VMS(Variable Message Sign)는 도로의 이용자에게 하류부의 교통정보를 제공하여 운전자의 경로선택을 위한 의사결정정보와 목적지까지 이동하기위하여 소요되는 통행시간정보를 제공한다. 하지만, VMS에 표출할 수 있는 정보의 개수는 표출면수에 의한 제약이 있기 때문에 신중하게 결정되어야 한다. 지금까지 기 구축된 이벤트의 메시지 표출우선순위는 발생된 이벤트의 심각도만을 고려하여 우선순위 규칙을 적용하고 있다. 하지만 VMS를 더욱 효율적으로 운영하기 위해서는 통행수요가 많은 경로에 교통정보를 우선적으로 제공할 때 그 정보의 수혜자가 가장 많을 것이다. 그러므로 실시간으로 기종점을 파악하여 더욱 많은 운전자가 경로선택이 가능한 정보를 제공받을 수 있도록 정보제공 전략을 수립할 필요가 있다. 본 연구에서는 주도로와 진출입 램프의 검지기 데이터를 이용하여 시간분할 기종점 추정방법론으로 통행수요를 추정하였으며, 추정된 기종점자료를 바탕으로 정보제공 우선순위를 결정할 수 있는 정보제공 전략을 소개하였다.
신호교차로 운영 최적화를 위한 4가지 변수인 주기, 현시순서, 현시녹색시간, 옵셋 중에서 지금 지 정형화된 지침이 없이 전문가의 경험이나 휴리스틱한 규칙(Heuristic rule)에 의해 결정되었던 현시순서에 대해 다양한 교통조건을 고려하여 최적현시와 지체변화를 분석하였다. 교통조건은 독립/연동교차로, 교차로 기하구조, 비혼잡/혼잡상태, 통과교통량에 대한 좌회전 교통량비(LT/Thru)에 따라 Dual ring에서 구현가능한 모든 현시순서를 대상으로 최적현시를 도출하였다. 분석과정에서 비혼잡상태의 경우 LT/Thru가 작을수록 직진 중첩 동시신호가 가장 우수하게 나왔으며, LT/Thru가 크게 증가할수록 선행양방향좌회전이 양호하게 나타났다. 혼잡상태의 경우는 LT/Thru 15%에서 공통적으로 최적현시가 변하였는데 이는 포화도와 이동류별 녹색시간비율이 크게 변하면서 급작스런 주기 증가에 기인한 것으로 판단되었다. 또한 독립교차로 및 연동교차로 현시순서 분석 결과를 보면 전반적으로 선행양방좌회전 현시와 직진 중첩 동시신호 현시가 가장 양호한 것으로 나타났으며, 양방 동시신호 현시는 대체로 지체가 높게 나타나 신호운영에 비효율적인 것을 다시 한번 입증하게 되었다. 특히 연동교차로에서는 연동에 중요한 요소인 옵셋과 진행대폭(bandwidth)의 상호관계를 탄력적으로 대응할 수 있는 직진 중첩 동시신호가 최적현시로 나타났다. 본 연구는 검지기가 설치되지 않은 고정식 신호기로 운영되는 지방부 및 도시 가로망의 교통류 효율성을 높이는 중요한 자료로 사용될 것으로 판단된다. 최근에는 실시간 교통신호 제어시스템이 활발히 연구. 운영되고 있는데 이 시스템 내에 포함되어 있는 TOD방식의 고정시간 제어(pretimed control)나 패턴선택제어(pattern selection control)에도 충분히 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 실시간 주행환경에서 교통사고를 유발할 수 있는 위험한 교통상황을 검지하고 경고정보를 운전자에게 제공하여 운전자의 회피 행동을 효율적으로 유도할 수 있는 경고정보시스템을 제안하였다. 교통사고 개연성을 계량화해서 나타낼 수 있는 Surrogate Safety Measure(SSM)를 도출하여 제안한 시스템의 구현을 위한 정보처리 및 가공기법을 개발하였다. 제안된 알고리즘을 통해 생성된 경고정보는 긴급영향권과 일반영향권으로 구분되어 제공 될 수 있다. 각 영향권에서 차별화된 경고정보 제공이 가능하도록 하는 임계값 결정방법론을 제시하였다. 본 연구에서 새롭게 제안하는 경고정보시스템은 고속도로 교통사고 예방을 위한 교통류 관리를 위해 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 RFID 기술을 적용하여 이동하는 철도 화차를 인식하는 최적의 조건을 도출하였다. 이동하는 철도 화차를 인식하기 위해서는 주파수 대역의 선정, 안테나의 각도, 이동하는 속도, 태그의 부착위치 등의 고려해야할 요소들이 있다. 그래서 이동하는 철도 화차를 최적으로 인식하는 조건을 도출하기 위하여 주파수 대역은 900MHz/2.45GHz대역을, 안테나의 각도를 0, 30, 45, $60^{\circ}$로, 이동속도 10/30/50km로, 태그의 부착위치를 3부분으로 나누어 실증 테스트하였다. 그 결과 이동하는 철도 화차를 인식하기 위한 최적의 조건을 실험을 통하여 검증하였다. 따라서 철도물류의 위치인식(Location Detection)과 추적(tracking)을 실시간(Real-time)으로 모니터링 할 수 있으며, 나아가 일반 철도에도 적용하여, EURO-Balis 처럼 철도차량을 검지, 추적 등 철도 신호에 적용될 수 있을 것이다.
