• 대한교통학회지
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• 제25권2호
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• pp.7-15
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• 2007

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.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권3D호
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• pp.255-261
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• 2010

교통정책에 대한 평가는 평가자의 관점에 따라서 차이가 있기 때문에, 단순한 빈도분석보다는 평가대상에 대해서 정확한 인지 서열화를 통한 분석이 필요하다. 본 연구는 대도시의 교통정책에 대한 평가를 위하여, 도로소통, 대중교통, 주차, 보행환경, 광역교통, 교통정보, 교통전체 7개 분야에 대해서 다차원척도법인 ALSCAL법과 MDPREF법을 시용하여 분석을 하였다. 포지셔닝한 결과, 각각 4개 집단으로 분류되었으며, 전체적으로는 비슷한 경향을 나타내었으나, 아이디얼 포인트 모형인 ALSCAL법은 지능형 교통체계의 도입 유무에 따른 교통정책별 개선정도, 벡터 모형인 MDPREF법의 경우는 특정 기능의 확충 내지 구축에 따른 교통정책별 개선정도에 대한 인지경향이 있는 것으로 대별되어 나타났다. 따라서 향후 교통정책을 수립할 경우에는 아이디얼 포인트 모형인 ALSCAL법과 벡터 모형인 MDPREF법을 우선적으로 수행하여 평가자의 정확한 인지 서열화를 기한 후, 이를 함께 고려한 교통정책을 수립, 제시하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.

• 대한공간정보학회지
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• 제12권1호
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• pp.45-53
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• 2004

본 연구의 목적은 객체지향의 개념을 도입하여 지능형 교통체계(Intelligent Transport System: 이하ITS)의 서비스를 위한 모든 공간 및 비공간 데이터를 객체화하여 이 기종 시스템 간에 상호 운용할 수 있는 방안을 연구하고, 상호운용을 위한 ITS 공간 데이터베이스의 위치참조기법을 제시하는 것이다. 본 연구에서 제안하는 위치참조기법의 시스템 기본구조는 공간 및 비공간 데이터를 저장하는 데이터 저장소와 데이터를 요청하는 사용자 응용 프로그램과 질의를 담당하는 질의 오브젝트 서비스, 상호 인터페이스를 담당하는 인터페이스 오브젝트 서비스, 공간 및 비공간 또는 이미지와 같은 데이터베이스가 저장된 오브젝트 위치에 대한 정보를 제공하는 네이밍 오브젝트 서비스를 포함한다. 또한 클래스에 대한 클래스 상속관계, 속성정보 등의 클래스에 대한 반복을 처리하고, 클래스에서 사용되는 속성을 관리하기 위해서 속성의 형식과 다양한 공간데이터 처리를 서비스하는 메타데이터 관리 오브젝트 서비스와 객체들의 수정, 삭제, 교환, 추가 등을 관리하는 항구적 오브젝트 서비스로 시스템의 기본 구조를 제시하였다. 이 기본구조는 서로 다른 이기종 시스템간에 ITS의 서비스를 위한 공간 데이터를 공유하고 상호운용 할 수 있도록 함으로써 데이터 관리, 유지에 있어서 많은 용이함을 제공할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.337-344
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• 2004

ITS(지능형교통시스템 : Intelligent Transportation System)는 첨단 정보통신, 전자제어, 교통공학 등의 기술을 기반으로 실시간 교통정보를 이용자에게 제공하는 시스템이다. ITS의 운영효율을 높이기 위해서는 유고(사고, 고장차량, 행사, 통제 둥) 발생 시 신속히 발견하고 조치할 수 있는 체계를 갖추는 것이 중요하다. 그러나 지금까지 개발된 ITS 유고검지 시스템 중에서 신뢰성이 높은 것은 많지 자다. 이 연구에서 제시한 유고검지 시스템은 운영자가 유고판단에 필요한 모수들을 가급적 정확하게 추정할 수 있도록 의사 서비스수준(Pseudo level of service)의 개념에 기초한 범위(Range)를 설정함으로써, 기존의 유고검지 시스템의 문제점을 개선하였다.

