• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.970-977
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• 2018

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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.531-538
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• 2016

교통사고의 발생의 주요 원인의 대부분은 운전자의 법규 위반 행위이며, 특히 과속 및 불법유턴은 대형 사고로 이어질 잠재적 위험성을 내포한다. 사업용 차량의 경우 불법유턴 위험성에 대한 지각이 부족하고, 단속장비 및 감시 인력 또한 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 사업용 운전자의 불법유턴 위반행위를 예방하고, 안전운행 습관을 유도하고자, 맵 연동기반 운행행태 판단 기술을 개발에 대해 소개한다. 이를 위해 전국 총 26만개 링크자료 중 23,782 건의 유턴 허용 정보와 14만 6천 건의 제한속도 정보를 수집하였다. 또한 운행행태 분석을 위해 판단알고리즘을 구축하였으며, 최종적으로 안드로이드 기반 애플리케이션을 개발하였다. 개발된 애플리케이션의 맵 매칭, 운행행태 판단 및 기타 데이터 산출의 정확도를 평가하기 위해 테스트를 수행하였으며, 분석결과 맵 매칭은 86%, 운행행태 판단 정확도는 83%로 평가되었다. 또한 정보출력 표출에 대한 정확도는 모두 100%로 평가되었다. 향후 과제로서는 기술의 정확도 향상을 위해 모니터링 시스템 설계가 필요할 것으로 판단되며, 개발된 기술을 활용할 수 있는 서비스 시나리오의 검토가 필요하다고 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.1-18
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• 2023

최근 빅데이터 및 딥러닝 기술의 발전으로 다양한 교통정보가 널리 수집 및 활용되고 있다. 특히 시계열 특성을 갖는 교통정보 예측 분야에서는 장단기 메모리(long short term memory, LSTM)가 널리 사용되고 있다. LSTM에 입력되는 시계열 데이터의 추세, 계절성, 주기 등이 상이하기 때문에 시계열 데이터를 기반으로 한 예측 모델에서도 데이터의 특성에 따라 하이퍼 파라미터의 적합한 값을 찾는 시행착오법이 필수적이다. 이에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론이 정립된다면, 정확도가 높은 모델 구성에 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 고속도로 차량검지기 데이터와 LSTM을 기반으로 교통정보 예측 모델을 개발하였으며, LSTM의 하이퍼 파라미터별 평가지표 변화를 통해 예측 결과에 미치는 영향평가를 수행하였다. 또한, 이를 기반으로 교통분야에서 고속도로 교통정보 예측에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론을 제시하였다.

• 에너지공학
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• 제25권4호
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• pp.93-102
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• 2016

V2G (Vehicle-to-Grid)는 전기자동차 배터리에 저장된 전기를 전력판매사의 전력망을 통해 되파는 양방향 전력 전송 기술이다. V2G 시스템을 활용하는 전기자동차 운전자는 전기요금이 저렴한 심야에 충전한 뒤 출퇴근시 사용하고 남은 전력을 전력사용량이 많고 전기요금이 높은 주간에 판매하므로, 피크시 전력수급의 안정성이 향상된다. 이에 정부는 V2G 인프라 구축 및 지원 대책을 마련하면서 V2G 시스템에 대한 잠재적 소비자의 선호 정보를 요구하고 있다. 본 논문에서는 잠재적 소비자인 일반 국민 1,000명을 대상으로 한 일대일 개별면접 설문조사를 통해 수집된 자료를 수집하였다. 소비자의 선호를 분석하기 위해 경제학적 기법인 선택실험법을 적용한다. V2G 시스템의 속성으로 잔존 전력량, 전력 판매시간, 의무접속시간, 현행 차량가액에 추가하는 가격으로 평가된 지불의 사액이라는 4개를 고려하였다. 분석모형으로는 우선 다항로짓모형을 적용하였는데 '비관련 대안의 독립성' 가정이 위배되어, 이 가정을 요구하지 않는 중첩로짓모형을 최종적으로 적용하였다. 효용함수의 모든 추정계수는 유의수준 10%에서 통계적으로 유의하였다. 속성별 분석결과, 전력 판매가능시간이 1시간 증가하는 것에 대한 한계지불의사액(MWTP, marginal willingness to pay)은 1,601,057원이었다. 그러나 잔존 전력량이 1% 감소 및 의무접속시간 1시간 증가에 대한 MWTP는 각각 -91,911원 및 -470,619원으로 분석되었다. 본 연구에서 도출한 V2G 시스템에 대한 정량적인 소비자 선호 정보는 향후 V2G 시스템 도입 및 관리정책에 유용하게 활용될 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제23권5호
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• pp.147-155
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• 2005

