현재의 교통정보는 루프검지기나 영상검지기를 통해 수집된다. 이러한 방법은 날씨와 시간에 영향을 많이 받기 때문에 이를 대체할 교통정보 생성 시스템이 필요하다. 이러한 문제점을 해결할 수 있는 기술로 무선 네트워크를 이용한 교통정보생성 시스템이 연구 단계에 있다. 차량 내의 스마트폰을 이용하여 교통정보를 생성하는 시스템에 대해 제안하고 필드 테스트를 통해 얻어진 수집율과 통행시간 오차율을 통해 제안방법의 성능을 검증하였다. 또한 회전방향별 교차로 통행정보를 생성하는 알고리즘에 대해 제안하고 이러한 유효정보의 양을 증가 시키는 방안에 대해 제시하고 결과를 확인한다.
본 연구는 이동수단의 기술적 발전에도 불구하고 교통사고로 인한 물적, 인적 피해가 감소하지 않는 문제에 대한 관심에서 출발했다. 현재 생산되고 있는 차량은 전후방 센서에 의해 객체의 근접도만을 감지하여 운전자에게 알려주고 있는데 본 연구는 색 검지 알고리즘, 원모양인식 알고리즘, 거리인식 알고리즘을 구현하여 객체가 감지되면 해당 객체를 회피하거나 차량을 정지시켜주도록 하여 사고감지를 넘어선 사고방지 시스템을 구축한 것이다. 시뮬레이션을 위해 소형무선통신 카메라를 장착한 아두이노 차량 로봇을 직접 제작하여 모의 도로 주행에서 로봇이 성공적으로 객체를 회피하거나 로봇 차량이 정지하는 것을 확인하였다.
꼬리물기는 교차로에 정체가 발생하면 녹색 현시라도 진입해서는 안 되는데 이를 무시하고 무리하게 진입, 신호가 바뀐 뒤 다른 방향의 차량흐름에 방해를 주는 행위이다. 인력에 의한 단속 방법은 한계가 있어 지속적으로 단속을 하기위해서는 대체 방안이 필요하다고 하겠다. 교차로에서의 꼬리물기 위반를 시스템을 통해 단속가능한 지 여부를 파악하기 위해 실제 현장에서 실험을 통해 평가를 수행하였다. 본 연구에서는 현재 운영 중인 신호위반 단속장비와 달리 위반 차량을 단속하는 시점을 교차로 진출부 횡단보도 부근에서 하였으며, 위반 차량을 역추적 방식으로 궤적을 추적하는 방식을 적용하였다. 현장 실험 결과 시스템에 다음과 같은 결론을 얻었다. 교차로 꼬리물기 위반 차량에 대한 단속 능력, 즉 위반차량 검지율 및 오검지율을 평가한 결과, 평균 검지율은 83.5%, 오단속률은 0.2, 오인식률 1.5%로 나타났다. 따라서 꼬리물기 위반 차량을 무인단속장비에 의해 단속을 할 수 있을 것으로 판단된다.
실시간 교차로의 대기행렬길이 검지는 지능형교통체계의 중요부분인 교통관제를 위해서 매우 중요하다. 특히 교통정보수집을 위한 영상기반 기술은 전통적인 루프검지기 또는 기타 타 검지기에 비하여 내재된 여러 이점 때문에 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 현장 적용시 흔히 발생하는 영상에서의 잡음 및 주변 물체로부터 투영되는 음영 등에 의해 나타나는 차량의 오검지율을 줄이고 수집되는 교통정보의 신뢰도를 높이기 위해서는 보다 효과적인 알고리즘개발이 요구된다. 본 연구에서는 영상처리를 이용한 대기행렬길이 검지를 위한 알고리즘을 제시하였다. 실시간 데이터 수집 및 분석 그리고 패턴분석에 우수한 것으로 알려진 신경망 모형을 이용하였으며, 특히 시스템 신뢰성을 높이기 위하여 퍼지이론이 접목된 퍼지 뉴런모델인 Fuzzy ARTMAP을 모형에 도입하였다. 실험결과 본 연구에서 제시한 대기행렬 측정 방법은 매우 우수한 검지 능력을 보였으며, 대기행렬 검지뿐만 아니라 신뢰성 높은 차량검지 및 차종분류를 위해서도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
