차량이 증가함에 따라서 첨단 교통 시스템(intelligent Transportation System: ITS)은 교통의 효율성, 신뢰성, 안정성 향상에 중점을 두게되었다. 첨단 교통 시스템의 일부분인 운전자 도움 시스템(Advanced Drivers Assistance System)은 운전을 하고 있는 상황에서 도움을 주기 위한 체계이고, 전방의 장애물 검지는 운전자 도움 시스템에서 전방의 상황을 운전자에게 알려주기 위한 중요한 요소이다. 본 논문에서는 HSV 컬러모델을 이용하여 연속된 컬러 영상으로부터 도로상의 차선과 방향 표시자에 구애받지 않고 전방의 차량을 검출하는 방법을 제안한다. HSV 컬러 모텔에서 차량을 검출하기 위해서는 태도(Saturation)와 명도(Value)성분의 관계를 이용하여 차량 영역을 구하고, HSV성분과 위치 특징을 이용하여 이전 프레임의 차량인지 검증한다. 도로 영상에서 차량이 있는 경우 차량의 아래 부분에 그림자 영역이 존재한다는 점을 이용한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량검출알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도, 차량검지 등의 결과를 보인다.
지능형 교통시스템(ITS: Intelligent Transport Systems)의 부체계인 첨단화물운송시스템(CVOs: Commercial Vehicle Operations)은 교통혼잡 완화와 물류비 목적으로 종합물류정보전산망 사업에서도 추진되어 왔다. ITS 기본계획에서 정의한 화물 및 화물차량관리시스템과 위험물 차량관리시스템의 세부서비스는 '97년말 종합물류정보전산망 상세설계와 첨단화물운송시스템 기본설계 과정에서 새롭게 정립, 제시되었다. 본 고에서는 첨단화물운송시스템의 서비스와 소요기술 개발현황을 기존의 지능형 교통시스템과 종합물류정보망의 추진계획, 업계의 관련자료를 바탕으로 비교적 상세하게 검토하고, 현재까지 공공과 민간에서 개발, 적용되고 있는 시범서비스 차원의 첨단화물운송시스템의 소요기술 적용사례와 효과를 분석하고자 하였다. 본 고에서 첨단화물운송시스템의 적용사례로서 해양수산부를 중심으로 현재 구축 운영중인 컨테이너터미널 전자문서교환(EDI: Electronic Data Interchange) 및 GATE 자동화시스템과 '97년 7월부터 본격 가동에 들어간 현대물류 택배종합전산시스템(HYDEX)의 정보서비스와 관련한 요소기술과 함께 그 효과를 살펴보고, '96년 12월부터 시범서비스를 제공중인 한국통신의 화물운송정보시스템의 적용효과를 분석하였다.
기존의 첨단차량 추종거동 모형은 선행차량과의 상대거리와 관계없이 동일한 속도이면 추종상태를 유지하는 비현실적 제약성을 내포하고 있다. 따라서 본 연구에서는 추종상황에서 차량간 적정 상대거리를 유지함과 동시에 추종차량 운전자의 안전성과 안락함을 고려하기 위해 인간공학요소를 반영한 보다 현실적인 추종거동모형을 개발하고자 하였다. 인간공학요소의 반영을 위하여 운전자의 개별특성, 환경적 요소, 속도 및 거리관계에 의해 나타나는 운전자의 불안감도(MOA, Measurement of Alarm)를 퍼지모형 구축을 통해 측정하였으며, 측정된 불안감도를 경감시키고 적정 안전거리를 확보하도록 모형을 개발하였다. 개발된 모형의 성능을 검증하기 위하여 기 개발된 GGM(General GM)모형과 동일한 시나리오에 따라 시뮬레이션을 수행하였다. 수행 결과, 선행차량과의 상대거리에 관계없이 속도가 동일하면 추종을 그대로 유지하는 GGM모형과 달리, 제안된 모형은 선행차량과의 상대거리가 안전거리 이하 또는 이상이면 상대거리를 안전거리만큼 넓히거나 좁힌 후 추종상태를 유지하였다. 이는 제안된 모형이 기존의 모형에 비해 더욱 안전한 거동을 하는 것을 나타낸다. 또한 GGM모형이 상대거리와 속도 관계에 의해 높은 불안감도를 유지하는 반면, 제안된 모형은 불안감도를 허용 불안감도까지 경감시켜 추종거동을 유지하여 운전자의 안락함을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 따라서 운전자 불안감도의 경감 측면과 도로이용의 효율성 측면에서 제안된 모형이 기존의 GGM모형을 대폭 현실화시킨 것으로 판단되었다.
현재 첨단차량 분야의 기본 기술 중 기 개발된 추종모형은 운전자 및 운행 환경적 요소 등을 배제하고 오직 두 차량사이의 물리적 상관관계에 의해서만 거동하도록 개발되어져 있다. 그러나 추종거동의 현실적 적용을 위해서는 차량 운전자의 특성 및 운행 환경적 요소의 적용이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 보다 현실적용이 용이한 추종모형의 개발을 위한 선행연구로서 차량 운전자가 주행 중 느끼는 불안감의 정도를 산정하기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 운전자의 불안감도(Measure of Alarmness ; MOA)는 유비쿼터스 교통 하에서 첨단차량이 추종거동을 하고 있을 때 추종차량과 선행차량 간의 상대적 관계 및 환경적 요인과 운전자의 특성에 의해 측정되는 수치이다. 운전자 MOA의 일반적이고 객관적인 측정을 위하여 운전자 불안감도에 대한 설문조사를 수행하고 이를 바탕으로 MOA 측정 퍼지로직모형을 구축하였다. 시나리오에 의해 정의된 입력값으로 MOA를 산정하여 구축한 퍼지로직모형의 타당성을 입증하였으며, 본 논문의 결과는 주행 중 관여하는 여러 가지 요소에 따라 추종상태에서 느끼는 운전자의 불안감도를 정량적으로 측정함으로서 기존의 추종거동모형을 보다 현실화시키기 위한 기틀을 마련하였다. 이러한 불안감도는 운전자의 주행 중 안전성과 안락함을 평가하는데 주요한 척도로 적용될 것으로 사료된다.
