최근 「교통약자의 이동편의 증진법」 및 동법 시행규칙이 개정됨으로써 노선버스 운송사업자는 버스를 대폐차하는 경우 저상버스를 도입해야 한다. 다만, 저상버스 운행이 불가한 노선의 경우 운송사업자는 「교통약자의 이동편의 증진법 시행규칙」 제4조의2에 따라 소속 교통행정기관의 승인을 받아 저상버스를 도입하지 않을 수 있다. 전국버스운송사업조합연합회에서 제공받은 시도별 저상버스 도입 예외승인 현황에 의하면 전체 시내버스 노선 중 약 5.9%가 저상버스 투입 예외 노선으로 조사되나, 저상버스 운행이 불가한 노선이 많을 것으로 판단되는 지역이 제외된 자료이기 때문에 실제 저상버스 도입이 불가능한 노선의 비율은 더욱 증가할 것으로 판단된다. 지방자치단체를 통해 저상버스 예외 승인 과정을 확인한 결과 예외 승인을 위한 구체적인 조사방법, 기준 등이 전무해 체계적인 조사가 이루어지지 않고 있다. 이러한 문제로 실제 저상버스가 운행 가능한 노선임에도 저상버스 투입 예외 승인을 받는 등의 문제가 발생하고 있다. 따라서, 본 연구는 도로기하구조, 도로시설 등 저상버스 운행환경 전반을 객관적으로 진단 가능한 매뉴얼을 개발하였다. 후속연구에서는 더 많은 사례에 적용하여 다양한 맥락에서 더욱 정교하게 적용하도록 개선할 계획이다.
자율주행기술의 발달은 점차 개인화된 통행을 유도하며, 자율주행차량으로의 전환으로 인한 도로운영 측면에서 교통 영향력은 개인차량을 이용한 수요에 의해 가장 큰 영향력을 받는다. 따라서, 교통 영향력 검토를 위해서는 개인통행특성 이해를 기반한 통행발생량 산정이 필요하다. 개인 통행특성 반영이 가능한 Activity-based model(ABM)은 개인의 모든 이동을 다루므로 통행과 통행 사이의 관계에 대한 이해가 선행되어야 한다. 하지만, ABM은 실제 수요예측에서 데이터 구득문제와 같이 많은 한계점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 가구통행실태조사자료를 기반으로 통행간 관계를 설명할 수 있는 Tour-based 모형을 활용하였다. 또한, 샘플조사 자료의 전수화를 위해 차량등록대수 및 인구수 데이터를 활용하여 개인차량발생량 보정방안을 제시하였다. 통행발생량 분석결과, KTDB와 비교하였을 때 본 연구에서 전체통행발생량은 약 13% 높았으며, 업무통행의 경우 약 9% 차이로 합리적인 오차수준으로 분석되었다. 결과적으로 본 연구의 궁극적인 목표인 도로운영 측면의 자율주행차량 도입에 따른 수요예측을 위해 Activity-based 모형 구축에 앞서 개인통행특성을 반영할 수 있는 Tour를 기반으로 발생량 보정방안으로 활용될 수 있다.
제어권 전환 안정화 시간(Stabilization time of take-over)은 제어권 전환 이후 운전이 안정화 될 때까지의 시간을 의미한다. 자율주행시스템(autonomated driving system)의 제어권 전환 요청(take-over request) 직후, 운전자는 도로의 주행환경을 인지하고 수동운전을 수행해야하기 때문에 주행환경과 제어권 전환 안정화 시간의 관계를 명확히 규명하는 것은 매우 중요하다. 반면, 제어권 전환 안정화 시간에 대해 특정하여 수행된 기존 연구는 드물었으며, 주행환경을 고려한 연구도 부족한 실정이다. 이 점에 기인하여 본 연구는 드라이빙 시뮬레이터를 활용한 제어권 전환 실험을 수행하고, 실험 결과를 선형혼합모형(linear mixed model)을 통해 분석하여 제어권 전환 안정화 시간에 영향을 미치는 주행환경 요소를 정량적으로 도출하였으며, 각 영향요인에 따른 제어권 전환 안정화 계수를 도출하였다.