총연장 3,000km를 바로 눈앞에 두고 있는 우리나라 고속도로는 과거와는 달리 출발/도착지간에 여러 개의 경로가 존재하는 다중경로시대를 맞이하게 되었다. 이에 효과적인 교통량분산을 위한 통행시간정보는 그 어느 때보다도 중요해지고 있다. 본 연구는 고속도로 통행료수납시스템(TCS)으로부터 수집되는 통행시간 자료(즉, TCS 통행시간자료)를 이용해서 고속도로 톨게이트간 경로 통행시간을 산출하는 방법에 관한 것이다. TCS통행시간 자료는 고속도로를 통행한 모든 차량이 경험한 통행시간의 전수자료로서 정확도나 활용도가 매우 높을 뿐만 아니라, 별도의 설비투자가 필요치 않다는 장점을 가지고 있다. 그러나 이는 톨게이트간 출발시각과 도착시각만을 가지고 있어 해당 출발/도착지간에 2개 이상의 경로가 존재하는 경우 어느 경로를 통행한 시간인지 알 수 가 없으며, 더욱이 본선 주행시간외에 휴게소 체류시간, 램프 통행시간 통행요금 정산을 위한 대기시간 등이 포함되어 있어 올바른 경로통행시간 산출이 어렵다는 문제를 가지고 있다. 본 연구에서는 고속도로 톨게이트간 경로통행시간을 산출할 수 있을 뿐만 아니라 각 톨게이트와 센터간 자료통신량을 대폭 줄여줄 수 있는 전진반복 전후방탐색법(PIFAB)을 개발하여 그 이론적인 구조와 실제 적용결과를 살펴보도록 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.771-782
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• 2021

고속화도로 및 자동차전용도로와 같은 고속도로에서는 중대형 교통사고, 도로시설물 파손 및 유지/보수작업, 차량 고장 및 정지 등 규칙/불규칙한 상황이 빈번히 발생한다. 이러한 규칙/불규칙적 상황을 즉각적으로 인식하여 운전자들에게 교통 서비스를 제공하는 것이 요구되었으며, 이를 해결하기 위해 신속히 데이터를 수집하고 비정상적인 교통상황을 검지하는 것에 대한 다양한 기법들이 개발되었다. 하지만 인프라에 대한 유지/보수와 검지율, 위치에 대한 정확성 등 개선점이 요구되었다. 본 연구에서는 고속도로내 돌발상황 검지를 위해 기존 연구에 대한 고찰과 자동차 위치정보(GPS, Global Positioning System) 기술, 교통공학 이론적 관점의 연구를 통해 고속도로 돌발상황 정의와 알고리즘 개발로 시스템을 구축하고 테스트베드를 운영하여 돌발상황 알고리즘 검증과 실증에 활용할 수 있는 방안을 제시하였으며, 돌발상황 발생 시 예측 가능한 사고를 줄일 수 있는 2차 사고에 대한 효과와 예측 불가능한 사고의 검지 시간을 줄여 부상자에 대한 골든타임 확보할 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제28권3호
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• pp.169-183
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• 2010

