• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2004년도 춘계학술대회 디지털 컨버젼스(Digital Convergence)와 경영혁신
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• pp.39-39
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• 2004

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.208-221
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• 2020

본 연구는 첨단운전자보조시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)이 빠르게 보급됨에 따라 표본 프로브 차량에 설치된 ADAS로부터 얻은 개별차량의 궤적 데이터와 전방차량과의 차두거리 데이터를 이용하여 연속류의 교통밀도를 추정 및 분석하는 것을 목적으로 한다. 과거 연속류 교통밀도는 주로 차량검지시스템(Vehicle Detection System, VDS)에서 수집되는 교통량, 속도, 점유율 등의 데이터를 가공하여 추정되거나, CCTV등의 영상정보를 활용하여 직접 차량 대수를 계수하여 추정되었다. 이러한 방식은 교통밀도 추정의 공간적 제약이 있고, 교통 혼잡시 추정의 신뢰도가 낮다는 한계를 보였다. 이에 본 연구에서는 선행연구의 한계를 극복하기 위해 ADAS로부터 수집된 개별차량 궤적 데이터와 차두거리 정보를 활용하여 도로의 공간을 검지하고 일반화된 밀도(Generalized Density)방식을 이용하여 시공간적 교통밀도를 추정한다. 이에 따라 ADAS차량의 표본율에 따른 교통밀도 추정의 정확도를 분석한 결과, 30%의 표본율일 경우 교통밀도 참 값과 약 90% 일치하는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 향후 ADAS 및 자율주행차량이 혼재되는 도로 상황에서 신뢰도 높은 교통밀도 추정을 가능하게 하며 효율적인 교통운영관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권6호
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• pp.253-256
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• 2013

VANET에서는 차량 안전 관련 정보가 차량들 간에 안정적으로 전달될 수 있도록 해주는 라우팅 프로토콜이 요구된다. 본 논문에서는 도시기반의 VANET 환경에서 차량 간의 빠르고 안정적인 통신을 위하여 차량 밀도 정보를 이용한 라우팅 기법을 제안한다. 제안 기법에서 각 차량은 비콘 메시지와 도로 정보을 이용해서 도로의 차량 밀도를 계산한다. 차량들은 이 정보를 이용해서 패킷을 전송할 안정적인 경로를 설정한다. NS-2 시뮬레이션을 통해 제안 기법과 GPSR의 성능을 비교했으며, 그 결과 제안 기법이 패킷 전송 성공률 측면에서 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제20권4호
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• pp.177-185
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• 2002

본 논문의 목적은 링크통행시간 자료를 수집하는 시스템에서 소요 프로브차량대수에 영향을 주는 요소들을 규명하고. 최적의 소요 프로브차량대수를 결정하는 모형을 개발하는데 있다. 자가용승용차, 택시, 버스, 택배차량 등 여러 종류의 차량들이 프로브차량으로 사용될 수 있다. 그러나 일정한 정확도 이상의 교통정보를 수집하기 위해서 얼마나 많은 프로브차량이 필요한지에 대한 연구는 그다지 깊이 있게 이루어지지 않았다. 적정 소요 프로브차량대수는 링크통행시간 자료수집 기술 수집대상 링크의 공간적 범위, 프로브차량의 종류 및 운행 특성, 자료수집 시스템의 신뢰도, 수집되는 자료의 정확도 등에 영향을 받게 된다. 소요 프로브차량대수를 결정하는 링크당 평균 통행시간 자료수, 프로브차량 밀도의 최소 확률, 그리고 자료 미수집링크의 허용비율의 3가지 결정기준이 정의되었다. 또한 이러한 결정기준에 대해 소요 프로브차량대수를 산출하는 모형이 개발되었다. 일반적으로 주기당, 링크당 평균 필요 통행시간 자료수$(d_R)$, 단위길이당 프로브차량의 대수 또는 밀도$(n_{min} or {\alpha})$, 일정 프로브차량밀도 이상의 확률($\beta$), 그리고 자료 미수집링크의 비율($\gamma$)이 클수록 소요 프로브차량대수는 증가한다. 민간 교통정보회사의 통행시간 수집시스템에서 소요 프로브차량대수를 산정하는 사례연구가 수행되었으며, 여러가지 조건에서 소요 프로브차량대수가 산출되었다.

• 방송과미디어
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• 제25권3호
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• pp.38-48
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• 2020

국내에서는 차세대 방송을 위해 ATSC 3.0 기술을 기반으로 한 UHD 방송이 상용화되었다. ATSC 3.0은 IP 프로토콜을 중심으로 통신망과 쉽게 융합 가능하도록 고안된 방송 기술로 고품질 UHD 방송을 포함하여 DMB와 같은 모바일 TV 및 통신망과 연동할 경우 다양한 부가데이터 서비스 제공이 가능한 기술이다. 대표적인 부가 데이터 서비스로는 App 서비스가 있지만 비디오와 무관한 데이터 서비스로 차량 운전자를 위한 여행 및 교통 정보 즉 TTI 서비스가 있다. TTI 서비스는 차량을 목표로 하는 여행 및 교통 정보를 방송망과 더불어 통신망을 통해 전송하여 일반 차량을 포함하여 인터넷이 가능한 커넥티드카 및 자율주행차량에 요구되는 고정밀 위치정보, C-ITS 정보 및 대용량 고정밀 지도 데이터 등을 전달할 수 있다. 본 고에서는 ATSC 3.0 기반의 UHD 방송망과 브로드밴드 망을 활용하여 차량에 유익한 정보를 제공할 수 있는 TTI 서비스에 대해 소개하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.933-935
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• 2010

