본 연구에서는 영동 고속도로 용인IC ~ 양지IC 구간을 대상으로 미시교통시뮬레이션 모형인 VISSIM을 이용하여 고속도로 교통정보 취득을 위한 프루브 차량 최소 비율을 추정하고자 한다. 실험을 위하여 일반상황과 유고상황을 고려한 7,200 가지의 시나리오를 생성하였다. 하지만, 모든 시나리오를 실험을 통해 수행하기에는 어려움이 있어 라틴 하이퍼큐브 샘플링(Latin Hypercube sampling) 방법을 사용하여 40 가지의 시나리오를 채택하였다. 이를 통해 얻은 개별차량의 1초당 데이터를 얻어 프루브 차량 비율을 세분화하여 평균통행시간 분포를 통계적으로 비교 분석 해본 결과 일반 상황에서는 고속도로 교통정보 취득을 위한 프루브 차량의 최소 비율이 1%였고 유고상황에서는 45%로 산정되었다. 또한 시나리오 분석 결과 25%의 프루브 차량 정보를 가지고 유고상황 시나리오 교통상황 중 70%를 충족시킬 수 있는 것으로 확인되었다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제8권2호
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pp.54-66
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2007
Traffic and emergency monitoring systems are essential constituents of Intelligent Transportation System (ITS) technologies, but the lack of traffic monitoring has become a primary weakness in providing prompt emergency services. Demonstrated in numerous military applications, unmanned aerial vehicles (UAVs) have great potentials as a part of ITS infrastructure for providing quick and real-time aerial video images of large surface area to the ground. Despite of obvious advantages of UAVs for traffic monitoring and many other civil applications, it is rare to encounter success stories of UAVs in civil application including transportation. The objective of this paper is to report the outcomes of research supported by the state agency in US to investigate the feasibility of integrating UAVs into urban highway traffic monitoring as a part of ITS infrastructure. These include current technical and regulatory issues, and possible suggestions for a future UAV system in civil applications.
본 연구는 기존에 정의된 LDM(Local Dynamic Map)에 동적지도 정보 제공 기능을 확장한 차량LDM(V-LDM) 기술의 설계 및 개발, 성능 검증을 목적으로 한다. 이를 위해 LDM과 동적지도 정보 제공 관련 국제표준 및 관련 기술을 참고하여 차량LDM 시스템 구성을 설계하였다. 또한 자율주행을 위한 차로 수준의 정보를 갖는 정밀전자지도의 기본 구성을 제안하였고, 차량 전방의 주행 환경 정보(정적+동적 정보) 전달을 위한 메시지인 Dynamic Map (DM) 프로토콜의 기본 구조를 정의하였다. 경부고속도로의 기본구간을 대상으로 제안된 정밀전자지도와 DM프로토콜 전달 기능의 성능을 검증한 결과, 데이터 크기와 처리 수행 시간 모두 전방거리에 선형적으로 비례함을 확인하였고, 10Hz의 갱신 주기를 갖기 위해 전방 최대 250m에 해당하는 정보를 제공하는 것을 적절한 대안으로 제시하였다.
최근 전기차의 지속적인 보급 증가와 함께 전기차 화재사고 역시 급증하는 추세를 보이고 있다. 전기차 화재는 내연기관 차량의 화재에 비해 장기간 지속되며, 2차적인 폭발의 위험 및 다량의 연기를 발생시키는 문제들을 지니고 있는 사고이다. 특히, 반밀폐 공간인 지하도로 내에서의 전기차 화재는 기존 전기차 화재의 문제를 증폭시킬 우려가 있다. 하지만 현재 국내에는 지하도로 내부에서 발생하는 전기차 화재에 대한 관련 대응지침이 부재하다. 이에 본 연구에서는 일반인 대상 설문조사를 통해 화재사고에 대한 인지 수준을 확인하였으며, 지하도로 내 전기차 화재와 관련된 이해관계자들로부터 전기차 화재 특성 및 주요 고려 사항을 도출하였다. 이를 통해 지하도로 내 전기차 화재 대응지침을 구축하였다.
지능형 교통시스템에서는 노변장치와 차량의 통신장치간 정보교환을 통해 차량의 정보를 수집한다. 그리고 한 노변장치의 통신범위 내의 차량밀도는 시간에 따라 바뀐다. 차량밀도가 높아지면 한 노변장치에서 수집되는 차량정보가 많아지고 패킷의 충돌 확률이 높아진다. 본 논문에서는 차량밀도에 따라 전송속도 및 전송주기를 변경하여 패킷 수신율을 높이는 IEEE 802.11p 기반 적응 전송 알고리듬을 제안한다. 차량 간 통신 프로토콜 표준인 IEEE 802.11p MAC프로토콜을 ns-2.33으로 구한하여 차량밀도의 변화에 따른 성능을 평가하였다.