영상기반의 교통정보수집시스템은 관리 및 운영상의 한계를 보이고 있는 기존의 루프검지기의 역할을 대체하는 검지기로써의 역할 뿐만 아니라 다양한 교통류의 정보를 제공하고 관리할 수 있으며, 교통사고의 발생전과 후의 순차적인 상황을 정확히 기록하고, 이 자료를 통해 발생된 교통사고의 사고 매커니즘을 객관적이고 명확하게 조명하고 분석하는 것은 교통사고 처리에 있어서 중요한 부분을 차지함으로서, 여러 나라에서 보급 활용되고 있다. 본 논문에서는, 기존 기술들이 연속류 도로의 특성인 속도변화, 교통량 변화, 점유율 변화와 같은 교통류 흐름을 반영하여 1차 예비판단을 실시하였다. 또한, 1차 예비판단된 경우 영상추출 및 처리를 통해 최종 사고판단을 실시하게 된다. 이 때, 도로상의 다양한 환경적 변화로 인해 극복하기 어려운 차량의 객체추출, 객체분리, 추적 등의 정확성을 확보하기 위해서 계산속도와 정확도 측면에서 우수함을 보이고 있는 Adaptive GMM(Gaussian Mixture Model) 기반으로 실시하였으며, 환경적인 요인으로 인해 자주 발생하고 있는 오 검지 상황들을 효과적으로 저감시킬 수 있는 능동적이고 환경적응적인 기법을 통해 사고 최종판단을 실시하였다. 이렇게 구현된 기술의 성능을 평가하고자 중부내륙 실험도로에서 12건의 사고 모의실험을 실시하였으며, 실제 운용되고 있는 장항IC에서의 사고영상을 실시간 온라인으로 입력받아 시험하였다. 결과적으로, 검지율 93.33%, 오검지 6.7%로 높은 신뢰성을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권11호
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• pp.537-542
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• 2017

공격적인 성향의 운전은 자동차 사고의 주요한 원인이 된다. 기존 연구에서는 공격적 성향의 운전을 검출하기 위해, 주로 청년을 대상으로 연구가 이뤄졌으며 기계학습의 순수한 Clustering 또는 Classification 기법을 통해 이뤄졌다. 그러나 노인들은 취약한 신체적 조건에 의해 젊은 운전자와는 다른 운전 강도를 가지고 있어 기존의 방식으로는 검출이 불가능 하며, 데이터를 보정하는 등의 새로운 방법이 필요하다. 그리하여, 본 연구에서는 기존의 클러스터링 기법(K-means, Expectation - maximization algorithm)에, 새롭게 제안하는 ECA(Enhanced Clustering method for Acceleration data)기법을 추가하여, 주행 차량에 위치한 스마트폰으로부터 수집된 가속도 데이터를 분석하고 공격적인 운전 형태를 검출해 낸다. ECA는 모든 피험자의 데이터에서 K-means와 EM을 통해 검출된 군집군의 데이터 중 높은 강도의 데이터를 선별하여, 특징을 스케일링한 값을 통해 모델링한다. 본 방식을 통해 기존의 연구의 순수한 클러스터링 방식과는 달리, 모든 청장년 및 노인 실험 참가자 개인들의 공격적인 운전 데이터가 검출되었으며, 클러스터링 기법간의 비교를 통해 K-means 기법이 보다 높은 검출 효율을 갖고 있음을 확인했다. 또한, K-means 방식을 검출한 공격적인 운전 데이터에서는 젊은 운전자가 노인운전자에 비해 1.29배의 높은 운전 강도를 가지고 있음을 발견했다. 이와 같이 본 연구에서 제안된 방식은 낮은 운전 강도를 갖고 있는 노인의 데이터에서 공격적인 운전을 검출 가능하게 되었으며, 특히. 제안된 방법은 노인 운전자를 위한 맞춤형 안전운전 시스템을 구축이 가능하며, 추후 다양한 연구을 통해 이상 운전 상태를 검출하고 조기 경보하는데 활용이 가능할 것이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권12호
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• pp.455-462
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• 2016

