This paper proposes a method utilizing Differential Global Position System (DGPS) with Real-Time Kinematic (RTK) and pre-built Geo-graphic Information System (GIS) to detect lane departure of a vehicle. The position of a vehicle measured by DGPS with RTK has 18 cm-level accuracy. The preconditioned GIS data giving accurate position information of the traffic lanes is used to set up coordinate system and to enable fast calculation of the relative position of the vehicle within the traffic lanes. This relative position can be used for safe driving by preventing the vehicle from departing lane carelessly. The proposed system can be a key component in functions such as vehicle guidance, driver alert and assistance, and the smart highway that eventually enables autonomous driving supporting system. Experimental results show the ability of the system to meet the accuracy and robustness to detect lane departure of a vehicle at high speed.
본 연구는 교통정보센터와 노변장치간 국제표준 규격인 ISO 15784를 적용하여 국내 환경에 맞는 노변장치와 교통정보센터간 정보교환 표준 개발을 목표로 한다. 이를 위해 ISO 14817과 ISO 14827 Part 1을 참조하여 메시지 교환 시나리오 개념의 메시지 기본 개념과 시스템 구축 호환성 확보를 위해 명확히 정의가 필요한 필수 메시지 정의 항목을 정의하였다. AVI와 교통정보센터간 교환되는 실제 메시지 표준 개발을 위해 ITS 표준 기술위원회에 표준실무팀을 구성하여, ITS 아키텍쳐 정보흐름 분석, 국내 기 표준 분석, 현재 시내부와 국도상에 실제 설치되어 운영되고 있는 AVI 장비 메시지 프로토콜을 비교분석하여 총 14개의 기능 메시지를 정의하고, 이에 대해 DATEX 응용 프로토콜의 메시지 교환 시나리오에 따라 총 28개 메시지를 정의하였다. 데이터 교환을 위한 응용프로토콜은 ISO 15784의 참조표준을 분석하여 국내 현장장비와 교통정보센터간 데이터교환 환경을 고려한 상호운영성 및 상호호환성 확보를 위한 요구사항을 정의하였다.
오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.
교통정보는 운영 중인 VDS(Vehicle Detector System)를 통해 수집된 교통량, 속도, 점유율 자료를 바탕으로 가공되어 제공된다. 수집된 자료의 응용범위와 이용자 및 활용분야는 점점 증가하는 추세에 있다. 수집된 차량 검지자료 내의 결측자료는 대상의 속성을 포함하지 않은 채 전송되는 일련의 빈 데이터를 말한다. 결측자료는 속성 값을 갖고 있지 않은 관계로 데이터가공 처리대상에서 제외된다. 결국 수집 데이터 내의 결측자료의 비율이 증가할수록 해당 지점의 교통상황을 반영하는데 있어 신뢰성이 결여되는 문제점을 갖게 된다. 본 연구에서는 결측자료에 대해 인접지점 참조방식과 이력자료를 활용한 방법론을 적용한 보정처리 결과를 제시하였다 현재 운영 중인 서해안/경부고속도로의 VDS 자료에 임의의 결측자료 비율을 처리 후 보정처리 방법론을 적용하였다. 보정단위는 차로단위-30초 주기로 수행하였으며 오전/오후/일단위로 구분하여 원데이터 대비 보정된 값의 오차를 분석하였다. 분석결과 인접지점 참조방식에 비해 이력자료를 활용한 보정처리 방법이 원데이터에 가까운 값을 도출하는 것을 알 수 있었다.
지능형교통체계(ITS: Intelligent Transportation System)의 발전은 과거에 비해 보다 신뢰성 있고 폭넓은 교통자료 및 기상자료 등의 취득을 가능하도록 하였다. 이러한 첨단 시스템의 발전에 따라 수집된 자료를 이용하여 교통상황과 기상상황에 대한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 도로 기상정보 시스템(RWIS: Road Weather Information System)자료와 검지기 자료를 이용하여 강우량에 따른 속도 감소 패턴을 분석하고, 강우량에 따른 속도감소량 산출 결과를 통해 강우수준을 분류하는 기준을 제시하였다. 인공신경망을 이용하여 강우수준별 통행속도를 예측하였으며, 예측 결과를 비교하여 강우수준별 통행속도 예측 특성을 분석하였다. 분석결과, 강우수준 분류 기준은 0.4mm/5min, 0.8mm/5min으로 나타났으며, 강우수준별 속도와 교통량에 대한 분산분석 결과 강우수준별로 차이를 보이는 것으로 나타났다. 인공신경망을 통한 5분 단위의 통행속도 예측결과, 비강우인 경우에는 과거 5개 자료, 즉, 25분 동안의 속도자료를 사용하여 분석하는 것이 예측력이 높게 나타났으며, 강우가 발생하는 경우에는 과거 2~3개 자료, 즉, 10~15분 동안의 속도자료를 사용하는 것이 예측력이 높게 나타났다. 본 연구에서는 기상조건에 관계없이 신뢰성 있는 교통정보를 제공하기 위한 통행시간 예측 방법론을 제시함으로써 통행시간 정보 등의 교통정보 제공 시 보다 정확한 정보를 제공하여 교통상황 예측정보의 신뢰도 향상 및 교통상황 예측정보의 활용도를 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.
