본 연구에서는 과거의 교통패턴과 실시간 교통데이터와의 차이값을 이용하여 돌발상황을 판정하는 알고리즘을 개발하고자 한다. 이를 통해 운영자의 측면에서 이해하기 쉽고 운영 및 수정 보완이 용이한 돌발상황 감지알고리즘을 개발하는 것이 목적이다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 교통패턴 구축을 위하여 30초 주기 원시데이터를 바탕으로 동일한 지점의 동일한 요일 및 시간대의 교통량과 속도를 이용한 가중이동평균법을 사용하였다. 모형은 오류자료 보정처리, 소통상황 판정, 패턴자료와의 비교, 돌발상황 판정, 지속성 검사의 단계로 이루어졌으며, 적정 파라메타 선정을 위하여 다양한 파라메타값을 적용하였다. 알고리즘의 적용 결과 검지율은 평균 94.7%, 오보율은 0.8%, 평균 검지시간은 1.6분으로 기존 모형과의 비교분석 결과에서도 우수한 편에 속하는 것을 확인할 수 있다. 교통패턴이라는 개념을 사용하여 복잡하지 않은 과정을 통해 우수한 결과를 얻었으며, 운영자의 측면에서 실제 운영자들이 돌발상황을 판단하는 과정을 알고리즘으로 완성하였다는 측면에서 본 연구의 의의가 있다.
본 연구에서는 휴대용 초음파 피부 미용기 사용시 집속 초음파의 조사 위치를 증강현실 (Augmented Reality: AR) 기법을 통해 사용자에게 보여주어 안전하게 셀프시술을 하도록 하는 안드로이드 앱을 개발하고 시험을 통해 유용성을 보인다. 사용자가 초음파 미용기로 얼굴 부위를 시술하는 동안에 스마트폰 카메라를 통해 사용자의 얼굴과 얼굴위의 초음파 조사 위치를 실시간 검지한 후, 얼굴 영상위에 조사 위치를 표시하여 사용자에게 보여줌으로서, 초음파가 동일한 부위에 과도하게 중복되어 조사되지 않도록 한다. 이를 위해 ML-Kit를 이용하여 사용자 얼굴의 랜드마크(landmark)들을 실시간 검지하고 얼굴형상 기준 모델과 비교하여 얼굴의 회전과 이동 등의 자세를 추정한다. 미용기의 초음파 조사부위에 LED를 장착하고 조사 중에 작동시킨 후, LED의 불빛의 위치를 탐색하여 스마트폰 화면상의 초음파 조사 위치를 알아내고, 추정된 자세정보를 토대로 얼굴 영상위에 조사 위치를 정합시켜 표시한다. 앱에서 수행되는 각 작업들을 스레드와 타이머를 통해 구현하여 전체 작업이 75ms 이내에서 실행된다. 시험 결과, 120개의 초음파 조사 위치를 정합하고 표시하는 데 걸린 시간은 25ms 이하이고, 얼굴이 크게 회전하지 않는 경우 표시 정확도는 20mm 이내 임을 알 수 있다.
프로브 차량을 이용한 이동식 교통정보수집체계가 확산되면서, 기존 소통정보 이외에 차량 내 센서를 이용한 포트홀, 낙하물, 노면결빙과 같은 도로위험정보 수집이 가능해지고 있다. 본 연구는 다수의 프로브 차량이 GPS 좌표 기반으로 도로위험정보와 같은 이벤트를 검지했을 때 시간 공간적으로 통합하여 실시간으로 처리하는 복합처리 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘의 핵심기능은 특정 지점에 발생된 도로위험정보를 (1)다수의 프로브가 서로 다른 GPS 좌표로 검지한 결과로 부터 동일지점인지 여부를 판단하고, (2)그 지점을 국가표준노드링크 상에 특정하여 이벤트 데이터를 생성하며, (3)생성된 이벤트 데이터가 유효한지 지속적으로 판단하고, (4)도로위험상황이 종료되었을 때 이벤트를 종료시키는 것이다. 이를 위해 프로브 차량이 수집한 도로위험정보를 실시간으로 처리하여 조건부 확률을 지속적으로 갱신하는 과정을 통해 이벤트의 유효성을 판단하고 종료할 수 있도록 개발하였고, 시뮬레이션을 통해 알고리즘의 적용가능성을 검증하였다. 개발된 복합처리 알고리즘은 향후 C-ITS 및 자율주행자동차 등 프로브 기반의 교통정보 수집 및 이벤트 정보 처리에 적용 가능할 것으로 판단된다.
