최근 교통문제 해결을 위한 하나의 방안으로 첨단교통체계(ITS)에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 또한 도로 상에서 차량을 검출하기 위한 다양한 방법들이 제시되고 있다. 본 논문에서는 영상처리 기술을 이용하여 이동하는 차량을 검출하는 차량검지 시스템을 개발하여 도로 이용자에게 신속한 정보를 제공하고자 한다. 또한 차량을 검출하기 위해 효율적이고 하드웨어로 구현이 쉬운 알고리즘을 개발하는데 목적이 있다. CCD 카메라를 이용하여 도로 영상을 촬영하고, 모폴로지 기법을 적용하여 영상으로부터 특징점을 추출하고, 추출된 특징점 간의 이동벡터를 구하여 움직이는 차량영역을 검출한다. 제안된 알고리즘을 실제 도로 영상에서 실험한 결과 처리시간이 단축되었으며, 차량 검출에서 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
도심항공교통(UAM; urban air mobility)은 교통 혼잡이 증가하는 도시 지역에서 교통수단의 대안으로 주목받고 있다. 사람 중심의 서비스인 기존 항공교통업무 방법으로는 복잡한 UAM 운용환경을 관리하기는 어려울 것으로 판단된다. 따라서 UAM 항공교통관리 (UATM; UAM traffic management)를 위한 첨단 정보처리 기반 교통관리시스템이 필요하다. 체계적인 UATM 환경 구축을 위해서는 공역관리가 필수적이다. 특히 UAM 항공기가 안전하게 운항할 수 있는 배타적 회랑을 구축하면 최저비행고도 규정을 위반하지 않고도 UAM 항공기를 운항할 수 있는 기회를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 UAM 운용을 위한 회랑의 횡단규격을 설정하기 위해 UAM과 유사한 규모의 헬리콥터를 이용하여 실증분석을 수행하였다. 연구 결과는 UAM 회랑 설계 시 지침으로 활용되기를 기대한다.
교통망에서 경로의 총 통행비용은 통행비용과 인지비용으로 구분된다. 출발지와 도착지간에 상이하게 인지되는 비용을 고려하여 경로를 탐색하는 것은 전체경로를 열거해야 하는 문제 때문에 현실 적용에 한계가 있다. 따라서 현재 활용되고 있는 첨단교통정보체계(ATIS)에서 경로정보를 제공할 때 통행비용 만을 고려하여 경로를 탐색하는 기법을 적용하는 것이 일반적이다. 본 연구는 경로열거문제 없이 상이한 링크인지비용을 반영하는 최적 및 K 경로탐색기법을 제안한다. 이를 위해 링크를 경로의 최소단위로 정의하고, 따라서 두 링크의 비교가 경로의 비교로 확대되는 링크표지기반경로탐색기법을 활용하며, 도착지를 기반으로 후방향 최적링크인지경로트리를 구축한 후 출발지기반으로 전방향 최적의 링크총비용 경로트리를 구축하는 수식과 알고리즘을 제안한다.
인터넷의 진화에 따라 우리사회는 매우 빠르게 변화하고 있으며, 이러한 변화를 선도한 인터넷은 앞으로도 개인 맞춤형, 사물 지능화 등으로 진화를 거듭하여 우리 삶에 더욱 큰 변화를 가져올 것이다. 경제적 측면에서도 인터넷을 기반으로 한 다양한 형태의 융합이 산업발전의 새로운 패러다임으로 대두되어 전력, 교통 등 산업간 융합이 가속화되고, 첨단 융합보안기술로 고(高)부가가치 신규 시장의 창출이 가능해질 전망이다. 그러나 인터넷, IT의 발전과 더불어 사이버 공격의 특성이 과거 호기심이나 자기 과시적 행태에서 조직적이고 금전적인 이익을 노리는 방향으로 확산되고 있으며, 인터넷의 익명성과 비대면성으로 인해 불건전 정보의 유통, 저작권 침해, 명예 훼손, 언어폭력 등 개인과 사회의 피해가 점증하고 있는 상황이다. 본고에서는 이러한 환경변화에 맞추어 융합을 통한 가치 창조적 정책 및 선진 인터넷 기반마련, 깨끗하고 안전한 인터넷 이용환경 조성, 글로벌 협력체계 강화 등의 전략 목표 달성을 통해 신뢰할 수 있는 인터넷 및 방송통신융합의 가치창조와 진흥이라는 미션을 완수하기 위한 한국인터넷진흥원의 주요 중점 추진과제를 정리하였다.
