정확하고 신뢰성 있는 실시간 교통자료의 수집은 다양한 교통운영관리 전략의 구현 및 교통정보제공을 위한 필수요소이다. 본 연구에서는 보다 seamless한 고급 교통정보가공을 위해 차량 간 무선통신기술(Vehicle-To-Vehicle Communication; V2V)을 활용한 새로운 교통정보수집체계를 제안하였다. GPS를 이용하여 개별차량의 주행궤적을 추출하고 V2V를 이용한 교통정보수집 방안을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 교통정보수집체계의 기술적 요구사항분석을 위해 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 평가체계를 개발하였다. 미시적 교통시뮬레이터 AIMSUN으로부터 개별차량의 주행궤적을 추출하고, 이를 이용한 구간통행시간 산출기법을 몬테카를로 시뮬레이션 기반 평가체계에 결합하여 기술적 요구사항을 도출하였다. 구간통행시간 정확도에 영향을 미치는 요인으로서 V2V 및 개별차량 주행궤적 추출이 가능한 equipped vehicle의 market penetration rate, V2V 통신반경, 통행시간 산출주기를 분석하였다. 또한, 제안된 시스템의 기술적 타당성 확인을 위해 prototypical implementation을 수행하였다. 본 연구의 결과물은 보다 seamless하고 정확한 교통정보가공을 위한 차세대 수집시스템 개발 및 구현을 위한 유용한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
최근 급격한 도시화 및 인구 집중으로 다양한 교통 문제가 빈번히 발생하고 있다. 따라서, 이를 효과적으로 해결하기 위한 교통 흐름 분석 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 교통 흐름 정보는 도시 교통 관리의 핵심 요소로 차량 통행량 분석을 통해 수집된다. 본 논문에서는 도로 CCTV 영상에서 교통 흐름 정보를 정밀하게 추정하기 위해 차로 중앙 지점을 기반으로 한 고정밀 차량 통행량 측정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 심층 신경망(Deep Neural Network) 기반 객체 검출 방법을 이용하여 차량을 검출한 후, 누적 이동량을 바탕으로 각 차로의 중앙 지점을 검출한다. 또한, 객체 추적 기술을 통해 동일 차량의 궤적을 추정하여 검출된 각 차로 중앙 지점과의 거리를 비교함으로써 정밀하게 차량 통행량을 측정한다. 다양한 실험 결과들을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 차량 통행량 측정에 효과적임을 보인다.
DSRC의 원래 목적은 통행료 수집이었으나, 최근 한국도로공사는 DSRC 기반의 하이패스시스템을 교통정보체계에 응용하여 노변기지국간의 링크통행시간과 기 종점의 경로통행시간을 수집하는데 활용하고 있다. 기 종점을 통과한 차량을 통해 경로통행시간을 추정하는 경로기반방식(PBM: Path-based Method)은 수집표본수가 적고, 통과차량이 없을 경우 경로통행시간을 산출할 수 없는 문제점이 있는바, 링크기반방식(LBM: Link-based Method)을 제시하였다. 이는 실제 차량 궤적과 상이할 수 있는 문제점이 있으나 본 연구에서는 하이패스 DSRC 자료의 특성을 고려한 고속도로 경로통행시간 추정 모형 개발을 목적으로 개발되었다. LBM과 PBM의 경로통행시간 비교를 시도하였고, 그 결과 MAPE가 3% 이내로 나타났다. 이러한 결과로 볼 때 LBM을 통해 신뢰성 있는 경로통행시간을 추정할 수 있는 것으로 판단된다. 약간의 한계와 장래연구항목에 대해서도 제시하였다.
실시간 교통자료 수집 기술의 혁신을 위해 유비퀴터스 환경기반의 교통정보시스템을 구성하는 인프라(RSE)의 적정 설치간격을 설정하는 방법론을 연구하였다. 적정설치간격을 도출하기 위해 연속류 교통상황 모니터링에 효과적으로 사용될 수 있는 구간통행시간을 평가척도로 설정하고, 인프라(RSE)의 통신반경 내에 위치하는 개별차량의 주행자료에서 속도자료를 추출하여 구간통행시간을 산출하였다. 교통상황에 따른 생성정보의 정확도와 적정 설치간격을 분석하기 위해 정상교통류와 교통사고로 인한 혼잡교통류 상황을 설정하여 개별차량 주행궤적을 수집하였다. RSE 설치간격, MPR(Market Penetration Rate), Time window를 주요변수로 정의하고 산출된 구간통행시간의 정확도를 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)를 이용하여 평가하였다. 인프라(RSE) 설치간격 값은 1km에서 0.5km씩 증가시키면서 2.5km까지 적용하였다. 구간통행시간의 평가결과 2.5km의 간격으로 인프라(RSE)를 설치할 때 생성된 구간정보의 정확도가 급격히 감소되었다. 분석결과의 통계적 유의성을 평가하기 위해 분산분석을 수행하였다. 적정수준의 정확도가 확보된 구간정보의 생성이 가능하면서 인프라(RSE)를 최대간격으로 설치하기 위한 RSE 적정간격 설치방법론을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 RSE의 적정설치간격 도출 방법론은 향후 차세대 교통수집체계인 유비퀴터스 환경기반 교통정보시스템의 요구사항 수립을 위해 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.