Train accidents can be directly connected to fatal accidents-collision, derailment, Fire, railway crossing accidents-resulting in tremendous human casualties. First of all, the railway derailment is not only related to most of railway accidents but also it can lead to much more catastrophic accompanying train overtured than other factors. Therefore, it is most important factor to ensure railway safety. some foreign countries have applied to the detector machines(e.g., ultrasonic detector car, sleep mode, current detector, optical sensing, optical fiber). Since it was developed in order to prevent train from being derailed. In korea, the existing track method has been used to monitor rail condition using track circuit. However, we found out it impossible for Communication Based Train Control system(CBTC), recent technology to detect rail condition using balise(data transmission devices) without no track circuit. For this reason, it is needed instantly to develop real-time monitoring system used to detect broken rails. Firstly, this paper presents domestic and international statues analysis of rail breaks technology. Secondly, the composition and the characteristics of the real-time monitoring system. Finally, the evidence that this system could assumed the location and type of broken rails was proved by the experiment of prototype and operation line tests. We concluded that this system can detect rail break section in which error span exist within${\pm}1m$.
교통량 산정은 주로 교통량조사시스템, 차량검지시스템, 통행료징수시스템 등과 같은 조사 장비와 CCTV를 통한 인력 조사를 병행하고 있으나 이는 많은 인력과 비용이 발생한다. 본 연구에서는 단일 CCTV의 경우 전체 차량을 탐지하지 못하는 한계를 극복하기 위해서, 딥러닝과 스테레오 CCTV를 이용하여 교통량을 산정하는 방법을 제안하였다. 차량을 탐지하기 위한 딥러닝 모델을 학습하기 위해 COCO 데이터셋을 사용하고, 실시간으로 좌우 CCTV 영상에서 각각 차량을 탐지하였다. 그리고 나서, 각 영상에서 추출하지 못한 차량을 부등각사상변환을 이용하여 추가적으로 차량을 탐지하여 교통량 산정의 정확도를 개선하였다. 실험은 평상시 도로 환경과 안개가 발생한 기상 상황의 경우에 대해서 각각 수행하였다. 평상시 도로 환경의 경우 단일 CCTV 영상을 사용할 때보다 좌우 영상에서 각각 6.75%, 5.92%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다. 또한, 안개가 발생한 도로 환경의 경우 좌우 영상에서 각각 10.79%, 12.88%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다.
교차로의 신호시간 계획이나 간선도로 축의 제어에 있어서 가장 대표적인 문제는 수시로 변화하는 교통상황이다. 또한 이러한 변화로 인해 정확한 교통 데이터를 얻기 힘들고, 그에 대한 분석 또한 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 불명확한 교통데이터를 이용하여 교차로 및 간선도로의 제어를 하기 위해, 인간의 사고와 유사한 추론이 가능하다고 판단되는 Fuzzy Logic을 적용함으로써 불명확한 상황에 대하여 수학적인 함수로 표현되지는 않지만 언어적인(Linguistic) 제어가 가능하도록 하여, 기존의 교통제어 방법보다 교통상황에 민감하게 대처할 수 있는 새로운 제어전략을 제시하였다. 본 연구는 "영상검지기를 이용한 실시간 교통신호 감응제어(김성호, 1996)"의 독립교차로의 신호 제어 부분을 기초로 하여 간선도로 상의 연속진행 제어에 대한 전략을 제안하고, 그 효과를 기존의 제어 방법에 의한 효과와 비교·분석하였다. 또한 각 제어 방법에 대한 분석을 위하여, 교통 시뮬레이션 소프트웨어인 TRAF-NETSIM을 이용하여 각각의 효과를 비교하였다.