최근 차량 교통 시스템은 스마트 센서 및 외부와의 소통을 통해 교통의 효율성과 안정성을 향상시키는 교통 체계를 의미하는 지능형 교통시스템(Intelligent Transport Systems : ITS)의 형태로 진화하고 있다. 이러한 발전 추세에 반하여 국내의 ITS 서비스는 다른 주요 통신 서비스에 비해 많이 낙후되어 있다. 이러한 현상의 원인은 현재 국내에서는 국제적으로 배정된 ITS 주파수 대역 내에 방송용 주파수가 할당되어 있으며, 국내에서 ITS로 사용되고 있는 DSRC(Dedicated Short Range Communications) 방식의 주파수도 ISM(Industrial, scientific and medical) 대역을 사용하고 있기 때문에 그것의 활용에 있어서 제한적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 국내 ITS의 기술적 현황을 분석하여 다음과 같은 ITS 활성화 방안을 제안하였다. 첫째, 기존의 DSRC방식을 포용하는 WAVE(Wireless Access in Vehicular Environments)방식의 ITS 관련 표준을 시급히 확정하여 표준 설치 사양을 마련해야 한다. 둘째, ITS 표준을 완성하기 위한 주파수 배정이 시급히 시행되어야 한다.
자동차산업과 ICT 기술의 융합 분야는 크게 상용서비스 분야와 Cooperative-ITS (C-ITS) 서비스 분야로 나뉠 수 있다. C-ITS 서비스 분야는 더 안전한 운송, 더 친환경적이고 효율적인 교통, 및 더 예측가능하고 생산적인 이동성을 제공하는 것을 목표로 하는 분야로서 V2X 통신기술이 사용되고 있다. 최근 이슈가 되고 있는 자율주행자동차와 커넥티드 카의 융합을 위해서는 높은 데이터 전송율과 낮은 전송 지연, 그리고, 낮은 전송 오류율을 요구한다. 이를 위하여 최근의 WAVE와 C-V2X (LTE-V2X, 5G-V2X) 성능 비교에 관심이 증폭되고 있으며, 통신 기술별 응용서비스들이 연구되고 있다. 본 논문에서 하이브리드 V2X 통신시스템의 응용서비스 성능평가 방법에 대해 설계하였고, 패킷에러율(PER) 성능의 감소는 차량속도가 아닌 통신 거리의 증가에 의해 발생하는 것으로 보이는 결과 등을 확인하였다.
GPS 기반 위치측정 시스템은 많은 분야에 유용하게 사용되고 있지만 오차범위가 크고 터널과 같이 라디오 신호가 통과하지 못하는 지역에서는 사용이 불가능하므로 지능형 교통시스템에는 적합하지 않다. 최근 LED 기술의 급속한 발전으로 LED 조명이 확대되었고, 이와 더불어 조명과 통신 기능을 동시에 제공하는 가시광 무선 통신기술이 많은 관심을 끌고 있다. 최근 가시광 무선 통신 기술을 이용한 측위 연구는 주로 실내에서만 이루어졌고 여전히 측위 정확도와 구현 난이도를 동시에 해결하기는 어려운 실정이다. 본 논문에서는 도로상에 설치 된 LED 조명의 절대좌표정보와 카메라 영상을 이용한 실외 측위 기술을 연구하였다. 차량에 흔히 사용되는 카메라의 영상에서 LED 조명 신호를 추출한 후 V2I 가시광 통신을 통해 얻은 절대좌표를 활용하면 차량의 위치를 정밀하게 추정할 수 있다. 모의 실험을 통해 제안 알고리즘의 성능을 평가하였고, 그 결과 충분한 카메라의 픽셀 수 및 LED 조명과의 거리가 가까울 때 1 m 내외의 측위 오차가 나타남을 확인하였다.
자율 주행 차량은 주변 환경의 정보를 수집하는 센서, 측정된 데이터를 판단하는 제어 모듈로 구성된 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)을 기반하고 있다. 최근에 자율주행 기술에 대한 관심이 증가함에 따라 ADAS 입문 개발자들 및 학습자들을 위한 손쉬운 개발프레임워크가 필요하다. 그러나, 기존 개발 및 검증 방식은 고성능 자동차 시뮬레이터를 기반하기 때문에 검증 방법의 복잡성 및 고비용 등의 단점이 있다. 또한, 대부분의 방식은 시뮬레이터로부터 ADAS에서 필요로 하는 센싱 데이터를 직접 제공하지 않으므로 검증 신뢰성의 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 방식들의 문제점들을 극복하는 3D 자동차 시뮬레이터를 활용한 상호작용형 ADAS 개발 및 검증 프레임워크를 제시한다. 영상인지 기반의 인공지능을 적용한 ADAS를 3D 자동차 시뮬레이터에서의 가상센서로 구현하고, 실제 시나리오에 자율주행 검증을 진행하였다.
운송은 우리 사회에서 사람들과 화물, 정보의 이동을 제공함으로서 중요한 역할을 해왔다. 하지만 교통사고와 교통 체증, 대기 오염 등을 유발하는 부정적인 면도 가지고 있다. 이러한 문제의 주원인은 차량 수의 급격한 증가에 있다. 이러한 문제들을 완화시키는 가장 쉬운 방법은 새로운 도로 기반 시설을 건설하는 것이지만, 시간과 비용, 공간 등과 같은 자원의 제약이 있다. 따라서 기존 도로 기반 시설을 효율적이고 안전하게 관리할 필요가 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크를 사용한 도로에서 긴급 차량 출동을 위한 빠르고 안전한 도로 예약 방식을 제안한다. 또한 앰블런스나 소방차, 경찰차와 같은 긴급차량들이 목적지에 빠르고 안전하게 도착할 수 있도록 세가지 예약 방법에 대한 비교분석을 하고 다양한 도로 상태에서 예약되지 않은 경우에 비해 예약을 한 경우 약 1.09 ~ 1.2 배 빠른 속도를 낼 수 있음을 시뮬레이션을 통해 보여준다. 도로 예약을 사용하는 경우 긴급차량의 속도를 줄이지 않으면서 안전하게 운행할 수 있으며, 교통 체증을 완화시키는 데도 도움을 줄 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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