VANET 은 ITS 구축에 필수적인 기술로 주변 교통 시스템 환경을 고려한 라우팅 프로토콜이 요구된다. 본 논문에서는 도시 기반의 VANET 환경에서 차량 간의 안정적이고 빠른 통신을 위하여 차량 밀도를 이용한 라우팅 기법을 제안한다. 제안하는 라우팅 기법에서는 하나의 도로를 여러 개의 cell 들로 나누고 차량들은 비콘 메시지와 cell 정보를 이용하여 차량 밀도를 계산한다. 이 차량 밀도를 이용하여 도로를 여러 개의 등급으로 나누고 이 등급을 기반으로 하여 가장 안정적인 경로를 설정한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.3-6
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• 2009

최근 차량통신 환경에서의 위성/지상파 DMB 등 차량통신에 대한 관심이 증대되고, 전 세계적으로 기술개발이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 좁고 긴 도로 내에 차량이 수시로 들락거려 일정한 통신 구심점을 찾는 것이 쉽지 않고, 빠르게 이동하는 차량의 특성으로 채널 특성이 좋지않 으며, 차량통신을 위한 인프라가 충분히 설치되지 않을 경우 V2I 통신의 어려움 등이 문제점으로 지적될 수 있다. 본 논문에서는 차량통신 네트워크의 효율적 운용을 위한 적응적 클러스터링(Clustering) 기법을 제안하도록 한다. 제안된 적응적 클러스터링 방법에서는 차량의 속도, 위치, 차량 간 거리에 의하여 수시로 클러스터가 적응적으로 재구성된다. 이를 위해 효율적인 클러스터해드 설정이 이루어지며, 차량통신 인프라, 클러스터해드를 중심으로 통신이 이루어진다. 제안된 기법은 제한된 인프라에서도 이중 홉 통신 및 적응적 클러스터 재구성을 통하여 차량의 네트워크 연결성을 높인다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 적응적 클러스터링 방법의 성능을 알아보도록 한다. 모의실험을 통하여 빠른 속도로 움직이는 차량의 네트워크 접근성을 확인하고, 차량 밀도 및 인프라 간 거리에 따른 성능변화를 확인한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권2호
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• pp.133-141
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• 2021

프로브 차량 데이터로부터 전수화 된 교통량, 밀도, 대기행렬 길이를 추정하기 위해 프로브 차량 비율이 필요하다. 이를 위해 기존 연구는 프로브차량과 일반 차량의 위치에 대한 확률구조를 활용하여 지점 검지기 없이 프로브 차량 비율을 추정하는 방법을 제시하였으나, 기존 연구의 방법론은 다차로 도로에 적용할 수 없다는 한계가 있었다. 따라서 본 연구는 각 차로의 대기행렬 길이에 확률분포를 도입함으로써 다차로 접근로에서 프로브 차량 비율을 추정하고자 하였다. 사례연구 결과, 추정치와 관측치 간 이격이 있었으나, 추정치가 관측치의 경향을 따라가는 것으로 나타났으며, 향후 보정계수 도입 등을 통하여 추정치를 개선할 여지가 있었다. 본 연구는 지점 검지기가 없는 다차로 접근로에서 전수화 된 교통량, 밀도, 대기행렬 길이를 추정하기 위한 기초연구로서 활용될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제16권1호
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• pp.57-69
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• 2010

uTSN(ubiquitous Transportation Sensor Network)의데이터수집환경은기존ITS(Intelligent Transportation System) 환경과 커다란 차이가 있다. 지점 혹은 구간 검지체계를 근간으로 불연속적인 데이터를 수집하는 ITS 환경과 달리, 유비쿼터스 교통환경에서는 연속적인 개별차량 데이터의 취득이 가능하다. 또한 대응전략 구사에 있어서도, 구간단위 제어나 정보제공만 가능했던 ITS와 달리, 유비쿼터스 환경에서는 개별차량단위의 미세제어가 가능하다. 이러한 환경변화에 맞추어 수집데이터의 가공방식도 새로이 개발되어야 한다. 연속류 uTSN 환경에서 수집된 개별차량 위치와 개별차량 속도 데이터를 대상으로, 가공의 1차적 목적인 교통상황 판단을 위한 가공 방안을 제시하였다. uTSN으로부터 수집된 개별차량 단위 데이터를 기존 ITS와 같은 방식으로 집락하여 가공한다고 하면 그 미세한 정보는 다 손실되고 평균적 추세만 남게 된다. 본 연구에서는 수집 데이터에 담겨있는 미세한 정보를 손실하지 않음과 동시에 교통상황판단에 효과적인 정보를 생성하는 가공방식으로서, 3차원 속도, 교통량, 밀도 프로파일, 차량군 프로파일, 충격파 프로파일 생성을 제안하였다. 특히 밀도, 차량군, 충격파 정보는 교통상황 판단에 효과적이나 기존 ITS환경에서는 생성이 불가능하였던 것들이다. 본 연구에서는 모든 차량에 센서가 부착되어 있을 경우를 가정한 가공방안을 제시하였고, 장착율이 100%가 아닐 경우, 장착율에따라수집데이터를전수화하여프로파일작성하는방안을향후과제로남겨둔다.

• 전력전자학회지
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• 제25권4호
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• pp.28-34
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• 2020