무선 센서 네트워크는 센서 필드 상의 이벤트에 관한 데이터를 소스로부터 싱크로 수집하기 위해 연구되어왔다. 멀티패스 라우팅은 노드나 링크 단절에 의해 소스에서 싱크로의 패스가 종종 손실되는 문제에 대해 신뢰성 있는 데이터전송을 위한 매력적인 방안 중 하나이다. 사람이나 동물 혹은 차량 등과 같은 모바일 이벤트 상황에서, 소스는 이 모바일 이벤트의 이동에 따라 연속적으로 소스가 발생할 수 있다. 따라서 멀티패스 라우팅에서 모바일 이벤트의 상황은 새로운 도전 과제를 제시한다. 그러나 기존의 멀티패스 라우팅 연구는 주로 소스들에서 정적인 싱크로 효율적인 멀티패스 구성과 패스 단절에 대한 빠른 멀티패스 재구성에 초점을 두었다. 따라서 이전 멀티패스 라우팅 프로토콜은 모바일 이벤트에 의해 발생하게 되는 연속적인 각각의 소스들이 소스에서 싱크로 각각의 멀티패스를 필요로 한다. 이는 이전 방안이 소스의 수에 비례하여 멀티패스 구성비용이 증가게 한다. 따라서 우리는 모바일 이벤트에 의해 연속적으로 발생하게 되는 소스를 지원하는 효율적인 멀티패스 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안방안에서 이전 소스에서 만들어 놓은 기존의 멀티패스를 이용함으로써, 새로운 소스가 효율적으로 재구성을 할 수 있다. 이를 위해, 제안방안은 지역적 멀티패스 재구성, 광역적 부분 멀티패스 재구성, 광역적 전체 멀티 패스 재구성의 세 방안 중 하나를 선택한다. 이 선택을 위해 우리는 멀티패스 재구성 비용과 데이터 포워딩 비용의 합을 계산하는 분석적인 에너지 소비 비용 모델을 제시한다. 시뮬레이션 결과 모바일 이벤트의 상황에서 멀티패스 라우팅을 할 때 제안방안이 기존의 방안보다 우수한 성능을 보였다.

• 서비스연구
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• 제12권1호
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• pp.25-35
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• 2022

2020년 1월 국내 최초 환자가 발생한 코로나19(COVID 19)는 다양한 분야에 영향을 끼쳤다. 그중에서도 가장 타격을 받은 곳은 관광 분야라 하겠다. 특히 강원도 지역은 관광 기반의 산업 구조가 지역의 근간을 이루고 있고 관광산업이 소상공인 및 소기업의 주요 소득원이므로 그 피해가 크다. 이와 같은 피해 상황 및 정도를 확인하고자 강원권 지역 중에서 대중적 접근성이 가장 편리하며 서울 및 수도권 등에서 대중교통을 이용하여 당일 관광이 가능하고, 일반적인 이미지가 적은 비용을 사용한 관광이 가능하다고 인식되고 있는 춘천 지역을 대상으로 데이터 분석을 통하여 실증분석을 하였다. 이를 위하여 관광지식정보시스템에서 제공하는 춘천의 방문객 데이터를 기준으로 일반적인 지역 현황을 확인하였고 코로나 이전인 2019년도와 이후인 2020년도의 관심도 확인을 위하여 키워드 수집 전문 기업인 (주)바이브컴퍼니의 웹서비스 썸트랜드에서 수집한 키워드와 차량용 내비게이션 서비스와 통신 서비스 제공을 병행하는 SK텔레콤의 T맵 검색지 데이터를 함께 비교해 봄으로써 춘천에 대한 일반적인 지역 이미지를 분석하였다. 또한 키워드와 T맵 검색지 데이터를 적용한 관광 인기도 지수를 개발하여 2개 연도의 데이터를 비교해 봄으로써 코로나 상황이 춘천 지역 방문객들의 관심도가 실제 방문으로 이어지는 것에 얼마나 영향을 미쳤는지를 데이터 분석적인 접근 방법으로 고찰하였다. 데이터 마트 설계를 거친 후 관광인기도 지수를 적용한 빅데이터 분석 결과를 확인한 바에 의하면, 코로나19 상황은 강원도 춘천 지역 관광 인기도에 미치는 영향이 크지 않다는 것을 확인하였고, 해당 지역이 가지고 있는 지역별 특수성에 기반한 관광지 이미지 등을 확인하였다. 이와 같은 연구 분석 결과가 관광경제정책 입안에 유용한 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.