본 논문에서는 교통 정보 제공 시스템에서 기본적으로 필요로 하는 신뢰성 있는 교통데이터 획득을 위한 교통 영상검지기를 ASIC을 이용하여 효과적으로 구현할 수 있는 구조를 제안한다. 본 논문의 교통 영상검지기에서는 먼저 저가의 CMOS 이미지 센서를 이용하여 영상을 획득한다. 그 다음에 영상을 여러 개의 블록으로 분할하고 블록 매칭 기법을 이용하여 각 블록의 모션 벡터, 즉 각 블록이 다음 프레임에서 어느 방향으로 얼마만큼의 거리를 이동했는지를 추적한다. 그 다음에는 블록들의 모션 벡터로부터 자동차의 속도와 크기를 추출한다. 본 논문의 교통 검지기는 실시간으로 시내 도로나 고속도로에서 실시간으로 교통 정보를 검지할 수 있을 뿐만 아니라 보정이 필요 없어 설치가 매우 간편하다.
각종 환경적, 기술적 요인으로 인하여 영상검지기는 사용연한에 따라 정확도는 감소하기 마련인데 변화정도에 대해서 체계적으로 연구된 바가 없다. 영상검지기의 정확도를 적정수준으로 유지하기 위해서는 교정작업이 필수적이지만 예산적, 제도적 문제로 인해 엄밀한 교정이 실시되지 못해 양질의 교통관리에 제약으로 작용하고 있다. 본 연구는 실제 현장에서 쓰이고 있는 영상검지기들을 대상으로 정확도 검사방안을 개발하였고, 현장 조사를 통해 수집된 자료를 기반으로 최적 교정주기 설정방안을 개발하였다. 이는 정보의 질을 중시하는 ITS센터의 유지관리업무와 연계하여 정책적으로도 활용될 수 있을 것이다.
현재 사용되는 차량 검지기는 크게 두 가지 검지기가 사용되고 있다. 그 종류는 루프 검지기와 영상 검지기인데 지금 이러한 두 가지 유형은 설치 이용되고 있고, 이러한 검지기로부터 수집된 교통량, 속도 등의 실시간 교통 자료는 가공과정을 거친 후 반복/비 반복 정체관리, 돌발 상황관리, 경로안내 서비스 등 다양한 서비스에 활용하고 있으나, 이들 용도 이외에 더욱더 다양한 서비스를 지원하는 작업이 필요하며 예를 들면, 교통정책 평가, 교통사업 평가, 교통안전 증진 등의 다양한 목적으로 활용하는 서비스를 지원하는 것이어야 하겠다. 따라서 현재 이용되는 차량 검지기 시스템의 확대 설치가 이루어져야 한다. 그러나 루프 검지기와 영상 검지기는 복잡한 공사를 수반하며, 가격 또한 높고 USN 기반의 인식 기술에 비해 경제성과 경쟁력이 떨어진다. 따라서 다양한 공공/민간 교통서비스 및 u-City의 응용 서비스 기술에 필요한 USN 기반의 차량 식별/인식/속도 검지 기술의 개발이 필요하다.
실시간 교통정보는 현장에 설치된 차량검지기가 수집하는 교통량, 속도, 점유율 자료를 기반으로 생성된다. 따라서 검지기 성능을 일정수준으로 유지시키는 것이 중요하다. 이를 위해 ITS 관리기관에서는 주기적으로 검지기에 대한 성능평가를 수행한다. 일반적으로 검지기 성능평가는 기준값을 생성하는 장비(기준장비)와 평가대상 검지기가 수집하는 자료를 상호 비교함으로써 수행된다. 여기서 유의할 점은 기준장비 수집값 역시 평가대상 검지기 자료와 같이 오차 및 불확도를 포함하고 있다는 것이다. 또한 검지기 평가가 표본집단에 대해 이루어지기 때문에 이를 모집단의 결과로 표현하기 위해서는 신뢰구간 개념이 적용되어야 한다. 그러나 현재 국내 검지기 성능평가는 합리적인 방법론 부재로 인해 기준값 불확도 및 신뢰구간 개념을 적용하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 기준값 불확도 및 신뢰구간 개념을 적용한 성능평가 방법론을 제시했고, 이를 루프, 영상, 레이더 검지기 성능평가에 적용했다. Over-count, Under-count 상쇄효과를 제거하기 위해 개별차량단위 자료를 평가하였고 그 결과, 제시된 방법론이 검지기 성능평가에 효과적으로 적용될 수 있음을 입증하였다.
본 논문은 고속토로에 설치되어 있는 CCTV카메라 영상을 이용하여 자동으로 교통정보를 수집할 수 있도록 영상검지기 기능을 부가하는 방법을 제안한다. 현행 고속도로 영상검지기에서 수집되는 교통정보는 차로별로 교통정보를 검지하여 수집할 수 있으나 이 방법은 대형차량이 지나가는 경우 Occlusion에 의한 오 검지 빈도가 빈번히 발생하고 있다. 또한 이 Occlusion의 영향으로 고속도로 8차로 중 최고 6차로까지만 검지가 가능하고 그 이상의 차로를 검지한다는 것은 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 교통정보를 차로볕 검지를 하지 않고 전체 차로를 포함하는 검지영역을 설정한 다음 다음 이 검지영역 안에서 차량이 통과할 때까지 개별차량을 추적하여 교통정보를 수집함으로써 고속도로 8차로까지 검지가 가능한 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 실제 경부고속도로 상행선 기흥IC에 실험용 CCTV카메라를 설치하여 획득한 영상과, 청계터널 앞 도로에서 녹화한 영상을 대상으로 실험을 하였으며, 영상처리는 frame-grabber보드에서 초당 30프레임으로 캡쳐를 한 다음 $640{\times}480$ 해상도와 빠른 데이터 처리를 위해서 256 gray-level로 영상처리를 하였다.
