경로 안내 기능을 구현하였다. 구현한 경로안내 기능을 통해 대전국립현충원에서 한남대학교로 가는 경로를 시간대별로 탐색해 본 결과 대중교통의 운행에 제한이 발생하는 심야시간에는 운행이 제한되는 노선을 우회하는 경로를 안내함으로써 시간에 따라 서로 다른 경로를 나타내었다. 이는 기존 데이터 모델에서는 제공할 수 없는 결과로 실시간 운행정보를 고려한 경로안내가 가능함을 확인하였다. 이러한 기능은 실시간 교통정보나 통행이력정보등과 같은 다양한 데이터 모델의 적용을 통해 추가적인 기능 확장이 가능할 것으로 기대한다.
최근 통학버스로 인한 사고가 빈번하게 발생되고 있으며, 정부에서도 어린이 안전 종합대책을 발표하여 어린이 교통안전 취약지역에 대한 시스템을 구축할 예정이다. 학생들의 등하교시의 안전은 부모들에게 주된 관심사중 하나이다. 학교는 부모의 입장에서 학생이 무사히 학교에 도착했는지 또는 안전하게 귀가를 했는지에 대한 실시간 정보를 제공하는 체계를 가져야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 저전력 블루투스 무선통신 장비인 비콘과 스마트폰의 GPS기능을 이용하여 학생 승하차 여부와 통학버스 위치 조회를 제공하는 통학 시스템을 제안한다. 통학 시스템은 학생들에게 제공된 비콘 UUID 정보와 통학 버스 운전자 스마트 폰 GPS 위치를 응용 앱 서버에서 수집하여 학부모와 관리자가 실시간으로 확인하도록 구성하여 학부모와 관리자가 학생 탑승 여부, 탑승시간과 버스 위치에 대해 실시간으로 정보를 확인할 수 있다. 운전자는 학생들의 탑승여부, 오탑승 여부, 운행 후 잔류학생 확인을 파악할 수 있다.
대중교통 정보 시스템의 고도화와 정보 신뢰도 유지를 위해서는 대중 교통수단 노선과 운행 정보에 대한 정확도 향상은 매우 중요한 사안이다. 이러한 위치기반체계에 대한 정확도를 측정하기 위해 GPS를 활용한 매우 다양한 방법들이 존재하고 있지만 버스 노선 등과 같이 이동 차량에 탑재된 GPS를 통해 결정된 선형 객체의 동적인 위치 정확도를 평가하는 연구는 아직 미비하다. 이에 본 연구의 목적은 단일 버퍼링 기법을 이용하여 GPS에 의해 실시간 측정된 버스 노선의 정확도 평가 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 경기도 안양시 일대의 정류소와 버스 노선을 대상으로 단독 측위, DGPS, GPS/INS 에 따른 정적 및 동적 측위 결과를 상호 비교하고 정확도와 오차의 영향을 분석하였다. 연구 결과로서 정류소 위치에 대한 단독측위의 경우 실시간 DGPS 관측과 GPS/INS DGPS 관측과 비교하여 2개의 관측성과 모두 5m 이내 정확도 범위 내에 결과를 얻을 수 있었다. 특히, 노선의 경우 공공측량 작업 규정 세부기준의 축척별 위치 정확도에 근거하여 단독측위 14.5m의 오차는 1:20,000, 18.1m의 오차는 1:25,000 축척의 오차범위 정확도를 가지며, DGPS의 16.9m와 18.5m의 오차는 1:25,000 축척의 오차범위, GPS/INS의 18.4m와 18.5m의 오차는 1;25,000 축척의 오차 범위로 정확도를 평가할 수 있었다. 본 연구에서 제시한 방법은 버스 기반 정보 구축을 위한 GPS 현장 조사 시 동적 위치 측정 방법론의 타당성 검토와 높은 정밀도의 노선 위치 정보 구축에 활용 가능할 것이다.
