지능형 교통체계(Intelligent Transport Systems: 이하 ITS)의 제반서비스는 사용자가 요구하는 다양한 형태의 동적교통정보의 제공가능성이 전제되어야 한다. 이는 많은 데이터 및 정보들이 수집, 가공단계를 거쳐 최종 정보이용자에게 효율적으로 전달되어짐을 의미하며 이를 위해 GIS기반의 공간데이터베이스를 사용하게 된다. 현재 국내외에서 교통관련시스템에서 사용되는 공간데이터베이스는 시스템의 목적에 따라 상이한 설계와 내용을 가지고 있다. 이는 시스템간에 공간상의 위치정보를 공유함에 있어서 시스템에 맞는 적절한 변환과정을 거쳐야만 한다. 특히 실시간으로 정보의 공유가 필요한 경우는 더 큰 문제를 노정하고 있다. 본 연구에서는 ITS서비스에서 사용되는 공간위치정보-동적위치정보, 정적위치정보-를 시스템간에 실시간으로 공유하기 위해 ITS Map Datum (기본이 되는 지형데이터)과 위치참조기법을 개발하고 실제 적용을 위한 한가지의 프로파일을 제안하였다. 또한 제안된 프로파일과 지리정보 소프트웨어를 이용하여 서로 다른 공간데이터베이스상에서도 교통 정보가 제공되어지고 더 나아가 공유되어질 수 있는 가능성을 평가하였다.
본 논문은 블록체인 기술에서 탈중앙화된 시스템 접근 방식을 활용하여 차량 인터넷(IoV)에서 신뢰할 수 있는 데이터 공유 체계를 제안한다. 스마트 계약에 기초한 인센티브 메커니즘을 채택하여, 차량은 올바른 교통 정보 메시지를 정직하게 공유함으로써 시스템으로부터 특정한 보상을 받게 된다. 이후 차량은 평판 등급을 생성하여 수신되는 모든 정보 메세지를 검증함으로서 메시지에 대한 신뢰성을 유지한다. 한편 네트워크 성능을 분석하기 위해 이산 이벤트 시뮬레이터를 사용하여 IoT 네트워크를 시뮬레이션하였고, 인센티브 모델은 분산형 접근 방식의 이더리움 스마트 계약을 활용하여 설계하였다.
오늘날에 정보는 토목공학에서 매우 중요하다. 대개 이 정보는 측량 및 지형공간정보체계로부터 획득된다. 또한 이 정보는 지능형교통체계(ITS), 항법, 시설물 관리, 그리고 수치지도제작, 기타 등의 분야에서 매우 중시되고 또한 앞으로 다양한 분야에서 응용될 것이다. 그리고 측량분야에서, GPS 위성이 새로이 도입되어 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구에서는 GPS 위성을 이용한 측위기술 중 하나인 실시간 동적측량(RTK)을 대학의 평면도 제작에사용하였다. 이를 통해 화단 일부분과 도로에 대한 정보를 회득할 수 있었지만 주위 건물에 대해서는 회득이 불가능 하였다. 그러므로 이것은 전채 작업에서 작업의 효율성을 저하시키게 된다. 그래서 이런 경우 토탈스테이션, 평판, 그리고 데오도라이트 등이 기타 보조장비가 사용되어야 할 것으로 기대된다.
급격한 도시화로 인해 출퇴근 시간의 차량 정체, 상시 정체지역 발생 등 다양한 교통문제들이 발생하고 있다. 이러한 교통문제들을 해결하기 위해서는 신속·정확한 교통량 예측 및 분석이 필요하다. ITS (Intelligent Transportation System)는 최신 ICT (Information and Communications Technology) 기술들을 활용하여 최적의 교통관리를 수행하는 시스템이며, 다양한 기법을 통해 신속·정확한 교통량을 분석하기 위한 많은 연구가 수행 되었다. 본 연구에서는 높은 정확도로 실시간 교통량 분석을 위해 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 동영상을 활용한 딥러닝(deep learning) 기반의 차량탐지기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, UAV를 활용하여 다양한 차량이 통행하는 교차로에서 학습 및 검증에 필요한 정사 동영상 촬영을 수행하였으며, 승용차(sedan), 트럭(truck), 버스(bus)로 분류하여 차량을 학습시켰다. 딥러닝 알고리즘은 대표적인 객체탐지 알고리즘 중의 하나인 YOLOv3 (You Only Look Once V3)를 이용하였으며, 실험결과 전체 차량 검출율은 90.21%이며, 정확도와 재현율은 각각 95.10%와 85.79%이다. 본 연구를 통하여, 드론을 이용한 영상으로부터 차량 탐지를 통한 실시간 교통량 분석이 가능함을 확인하였다.