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.
통행시간은 교통정보 중에서 가장 대표적이고 이용자 선호도가 높은 정보이다. 본 연구에서는 일반국도를 대상으로 실시간 시스템에 적용 가능한 통행시간 예측 방법을 개발하고자 하였다. 통행시간 예측방법으로 비모수적 접근 방법인 K 최대근접이웃 방법을 적용하였다. K 최대근접이웃 방법은 데이터에 대한 특별한 가정이 필요 없고, 모수 추정 과정이 필요 없어 실시간 교통관리시스템에 적합하다. K 최대근접이웃 방법의 우수성을 평가하기 위해 교통 분야에서 많이 적용되고 있는 이력자료 평균방법과 칼만 필터방법을 선정하여 평균절대백분율오차와 변동계수를 통해 평가하였다. 평가 결과 K 최대근접이웃 방법이 이력자료 평균방법과 칼만 필터방법에 비해 우수한 것으로 분석되었다. 통행시간 정보 제공 시 본 연구에서 개발된 방법을 통해 도출된 통행시간과 구간검지기로부터 관측된 통행시간을 탄력적으로 적용함으로써 통행시간 정보의 신뢰도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
철도 안전사고 예방을 목표로 하는 실시간 철도 안전관제 시스템에서는 DDS (Data Distribution Service) 표준 기술 기반의 데이터 전송 방안을 적용함으로 기존 현장의 안전검지장치로부터 발생한 데이터를 통합 및 관리하고 있다. 본 논문에서는 수많은 현장 데이터 중 일반철도 현장에서 발생한 신호설비 데이터 규격 설계를 소개하고 있다. 신호설비 데이터의 DDS 전송을 위하여 기존 표준 규격인 KRS SG 0062를 모델링하고, DDS 데이터 전송 단위인 Topic 설계 및 데이터 변환 방안을 제시하고, 데이터 성격 별로 네트워크 제어 QoS 정책 설계를 제시하고 있다. 또한 실제 현장 데이터를 분석하여 설계된 규격이 현장에 적용 가능한지를 확인해 보았다.
기존 실시간 신호제어시스템의 루프검지기 기반 수집체계의 한계를 극복하기 위해 실시간 택시 GPS 데이터를 신호제어에 활용할 수 있는 방안에 대한 연구의 일환으로, 본 논문은 2016년 발표한 링크평균통행시간과 대기차량길이의 추정 모형과 교통상황 판단 알고리즘에 대해 평과와 개선을 수행하였다. 링크평균통행시간은 연동그룹과 비연동그룹을 고려하여 평균통행시간을 고도화하였고, 대기차량길이는 교통상황을 고려하여 추정모형을 고도화 하였다. 링크평균통행시간의 정확도는 약 95%, 대기차량길이의 정확도는 약 85%로 분석되었다. 교통상황판단 알고리즘은 정확도가 향상된 통행속도와 대기차량길이를 반영하였다. 반영된 지표들의 변동을 줄이고 교통상황의 추세를 판단하기 위해 평활화를 수행하였으며, 과포화 상황 판단 기준에 통과주기를 반영하여 알고리즘을 고도화하였다.