본 논문에서는 유아보호를 위한 차량용 스마트 알림 시스템을 설치해야 한다는 것을 제안한다. 여름철 유아들이 차량에 갇혀 숨지는 안타까운 사건이 빈번히 일어났다. 현행 도로교통법에서는 어린이 통학버스를 운전하는 사람은 운행을 마친 후 어린이나 영유아가 모두 하차했는지를 확인 하도록 규정하고 있고 통학차량에 일정 인원 이상의 유아들이 탑승하면 통솔인원교사가 등.하교 길에 동행하도록 의무화 되어 있다. 그럼에도 불구하고 여전히 통학차량에 유아들이 방치되어 사망하는 사건사고가 일어나고 있다. 외국에는 챠량 내부의 모든 버튼을 인식 하여야 차량의 시동이 멈추게 된다. 하지만 유아를 차량에 두고 나오는 사고가 났다. 차량용 스마트 알림 시스템은 기존 버스 내부에 RF카드를 인식하면 유아의 학부모에게 문자가 전송되게 되며 차량 어디에 위치하였는지 표시가 되게 된다. 이로인해 차량에 유아를 두고 내리는 일이 없게 되며 유아가 차량을 언제 탑승하였는지 확인할 수 있게 된다.
도시로의 집중현상에 따라 차량이 증가함으로 한정된 공간에서의 도시교통난이 계속 악화되고 있는 실정이다. 도로상의 불법 주ㆍ정차위반차량으로 인해 차량소통에 불편을 주고, 주거 및 교통환경을 저해하기 때문에 견인업무는 주차정책을 실현시키는 강력한 수단으로써 반드시 필요하지만, 우리나라에서 불법 주ㆍ정차 차량의 견인부분에 대한 연구 및 결과는 극히 미비한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 우리나라 주요 도시를 대상으로 불법 주ㆍ정차 차량의 견인운행 실태 및 특징을 비교, 견인제도의 문제점을 분석하여 개선방안을 검토하고자 하였다. 이의 내용으로는 각 시에서 추진 및 계획중인 지능형 교통체계(ITS), 버스 정보시스템(BIS) 및 차량 위치 자동 표시기(AVM)를 연계시켜 공차거리를 줄이는 등의 첨단체계를 구축하여 견인차량에 대한 운영을 효율적으로 하여야 할 것이고, 요금의 구조도 서울을 제외한 기존의 3단계 톤급별 요금구조에서 장래 대형차의 견인을 감안한 4단계의 톤급별 요금구조로의 조정방안이 필요하다. 견인비용에 있어서도 대부분의 도시가 수년전의 여건을 근거로 산출한 결과를 기준으로 요금을 징수하고 있어 현실에 맞지 않는 요금체계를 적용시키고 있는 실정이다. 따라서, 견인비용부분에 대하여도 장래의 경제여건을 감안한 탄력적 요금체계를 설정하여 경영합리화를 유도함이 바람직하다. 부가하여, 견인원가에 대한 사례분석 결과는 부천시를 중심으로 하여 현실성 있는 견인비용을 제시코자 하였다.
실시간 대중교통 종합 환승정보(TAGO)시스템은 대중교통 이용자 중심의 서비스제공을 목적으로 교통 수단간 환승 정보를 제공하고 있다. TAGO는 항공, 철도, 버스(시외/시내/고속), 지하철 등 대중교통 뿐 아니라 자가용, 자전거 이용자의 환승을 고려한 정적/동적 운행정보, 소통 정보를 연계하여 통합하고, 네비게이션 서비스, 지역정보 서비스, 돌발 상황, 날씨 정보, 통계 정보를 인터넷 TAGO 홈페이지(www.tago.go,kr)와 환승 지점에서의 현장안내장비(Kiosk, PDP)를 통해 제공하고 있다. 현재 TAGO는 3차 사업이 진행 중이며 전국 단위 장거리 교통수단과 지역내 단거리 교통수단의 교통정보를 연계하여 효율적인 환승정보를 제공하여 대중교통 이용 활성화에 기여하고 있다. 미래의 TAGO 시스템은 유비쿼터스 시대의 신개념 교통정보 제공을 위한 확장성을 고려하여 서비스 범위를 확대하며, 다양한 매체를 통해 전국 어느곳에서든 출발지부터 목적지까지 교통수단의 선택, 경로안내, 환승정보, 지역정보 등을 제공할 계획이다.