날로 심각해지는 교통문제를 해결하기 위한 방안으로 첨단과학기술을 통해 정보수집, 정보처리, 정보제공 등을 수행하는 지능형교통시스템(Intelligent Transport Systems)의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 많은 지자체 등에서 ITS 도입을 통해 교통문제를 해결하고자 하나 그에 따른 체계적인 효과분석이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 ITS 도입에 따른 효과분석 방법론을 국내 외 사례를 참조하여 설정한 후 case study를 통한 직, 간접적인 효과분석을 목표로 하였다. 이를 통해 수원시 ITS 도입효과를 분석한 결과 통행속도는 TRC 모드로 운영시 사전에 비해 31%의 증가를 보였으며, 지체도는 43.9%로 감소하였다. 설문조사 결과에서도 ITS 시스템 운영으로 인한 개선효과가 있다고 느끼고 있었으며, 대다수가 시스템의 확장을 원하고 있었다. 경제성 분석 결과 B/C비는 5.12로 ITS사업에 대한 사업효과 및 경제적 타당성은 충분한 것으로 나타났다.
CORBA를 사용하는 실시간 시스템의 안정성을 높이기 위한 방법은 관점에 따라 여러 가지가 있다. 그 중에서 본 논문은 CORBA 표준을 구현한 시스템이 실시간 정보를 처리할 경우 발생하는 객체 장애 시에 지속적인 서비스를 가능케 하는 방법을 제시한다. 즉, 3 tier 소프트웨어 아키텍쳐 환경에서 발생하는 객체 장애에 효율적으로 대처하는 방법을 고찰한다. 객체 장애를 고려하여 안정성을 높이는 방법으로서 객체를 복제(replication)하는 방법이 가능하다. 본 논문에서는 이와 함께 Fault Tolerant CORBA(FT-CORBA) 의 장애 복구까지 시스템을 지속적으로 운영하기 위한 방법을 고찰함으로써 궁극적으로 시스템의 안정성을 향상하고 이에 따라 서비스의 연속성을 유지시킬 수 있는 방법을 제시한다.
지능형 교통체계 시스템으로 인해 보다 신뢰성 있는 교통자료의 취득이 용이해졌으며, 실시간 통행시간 예측을 통한 경로정보 제공 및 중장기 통행시간 예측 등의 정보제공 서비스의 활용성이 높아짐에 따라 정확하고 신뢰성 있는 정보에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 안개 발생 시 정확한 교통정보를 제공하기 위하여 안개 발생에 따른 속도패턴 변화를 분석하였으며, 분석결과를 기반으로 하여 안개 시 통행속도 중장기 예측전략을 개발하였다. 서울시 교통정보센터에서 수집된 2009-2013년 올림픽대로 링크 속도자료와 83건의 안개 발생 정보를 이용하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 옅은 안개가 발생한 경우 맑은 기상 시의 속도보다 평균 약 2.92kph 감소하는 것으로 나타났으며, 짙은 안개의 경우 평균 5.36kph의 속도가 감소하는 것으로 나타났다. 통행속도 중장기 예측은 과거 패턴 개수를 다양한 범위로 적용하여 분석한 결과, 평균 절대적 백분율 오차(MAPE: Mean Absolute Percentage Error)는 14.11-16.31%로 나타났으며, 중장기 예측 전략수립을 위한 적정 과거 패턴 개수는 30-45개로 도출되었다. 본 연구에서 제시한 연구 결과는 교통정보 제공 시 보다 정확한 정보를 제공하여 사전 혼잡관리를 위한 교통관리전략을 수립하는 등 도로교통 운영 및 관리 에 효율적으로 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.