자율주행자동차는 운전자의 조작 없이 목표지점까지 스스로 주행환경을 인식하여 운행하는 최첨단 자동차를 말하며 위성항법장치, 센서 등으로 위치를 측정하고 주행환경을 인식, 연산장치로 가감속 차선변경 등 자율주행을 제어한다. 최근, 자동차 산업은 기존 기계공학과 정보통신, 센서, 위성항법 등 첨단기술이 총 집약된 자율주행 자동차로 빠르게 진화중이다. 교통안전 정책과제 분석은 Issue-Tree를 활용하여 분석하였다. Issue-Tree 방법론은 복잡한 문제를 세분화하여 구체화하고, 체계적으로 접근하는 문제해결 도구로 자율주행자동차 도입에 따른 교통안전 관련 Issue의 해결을 위한 정책과제를 도출하기 위해 사용된다. 교통안전 정책과제를 분석하기 위해는 우선 미래 사회 및 교통여건 변화로부터 Key Word를 도출하고, 이와 연계되는 국내외 도로교통 정책/계획을 확인하여 국내외 도로 교통 정책목표 Key Word를 도출하였다. 도출된 정책목표 Key Word로부터 핵심적인 Issue를 도출하였는데, 이때 Issue-Tree 방법을 통해 체계화하였다.
지능형교통체계(ITS: Intelligent Transportation System)의 발전은 과거에 비해 보다 신뢰성 있고 폭넓은 교통자료 및 기상자료 등의 취득을 가능하도록 하였다. 이러한 첨단 시스템의 발전에 따라 수집된 자료를 이용하여 교통상황과 기상상황에 대한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 도로 기상정보 시스템(RWIS: Road Weather Information System)자료와 검지기 자료를 이용하여 강우량에 따른 속도 감소 패턴을 분석하고, 강우량에 따른 속도감소량 산출 결과를 통해 강우수준을 분류하는 기준을 제시하였다. 인공신경망을 이용하여 강우수준별 통행속도를 예측하였으며, 예측 결과를 비교하여 강우수준별 통행속도 예측 특성을 분석하였다. 분석결과, 강우수준 분류 기준은 0.4mm/5min, 0.8mm/5min으로 나타났으며, 강우수준별 속도와 교통량에 대한 분산분석 결과 강우수준별로 차이를 보이는 것으로 나타났다. 인공신경망을 통한 5분 단위의 통행속도 예측결과, 비강우인 경우에는 과거 5개 자료, 즉, 25분 동안의 속도자료를 사용하여 분석하는 것이 예측력이 높게 나타났으며, 강우가 발생하는 경우에는 과거 2~3개 자료, 즉, 10~15분 동안의 속도자료를 사용하는 것이 예측력이 높게 나타났다. 본 연구에서는 기상조건에 관계없이 신뢰성 있는 교통정보를 제공하기 위한 통행시간 예측 방법론을 제시함으로써 통행시간 정보 등의 교통정보 제공 시 보다 정확한 정보를 제공하여 교통상황 예측정보의 신뢰도 향상 및 교통상황 예측정보의 활용도를 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.
최근 몇 년간 도시교통문제의 해결책으로 부각되어온 지능형교통체계(ITS : Intelligent Transport System)의 한 분야로 첨단여행자 정보체계(ATIS : Advanced Travellers Information System)는 자동차에 장착된 항법장치(CNS)를 통해 운전자에게 원하는 목적지까지 최적경로를 제공하거나 경로에 대한 통행시간 정보를 제공 또는 예측해 주는 시스템이다. 본 연구에서는 이러한 최적경로 제공이나 통행시간 예측에 있어 좀 더 효율적인 통행시간 예측모형을 개발하고자 하였다. 현재까지의 통행시간 예측은 운전자가 통행을 시작할 때의 교통상황에 대한 정보이기 때문에 운전 중에 달라지는 교통상황을 반영할 수 없어 이로 인해 운전자가 경험하는 통행시간과 큰 차이를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 이러한 불합리적인 예측시스템을 개선시킬 수 있는 예측된(predicted) 통행시간 예측 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 우선 통행시간 예측모형을 특정링크에 적용시켜 모형들의 예측치와 실제 통행시간을 비교하여 교통량 흐름 패턴에 따라 어느 모형이 적합한지, 또 예측시간이 달라짐에 따라 모형들의 적합도와 첨두와 비첨두시 예측시간 간격에 따라 예측치와 실측치의 오차율을 알아보았다, 이를 통해 선정된 확률과정 모형과 칼만 필터링 예측모형을 서울시의 4개축에 대해서 다시 적용해 보았다. 그 결과 단기통행시간 예측에 있어서는 칼만필터링모형이, 장기 통행시간 예측에 있어서는 확률과정 모형이 통행시간 예측에 있어 우수한 모형임을 밝혀냈다. 마지막으로 서울시 28개 교통축의 5분 후 통행시간 예측에 칼만필터링 모형을 이용하여 오차분석을 적용하여 보았다. 그 결과 칼만필터링 모형이 신뢰할 만한 오차율을 보였다.