기술 및 환경적 요인으로 수집이 어려웠던 다양한 교통자료의 수집이 가능해져 보다 다양하고 유의미한 교통정보의 생성과 제공이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 유비퀴터스 환경기반의 교통정보시스템을 구성하는 요소들의 역할을 설명하고 차내단말기에서 교통정보 생성을 위한 자료처리 프로세스를 제시하였다. 자료의 수집, 정보생성, 무선통신을 통한 송수신, 수신정보와 생성정보의 융합을 통한 저장 등의 과정으로 구성된 프로세스를 바탕으로 실제 수집한 개별차량 주행궤적자료를 이용하여 제안된 방법론의 현장 적용성 평가를 수행하였다. 수인산업도로의 약 17km구간에서 20대의 Probe차량이 주행하며 수집한 개별차량주행궤적자료를 이용하여 구간통행시간을 산출하고 이를 평가하였다. 구간정보의 생성 및 평가는 구간 내에 존재하는 차량들의 속도자료를 이용하여 통행시간을 산출하고 이를 구간에 진입하는 차량의 실제 통행 시간과 비교하여 정확도를 평가하였다. 전체 분석대상구간을 2개, 4개의 구간으로 구분하여 분석을 수행하였으며, 전체적으로 추정된 구간통행시간의 정확도는 90%내외로 산출되었다. 또한, 유비퀴터스 환경 기반 교통정보시스템이 현장에 적용 될 경우 무선통신, 교통환경, 정보생성방법 측면에서 고려되어야 할 사항에 대해 서술하였다. 본 연구는 현장에서 수집한 실제자료를 이용하여 차량에 탑재된 차내단말기에서 교통정보를 생성하고 이를 평가하는 방법론과 프로세스를 제시하였다는 점에서 의의가 있으며, 향후 유비퀴터스 환경기반의 교통정보시스템의 성공적인 개발 및 현장적용을 위한 기초연구가 될 것으로 판단된다.
휴게소는 장거리 운전자나 졸음 운전자가 충분히 쉴 수 있는 공간을 조성하여 사고를 미연에 방지하는 중요한 역할을 한다. 따라서 휴게소의 적절한 위치 선정은 필수적이며, 이를 위해 정확한 수요 예측과 이용자 통행 행태를 분석하는 것은 매우 중요하다. 따라서 본 연구는 고속도로에서 RSE를 통해 수집되는 DSRC자료를 이용하여 안성휴게소(상행)를 이용하는 휴게소 이용자의 통행 행태를 분석하였으며, 통행행태지표를 토대로 휴게소 이용 확률 모형을 개발하고 검증하였다. 분석결과, 안성 휴게소(상행) 이용 행태는 통행시간이 평일 90분 이상, 주말 70분 이상일때 가장 이용 빈도가 높았으며, 휴게소부터 통행종료까지 남은 거리가 30km 이하일 때, 휴게소 이용률은 급격히 감소하는 것으로 분석되었다. 본 연구의 휴게소 이용 확률 모형을 통해 추정된 휴게소 이용률은 실이용률과 1~2%오차가 발생했다. 본 연구 결과는 정형화된 자료를 이용하여 휴게소 이용 행태를 분석한데 의의가 있으며, 본 연구의 휴게소 이용차량 분별방법론과 개별휴게소이용확률 모형 개발방법은 향후 휴게소 입지선정과 이용자의 서비스 수준 향상을 위한 차별화 전략에 적극 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
지점검지기에서 수집되는 교통량, 점유율, 속도 자료로는 구간의 교통상황을 명확히 설명하기에는 한계가 있다. 근래 통신, 센싱, 측위기술의 발달과 유비퀴터스 환경 구축에 대한 연구가 활발히 진행되면서 기존에는 수집하지 못했던 개별 차량의 각종 교통자료 수집이 용이해짐에 따라 새로운 방법의 구간정보의 생성이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 GPS를 통해 개별차량 주행자료가 수집이 가능하고 차량간 또는 차량-인프라간 통신이 가능한 유비퀴터스 교통정보시스템 하에서 Predictive Travel Time 기법이라는 새로운 구간 정보생성기법을 이용하여 구간통행시간을 추정하고 검증하는 방법론을 제시하였다. 구간정보의 생성 시에는 정보의 실시간성 및 정확성과 연관되는 시간처짐현상이 항상 존재하며 도로에서 Incident가 발생했을 때 시간처짐현상은 더욱 크게 발생하게 된다. 