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.
현대의 도시철도차량 시스템은 복잡하고 첨단화 되어 있으며, 상호 인터페이스 체계를 구축하고 있는 차량 유지보수시스템의 체계적인 종합관리가 필요하다. 본 연구는 무선 전송 장치를 이용하여 전동차 정보 자동 수집 장치를 도입 적용한 사례에 대한 분석 결과이다. 무선 전송 장치는 차량기지로 입고한 전동차 열차종합제어장치에 수집된 각종 정보를 무선 통신으로 데이터를 전송함으로써 유지보수 비용절감과 데이터 전송의 신뢰성 향상 효과가 있으며 이러한 무선 전송 장치를 도입 적용하여 기존의 열차정보수집 방법을 개선한 운용 사례를 제시한다.
본 논문에서는 주행 중 차량의 상태를 실시간으로 모니터링함과 동시에, 페달 조작 여부를 확인할 수 있는 영상 촬영 및 저장 시스템을 제안한다. 개발된 차량 운행 정보 블랙박스는 블루투스 OBD2 커넥터를 통해 차량의 PID 값을 식별하고 수집한다. 이 데이터는 비동기 방식으로 처리되며, 라즈베리파이와 7인치 터치 디스플레이를 이용해 운전자에게 한눈에 보일 수 있는 형태로 정보를 제공한다. 특히, 멀티스레드를 활용하여 ECU 정보를 페달 조작 여부 영상에 표시하는 동시에 녹화하고, CSV 파일로 SD 카드에 실시간으로 저장한다. 수집된 차량 데이터와 영상 데이터는 예기치 못한 사고 발생 시 운전자의 과실 비율 측정과 대처행동을 입증하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대되며, 차량 정비 시 참고 자료로 활용될 수 있다.
무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle), 헬리콥터, 항공기를 이용하여 실시간 교통자료를 수집하는 항공 기반 차량 검지시스템(ADS: Aerial-Based Vehicle Detection System)에 관한 연구가 미국, 일본, 독일에서 이루어져 왔다. 따라서 본 연구에서는 ADS의 교통자료 수집 시스템으로 활용 가능성을 검토하기 위하여 먼저 ADS에 의하여 수집된 자료가 이미지프로세싱 등 자료추출 기법을 거쳐 통행속도 등 교통정보를 산출할 수 있는 지를 확인하였다. 다음으로는 ADS에 의하여 수집된 자료의 신뢰성 정도가 교통정보 제공에 적합한 지를 확인하였다. 그 결과 ADS는 기존에 상시적으로 실시간 교통정보 제공을 하기 위하여 사용되고 있는 VDS 등을 대체하기에는 기술적 비용적 측면에서 어려움이 있을 것으로 파악되었다. 하지만 재해 발생 등 비반복적 교통상황이 장시간 발생할 경우 비상교통관리대책 등을 세우기 위한 보완적 방안으로 활용할 수 있을 것이다.
4차 산업혁명의 도래와 함께 자율주행자동차의 주행관리 및 주행 전략과 관련된 연구들이 대두되고 있다. 이러한 연구를 위해서는 차량의 미시적 교통데이터의 확보가 필수적이나, 기존 교통정보 수집 방식은 개별차량의 주행행태를 수집할 수 없다. 본 연구에서는 미시적 교통정보를 수집 가능한 항공에서 내려다보는 관점의 교통정보 수집을 위해 드론 항공영상을 활용하였다. 관련 연구의 한계점을 극복하기 위하여 딥러닝 기반 다중객체추적 알고리즘과 영상정합을 활용하여 미시적 교통데이터를 추출하였다. 그 결과로 속도는 MAE 3.49km/h, RMSE 4.43km/h, MAPE 5.18km/h의 오차율과 교통량 Precision 98.07%, Recall 97.86%의 정확도를 획득하였다.
미국을 중심으로 도입되고 있는 물류보안제도는 눈에 보이지 않는 무역장벽으로 적용될 가능성이 크다. 이 연구에서는 국제적으로 시행중인 물류보안제도와 물류보안의 특징을 설명한다. 또한 화물 차량에 RFID 태그를 부착하여 물류 거점과 고속도록 톨케이트를 진출입하는 화물차량의 추적정보를 자동수집하여 RFID 기반 물류거점 정보시스템의 구축방안을 분석하였다.
