지능형 교통 시스템(ITS. Intelligent Transportation System)은 도로, 차량, 신호시스템 등 기본 교통체계의 구성요소에 첨단 정보통신 기술을 접목함으로써 교통시설의 기반구조에 대해 지능화와 첨단화를 꾀하고자 하는 차세대 교통체계로 우리 나라가 처한 교통 환경의 실태와 기존 교통체계의 문제점을 고려할 때 당면한 교통 문제를 해결해 줄 수 있는 유력한 방안으로 여겨진다. ITS는 운전자 혹은 도로 교통 시스템에 각종 응용 서비스를 제공하게 되는데 이를 위해서는 도로변에 위치하는 기지국 등의 ITS 기반 요소들과 도로를 운행 중인 차량간의 빠르고 정확한 정보교환이 가능해야 한다. 정보교환을 위한 통신 기술 중 하나인 DSRC(Dedicated Short Range Communication)는 저출력의 양방향 통신 특성을 갖고 ITS가 제공하는 대부분의 서비스에 다양하게 적용될 수 있으므로 효과적인 ITS의 구축과 빠른 확산을 위해 필수적인 기술로 간주되고 있다. 본 논문에서는 이러한 DSRC를 기반으로 하는 ITS통신망의 구조 정립에 대해 논하고 있다. 효과적인 ITS 서비스를 위해서는 물리적 통신망은 물론 통신망을 구성하고 있는 각 요소들과 관련되어있는 정보시스템들이 동시에 연구되어야 하므로 ISCNA(Information Systems and Communication Networks Architecture) 준거모형에 의한 접근을 하였다. 세부적인 측면으로는 서버 시스템의 구조, 서버와 서버간, 서버와 노변 기지국, 노변 기지국과 차량 단말 간의 통신망 구조 정립에 대해 살펴보았다.
첨단 기술의 발전과 함께 지능형 운전자 보조 시스템의 성능 및 교통 시스템 체계가 고도화됨에 따라 전반적인 교통사고 발생 건수는 줄어드는 추세지만 대한민국의 교통사고 발생 빈도는 아직 OECD 평균 대비 높은 실정이다. 특히, 2020년 경제 협력 개발 기구(OECD) 통계에 따르면 대한민국의 인구 10만 명당 교통사고 사망자 수는 회원국 36개 중 29위로 매우 높은 축에 속한다. 따라서, 본 논문에서는 교통사고 발생률을 낮추는 데 도움을 줄 수 있는 주행 이상 패턴 감지 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 실시간 영상 분석을 통해 신호등 및 차선을 인식함과 동시 차량 내부 진단 데이터에 대한 시계열 분석을 기반으로 운전자의 운전 패턴을 분석한 후 평소와 다른 이상 징후를 발견하면 운전자에게 경고 알림을 제공하여 위험한 상황을 회피할 수 있도록 지원한다.
차량 연비 및 안전에 대한 규제 강화와 고객의 첨단 기능 요구 증가에 따라 전자제어 시스템의 적용이 지속적으로 확대되고 있다. 전자제어 시스템의 핵심 요소인 마이크로 컨트롤러, 아날로그 IC 그리고 ASIC 등 반도체의 수요도 증가하고 있다. 하지만, 국내의 차량용 반도체 개발 프로세스는 명확한 체계가 수립되지 못한 상황이다. 본 연구에서는 품질 경영 체계 요구사항인 ISO/TS 16949, 이미 다양한 분야에서 검증된 프로세스 모델인 CMMI, 그리고 차량 분야의 기능 안전 표준으로 제정된 ISO 26262를 도입하여 반도체 사양 및 설계 개발 프로세스 수립 방안 및 예시를 제시한다. 본 연구의 결과는 조직 내 반도체 개발 프로세스 수립을 위한 가이드로 활용될 것으로 기대한다.
차세대첨단교통시스템(C-ITS)의 우선 도입 서비스 항목 중 하나로 차량 추돌방지 지원 서비스가 고려되고 있다. 이에 인공신경망을 적용한 V2I2V 통신 기반의 후미추돌사고 예방 방법들이 몇몇 제시되었지만, 낮은 C-ITS 단말기 보급률 및 대용량 교통정보로 인한 지연 현상 등 한계로 인해 그 효과가 미미하다. 따라서 본 연구는 실시간 구간교통 정보를 활용한 인공신경망 기반 추돌 경고 서비스(ACWS, Artificial Neural Network-based Collision Warning Service)를 제안한다. 제안 서비스는 실시간 구간 교통정보를 반영해 인공신경망의 가중치를 갱신하고 구간 진입 차량에게 제공한다. 본 연구는 C-ITS 단말 보급률과 지연시간에 따른 제안 서비스의 성능 평가를 수행한다. 분석결과 C-ITS 단말 보급률이 높고 지연시간이 낮을수록 제안 서비스가 더 나은 성능을 나타내고, 같은 조건일 경우 고도화된 인공신경망을 적용한 서비스 성능이 더 뛰어난 것으로 확인된다.