Today freeway is thought to be a very important transportation facility carrying tremendous traffic flow as the main corridor within the area of between the areas. However freeway is experiencing severe congestion and accidents by increased entrance ramp flow especially at peak time period. Ramp meters on the freeway entrance ramps that supply traffic to the freeway in a measured or appropriately regulated amount are needed for alleviating freeway congestion. Because ramp meters can be operated to discharge traffic at a measured or regulated rate thus maintaining more uniform speed on the mainline section maximizing the throughput to the freeway within the capacity of a downstream bottleneck and reducing the congestion related accidents. Thus the objectives in this study were to analyze the traffic characteristics on the freeway I-94 with ramp metering system before/after ITS technology in Detroit (Michigan) area compare shifts of the traffic characteristics on the freeway I-94 before/after ITS technology and finally suggest a better ramp metering strategy for the freeway system The following results were obtained: i)Flow occupancies and speeds on the mainline merge section of freeway were shown to be a big difference depending on the peak periods areas and directions based on the distribution of traffic flow characteristics on the freeway. ii)Reduced speed was shown to be more than 5 mph and ramp flow was also shown to be more than 240 vph at peak periods if there was the ramp metering system constructed on the freeway. iii)Ramp metering system was shown to be optimally operated on the freeway if ramp flow could be maximized within the range of over 900 vph and reduced occupancy could be also maximized by no more than 2 percent at peak periods. iv)The average flows on the freeway after the ITS technology were shown to be a decrease of over 20% depending on the peak periods areas and directions when compared with those flow on the freeway before the ITS technology. over 20% depending on the peak periods areas and directions when compared with those speeds on the freeway before the ITS technology. vi)The average metering rates on the freeway after the ITS technology were shown to be an increase of over 10% depending on the peak periods areas and directions when compared with those metering rates on the freeway before the ITS technology.
경계역은 수도권 도시철도 연락운임정산에서 반영되지 못한 평가지표이다. 경계역은 동일한 노선을 공유하는 2개 운송기관의 경계 지점에 있는 역사로서 선로 운영방식은 영업관리와 유지관리로 구분된다. 지금까지 연락운임정산은 경계역을 영업관리의 관점으로 평가하였다. 한편 수도권 통합대중교통 요금체계는 발전적 차원에서 경계역을 유지관리의 관점으로 해석할 필요성을 요구하고 있다. 본 연구는 유지관리 방식이 도입되는 상황을 염두에 두고 수입금 변화를 정량적으로 분석하는 방안을 마련하였다. 서울교통공사와 KORAIL의 4개 구간의 경계역을 대상으로하여 1일 교통카드자료를 기반으로 운송기관의 수입금 변화를 평가하였다. 본 연구는 향후 수도권 도시철도의 운송수입금 변화를 평가하고 배분하는 분석적 판단을 위한 기초연구로써 의의가 있다고 할 수 있다.
교통정보의 지능화처리에 따라 교통 체계에서의 변화가 전개되고 있다. 특히 전세계적으로 지능화된 첨단 교통 시스템으로 ITS(Intelligent Transportation System)가 등장하여 표준화된 첨단교통 정보의 체계가 진척되고 있다. 본고에서는 ITS 분야 중에서 첨단 여행자 정보 분야인 ATIS(Advanced Traveller Information Service)에 대하여 주행 및 여행자 정보 서비스의 기능 규격을 정리하고 이의 실현 방안으로 검토되고 있는 다양한 무선 데이터 통신망의 적용을 위한 기술을 검토하고자 한다.
지능형교통시스템(ITS)의 원할한 서비스를 위해서는 장비들간의 상호운영성이 필수적이지만 센터와 노변장치 사이의 통신프로토콜의 표준화가 이루어지지 않은 실정이다. 본 논문에서는 인터넷 망에서의 망관리 프로토콜인 SNMP를 사용하는 방안을 모색하고 그 실례로 CCTV에 SNMP를 적용하여 MIB을 정의하고 상호운영성에 대한 실험을 수행한다. 이를 위해 클래스 B를 이용한 SNMP를 적용하여 CCTV를 컨트롤 하는 방법을 실제 예를 들어 설명하였으며, 실제 데이터가 네트워크에서 이동하는 모양을 16진수로 표현하여 제시 하였다본 연구 결과는 센터와 노변장치간의 통신을 적용시키기 위한 기초 자료로써 전국적 단위의 시스템간 상호호환성을 보장하는 ITS시스템 구축지침 및 적합성 시험을 위해 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
급격한 도시화로 인해 출퇴근 시간의 차량 정체, 상시 정체지역 발생 등 다양한 교통문제들이 발생하고 있다. 이러한 교통문제들을 해결하기 위해서는 신속·정확한 교통량 예측 및 분석이 필요하다. ITS (Intelligent Transportation System)는 최신 ICT (Information and Communications Technology) 기술들을 활용하여 최적의 교통관리를 수행하는 시스템이며, 다양한 기법을 통해 신속·정확한 교통량을 분석하기 위한 많은 연구가 수행 되었다. 본 연구에서는 높은 정확도로 실시간 교통량 분석을 위해 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 동영상을 활용한 딥러닝(deep learning) 기반의 차량탐지기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, UAV를 활용하여 다양한 차량이 통행하는 교차로에서 학습 및 검증에 필요한 정사 동영상 촬영을 수행하였으며, 승용차(sedan), 트럭(truck), 버스(bus)로 분류하여 차량을 학습시켰다. 딥러닝 알고리즘은 대표적인 객체탐지 알고리즘 중의 하나인 YOLOv3 (You Only Look Once V3)를 이용하였으며, 실험결과 전체 차량 검출율은 90.21%이며, 정확도와 재현율은 각각 95.10%와 85.79%이다. 본 연구를 통하여, 드론을 이용한 영상으로부터 차량 탐지를 통한 실시간 교통량 분석이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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