본 연구는 첨단운전자보조시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)이 빠르게 보급됨에 따라 표본 프로브 차량에 설치된 ADAS로부터 얻은 개별차량의 궤적 데이터와 전방차량과의 차두거리 데이터를 이용하여 연속류의 교통밀도를 추정 및 분석하는 것을 목적으로 한다. 과거 연속류 교통밀도는 주로 차량검지시스템(Vehicle Detection System, VDS)에서 수집되는 교통량, 속도, 점유율 등의 데이터를 가공하여 추정되거나, CCTV등의 영상정보를 활용하여 직접 차량 대수를 계수하여 추정되었다. 이러한 방식은 교통밀도 추정의 공간적 제약이 있고, 교통 혼잡시 추정의 신뢰도가 낮다는 한계를 보였다. 이에 본 연구에서는 선행연구의 한계를 극복하기 위해 ADAS로부터 수집된 개별차량 궤적 데이터와 차두거리 정보를 활용하여 도로의 공간을 검지하고 일반화된 밀도(Generalized Density)방식을 이용하여 시공간적 교통밀도를 추정한다. 이에 따라 ADAS차량의 표본율에 따른 교통밀도 추정의 정확도를 분석한 결과, 30%의 표본율일 경우 교통밀도 참 값과 약 90% 일치하는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 향후 ADAS 및 자율주행차량이 혼재되는 도로 상황에서 신뢰도 높은 교통밀도 추정을 가능하게 하며 효율적인 교통운영관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
신호화 교차로는 한정된 시간 자원을 각 접근로별로 서로 다른 수요에 적절하게 효과적으로 배분함으로써 그 운영효율이 극대화될 수 있다. 현재 서울시 기존 전자신호시스템은 검지기체계를 갖추고 있으나 주로 시간대별 제어방식(TOD제어)을 사용하고 있다. 이에 대한 대안으로 실시간 교차로신호제어시스템인 이른바 첨단신호시스템이 개발되어 서울시 강남지역 61개소에서 시범운영중에 있다. 첨단신호시스템은 접근로별 수요에 따라 녹색시간을 배분하는 방식을 적용하고 있는데, 본 논문에서는 첨단신호시스템의 운영효율성을 평가하기 위하여 실제 교통수요와 운영녹색시간을 비교·분석하였다. 그 결과로 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 방출차량에 의한 포화도의 비율을 고려하여 주기 및 녹색시간을 결정하는 첨단신호제어시스템의 알고리즘은 비포화시 직진이동류에 대한 녹색시간은 수요에 비해 과대산출운영되고 있다. 둘째, 좌회전의 경우 대기차량의 패턴이 불규칙할 때, 실시간 녹색시간제어기능이 미흡하다. 따라서, 향후에는 교통수요를 고려할 수 있는 알고리즘의 보다 심도있는 연구·개발이 요구되며, 또한 비포화 상황이 아닌 과포화 상황에도 적용될 수 있는 알고리즘의 개발이 이루어져야할 것으로 보인다.
본 연구는 최근에 대두되는 첨단 교통체계(Intelligent Transportation Systems : ITS)중 첨단교통 관리체계(Advanced Traffic Management Systems : ATMS)에서 자동단속체계(Automatic Traffic Enforcement Systems : ATES)에 사용되는 자동차량번호판인식시스템의 핵심기술인 자동차량 번호판 추출에 관한 연구이다. 일반적으로 번호판익식시스템(License Plate Recogition System : LPRS)가 번호판을 인식하는데 있어서 번호판 추출과 문자인식, 크게 2개의 Process로 구분되어 수행된다. 본 연구에서는 도로상에 설치된 영상 카메라에서 얻은 차량의 영상을 바탕으로 차량의 번호판을 추출하는 새로운 영상처리기법을 제시하고 있다. 본 연구에서 제시한 영상처리기법은 메쉬와핑으로 차량번호판영역의 특징을 이용하여 추출해내는 방법이다. 메쉬란 직교하는 선들로 이루어진 그물 모양의 제어선을 말하는데 이 제어선은 가로와 세로로 한번씩 이미지를 왜곡하여 최종 이미지를 만들어낸다. 이 메쉬와핑기법은 정교하면서도 빠른 속도로 이미지를 처리할 수 있기 때문에 실시간 처리하는데 사용할 수 있다.
본 연구에서는 첨단안전차량기술 중 보행자 보호를 위한 차량기술의 적용에 따른 교통안전 측면의 효과를 계량화하는 방법론을 개발하였다. 보행자 보호를 위한 Active Hood Lift System (AHLS)의 도입으로 인해 감소하게 될 보행자 사망자수를 계량화하여 교통안전효과를 분석하였다. 이를 위해 실제 보행ft차량 충돌사고 자료와 시뮬레이션 자료를 이용하여 모형을 구축하고 모형의 결과를 통계적으로 분석하는 일련의 절차를 수행하였다 본 연구에서 개발한 방법론 및 연구 결과는 향후 다양한 첨단차량기술의 효과분석을 위한 참고자료로 유용하게 사용될 것으로 기대된다. 나아가, 본 연구의 결과물은 보행자 보호를 위한 교통안전정책 수립을 위한 의사결정을 지원하는 기초 자료로도 활용될 수 있어 그 의의가 크다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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