운전자의 안전 운전을 위한 첨단 운전자 보조시스템(ADAS; Advanced Driver Assistance System)은 자율주행 자동차에서 중요한 연구 분야 가운데 하나이다. 특히, 이전에 자동차에 부착된 영상센서를 기반으로 한 ADAS 소프트웨어는 구축 비용이 저렴하고 그 활용도가 우수하다. 본 논문에서는 선행차의 주행 상황을 인지할 수 있는 선행 차량 후미등(Tail-Lamp)의 정지등(Break-Lamp) 영역을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 주행 영상으로부터 객체 추적에 우수한 성능을 보이고 있는 YOLO 기술을 이용하여 자동차 객체를 추출하고, 추출된 자동차 관심 영역의 HSV 영상을 이용하여 정지등의 밝기 변화 영역을 검출한다. 그 다음 검출된 각 정지등 후보 고립영역을 라벨링하여 후보 영역들 간의 모양 대칭성을 인지하는 선택적 주의집중 모델(Selective Attention Model)을 적용하여 정지등 영역을 검출한다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위하여 다양한 주행 영상에 적용하여 실험한 결과 ADAS에 적용 가능한 성공적인 검출 결과를 보였다.
본 연구에서는 안드로이드 기기와 차량에서 발생하는 안전을 위한 제반정보를 수집, 전송시켜주는 MCU (Micro-control Unit)를 기반으로 개발한 융합형 차량용 스마트 기기인 OSD (On-board Smart Device)를 제안한다. OSD는 RRA (Record, Report & Alarm)의 핵심 기능을 제공하는 안전 및 편의지향 스마트 시스템으로 주행 중 모니터링 데이터의 저장 기능 (Recording as a blackbox), 사고 발생 후 사고 및 긴급 구조의 자동신고 기능 (Report on Accident & Rescue) 및 안전 예방 기능으로 차량의 상태를 알려주는 (Alarm for Status of Vehicle) 경고 시스템을 갖추고 있다. 또한 운전자가 기기를 편리하게 제어하기 위한 음성인식 인터페이스를 도입해 운전자의 안전 운행을 도모하였으며 차량의 정보를 Database 서버에 업로드하여 보다 쉽고 편리하게 정보에 접근할 수 있도록 설계하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 OSD는 상대적으로 단순 기능만 제공하는 기존의 차량용 안전 기기와 달리, 친사용자 환경에서 종합적으로 차량안전 데이터 무선전송 뿐만 아니라 영상 그리고 음성인식 기술을 함께 적용한 스마트 기기로서 향후 차량 안전 및 사고예방을 위한 필수 차량 무선 스마트 시스템이 될 것으로 예상된다.
교통 데이터는 교통계획이나 교통시스템 운영에 필요한 기초 자료이며 최근 ADAS 카메라로 측정한 선행 차량과의 거리를 이용하여 교통류를 파악하는 방법이 시도되고 있다. 본 연구는 영상기반 차량인식의 거리오차를 반영한 미시적 시뮬레이션 분석을 통해 교통류를 추정하기 위한 ADAS 차량의 활용 가능성을 살펴보았다. 차로수, 교통수요, 프로브 차량의 점유율(MPR), 시공간 검지영역 등에 따른 교통류 추정치의 표준 평균 제곱근 오차를 통해 분석을 수행하였다. 분석결과, ADAS 카메라의 최대 인식거리의 한계로 저밀도 교통류(LOS A, LOS B)의 추정치는 신뢰할 수 없는 수준이다. 다차로나 교통수요가 크고 점유율(MPR)이 높을 경우 추정치의 신뢰성이 개선될 수 있지만, 인위적으로 점유율(MPR)을 높이는 것은 현실적으로 어려움이 있다. 또한, 검지영역의 시간범위를 연장함으로써 추정치의 신뢰성을 개선할 수 있지만, 가장 크게 영향을 미치는 것은 ADAS 차량의 주행행태로서 해당 차량이 도로의 교통류와 상이한 주행행태를 보일 경우 그 추정치는 신뢰할 수 없게 된다. 결론적으로 모든 교통류를 정확히 추정하지는 못 하지만 ADAS 카메라의 성능이나 기능을 개선함으로써 ADAS 차량의 활용 가능성은 확대될 것이다.
