도로변에 설치된 폐쇄회로 카메라를 통해 사고를 감지하여 교통사고 대책반에 전송하는 시스템이 연구되어 많은 성과를 거두고 있다. 더하여 고속도로에서는 고장으로 인한 정지차량이 차량의 흐름을 방해하는 것도 사고로 간주해야 하는 상황이 발생한다. 본 논문에서는 차량의 흐름을 각 차선 별로 모니터링하고 있다가 정지차량이나 사고로 인한 차량흐름의 변화를 감지하여 이를 사고 대책반에 알리는 시스템을 소개한다. 각 차선 별 차량흐름은 레벨 스페이싱 곡선들로서 위치벡터에 대한 Wigner 분포를 이룬다. 여기에 해밀토니안 및 칼로게로 모제 시스템을 적용하면 각 레벨스페이싱 커브간의 간격에 대한 확률식을 얻게된다. 이 식으로부터 변동이 큰 이상 신호를 찾으면 사고 상황과 잘 맞는다. 이것은 한 차선에 대한 이상 신호를 찾는 것과는 다르다. 전체적인 차량 흐름 속에서 찾아야만 사고를 감지하는 효과를 보기 때문이다. 각 차선 별 차량흐름을 모니터링 하는 과정에서 카메라의 특성상 차량의 그림자를 차량으로 오인하게 되면 사고감지에도 영향을 미친다. 이를 방지하기 위해 그림자를 제거하는 방법도 소개한다. 본 시스템의 평가를 위해 베이지안 네트워크 방법을 사용한 시스템과 비교하였다. 특별히 고장으로 인한 정지차량으로 생겨난 차량흐름의 변화를 사고로 인식하는 데는 본 시스템이 우수한 것으로 나타났다.
본 연구는 신호교차로에서으 교통변화에 따른 교통상태를 실 시간으로 정확히 판별해 내기 위한 루프 검지기의 적정 형태 및 위치를 결정하였다. 교차로 정시선의 직진용 루프검지기의 적정 형태는 점유와 비점유시간의 신뢰도로서 결정하였으며, 도시간선도로상의 실시간 교통신호제어의 적용에 가장 적합한 루프는 특수형 루프가 적합하다고 판단된다. 결정된 특수형(7,8번) 및 기존검지기(1번)의 형태와 권선방식은 <그림6.1>에 제시하였다. 직진용 루프의 적정 위치는 정지선 부근에서의 차량의 이용특성상 정지선으로부터 50Cm이내에 설치하는것이 바람직하다고 판단되며, 좌회전용 루프의 적정 위치는 정지선 부근의 좌회전 차선 이용행탱로서 결정되며, 루프 한개를 설치할 경우에는 정지선으로부터 20Cm이내에 설치하는것이 바람직하다. 상류부 루프의 적정형태는 특수형 루프(1.8${\times}$4.0m:1,7번)와 기존시스템에서 사용하고 있는 루프(1.8${\times}$1.8m:1번)가 검지기준에 따라 모두 적합하다고 판단되었다. 대기행렬 검지기 및 앞막힘(Spillback) 예방 검지기의 위치는 링크길이,횡단보도여부,대기행렬 예측범위 등을 고려하여 각 검지기의 위치가 결정되었으며 또한 링크길이 250m이하인 경우는 대기행렬을 관리(Queue Management)하는 측명에서 검지기위치가 고려되어야 한다.
차량이 증가함에 따라 전방의 상황을 운전자에게 알려주기 위한 운전자 도움 시스템(Advanced Drivers Assistance System)과 같은 체계가 요구된다. 본 논문에서는 전방의 상황을 운전자에게 알려 주기 위한 기본과정으로 연속된 컬러 영상으로부터 영상처리만을 이용하여 전방의 차량과 차선을 검출하는 방법을 제안한다. 도로 전방의 상황은 차량이 많다고 하더라도 도로의 영역이 많은 부분을 차지하고 있으며, 차량이 있는 경우에 차량의 하단에 그림자와 같이 어두운 영역이 존재하는 점을 이용하여 전방의 차량을 검출한다. 그리고 차선은 그림자 영역의 반대 특징으로 횐색계열이라는 점을 이용하여 차선 정보를 추출한다. 이 방법은 도로가 혼잡하거나 도로상에 방향 표시가 있는 경우에도 좋은 결과를 보인다. 차량과 차선을 검출하는데는 HSV 컬러 모델에서 태도 성분과 명도 성분을 이용하여 후보점을 검출하고, 차량과 타선의 영역을 검출하며 에지 정보를 이용하여 차량의 영역을 결정한다. 그리고 검출된 차량 영역이 이전 프레임의 차량 영역과 같은 차량인지 알기 위해서는 HSV 성분과 위치 정보의 통계적 특징을 이용한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량 및 차선 검출 알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도 및 차량검지 결과를 보인다.