현재 고속도로 설계지침에서는 단차로 하이패스차로의 용량을 본선형 영업소는 2,000대/시, 나들목 영업소는 1,700대/시로 제시하고 있다. 그리나 2010년도 초반에 수행되었던 연구에서는 본선형 영업소는 1,476대/시/차로~1,665대/시/차로, 나들목 영업소는 1,443대/시/차로 정도로 제시하였다. 이에 본 연구는 현재 제시되고 있는 고속도로 단차로 하이패스차로의 용량의 타당성을 검토하였다. 단차로 하이패스 갠트리에서 수집되는 2021년도 개별차량 통과 자료를 기반으로 속도-교통량 관계 그래프와 차두시간을 활용하여 용량을 산정하고 비교하였다. 또한 차 두시간 활용에 있어 부트스트랩 기법을 도입하여 수집데이터의 새로운 가공 방안에 대해 검토하였다. 분석 결과 단차로 하이패스 용량은 나들목 영업소는 1,700대/시/차로로 제시할 수 있었으며, 본선형 영업소는 적어도 1,700대/시/차로 이상으로 추정할 수 있었다. 또한 차두시간 자료 이용 시 부트스트랩 기법을 활용하면 관측용량과 유사한 추정용량을 제시할 수 있었다.
최근에 무선 센서 네트워크는 여러 분야에서 다양하게 활용되고 있으며 간단한 환경 모니터링 시스템에서부터 기계, 구조물, 교량, 비행기와 같은 모션 모니터링과 군사, 텔레매틱스와 같은 정보량이 많고 복잡한 시스템에 적용이 시도되고 있다. 따라서 간단한 역할만 수행하면서 저 전력으로 오랜 시간 동안 운용을 목표로 해온 무선 센서 네트워크는 어려운 작업을 수행하도록 요구되고 있다. 일반적으로 무선 센서 네트워크의 MAC 프로토콜들은 주기적으로 sleep / wake를 반복하여 필요한 에너지 소비를 줄이며 이를 Duty Cycling이라고 한다. 하지만 이러한 Duty Cycling은 sleep 구간 동안에 전송할 수 없어서 홉(Hop)이 늘어날수록 전송지연이 증가하는 단점이 있다. 이러한 전송지연은 비행기 날개, 군사, 텔레매틱스 등의 복잡한 시스템이나 교통사고위험 감지 경고 시스템과 같이 빠른 데이터 처리가 필요한 시스템에서 큰 문제점이 될 수 있다. 본 논문에서는 수신 구간을 분산 배치 알고리즘(Distributed Duty Cycling, DDC)을 통하여 무선 센서 네트워크 MAC(Media Access Control) 프로토콜에서 발생하는 전송지연을 크게 줄이는 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 CC2420DBK를 이용한 필드 테스트를 통해서 검증되었으며 실험 결과를 통해서 DDC 알고리즘을 통해서 전송지연을 크게 줄이고 에너지 소비 또한 감소한다는 것을 확인 할 수 있다.
전라북도의 지방도 포장보수 이력 관리 현황은 현장 건설사의 포장보수 후 성과품에만 의존하여 엑셀, 한글 문서로만 관리되고 있는 실정이며, 덧씌우기 예산 등은 매년 불규칙적인 투입으로 안정적인 도로 관리 불가한 현황이다. 그에 따라 지방도의 체계적인 유지관리 방안 필요하다. 해당 논문에서는 도로 파손과 관련이 있는 데이터 및 도로 환경과 관련이 있는 데이터를 수집 및 가공하여, 도로 파손이 발생할 수 있는 위험지역을 도출하였다. 해당 예측 결과 지역을 현장검수하여 해당 방법론의 유효성을 파악하였다. 국토부에 따르면 일반국도의 도로 파임 발생 건수는 18년도에 약 4만7천건, 19년도에 약 3만8천 건이며 도로 파임 피해 소송건수는 18년도에 93건, 19년도에 119건으로 증가했다. 일반국도의 경우 도로 파임 발생 건수가 18년도에 비해 줄었으나 이는 도로 포장 보수 등을 진행하면서 발생 건수가 줄어든 것이라고 한다. 전라북도의 지방도의 포장보수 우선순위를 분석하기 위해 연구를 진행하기 위해, 엑셀, 한글 문서로만 관리되는 지방도 포트홀 상습발생지, 덧씌우기 사업구간, 긴급 보수구간위치와 같은 보수 이력데이터를 데이터화 하여, 분석하고, 보수 이력 데이터에서 벗어나 지방도의 체계적인 유지관리를 개선한다. 더 나아가, 도로와 관련된 다양한 현황데이터를 활용하여 공간 융합 데이터를 구축하고, 머신러닝 학습 데이터 및 예측에 필요한 데이터 형태로 가공하였다. 해당 공간 빅데이터를 사용하여 지방도 유지관리가 필요한 우선지역을 예측하고 도로포장 유지관리 우선순위 예측하였으며, 해당 결과를 활용하여 도로관리 예산 및 정책 수립에 활용하려 한다.