본 연구는 스마트하이웨이 같은 첨단 도로 인프라가 구축이 되어 WAVE(Wireless Access for Vehicular Environments) 기술을 이용하여 차량의 정보를 수집하는 서비스를 시행할 경우, 차량데이터를 수집하는 전송간격의 결정 문제를 다루고 있다. 여기서 차량데이터는 위치정보이외에 속도, RPM, 연료소모량 및 DTC 코드와 같은 차량안전데이터를 포함하는 OBD II와 연계된 차량수집장치로부터 매초별로 수집될 수 있는 데이터이다. 이러한 차량데이터는 기존의 교통소통정보로 가공 및 제공이 가능할 뿐만 아니라 다각화된 서비스가 가능한 컨텐츠로 활용이 될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 실시간 차량데이터를 일상적인 상황에서 수집될 경우 교통조건의 변화에 따라 전송간격(교통정보 수집주기)를 변경하는 방법으로 공간적, 시간적 교통상황을 고려하는 모델을 제안한다. 연구에서는 이러한 전송간격 결정모델에 대하여 교통상황묘사가 가능한 VISSIM이라는 미시적 교통시뮬레이터를 기반으로 시나리오를 약 32가지 설정하여 전송간격, 통신전송량, 통신간격, 통신수 및 BPS 등에 대하여 확인하여 보았다. 그 결과 2차로의 1km 고속도로 구간에서는 차량데이터를 2회 정도 수집할 경우에 통신전송량의 특성상 가장 적절할 것으로 확인되었다. 향후 다양한 도로상의 무선 통신 기술이 도입될 경우 교통 및 통신기술 특성을 동시적으로 고려한 전송간격 모델을 제시한 본 연구는 그 활용가치가 높을 것으로 판단되는 바이다.
지능형교통시스템 (Intelligent Transportation System: ITS) 은 도로 및 교통관리, 교통정보제공, 대중교통 및 화물차량의 운영 등 교통의 전 분야에 걸쳐 정보통신 기술, 센서 및 제어 기술을 접목함으로써 교통의 효율화와 물류비용의 절감을 목표로 하고 있다. 특히, 최근에는 전자 및 통신 기술 등 첨단기술을 활용하여 현행 교통체계를 첨단화하기 위한 노력이 빠르게 진행되고 있으며, ITS는 최근 위치정보의 폭넓은 보급과 유 무선통신기술의 발전에 따라 위치정보서비스, 텔레매틱스 서비스 등과의 결합을 통해 새로운 비즈니스 모델들을 탄생시키고 있다. 또한 기존에 중점적으로 추진되어 왔던 도로 및 차량 영역뿐만 아니라 ITS 아키텍처를 구성하는 다양한 하위 시스템들간의 통신 및 정보체계 표준화와 관계된 기술, 시스템, 서비스 등의 시장이 형성되기 시작하고 있다. 이중에서도 최근에는 이동통신기술의 발전과 복합단말의 발전을 통해 통합된 기능을 갖는 이동전화, PDA, 스마트단말 등의 개인단말 뿐만 아니라 도로와 차량내의 통신을 위한 차량탑재형 단말 등의 보급으로 단거리 무선통신기술과 스마트차드 기술을 이용한 자동요금징수시스템, 위치정보기술을 이용한 위치기반서비스, GPS를 이용하여 실시간 교통정보 서비스가 가능한 텔레매틱스 서비스 등은 본격적으로 시장을 형성해 나가고 있다. 이는 기존의 ITS 분야가 ETCS(Electric Toll Collection System), AVHS(Advanced Vehicle & Highway System), CVO(Commercial Vehicle Operation)등 교통 인프라에 초점을 맞추고 있었으나 그동안의 수익모델 부재 등으로 인해 사업자들의 적극적인 투자가 이루어지지 않아 ITS 시장 활성화에 어려움이 있어 왔다는 점을 고려해 볼 때 최근 위치정보를 이용한 사용자 서비스를 통해 민간 기업의 투자 참여와 일반 사용자들의 ITS 에 대한 관심이 매우 높아지고 있다는 점은 ITS 시장의 확대에 있어 매우 긍정적인 요인될 것으로 예상되고 있다. 본 논문에서는 이러한 ITS의 세계적인 개발 및 투자 추세, 국내의 추진 동향을 통해 살펴보고 이에 따른 국내 적용에 대한 시사점을 살펴보았다.
부산시는 도로가 가지고 있는 구조적 한계로 인한 심한 교통체증이 유발되어 차량속도가 상대적으로 낮아, 이에 대한 개선이 요구된다. 한정된 도로 환경에서 교통 정체현상을 완화시키기 위하여 현재의 신호체계를 개선한 교통상황에 적응적인 신호 체계를 위한 연구가 필요하다. U-City에 있어서 'U-Traffic'은 도시 안에 중요한 인프라인 도로, 기반 시설, 차량 등 기존 교통의 구성요소에 유무선 통신 인프라를 기반으로 첨단 정보기술(IT)을 통합하여 사회적 교통 인프라의 효율성을 극대화 하는 교통정보 서비스 제공을 목표로 한다. 본 연구에서는 여러 가지 감지기를 통하여 차량을 감지 할 수 있는 감지 방법, 감지된 차량을 이용하여 계산 할 수 있는 신호체계의 알고리즘, 시스템을 전체적으로 구성할 통신망 등 시스템을 가상적인 시뮬레이터를 구현한다. 구현된 시뮬레이터의 결과를 확인 하여 교통 정체현상이 일부 완화 되는 효과를 확인 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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