내부미터링은 제어구간 안에서 과포화링크 상류부의 유입교통량을 적절히 제어하는 것으로 과포화시 빈번히 발생하는 앞막힘현상이나 이로 인한 교차도로의 통행권 방해 등으로 일어나는 불필요한 지체를 방지하여 네트워크 안의 교통류를 안정적으로 유지하는 제어전략이다. 이는 기존의 COSMOS의 과포화제어 전략보다 적극적인 제어 방법으로 앞막힘현상으로 인한 교차로 막힘현상을 사전에 예방할 수 있고, 링크의 Storage의 사용을 최대화할 수가 있다. 본 연구에서는 기존 COSMOS 시스템 유지를 전제로 한 내부미터링 알고리즘과의 병행 운영 방안을 도출하기 위해 다음과 같은 연구를 수행하였다. 우선 내부미터링 제어전략의 적용을 위한 COSMOS 기본 환경 구축안을 제시하였다. 즉, 내부미터링이 적용 가능한 교통환경 정의, 내부미터링 적용구간 설정을 위한 원칙과 C.I.와 M.I. 검지기 체계 및 제어기 체계를 제시하였다. 그리고 기존 COSMOS시스템과의 병행 운영을 위한 제어절차를 제시하였다. 제시된 제어절차에 대한 실험평가 결과, 내부미터링 제어를 적용시 각 접근로의 대기행렬길이가 안정적으로 유지됨을 확인하였고, 전체 대상구간의 운영효율을 증진시키는 것으로 평가되었다.
최근 도로조명시설에 영상 및 레이더 등을 부착하여, 실시간 교통데이터 수집과 교통 정보제공이 가능한 스마트 가로등에 대한 연구가 활발하다. 스마트 가로등 기술은 이에 따라 기존 대비 고해상도 검지, 판별, 조밀한 정보제공이 가능하다. 스마트 가로등의 장점으로 고해상도 정보전달매체로서 효과적으로 활용하기 위해서는 기존 중앙집중식 운영 전략과 다른 지점형 운영 전략이 요구된다. 본 연구는 스마트 가로등 기반사고 발생 전/후의 상황에 따라 구분된 공간적 범위에서 목적성을 달리하는 동적 정보 제공 전략, 해제 전략 및 그 기준에 대해서 제시하였다. 이를 통해 스마트 도로조명시설을 보다 효과적으로 활용 가능할 것으로 기대된다.
지점검지기에서 수집되는 교통량, 점유율, 속도 자료로는 구간의 교통상황을 명확히 설명하기에는 한계가 있다. 근래 통신, 센싱, 측위기술의 발달과 유비퀴터스 환경 구축에 대한 연구가 활발히 진행되면서 기존에는 수집하지 못했던 개별 차량의 각종 교통자료 수집이 용이해짐에 따라 새로운 방법의 구간정보의 생성이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 GPS를 통해 개별차량 주행자료가 수집이 가능하고 차량간 또는 차량-인프라간 통신이 가능한 유비퀴터스 교통정보시스템 하에서 Predictive Travel Time 기법이라는 새로운 구간 정보생성기법을 이용하여 구간통행시간을 추정하고 검증하는 방법론을 제시하였다. 구간정보의 생성 시에는 정보의 실시간성 및 정확성과 연관되는 시간처짐현상이 항상 존재하며 도로에서 Incident가 발생했을 때 시간처짐현상은 더욱 크게 발생하게 된다. 본 연구에서는 유비퀴터스 환경에서 Incident가 발생 시시간처짐 현상의 영향을 최소화하면서 구간통행시간이 산출 가능한 기법을 제시하였다. 미시적 교통류 시뮬레이션 모델인 AIMSUN으로부터 개별차량주행궤적 자료를 수집하고 Predictive Travel Time을 산출하는 알고리즘에 다양한 통신환경조건을 반영하여 생성정보의 정확도를 산출하였다. 또한 통신환경 변수에 따른 정보의 정확도 관계모형을 회귀분석 기법을 적용하여 도출하였다. 도출된 통신환경변수와 생성정보의 신뢰도 관계모형은 본 연구에서의 구상하는 미래형 교통정보 시스템의 요구사항 분석에 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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