• 대한교통학회지
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• 제26권4호
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• pp.161-172
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• 2008

국토해양부는 신호교차로 서비스수준 분석에 도로용량편람이 제시하는 방법의 적용을 장려하고 있으며 실시간신호제어교차로는 지능형교통체계 구축사업으로 그 숫자가 현장에서 꾸준히 증가하고 있다. 도로용량편람은 정주기식 신호교차로 서비스수준 분석방법에 국한하여 제시하고 있어 현장 실무자들은 실시간신호제어교차로 서비스수준 분석에 어려움을 경험하고 있다. 본 연구는 도로용량편람 수준에서 실시간신호제어교차로 서비스수준 분석의 기초가 되는 방법론을 제안하며 향후 추가로 수행되어야 하는 개발방향을 검토한다. 한 개의 신호교차로를 표본으로 세부 요소모형들을 간이 개발하여 검증한 결과 제안된 방법은 실제 현장 자료와 유사한 수준의 서비스 수준을 추정할 수 있음을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.262-274
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• 2019

본 연구에서는 영동 고속도로 용인IC ~ 양지IC 구간을 대상으로 미시교통시뮬레이션 모형인 VISSIM을 이용하여 고속도로 교통정보 취득을 위한 프루브 차량 최소 비율을 추정하고자 한다. 실험을 위하여 일반상황과 유고상황을 고려한 7,200 가지의 시나리오를 생성하였다. 하지만, 모든 시나리오를 실험을 통해 수행하기에는 어려움이 있어 라틴 하이퍼큐브 샘플링(Latin Hypercube sampling) 방법을 사용하여 40 가지의 시나리오를 채택하였다. 이를 통해 얻은 개별차량의 1초당 데이터를 얻어 프루브 차량 비율을 세분화하여 평균통행시간 분포를 통계적으로 비교 분석 해본 결과 일반 상황에서는 고속도로 교통정보 취득을 위한 프루브 차량의 최소 비율이 1%였고 유고상황에서는 45%로 산정되었다. 또한 시나리오 분석 결과 25%의 프루브 차량 정보를 가지고 유고상황 시나리오 교통상황 중 70%를 충족시킬 수 있는 것으로 확인되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.5135-5142
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• 2011

이 논문에서는 도심 지역의 교통 제어 시스템의 동적 응답 성능 향상을 위하여 적응형 Q-Learning 강화 학습 메커니즘을 설계 하였다. 도로, 자동차, 교통 제어 시스템을 지능 시스템으로 모델링 하고, 자동차와 도로 사이는 무선 통신을 이용한 네트워크가 구성된다. 도로와 대로변에 필요한 센터네트워크가 설치되고 Q-Learning 강화 학습은 제안한 메커니즘의 구현을 위해 핵심 알고리즘으로 채택하였다. 교통 신호 제어 규칙은 자동차와 도로에서 매 시간 업데이트된 정보에 따라서 결정되며, 이러한 방법은 기존의 교통 제어 시스템에 비하여 도로를 효율적으로 활용하며 결과적으로 교통 흐름을 개선 한다. 알고리즘을 활용한 최적의 신호 체계는 온라인상에서 자동으로 학습함으로서 구현된다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘이 기존 시스템에 비하여 효율성 개선과 차량의 대개 시간에 대한 성능 지수가 모두 30% 이상 향상되었다. 실험 결과를 통하여 제안한 시스템이 교통 흐름을 최적화함을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.176-185
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• 2017

본 논문은 지능형교통시스템(ITS: Intelligent Transport System)을 위한 V2X 간의 무선통신시스템에 적용되는 WAVE(Wireless Access in Vehicle Environments) 안테나 시스템에 대한 연구이다. 5.825~5.9GHz 주파수대역의 WAVE 통신은 차량이 주행하면서 도로 인프라에 설치되어 있는 기지국과 다른 차량에 장착되어 있는 단말기간의 무선통신에 사용할 수 있도록 하는 표준화된 프로토콜이다. 최근의 WAVE 통신시스템 연구에서는 통신거리에 따른 통신성능을 향상시키기 위해서 기지국과 차량 단말기 기술개발 위주로 연구되고 있으나, 본 논문에서는 시스템 성능 개선 가능성을 검토하고자 차량 루프에 장착가능한 자동차용 안테나 시스템의 설계구조 개선에 대한 연구를 진행하였다. WAVE 안테나 베이스 구조에 EBG(Electro Band-Gap) 구조를 적용하여 비교시뮬레이션을 통해 반사손실이 저감되어 성능이 향상되는 것을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제33권3호
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• pp.256-267
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• 2015

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.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.353-361
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• 2020

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.