본 연구에서는 유비퀴터스 환경에서 Incident가 발생 시시간처짐 현상의 영향을 최소화하면서 구간통행시간이 산출 가능한 기법을 제시하였다. 미시적 교통류 시뮬레이션 모델인 AIMSUN으로부터 개별차량주행궤적 자료를 수집하고 Predictive Travel Time을 산출하는 알고리즘에 다양한 통신환경조건을 반영하여 생성정보의 정확도를 산출하였다. 또한 통신환경 변수에 따른 정보의 정확도 관계모형을 회귀분석 기법을 적용하여 도출하였다. 도출된 통신환경변수와 생성정보의 신뢰도 관계모형은 본 연구에서의 구상하는 미래형 교통정보 시스템의 요구사항 분석에 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
고속도로의 효율적 운영과 지속가능한 이동환경 제공을 위해 정확한 통행실적의 파악은 필수적이다. 그러나 인프라 및 기술적 제약, 추정을 통한 기존 연구방법의 한계, 통합 빅데이터 활용의 제약 등의 이유로 즉각적이고 정확한 고속도로 통행실적 산정에 어려움이 있다. 이에 본 연구는 자동요금징수시스템, 단거리전용통신 등으로부터 수집된 실시간 빅데이터를 활용하여 개별 차량의 고속도로 기종점통행량(Origin-Destination: OD) 및 주행거리를 분석하고 이를 기반으로 고속도로 통행실적을 산정하는 방법론의 틀을 제시하였다. 특히 데이터상 하나의 통행임에도 불구하고 분할된 통행으로 나타나는 데이터상 오류를 통행궤적 및 주행특성 진단을 통해 올바르게 연결함으로써 보다 신뢰성 있는 고속도로 통행 OD를 구축하고자 하였다. 연구 결과 개별 차량의 분할된 OD 통행이 20분 내 연속되는 경우 통행연결이 필요하며 통행연결, 주행거리 산정, 누락교통량 비율 보정, 비연계 구간 연계 과정을 거쳐 전국 고속도로의 일평균 통행실적은 248,624천대·km/일로 도출되었다. 이는 도로업무편람에서 제시하는 248,166천대·km/일과 비교 시 약 458천대·km/일이 높았다. 본 연구의 결과는 기존의 조사과정에서 누락된 통행실적의 보완가능성을 보여준다.
아프리카 돼지 열병의 세계적인 확산과 함께 가축전염병에 대한 관심이 증가하고 있다. 가축관련 운송차량은 가축전염병 확산의 주요 원인으로 제기되고 있으나 국내에서는 가축관련 운송차량의 이동성과 관련한 실증적인 방역절차와 기준이 마련되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 국가가축방역시스템의 축산시설 방문이력 데이터와 한국교통안전공단의 DTG(Digital Tachograph) 데이터를 활용하여 가축관련 운송차량이 이용한 도로이용정보를 추출하고, 각 차량의 링크별 점유시간을 집계하여 노출도 지표로 제시하였다. 총 274,519행의 가축관련 운송차량의 통행궤적이 추출되었으며 링크별, 존별 노출도를 정량적으로 도출하였다. 본 연구를 통해 가축관련 운송차량의 사전 모니터링 및 사후 방역방침 수립이 가능할 것으로 기대된다.
구간통행속도는 도로의 교통상황을 나타내는 중요한 지표이며, UTIS(Urban Traffic Information System)는 도로의 구간 통행속도를 측정하여 제공하는 대표적인 구간속도 측정시스템이다. 시험운영 결과, 프로브 차량의 불규칙한 주행궤적, 무선통신 장치의 통신범위 등의 요인으로 UTIS 산출 속도의 신뢰도가 저하되는 현상이 일부 나타나고 있다. 본 논문에서는 이러한 오차를 줄이기 위해 UTIS에 포함된 이상치를 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 적용하여 현장실험을 실시한 결과 새로운 이상치 제거 알고리즘이 속도 측정값들 오차백분율의 분산을 기존 알고리즘보다 2배 이상 줄여주는 것으로 분석되었다. 이는 새로운 알고리즘이 이상치를 적절히 처리하여 구간통행속도 산출 정확도를 높여줌을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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