실시간 관제 시스템은 IoT, 이동통신과 같은 기반 기술의 발달과 공장관리, 차량 운행 체크 등 실시간성이 중요시되는 서비스가 증가함에 따라 급격히 성장하고 있다. 이 시스템의 시간적 민감성을 높이기 위해 다양한 솔루션이 제시되어 왔으나, 현재 대부분의 실시간 관제 시스템은 관제소 등에 위치한 로컬 서버와 다수의 클라이언트로 구성되어 있고, 이들은 다양한 단계를 거쳐 관제 시스템이 위치한 로컬 서버로 전송되고, 그 대응 역시 동일한 단계를 거쳐 진행되는 등 기존 네트워크 및 시스템의 구조적 한계가 있다. 본 논문에서는 실시간 관제 시스템 중 하나인 버스 정보 시스템이 정보를 수집한 시점에서 사용자에게 해당 정보를 제공하기까지 소모되는 시간을 줄일 수 있는 엣지 컴퓨팅 기반 실시간 관제 모델을 제안하였다. 기존 모델과 엣지 컴퓨팅 모델을 시뮬레이션 한 결과, 엣지 컴퓨팅 모델은 사용자에게 데이터를 전송하기 위한 코스트가 기존 모델에 비해 최소 10% 에서 최대 80%까지 감소함을 확인하였다.
최근 탄소배출을 최소화하기 위해 전기자동차의 사용이 증가함에 따라 핵심 부품인 리튬이온 배터리의 상태 및 성능 분석의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 배터리의 상태 및 성능에 영향을 줄 수 있는 배터리의 전압, 전류 및 온도뿐만 아니라 전기 자동차의 운행 데이터 및 충전 패턴 데이터를 활용한 종합적인 분석이 필요하다. 따라서 전기적 이동 수단에서 수집되는 배터리 데이터 수집 및 데이터 전처리, 단순 배터리 데이터에 추가적인 운전자 운전 습관에 대한 데이터 수집 및 전처리, 분석된 영향인자를 기반으로 인공지능 알고리즘 세부 설계 및 수정, 해당 알고리즘을 기반으로 하는 배터리 분석 및 평가 모델 설계하였다. 본 논문에서는 실시간 전기버스를 대상으로 운행 데이터와 배터리 데이터를 수집하여 Random Forest 알고리즘 활용하여 학습시킨 후, XAI 알고리즘을 통해 배터리 상태 중요 영향인자로 배터리의 상태, 운행 및 충전 패턴 데이터 등을 종합적으로 고려하여 운행 패턴에서 급가속, 급 감속, 급정지와 충 방전 패턴에서 일 주행횟수, 일일 누적 DOD와 셀 방전에서 셀 전압 차 , 셀 최대온도, 셀 최소온도의 요소가 배터리 상태에 많은 영향을 미치는 인자로 확인되었으며, Random Forest 알고리즘 기반으로 배터리 분석 및 평가 모델을 설계하고 평가하였다.
택시는 많은 사람들이 이용하고 있는 교통수단이다. 특히 버스나 지하철 같은 대중교통 운행시간이 끝나는 야간에는 택시의 이용률이 더 많을 수밖에 없다. 그러나 최근 택시를 이용한 범죄가 많이 발생하면서 택시에 대한 사람들의 불안감이 커져가고 있다. 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 택시를 보다 안전하게 이용할 수 있는 시스템과 앱을 설계하였다. 스마트폰의 NFC 기술을 이용하여 인증된 택시에 부착된 NFC 태그를 인식하게 되면 택시정보와 탑승정보를 미리 등록된 지인들에게 실시간으로 전송하게 된다. 그로 인해 탑승자들은 보다 더 안전하게 택시를 이용하게 될 것을 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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