각종 교통정보에 대한 요구수준이 높아지고 있으며 그 중에서도 도시 교통관리나 이용자 측면에서 통행시간 정보는 매우 유용한 것이다. 정확성 높은 통행시간의 추정을 위해서는 신뢰성 높은 교통데이터의 수집이 필수적으로 요구된다. 버스정보시스템(BIS)은 도시 주요도로를 운행하는 시내버스를 대상으로 통행시간 정보를 실시간으로 수집 관리하고 있어 경로통행시간 추정에 매우 유용한 데이터라 할 수 있다. 그러나 기존 BIS수집데이터는 시내버스의 운행과 관련된 정보를 생성하고 안내하는 기능에만 제한적으로 사용되고 있고 다양한 분야에 활용되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 BIS를 통해 실시간으로 수집되고 있는 데이터를 이용하여 경로통행시간을 추정하기 위한 연구를 수행하였다. 시내버스의 총 통행시간에서 버스정류장서비스시간을 제외한 통행시간을 설명변수로 경로통행시간 추정모형을 구축한 결과 결정계수($R^2$)가 모두 0.950이상이었으며 T-test를 통한 검정결과 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 따라서 각 가로별로 BIS를 통해 수집되고 있는 시내버스의 통행시간데이터를 설명변수로 이용하면 실시간 경로통행시간 추정이 가능할 것으로 판단된다.
지능형 교통체계는 실시간 교통자료를 수집하고 방대한 양의 이력자료를 축적한다. 그러나 방대한 이력자료는 효율적으로 관리/이용되지 않고 있는 실정이다. ADMS와 같은 자료관리시스템이 도입되면서, 이력자료의 잠재적 활용성은 급격히 증대되고 있다. 그러나 자료관리스템의 교통자료는 다량의 누락자료를 포함하고 있다. 누락자료는 장기간에 걸쳐 빈번하게 교통자료를 이용할 수 없게 하기 때문에, 이력자료를 활용하는데 있어 주된 장애요인 중 하나이다. 따라서 누락자료 추정기법은 자료관리시스템에서 주요한 역할을 수행하게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 자료관리스템에 탑재가 용이하며 이력자료에 포함된 누락자료를 추정하기 위한 누락자료 추정모형을 개발하였다. 개발모형은 비모수회귀식(NPR)을 기반으로 개발되었으며, 이력자료의 다양한 교통자료 패턴을 이용하고 현실적인 요구사항(변수 최소화, 연산속도, 다양한 형태의 누락자료 보정, 다중대체)을 충족하도록 설계되었다. 모형의 평가는 다양한 누락자료 형태의 상태에서 수행되었으며, 자료관리시스템에 탑재되기 위해 요구되는 정확도, 연산 수행속도에서 기존에 보고된 모형보다 우수한 성능을 보였다.
우리나라는 국제해사기구(IMO)에 "여객선 탈출지도체계의 기술개발에 관한 정보"라는 안건(IMO SSE4/INF2)을 2017년에 제출한 바 있다. 이 의제에 소개된 지능형 선박 및 인명대피 안내시스템(SEGA)은 한국해양과학기술원의 주관으로 한국해양수산부의 지원을 받아 2016년부터 2020년 3월까지 약 4년간의 프로젝트로 개발 중에 있다. SEGA는 데이터 수집과 분석, 정보 표시의 프로세스를 자동화하여 우리나라 연안에서 항해 중인 선박에 비상상황이 발생할 경우 항해자의 의사결정을 지원하는 시스템이다. SEGA 시스템을 지원하기 위해 구축된 SEGA 서버와 데이터베이스는 해양기상정보, 수심정보, 해상교통정보를 처리 한다. 또한 비상상황 시 2차 사고를 방지하기 위해 선박이 대피 할 수 있는 장소에 대한 정보를 사용자가 확인할 수 있도록 알고리즘이 설계되어 있다. 인명안전을 위해 SEGA는 비상상황 시 선박내부 구조정보와 화재 등 변수사항들을 고려하여 승객들에게 빠른 탈출을 위한 최적대피경로를 제공하며, 원격탐사기술을 이용하여 선박주변의 익수자를 탐지하도록 개발 중에 있다. 보다 상세한 내용은 항해항만학회 VTS 특별세션에서 발표할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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