기존 실시간 신호제어시스템은 과포화 상황, 지점검지 및 매설식 검지체계의 문제점이 제기됨에 따라 ITS의 활성화와 검지체계의 발전 등으로 진보된 차세대 신호제어시스템의 개발이 요구되고 있다. 본 논문은 차세대 신호제어시스템을 위해 신호제어 기초 변수를 기존 통과교통량이 아닌 교차로 대기행렬을 활용할 수 있도록 대기행렬길이의 산출을 목적으로 하였다. 기존 시스템의 한계로 나타난 과포화 상황에 중점을 두어 범위를 설정하였다. 실시간으로 수집되는 개별차량 위치정보를 좌표로 변환하여 최소제곱법을 이용한 회귀모형에 적용하여 추출한 직선식을 충격파 모형에 적용하였다. 산출된 대기길이와 링크길이의 비교를 통해 대기길이가 링크를 초과하는 경우 상류부 대기차량이 하류부 교차로에 영향을 미친다고 판단하여 하류부 교차로 대기행렬까지 대기길이로 포함하였다. 추출된 대기행렬길이의 신뢰성을 판단하고자 링크 통행시간과의 상관분석을 실시한 결과 두 링크 모두 0.9이상의 수치를 나타내며 높은 상관관계를 보이는 것으로 판단되었다. 본 연구는 실시간으로 수집되는 데이터를 이용하여 대기행렬길이를 산출할 수 있다는 점과 이를 이용하여 신호제어시스템의 개선에 기여할 수 있다는데 의의가 있다.
외부 환경에서의 영상처리 기술은 외부환경에 매우 민감하여 외부환경이 급격하게 변화할 때마다 정확도가 많이 떨어지는 경향이 있다. 따라서 교통감시시스템으로 정확한 교통정보를 산출하기 위해서는 (여기서 교통감시시스템은 영상처리 기술을 이용하여 교통상황을 감시하는 시스템) '전이시간대의 그림자 제거', '야간에 차량 전조등에 의한 왜곡', '비', 눈, 그리고 안개에 의한 잡음', '폐색(occlusion)' 등을 필히 해결해야만 한다. 본 논문은 다양한 변화가 일어나는 실외환경에서 영상처리 기술을 이용하여 교통량, 속도, 점유시간을 산출하는 시스템을 개발하였다. 따라서, 시스템의 성능을 검증하기 위해 한국건설 기술연구원에서 운영하고 있는 곤지암 시험장에서 2008년 12월 16일부터 18일까지 교통량, 속도, 점유시간에 대해 4개차로 (상행 2차로, 하행 2차로)를 대상으로 평가하였다. 평가 방법은 기준데이터가 되는 레이더 검지기 데이터와 본 연구의 영상처리기술에 의해 산출된 데이터를 비교하는 방법으로 수행되었다. 평가 결과, 주간, 야간, 일출, 일몰 시간대 모두 교통량, 속도, 점유시간 산출 값이 기준데이터와 비교했을 때 약 92%에서 97%까지의 정확도가 있는 것으로 평가되었다.
서울시는 2001년부터 실시간 신호제어시스템(COSMOS)를 운영하고 있으며, 도시부 신호교차로의 신호운영 자료인 포화도 및 대기길이의 산출을 위하여 검지기를 설치해 차량으로부터 기초자료를 습득하고 있다. 현재 가장 보편적으로 사용하는 것은 유도성 루프검지기로 도로의 노면에 매설하는 방식이라 유지 보수가 용이하지 않고 비용이 많이 드는 단점이 있다. 또한 대기길이의 산정시 검지기를 통과하는 차량의 속도만으로 계산해야하기 때문에 속도측정 오차 발생시에 대기길이의 값에 영향을 미치게 된다. 제안하는 알고리즘은 카메라, 센서 및 이미지처리 장치와 같은 추가적인 장치 없이, VANETs(Vehicular Ad-hoc Networks)의 차량 간의 통신을 이용하고 각 방향별 그룹을 설정하여 교차로에서 원활한 교통 흐름을 가능케 하는 실시간 교통신호 제어 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 GLD(Green Light District) Simulator를 기반으로 단일교차로 모델에서 AJWT(Average Junction Waiting Time)와 TQL(Total Queue Length) 에 대해서 확인하였으며 그 결과를 무작위(Random) 제어방식 및 최상우선(Best first) 제어방식과 비교하여 더 나은 결과를 보였다. 향후 VANETs를 활용한 실시간 제어방법이 보편화 될 경우 무선 통신기술을 이용한 교차로의 교통제어기술을 제안한 본 연구는 그 활용가치가 높을 것으로 판단된다.