근래 정부에서는 차량용 블랙박스의 필요성과 효율성을 인식해 모든 차량에 블랙박스(EDR, Event Data Recorder)를 의무적으로 장착하게 하고, 이를 통해 차량의 운행 정보와 상황을 모니터 및 관리를 할 수 있도록 정부 시책을 신설하고 이를 추진하고 있는 중이다. 특히 차량사고 발생시 이를 시뮬레이션하고 분석할 수 있는 자료가 매우 부족하다. 교통사고의 시뮬레이션 사고 차량의 운행정보뿐만 아니라 주변 운행환경 및 운행여건, 다른 차량의 간섭 등 매우 많은 정보가 필요하기 때문이다. 이에 본 논문에서는 블랙박스 간 Ad-hoc network을 이용해 차량의 정보를 공유 할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 즉, 차량에서 돌발상황이 발생했을 때 발생 차량의 블랙박스 의 정보와 주변 운행하고 있는 차량에 장착되어 있는 블랙박스의 정보를 Ad-hoc network를 통해 사고 발생차량으로 수집, 이를 저장하고 추후사고에 대한 시뮬레이션 에서 이 데이터들을 통해 돌발상황 당시의 주변 차량 흐름과 다른 차량간의 간섭 및 돌발상황 유발 같은 현상을 조금 더 정확하게 시뮬레이션 함으로서 돌발상황에 대한 분석 및 판단에 도움을 줄 것이라 생각한다.
도로상의 이동 중의 차량 등으로 구성된 차량간 애드혹 네트워크는 과거에는 볼 수 없었던 수준으로 인간과 주변 환경과의 소통을 가능케 해 줄 미래 사물지능통신(M2M: Machine-to-Machine)의 한 축으로써 많은 역할을 수행할 것으로 예상되고 가까운 미래에 현실화될 사물지능통신의 한예로서 많은 관심을 받고 있다. 도심 전역에 산재하는 무수한 차량들을 연결하여 다양한 서비스의 제공이 가능한 새로운 광대역 기간망등으로 활용될 수 있을 뿐 아니라 각기 차량에 설치된 센서들이 기존의 시스템으로는 채집 불가능했던 다양한 자료의 수집을 가능하게 하여 인간의 주변 환경에 대한 이해를 높이는데 도움을 줄 것이다. 차량간 애드혹 네트워크는 위상 변화가 매우 심하고 구성원이 무수한 대규모 네트워크라는 특성이 있어 기존의 네트워크에서 볼 수 없었던 이동성 기반 정보 확산 (mobility-assisted data dissemination) 기법 등 새로운 형태의 정보 전송 기법들이 활용될 것이다. 본고에서는 향후 차량간 애드혹 네트워크등의 사물지능통신의 기반 기술이 될 이동성 기반 정보 확산 기법에 대하여 소개하고 어떻게 차량간 애드혹 네트워크에서 활용되어 여러 서비스들의 구현이 가능한지 전자상거래 서비스들을 중심으로 설명한다.
가속화된 자동차의 대중화로 차량증가에 따른 도로의 확장 및 신설에만 의존해오던 기존의 틀을 벗어나 첨단정보통신기술을 이용하여 도로교통 정보를 신속히 수집하고 교통정보 이용자에게 실시간으로 분배함으로써 효율적인 교통관리가 가능한 지능형 교통시스템의 도입이 시작하였다. 최근, 공중 무선 통신망과 달리 도로상에서 고속 주행중인 차량을 대상으로 하여 도로변에 비교적 간단한 기지국 시스탬을 설치하고 저가의 통신단말기로서 사용자에게 값싼 서비스를 제공할 수 있는 장점을 가지고 있을 뿐 만 아니라 적은 비용으로 교통정보수집 및 제공뿐만 아니라, 인터넷 접속, e-mail 송수신 디지털 음성 및 비디오 파일 다운로드가 가능한 텔레메틱스 서비스가 급속도로 가속화하고 있다. 본 고에서는 텔레메틱스 서비스가 차량과 접목된 이동 무선 데이터 통신 기술과 함께 발전 될 전망으로 요소기술을 살펴보았다.
본 연구의 최종 목표는 블랙박스, 스마트폰, CCTV 등으로부터 수집된 영상에서 수배차량이 범죄차량인지 여부를 분석할 수 있는 시스템을 개발하는 것이다. 데이터 수집은 자체 개발된 블랙박스를 이용하였다. 본 연구에 활용된 데이터는 차량 유형 8개(트럭, RV, 승용차, 승합차, SUV, 버스, 스포츠카, 전기차)와 차량 모델 434개 등 총 83,753건의 데이터를 사용하였다. YOLO v5를 이용한 차량인식 결과, mAP가 80%로 나타났다. 자체 개발한 블랙박스를 이용하여 ReXNet으로 차량 모델을 식별한 결과, 정확도는 99%로 나타났다. 이러한 결과는 데이터 라벨링의 정확도를 개선하는 것이 차량인식 성능 향상에 도움이 된다는 것을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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