본 논문에서는 신규 ITS 서비스(택시 콜 서비스, 교통약자 서비스, 교통안내 서비스, 뚜벅이네비게이션, 전자지불 서비스, 전화안내 서비스 등)들을 구축하기 위해 필수적으로 필요한 전용 u-단말기 개발에 관한 내용을 주요 핵심으로 서술한다. 본 단말기의 설계에 있어서 삼성 메인 CPU인 S3C2440A를 채택하였으며, 신규 ITS 서비스를 위해 필수 요구사항인 대용량 메모리(ROM 및 RAM)를 적용시켰으며, 그 외 GPS, RFID 모듈, Wi-Fi, Bluetooth 등의 기능들을 모두 포함시켜, 유비쿼터스 사회에 꼭 필요한 전용 단말기를 개발하였다. 이를 위해 본 논문에서는 전용 u-단말기 개발에 대한 상세 설계 내용을 우선 살펴본 뒤, 설계된 내용을 바탕으로 실제 구현된 u-단말기의 성능 평가에 대한 내용을 다루었다. 이렇게 개발된 전용 u-단말기를 적용시켜, 신규 ITS 서비스에 관련 공공기관 및 업체와 연동하여 서비스들을 창출한다면 새로운 블루오션의 사업으로 확대되어 지역 사회에 파생 효과가 매우 클 것으로 사료될 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.2964-2985
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2019
Global data center IP traffic is expected to reach 20.6 zettabytes (ZB) by the end of 2021. Intra-data center networks (Intra-DCN) will account for 71.5% of the data center traffic flow and will be the largest portion of the traffic. The understanding of traffic distribution in IntraDCN is still sketchy. It causes significant amount of bandwidth to go unutilized, and creates avoidable choke points. Conventional transport protocols such as Optical Packet Switching (OPS) and Optical Burst Switching (OBS) allow a one-sided view of the traffic flow in the network. This therefore causes disjointed and uncoordinated decision-making at each node. For effective resource planning, there is the need to consider joining the distributed with centralized management which anticipates the system's needs and regulates the entire network. Methods derived from Kalman filters have proved effective in planning road networks. Considering the network available bandwidth as data transport highways, we propose an intelligent enhanced SDN concept applied to OBS architecture. A management plane (MP) is added to conventional control (CP) and data planes (DP). The MP assembles the traffic spatio-temporal parameters from ingress nodes, uses Kalman filtering prediction-based algorithm to estimate traffic demand. Prior to packets arrival at edges nodes, it regularly forwards updates of resources allocation to CPs. Simulations were done on a hybrid scheme (1+1) and on the centralized OBS. The results demonstrated that the proposition decreases the packet loss ratio. It also improves network latency and throughput-up to 84 and 51%, respectively, versus the traditional scheme.
통행시간은 교통정보 중에서 가장 대표적이고 이용자 선호도가 높은 정보이다. 본 연구에서는 일반국도를 대상으로 실시간 시스템에 적용 가능한 통행시간 예측 방법을 개발하고자 하였다. 통행시간 예측방법으로 비모수적 접근 방법인 K 최대근접이웃 방법을 적용하였다. K 최대근접이웃 방법은 데이터에 대한 특별한 가정이 필요 없고, 모수 추정 과정이 필요 없어 실시간 교통관리시스템에 적합하다. K 최대근접이웃 방법의 우수성을 평가하기 위해 교통 분야에서 많이 적용되고 있는 이력자료 평균방법과 칼만 필터방법을 선정하여 평균절대백분율오차와 변동계수를 통해 평가하였다. 평가 결과 K 최대근접이웃 방법이 이력자료 평균방법과 칼만 필터방법에 비해 우수한 것으로 분석되었다. 통행시간 정보 제공 시 본 연구에서 개발된 방법을 통해 도출된 통행시간과 구간검지기로부터 관측된 통행시간을 탄력적으로 적용함으로써 통행시간 정보의 신뢰도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
ITS(Intelligent Transport Systems)는 시민들의 교통이용 안전과 편의를 도모하고 교통 시스템의 효율적인 운영 및 관리를 위해 대도시를 중심으로 도입되었다. 우리나라의 경우 ITS가 전국적으로 확대되면서 도로소통상황, 교통량, 대중교통운영현황 및 관리상황, 대중교통이용현황 등 다양한 교통정보가 생성되고 있다. 본 논문에서는 ITS에서 수집되는 데이터 중 하나인 DSRC(Dedicated Short Range Communications) 빅데이터를 활용하여 도시 교통구조를 네트워크 분석 기법을 통해 규명한다. 이를 통해 도심에서의 복잡한 교통현상을 단순화시키고, 차량 흐름에 따른 도시 교통의 구조적 특징을 도출한다. 분석 결과는 도시의 교통을 좀 더 쉽게 이해할 수 있도록 도와주고, 향후에 도시교통의 혼잡 해소방안, 도로 확장 계획 등의 교통정책 수립시 기초연구 자료로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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