현재 비디오 영상처리시스템(VIPS: Video Image Processing System)은 실시간으로 들어오는 영상정보를 분석하여 유용한 정보를 제공하고, 하나의 카메라로 여러 차로를 동시에 감시할 수 있는 알고리즘으로 교통량, 속도뿐만 아니라 밀도 및 점유율 등 다양한 정보를 제공하나, 안전지대에서는 효과적이지 못한다. 그러나, 영상검지시스템에서 개별차량에 대한 추적시스템으로 개발할 경우 사고 및 차로 변경의 위험요소 감지 등 실시간으로 보다 다양한 정보를 제공할 수가 있다. 본 논문은 컴퓨터비전 기술을 이용하여 개별차량의 추적시스템을 개발하였으며, 이 시스템을 실제 도로영상에 적용하여 Tripwire에서 수집할 수 있는 교통정보뿐만 아니라 사고, 상충정보 등 다양한 정보를 제공한다. 본 연구의 검증을 위하여 개별차량 추적시스템으로 1) 돌발상황 감지 2) 급차로 변경과 같은 비정상적인 차량흐름의 경우를 감지하는 실험을 수행하였다.
도로 이용자의 교통정보에 대한 수요 증가와 효율적인 도로 이용을 위해 또한, 지능형 교통체계(ITS, Intelligent Transport Systems)의 기본 기술로 교통정보를 수집하여 제공하는 시스템에 대한 개발과 요구가 지속되고 있다. 고속도로에서 가장 많이 사용하는 교통정보 수집 도구로는 차량검지기(VDS)와 단거리무선통신(DSRC)이 있으며, 신뢰성 있는 교통정보의 생성을 위해서는 질 높은 교통데이터 수집 및 가공 기술과 더불어 수집된 자료의 효율적 관리 및 활용이 필요하다. 본 연구에서는 교통정보 수집·제공 기술의 현황을 기술하고, VDS를 통하여 수집되는 교통정보의 현황과 문제점에 대하여 분석한다. 이를 바탕으로 VDS 데이터의 차량정보 계측에 칼만 필터를 활용하여 개선된 수집 알고리즘을 제시하고자 한다. 본 연구의 알고리즘을 활용하면 계측 시 필연적으로 발생하는 노이즈 제거 뿐만 아니라 추정 값의 시간지연(time delay)을 최소로 할 수 있다.
교통량조사 방법은 루프검지기와 피에조센서를 주로많이 사용하여 차량의 숫자만을 파악하여 교통주기를 계산하는 방법을 사용하나 교통량을 파악하는 방법은 단순한 교통량에담 국한되는것이 아니라 다중교통특성인 진입로의 길이, 도로의 폭. 보행자의 수, 통과차량수. 지체자량수등 관련되는 교통대안을 총 망라하여 새로운 교통량인 혼잡도라는 개념을 대표대안으로 선정하면 바로 교통주기에 적용할수 있다. 본 논문에서는 서로 관련성이 없는 교통대안들을 AHP 방법을 사용하여 교통주기 계산에 즉시 사용할수 있는 공통 분모인 새로운 교통대안을 찾아내는 알고리즘을 개발하고 이를 새로운 교통량 개념인 혼잡도라는 교통량을 찾아내는 퍼지센서알고리즘을 구성하는데 적용한다. 시뮬레이션을 통해 타 교통제어방법과 비교하여 지체차량시간이 줄어듬을 보여준다.
교차로 교통시스템은 도로상에 깔린 루프검지기를 통해서 통과차량과 지체차량의 수를 누적하여 차량 통행주기를 결정하는 웹스터방정식의 방법을 따른다. 그러나 웹스터방정식은 현장 교차로상의 교통데이터를 주로 사용하는 방법이라 할 수 있으므로 이웃 교차로의 교통상황을 데이터로 받아서 교차로 연동제어를 할 수 없는 문제점을 갖고 있다. 따라서 교차로 원격지 제어를 시행 할 경우에 마땅한 제어 방법이 없고, 있어도 지역네트워크 단위인 고비용 시스템을 사용하여야 하므로 경제성이 없다. 따라서 인터넷을 사용하여 이웃 및 먼거리에 떨어져 있는 교차로의 교통상황을 참조하여 교차로 교통제어를 할 경우에는 저비용의 전문성 있는 교차로 교통제어를 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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