현재 비디오 영상처리시스템(VIPS: Video Image Processing System)은 실시간으로 들어오는 영상정보를 분석하여 유용한 정보를 제공하고, 하나의 카메라로 여러 차로를 동시에 감시할 수 있는 알고리즘으로 교통량, 속도뿐만 아니라 밀도 및 점유율 등 다양한 정보를 제공하나, 안전지대에서는 효과적이지 못한다. 그러나, 영상검지시스템에서 개별차량에 대한 추적시스템으로 개발할 경우 사고 및 차로 변경의 위험요소 감지 등 실시간으로 보다 다양한 정보를 제공할 수가 있다. 본 논문은 컴퓨터비전 기술을 이용하여 개별차량의 추적시스템을 개발하였으며, 이 시스템을 실제 도로영상에 적용하여 Tripwire에서 수집할 수 있는 교통정보뿐만 아니라 사고, 상충정보 등 다양한 정보를 제공한다. 본 연구의 검증을 위하여 개별차량 추적시스템으로 1) 돌발상황 감지 2) 급차로 변경과 같은 비정상적인 차량흐름의 경우를 감지하는 실험을 수행하였다.
본 연구에서는 구간통행시간을 기반으로 하는 실시간 교통신호제어 알고리즘을 개발하였으며, 알고리즘의 현장 실험 및 평가를 수행하였다. 구간통행시간 기반 실시간 신호제어 알고리즘은 전체 접근로의 지체 균등화를 목적함수로 하며, 주요 과정으로는 개별차량 지체와 차량관측 시간을 이용한 대기행렬 해소시간의 산정과 이를 기반으로 교차로 지체를 산정하는 과정이다. 이후 이동류별 주기단위 지체변화량을 산정하고, 주기 결정 및 현시 배분 등의 과정이 이루어진다. 이동류별 지체의 산정과정에서는 연동교차로의 특성을 고려하여 HCM의 연동계수를 이용한 독립교차로에서의 지체로 환산하는 과정을 수행하며, 이때 누적주기의 프르브 차량 정보를 이용함으로써 보다 안정적 신호제어를 도모하였다. 통행시간 기반 신호제어 알고리즘의 현장실험 및 평가를 통해 TOD 제어와의 비교평가를 수행하였으며, 실험대상 가로축은 약 400m의 평균 교차로 간격을 가지는 일련의 4개 교차로로 구성되어 있다. 현장실험 및 평가 결과 TOD 제어 대비 지체 감소 효과와 더불어 이동류별 지체의 표준편차 감소를 통해 지체의 균등화 효과를 확인하였다. 본 연구를 통해 교통정보수집을 위한 범용의 검지체계에서 산출되는 개별차량의 구간통행시간 정보를 기반으로 하는 실시간 신호제어 알고리즘의 개발 및 평가를 수행하였으며, 이는 유비쿼터스 환경의 급속한 확산이라는 교통환경의 변화에 부응하기 위한 신호제어 방법론의 근본적인 변화에 궁극적인 목표를 두고 있다.
본 논문에서는 검지 끝으로 모니터 스크린 평면상의 마우스 위치를 가리키고 이동시키는 새로운 3차원 물리 사용자 인터페이스 방식(PUI)을 제안한다. 스마트 TV와 같은 각종 스마트 기기를 원격으로 제어하는 기존의 3D PUI 방식에는 상대적 지시 방식과 절대적 지시 방식의 두 가지가 있다. 전자의 경우는 사람의 인식과정과 불일치하며, 후자는 과도한 몸의 이동이 필요한 문제가 있었다. 이에 본 연구에서는 상대적인 포인팅 방식과 절대적인 포인팅 방식을 결합하여 직관적이고 사용자 중심의 인간 친화적인 3D PUI 포인팅 방식을 개발하였다. 제안한 방법은 스크린영역 내에서의 포인팅을 위해서 주시안을 기준으로 사각뿔 모양의 가시영역을 설정할 필요가 있다. 가시영역을 실시간으로 유지하기 위해서는 주시안의 움직임에 따라 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 스크린 상의 검지 끝 투영 위치좌표의 내외부를 판정하는 방식으로 가시영역 계산량을 최적화 하였다. 아울러 포인터 위치좌표 추적에 칼만필터를 적용하여 마우스 커서의 떨림을 안정화시켜 사용자의 편의성을 높였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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