고속축중기 시스템은 개별 차량의 통행속도 및 하중 정보를 수집할 수 있어 기존의 차량검지장비와 비교하여 다양한 활용이 가능하다. 그러나 고속축중기 원시 자료는 지점 검지 자료로 구간별 안전성 분석에 직접 적용하는 것은 한계가 있다. 이를 극복하기 위하여 본 연구에서는 고속축중기 자료 중 검지 시간, 검지 속도, 차량길이, 차량 종류, 차량 무게정보를 수집하여 대리안전척도로 이용한 상충률과 충격량을 산출하는 방법론을 제시하였다. 이를 통하여 고속도로 교통류 내의 추종관계 별 후미추돌 위험도를 분석하고 안전성을 평가하는 것이 가능할 것으로 판단되며 해당 구간 내 교통안전 위해차종 선별 및 계도 방안 모색에 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 영상검지기를 이용하여 도로상에서 주행하는 차량의 움직임 추적 시스템에 필요한 탐지방법과 이동궤적을 추적하는 방법을 제안하여 차량의 움직임을 추적하는 시스템을 구현하였다. 도로상에서 주행하는 차량의 움직임을 측정하는 이유는 지능형 교통 시스템의 첨단교통관제에 필요한 정보를 제공한 수 있으며, 기존에 설치되어진 매설식 루프 검지기가 가지는 유지보수의 문제를 해결할 수 있다. 본 논문에서는 양방향 도로에서 주행하는 차량의 물체 탐지를 위하여 차영상 분석법을 기반으로 하였다. 이는 도로의 주변 환경이 빠르게 변화하기 때문에 배경영상을 사용하는 방법은 적합하지 않기 때문이다. 본 논문에서는 칼만필터와 이노베이션을 사용한 가변 탐색영역으로 차량의 이동 궤적을 추적하였다. 가변 탐색영역을 사용한 이유는 기존에 제한된 검색영역을 이용한 방법에서 나타나 질 수 있는 차량의 이동 속도 및 궤적의 변화에 따른 문제를 해결 할 수 있기 때문이다. 실험 결과 제한된 검색영역을 사용하는 방식보다 제안하는 방법이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
교통사고 발생이 교통류와 밀접한 연관을 가지는 고속도로의 경우 교통류를 안정화하여 교통안전을 향상시키기 위한 교통류 관리전략이 필수적이다. 본 연구에서는 실시간 교통안전을 고려한 속도관리 전략을 제안하였다. 제안된 속도관리 시스템은 교통정보센터에서 검지기 및 개별차량 등으로부터 수집된 개별차량 주행궤적 자료를 가공하여 교통안전도(Safety Index)를 검지하고 집중관리구간(Hazard zone)에 진입하는 중차량을 제외한 개별차량에게 속도 정보를 제공하는 에이전트 기반의 시스템을 제시하였다. 수집된 개별차량 주행궤적 자료의 교통안전도를 평가하기 위하여 교통상충기법인 SD(Speed Differenciation)를 활용하였다. 또한, 실시간 교통류의 특성을 반영하기 위하여 교통 소통상황과 중차량 혼입율에 따른 차로별 속도제어관리전략을 수립하였다. 분석결과, 속도관리 구간에 진입하는 개별 차량들에게 교통 소통상황과 중차량의 혼입율을 반영한 속도정보를 제공하는 전략이 유의한 효과가 있는 것으로 분석되었다. 제시된 실시간 속도관리 시스템은 실시간으로 교통류의 안전성을 증진시키기 위한 교통류 운영 및 제어 전략에 효과적으로 활용될 것으로 판단된다.