영상검지기를 이용하여 도로상에서 이동중인 차량의 움직임을 탐지하고 분석하는 방법은 지능형교통시스템의 많은 분야에 적용되어질 수 있다. 영상분석으로 움직이는 물체를 탐지하는 방법에는 영상차를 이용하는 방법과 영상차를 이용하지 않는 방법으로 분류할 수 있다. 영상차를 이용하는 방법에서는 영상간의 차영상을 기반으로 하여 물체를 탐지하는 방법은 일반적이고 보편적인 방법이나 시간에 따른 배경영상의 왜곡과 물체의 정체현상에 많은 문제점을 지니고 있다. 그리고 영상차를 이용하지 않는 방법은 영상내의 분석으로 물체를 탐지하는 방법이고, 영상간의 정보를 사용하지 않으므로 영상차에 의한 문제점은 발생되지 않는다. 기존에 연구되어진 영상차를 이용하지 않는 방법은 물체의 형태를 고려하지 않고 단지 이동점의 좌표분석으로 차량의 움직임을 측정하고 있다. 본 논문에서는 영상차를 이용하지 않으며 영상내의 형태정보 분석과 색상정보를 고려하여 기존의 영상검지기가 지니는 문제점을 개선하여 정밀한 차량 추적에 대한 가능성을 알 수 있었다.
본 연구는 최근 활용도가 급속히 확대되고 있는 드론을 활용한 ITS 검지기 성능평가 방안을 부산광역시의 사례를 중심으로 제시하고. 드론을 활용하여 센터 자체적으로 성능평가를 시행할 경우의 경제성에 대해 분석하고자 하였다. 부산시에서 운영중인 DSRC, 영상검지기, 레이더검지기 설치지점 중 분석대상 지점을 선정하여 드론촬영을 실시하고, 영상분석을 통해 통행속도, 대기행렬, 지체시간 등의 데이터를 확보하여 검지기수집 데이터와 비교하였다. 비교분석 결과, DSRC, 영상검지기 등 대다수의 주요 검지기 성능평가에 드론활용이 가능하다는 것을 충분히 확인하였으며, 실제로 현장의 상당수 검지기의 성능개선이 필요하다 사실도 손쉽게 파악할 수 있었다. 또한, 센터 자체인력으로 성능평가 수행시 외부기관 위탁시와 비교하여 절반 이하의 비용이 소요되어 비용과 시간 측면에서 매우 경제성이 높은 것으로 분석되었다.
기존의 영상검지기는 한정된 구간에서 차량을 추출, 추적하는데 본 논문에서 제안한 카메라간 연계 추적 방법은 두 대의 카메라를 서로 연계하여 차량을 추적함으로써 넓은 구간에서도 효과적으로 차량을 추적할 수 있다. 한 대의 카메라는 전방을 검지하고 다른 카메라는 후방을 검지하여 전방 검지영역에서 추적한 차량을 후방 검지영역에서도 연계하여 추적하게 된다. 연계 추적을 위해 전방 카메라에서 취득한 차량의 차선정보와 차량의 대표 gray level 정보를 후방 카메라로부터의 영상 분석시 이용하여 차량 연계 추적을 한다.
ITS(Intelligent Transportation Systems)는 도로이용자에게 정확한 통행시간정보를 신속히 전달함으로써 도로이용의 효용 극대화를 목표로 하고 있다. 이러한 통행시간정보는 ITS장비에 의해 수집되는 자료를 기반으로 생성되므로 ITS장비의 신뢰성 유지가 매우 중요하지만 국내 설치 운영중인 ITS장비의 신뢰성을 확보하기 위한 교정(Calibration) 등과 같은 유지관리활동은 매우 미흡한 상태이다. 만약 고장, 수리, 교체 등과 관련된 장기간의 이력자료가 축적되어 있다면 신뢰성공학 등과 같은 기존 연구를 활용하여 체계적인 유지관리계획을 산정할 수 있겠지만, 현재 각 센터별로 충분한 이력자료를 확보하지 못하는 실정이다. 이에 본 연구에서는 설치 연도별로 영상검지기의 성능수준을 평가하고 시계열적인 분석을 위한 현장자료를 수집하였다. 또한 제조회사 설치년도 등 각각의 영상검지기의 특성이 동일하지 않기 때문에 발생하는 이분산성(heteroscedasticity) 문제를 고려하여 영상검지기의 정확도 감소 곡선을 추정하였다. 궁극적으로, 장기간의 이력자료 분석을 통해 체계적인 유지관리계획을 산정하여 ITS장비의 신뢰성을 유지하고 운영 관리하는 것이 바람직하겠지만 이력자료 축적에 소요되는 기간 동안 본 연구결과를 광범위하게 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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