최근 도입되고 있는 첨단 차량 장치는 교통 안전분야에서 중요한 이슈가 되어왔던 중대형 사고 위주의 자료수집, 사고 자료의 정확성과 같은 다양한 문제를 해결할 수 있는 대안으로 부각되고 있다. 본 연구는 이러한 첨단 차량 장치의 하나인 차량 블랙박스 자료를 활용하여, 이륜차(two wheeler: TW) 즉, 자전거 혹은 오토바이와 택시간 사고 발생 시 이륜차 운전자의 사고 심각도를 분석하고자 하였다. 연구를 위해 인천시에서 2010년부터 2011년까지 영업용 택시 블랙박스에 기록된 택시-이륜차 사고 자료를 활용하였으며, 심각도 분석을 위해 순서형 프로빗 모형을 적용하였다. 결과적으로 기존 연구결과에서는 확인할 수 없는 새로운 심각도 요인이 발견되었다. 즉, 충돌 직전의 택시 속도가 높을수록, 택시 또는 이륜차의 파손이 발생한 경우, 사고 후 이륜차 운전자의 보행이 불가능할 경우, 그리고 1차 사고 후 이륜차 운전자가 2, 3차 충격으로 이어진 경우 사고 심각도는 더욱 높아지는 것으로 나타났다.
완전자율주행(Auto Driving, AD) 실현을 위한 다양한 기술적, 사회적 접근이 진행되고 있으며, 동시에 통신 네트워크와 확장된 첨단운전자지원시스템을 포함하는 협력주행(Cooperative Driving, CD)에 대한 개발이 진행되고 있다. CD에서는 운전자와 시스템의 역할 분담과 주행 안정성 확보가 중요하기 때문에 운전자와 차량 간 효율적인 인터페이스 방안이 요구된다. 본 연구는 CD에서의 운전자와 시스템의 역할과 기능을 고려하여 운전자, 시스템 및 불확실성을 내재한 주행 환경을 포함하는 연구모델을 제안한다. 또한 주행 환경에 대한 분석과 연구모델을 이용하여 CD에서의 다양한 주행 상황에 대응해야하는 운전자와 차량 간의 효율적인 인터페이스 방안을 제시하였다. 본 연구를 통해서 제안된 연구모델과 인터페이스 방안은 CD 시스템 설계, 운전석 모듈 개발 및 인터페이스 디바이스 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
차량 인식 기술은 지능형 자율주행 차량 및 첨단 운전자 보조 시스템 (ADAS: Advanced Driver Assistance System)의 개발에 있어서 핵심 요소 기술이다. 영상 기반의 차량 검출 알고리즘은 일반적으로 가설 생성 (HG: Hypothesis Generation) 단계와 가설 검증 (HV: Hypothesis Verification) 단계로 구성된다. 가설 검증 단계는 관심 영역 (ROI: Region of Interest) 내에 차량이 존재할 가능성이 있는 후보 영역을 만드는 단계로서 전체 알고리즘의 복잡도와 성능에 영향을 미친다. 본 논문에서는 관심 영역 내에 존재하는 그림자와 차량으로 인한 에지를 검출하고 두 특징 정보를 결합한 가설 생성 방법을 제안하고 차량 후방 영상을 이용하여 사각지대를 감시하는 시스템에 제안 방법을 적용하는 실험을 수행하였다. 실험 결과로 제안 방법이 차량 후보 영역의 존재 여부와 위치 정보를 판단하기에 적합하며 이를 통해 차량 검출 알고리즘의 계산 복잡도를 개선하면서도 다음 단계인 가설 검증 시 검출 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
도시로의 집중현상에 따라 차량이 증가함으로 한정된 공간에서의 도시교통난이 계속 악화되고 있는 실정이다. 도로상의 불법 주ㆍ정차위반차량으로 인해 차량소통에 불편을 주고, 주거 및 교통환경을 저해하기 때문에 견인업무는 주차정책을 실현시키는 강력한 수단으로써 반드시 필요하지만, 우리나라에서 불법 주ㆍ정차 차량의 견인부분에 대한 연구 및 결과는 극히 미비한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 우리나라 주요 도시를 대상으로 불법 주ㆍ정차 차량의 견인운행 실태 및 특징을 비교, 견인제도의 문제점을 분석하여 개선방안을 검토하고자 하였다. 이의 내용으로는 각 시에서 추진 및 계획중인 지능형 교통체계(ITS), 버스 정보시스템(BIS) 및 차량 위치 자동 표시기(AVM)를 연계시켜 공차거리를 줄이는 등의 첨단체계를 구축하여 견인차량에 대한 운영을 효율적으로 하여야 할 것이고, 요금의 구조도 서울을 제외한 기존의 3단계 톤급별 요금구조에서 장래 대형차의 견인을 감안한 4단계의 톤급별 요금구조로의 조정방안이 필요하다. 견인비용에 있어서도 대부분의 도시가 수년전의 여건을 근거로 산출한 결과를 기준으로 요금을 징수하고 있어 현실에 맞지 않는 요금체계를 적용시키고 있는 실정이다. 따라서, 견인비용부분에 대하여도 장래의 경제여건을 감안한 탄력적 요금체계를 설정하여 경영합리화를 유도함이 바람직하다. 부가하여, 견인원가에 대한 사례분석 결과는 부천시를 중심으로 하여 현실성 있는 견인비용을 제시코자 하였다.