과거 도시부 도로 교통흐름을 이해하고 운영관리하기 위해서 교차로 지체도, 간선도로 통행속도 등과 같은 다양한 교통공학 이론 지표들이 적용되어 왔다. 그러나 이러한 이론 및 지표들은 지능형교통체계 구축 이전 교통공학 연구측면 많은 제약이 있는 상태에서 개발되었다. 현재 ATIS 시스템이 존재하기 때문에 해당 자료를 활용하는 별도의 교통공학 기술의 소개가 필요하다. 본 논문에서는 교통공학 분야에서 이미 사용하고 있는 지표인 '혼잡강도'를 활용하여 단속류(접근로, 교차로, 제어군, 간선도로 축)에도 적용 가능 여부를 확인하는 것을 목적으로 한다. 도시부 도로 접근로, 교차로, 제어군, 간선도로 축 대상 교통신호운영 개선 효과 여부 진단 적용지표를 도출 및 제안하였다. 도출된 혼잡강도 지표 검증을 위하여 2가지의 검증작업을 수행하였다. (1)혼잡강도 임계값 분석 검증과 (2)혼잡강도를 이용한 교차로 개선 축단위 사전-사후 분석 검증을 수행하였다. 검증을 통해 과거 수동적이고 인력의 한계를 갖고 있는 기존 교통신호 운영 관리에서 탈피할 수 있도록 5분 단위 속도자료를 이용한 도시부 단속류에서의 혼잡강도 적용이 가능한 것으로 확인되었다.
국내는 정보통신(IT) 기술의 발달을 기반으로 BIS, BMS, CNS 등을 통해 교통정보가 실시간적으로 제공되고 있어 유비쿼터스 기반의 첨단 통신기술이 정착되게 되면 개인의 취향에 적합한 맞춤형 (대중)교통정보가 가능할 것으로 전망된다. 대중교통 통행정보는 경로탐색알고리즘으로 구현되는데, 대중교통망은 일반 가로망과는 달리 환승과 운행시간 특성을 포함하며 통행자가 경로를 선택하는 과정에서 통행시간, 환승횟수, 환승시간과 같은 복수의 제약 또는 목적의 고려가 요구된다. 본 연구에서는 사용자에게 영향을 미칠 수 있는 요인들을 복수의 목적으로 고려하여 경로를 탐색하며 탐색된 경로에 대하여 자의적으로 선택해 나가는 기법을 제안한다 본 연구는 복합대중교통망을 대상으로 통행시간, 환승횟수, 환승시간등과 같은 통행목적에 대하여 계층별로 별도의 다목적 경로를 탐색하는 방안을 강구하여 계층별로 적용 가능한 사용자 맞춤형 정보제공체계의 기본적인 접근이론을 개발한다. 제안된 다수단, 다계층, 다목적 경로탐색알고리즘은 링크표지에 근거하여 구축되어 복합교통망에 효율적으로 구동할 수 있으며, 수도권 도시철도의 실제 대규모 교통망에 적용한 사례연구를 통하여 다양한 계층을 고려한 경로계획모형(Path Planning)으로 활용될 수 있는 가능성을 예시하였다.
날로 심각해지는 교통문제를 해결하기 위한 방안으로 첨단과학기술을 통해 정보수집, 정보처리, 정보제공 등을 수행하는 지능형교통시스템(Intelligent Transport Systems)의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 많은 지자체 등에서 ITS 도입을 통해 교통문제를 해결하고자 하나 그에 따른 체계적인 효과분석이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 ITS 도입에 따른 효과분석 방법론을 국내 외 사례를 참조하여 설정한 후 case study를 통한 직, 간접적인 효과분석을 목표로 하였다. 이를 통해 수원시 ITS 도입효과를 분석한 결과 통행속도는 TRC 모드로 운영시 사전에 비해 31%의 증가를 보였으며, 지체도는 43.9%로 감소하였다. 설문조사 결과에서도 ITS 시스템 운영으로 인한 개선효과가 있다고 느끼고 있었으며, 대다수가 시스템의 확장을 원하고 있었다. 경제성 분석 결과 B/C비는 5.12로 ITS사업에 대한 사업효과 및 경제적 타당성은 충분한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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