이 논문에서 우리는 기존의 영상식 또는 루프식 좌회전 감응 시스템과는 달리 라이다(LiDAR)센서 및 영상 카메라를 이용하여, 좌회전 대기 차량을 2중으로 검지하고 좌회전 차선의 대기 길이에 대응하는 좌회전 교통신호체계를 효율적으로 부여할 수 있는 시스템을 소개하였다. LiDAR 센서에 의해 송수신된 LiDAR 신호에 대해서는 실시간으로 좌회전 대기 차량을 검지하고, 영상 카메라에 의한 영상에 대해서는 실시간 또는 일정한 주기별로 분석하도록 구성함으로써 불필요한 연산 처리를 절감시켜 실시간 감응 처리가 가능하도록 하였다. 실제 신호처리기를 이용한 교차로 시뮬레이션으로 1주일 동안 매일 5시간 성능 테스트를 해 본 결과 기존 방식에 비해 3%~5% 향상된 99.9%의 검지율을 기록하였다. 장점으로는 LiDAR 센서로 99.9% 좌회전 대기 차량이 검지되었으며 의도적인 검지 누락을 발생시키더라도, 영상에 의한 자체 보정을 통해 즉각적인 대응이 가능하여 좌회전 대기 차량의 과도한 대기시간을 조절시켜 교차로 내 모든 차선의 교통흐름을 원활하게 유도할 수 있었다. 또한 좌회전 차량이 뜸한 외곽의 교차로에 적용 시 불필요한 신호 비용을 줄이는 등 서비스 신뢰도 및 효율성을 높일 수 있다.
본 연구에서는 국내 일부지역에 운영중인 첨단신호제어시스템(COSMOS)의 효율성을 평가할 수 있는 미시적(microscopic), 모의실험기(simulator)의 원형(prototype)을 개발하였다. 이 모의실험기의 개발은 원형적인 형성을 목표로 차량의 이동방식과 모듈적용체계 그리고 첨단신호알고리즘 중 독립교차로 실시간제어의 기능을 개발모형의 범위로 하였으며 구체적인 개발 사항은 다음과 같다. 첫째로, 기본적인 차량진행 외에 부가적인 첨단신호기능을 수행하기 위해서 검지기 체계를 통한 자료수집 및 지역제어기 그리고 센터시스템의 알고리즘의 수행이 필요하므로, 미시적 시뮬레이터의 가장 큰 문제점인 연산속도의 문제는 더욱 대두된다. 따라서 이러한 점을 개선할 수 있도록 소프트웨어적인 측면에서 차량의 이동방식을 공간중심방식으로 구성하여 진행시킬 것과 링크별로 각 수행모듈을 합리적으로 적용하도록 제안하였다. 그리고 차량추종 및 차로변경의 모형의 적용을 포함한 링크의 이원화 적용 제안이 타당한지를 평가하기 위하여 NETSIM모형과 비교를 실시하였다. 둘째로, 이러한 모의실험기의 구조를 기초로 개별차량의 검지자료 수집과 매 주기마다 주기 및 녹색시간을 결정하는 독립교차로 실시간 제어 알고리즘의 구현으로 첨단신호제어의 전략을 평가할 수 있는 가능성을 제시하였다. 마지막으로 독자적인 모의실험기로 발전할 수 있도록 Animation 기능과 다양한 효과척도를 산출하여 종합적인 연구를 수행하였다.
교통신호를 가변 운영하는 실시간신호제어시스템은 방향별 움직임 포화도 추정을 위해 이론 기반 모형을 활용하나, 현장구축 실무에선 지침 부재로 모형에 고려되지 않은 운영상황에도 시스템을 설치하여 왔다. 본 연구는 서울시 실시간신호제어시스템 서버 운영 이력자료를 활용하여 교통조건, 기하구조 조건, 검지기 설치위치 등 현장여건에 따른 실시간신호제어시스템 포화도 모형의 포화도 추정 패턴을 진단한다. 총 476,505 신호주기 이력자료를 분석하여 직진 움직임 포화도를 진단한 결과 (1) 검지기가 모든 직진차로에 설치될 때 일부차로에 표본 설치되는 상황보다 포화도 추정이 안정적으로 판단되고, (2) 가로변버스전용차로가 존재하는 경우는 오히려 검지기를 일부 차로 표본 설치하는 것이 안정적으로 분석되며, (3) 공유차로 포함 차로군 검지기가 활용되는 경우 차량간섭으로 인해 포화도 추정이 정상적이지 않은 것으로 분석되고, (4) 검지기가 전용차로에 설치되더라도 공유차로에 인접한 경우도 차량간섭에 지속 영향 받아 포화도 추정이 어렵고, (5) 하루 24시간 중 특정시간은 교통흐름 속성에 따라 포화도 추정이 안정적이지 않을 수 있다는 내용이 진단되었다. 이러한 진단결과를 종합하여 향후 포화도 추정모형 개발단계 및 시스템 현장구축 단계에서 참조 가능한 기술발전 방향을 제언한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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