본 논문에서는 5.8 GHz 대역의 근거리전용 무선통신기술(DSRC)을 이용한 차량과 차량간의 무선통신에 관하여 연구하였다 첨단화, 지능화 되고 있는 현재의 도로교통체계에서 주행하는 차량간의 통신은 첨단의 지능형 주행을 위한 중요기술이다. 주행 중에 통신 반경 내에 있는 주변 차량들의 속도, 위치, 제동, 운전 상태에 관한 정보를 교환함으로서 원활하고 안전한 교통흐름을 도모할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 고속의 차량 이동 환경에서 1Mbps 급의 대용량 데이터 처리 능력을 갖는 5.8 GHz 대역의 DSRC 기술을 이용하여 LOS (Line Of Sight) 조건에서 사용이 가능한 차량간통신 시스템을 개발하였다. 이를 위하여 완전한 능동형의 차량간통신이 가능하도록 물리계층, 데이터 링크계층과 논리계층 그리고 차량간통신 서비스를 위한 응용계층으로 구분하여 개발하였다. 본 연구를 통하여 ASV (Advanced Safety Vehicle)나 SSVS (Super Smart Vehicle System)의 실현을 위한 차량간 무선통신 기술을 확립하였고 이를 통하여 첨단의 ITS 구현 가능성을 확인할 수 있었다.
In Advanced Vehicle Control System(AVCS), Autonomous Intelligent Cruise Control(AICC) is generally understood to be a system that can be achieved in the near future without the demanding infrastructure components and technoloties. AICC is an automatic vehicle following system with no human engagement in the longitudinal vehicle direction. This paper presents a fuzzy control algorithm to develop the AICC system. The control performance was studied information of vehicles using computer simulations. The most improtant aspects of the work reported here are the adoption of the fuzzy adaptive control law, and the use of filtering concept to reduce the slinky effects that may appear in a formation of vehicles equipped with AICC systems. The simulation results demonstrate the effectiveness of the fuzzy adaptive AICC system and its beneficial effects on traffic flow.
본 논문에서는 근거리 차량간통신(IVC)에서 DS-CDMA/QPSK 시스템의 성능을 분석하고 다중접속에 강한 장점을 지닌 60GHz 밀리미터파를 이용하여 첨단차량도로시스템(AVHS)의 플래툰주행에 적합한 One-Ray Rician 채널 모델에서의 패킷오율을 구하였다. 성능 개선 기법으로는 BCH 채널 부호화(255, 247, 1)와 MRC 다이버시티 수신기법을 동시에 채용했을 때 One-Ray Rician 페이딩 환경하에서 Rician 심도와 사용자 수의 변화에 따른 시스템의 오율 특성을 분석하고 차량간 거리에 따른 패킷 오율을 구하였다.
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.
오늘날 무선 인터넷과 소형 이동 통신 기기 보급의 확산과 GPS 활용도의 급증으로 시간 변화에 따라 위치 정보가 연속적으로 변화하는 이동 객체의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그 중에서 차량 이동 객체에 대한 연구는 첨단 교통 정보 시스템, 차량 추적 시스템, 물류 수송 시스템에서 활용되고 있다 이들 시스템들은 차량 이동에 대한 이력 데이터를 관리함으로서 과거의 차량 위치, 미래의 차량 위치 예측, 최적 경로, 최단 경로를 탐색 할 때 유용하게 사용되고 있다. 뿐만 아니라 물류 수송 계획과 차량 배차에도 차량 이력 데이터가 활용되고 있다. 이러한 차량 이력 데이터는 일정한 시간 간격을 갖고 저장되는데, 같은 패턴이 반복되는 차량 이력 데이터를 갖는 경우도 존재한다. 예를 들어, 특정 구간을 반복적으로 운행하는 차량일 경우에는 거의 유사한 경로로 운행을 한다. 이런 반복적인 운행경로를 일정 시간 간격 마다 차량 이력 데이터로 저장하면 많은 중복 데이터가 발생함으로써 저장 공간의 낭비를 유발한다. 따라서 본 논문에서는 이런 반복적인 운행경로를 갖는 차량에 대하여 이력 데이터를 효율적으로 저장할 수 있는 유사 궤적을 이용한 차량 이력 데이터 저장 기법을 제안하고자 한다.
동적 경로 안내 시스템과 같은 첨단 여행 정보 시스템(ATIS)의 발전에 따라 도로 네트워크 상에서 보다 정확한 주행 시간 예측 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 대부분의 연구들은 주어진 경로 상의 평균 주행 속도만을 기반으로 주행 시간을 예측한다. 이는 러시아워 시간대의 혼잡한 도로, 주말에 교외로 나가는 대규모의 차량 등과 같은 일별 혹은 주별 도로 교통 상황을 반영하지 못하기 때문에, 주행 시간 예측의 정확도가 저하된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 규칙-기반 분류화 기법을 이용한 주행 시간 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 데이터마이닝 기법인 규칙-기반 분류화 기법을 사용하여, 과거 차량의 궤적 데이터로부터 하루의 시간대별 교통량과 주별 차량의 운행 양식 등 도로 교통 상황을 추출하고, 이를 통해 차량의 주행 시간을 보다 정확하게 예측한다. 제안된 알고리즘 기존의 링크-기반 예측(link-based prediction) 알고리즘, Micro T* 알고리즘[3], 그리고 스위칭 (switching) 알고리즘[10]과 예측 정확도 측면에서 성능 비교를 수행한다. 예측 정확도 성능 비교 결과, 제안된 기법이 타 예측 기법에 비해 MARE (mean absolute relative error) 가 크게 감소하여 성능이 향상됨을 보인다. 그 밖에 다른 기법들과 장단점을 비교하여, 제안된 기법의 유용성을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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