본 연구에서는 갓길차로제 운영시작속도 외에 종료속도와 최소운영시간 등을 포함하는 동적 갓길차로제 알고리즘을 개발하고 운영방안을 제시하였다. 알고리즘은 1단계는 red로 갓길차로의 차량통행이 금지된다. 2단계는 red amber로 운전자들에게는 갓길차로 통행을 예고해주고 운영자에게는 갓길차로에 차량통행을 방해할 요소가 있는지를 점검할 시간을 주게 된다. 3단계는 green으로 갓길차로의 차량통행이 허용되는 단계이다. 4단계는 amber로 차량통행은 허용되면서 갓길차로 종료가 임박했다는 신호를 운전자들에게 주게 된다. 그리고 green 과 red에는 최소운영시간을 적용하되 red의 경우에는 정체가 심한 경우 조기 종료되도록 하여 정체가 악화되지 않도록 하고 본선램프미터링과 차로수 조화로 상·하류부 교통류를 안정적으로 관리되도록 하였다. 운영기준속도는 고속도로를 이용하는 차량과 운전자 특성을 반영하고 시뮬레이션한 결과를 토대로 소통측면과 안전측면을 고려하여 7090을 최적 운영기준속도로 선정하였다. 최소운영시간은 갓길차로가 운영되는 개별 링크거리를 최저속도로 나눈 통행시간을 제안하여 통행의 연속성이 확보되도록 하였다.
본 연구는 자전거도로에서의 사고 예방 및 위험요소 관리를 위해 이동형 IoT 센서 장비 운용을 위한 자전거도로 위험 감지요소 선정 및 서비스 적용방안을 제시하였다. 전문가 심층조사를 통해 12개의 자전거도로 위험 감지요소를 도출하였고, 도로·교통 전문가 30명을 대상으로 Fuzzy AHP 기반의 중요도 분석을 수행하였다. 그 결과, 시인성이 낮으나 사고 위험성이 높은 포장상태 손상(전체 1순위), 환경적 장애요소(2순위)가 최상위권에 선정되었다. 중상위권으로는 단절노선 발생(4순위), 인공적 장애요소(5순위), 유효 폭(6순위), 배수 불량(7순위) 등 시설관리 요소들이 선정되었다. 노면표시 손실(11순위), 여유공간 폭(12순위)과 같이 직접적인 사고유발 요인이 아닌 요소들은 최하위권에 선정되었다. 이를 토대로 자전거도로 위험 감지 서비스 적용방안 및 실시간성에 따른 서비스 운영전략을 함께 제시하였다. 향후 자전거도로 유형별 분석, 서비스 실증 및 시범운영 등 후속연구가 활발히 진행되어, 국민들이 안전하게 이용할 수 있는 자전거도로 운영 및 관리가 이루어지길 기대한다.
무인 자율차의 공도 주행이 허용됨에 따라 연구에 활용가능한 자율차의 실도로 주행 데이터가 증가하는 추세이다. 따라서 혼합교통류 상황에서 실제 자율차가 교통안전에 미치는 영향을 분석할 수 있게 되었다. 자율차가 교통안전에 미치는 영향을 파악하기 위해서는 자율차의 주행행태를 효과적으로 반영할 수 있는 평가지표의 활용이 요구된다. 본 연구의 목적은 Waymo Open Dataset을 통해 자율차의 주행행태를 분석하여 단속류 도로 구간별 주행안정성을 평가하기 위한 주요 지표를 도출하는 것이다. 주성분 분석을 통해 단속류 도로 구간별 데이터에 대한 설명력이 높은 평가지표를 선별하고 주요 평가지표로 정의하였다. 이때, 종방향과 횡방향 주행 안정성을 구분하여 각각에 대한 주요 평가지표를 제시하였다. 이후 동일한 주요 평가지표가 도출된 단속류 도로 구간을 대상으로 주행안정성을 비교하였다. 비신호교차로 대비 곡선 단일로 구간에서 종방향 주행안정성이 약 35.48% 높게 도출되었다. 횡방향 주행안정성의 경우 비신호교차로 대비 신호교차로 구간에서 주행안정성이 76.08% 높게 도출되었으며, 직선 단일로가 곡선 단일로에 비해 146.87% 높은 것으로 도출되었다. 본 연구의 결과는 자율차의 실도로 주행 데이터를 활용한 자율차의 교통안전 영향 분석 시 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
무선 센서 네트워크는 최근 대두되고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅의 연구에 힘입어, 광범위하게 설치되어 있는 유무선 네트워크 인프라에 상황인지를 위한 다양한 센서 디바이스를 결합하여 감지된 환경 데이터를 응용서비스와 연동하는 기술이다. 기본적으로 홈/빌딩 시큐리티, 사회기반 안전시설, 기계의 고장 진단, 의료 분야 등의 실세계의 다양한 분야에 응용될 수 있다. 본 논문에서 다루고자하는 실종 아동에 대한 문제는 어제 오늘의 이야기가 아니다. 미아 발생률은 꾸준히 증가하고 있으며 장기 미아의 발생 역시 증가하고 있다. 따라서 미아 방지를 위해 새로운 서비스들이 소개되었으나 이용자의 경제적 비용 부담 증가와 같은 문제점을 안고 있다. 본 논문에서 제안하는 미아 찾기 시스템은 무선 센서 네트워크 기술 응용 중의 하나로서 미아가 발생 시에 아동이 장기 미아가 되지 않도록 효율적이면서도 빠르게 미아를 찾을 수 있도록 하기 위해서 개발되었다. RFID 리더기가 장착된 고정형 센서 노드와 이동형 센서노드가 RFID 태그를 지닌 아동의 정보를 얻어서 중앙 제어 서버로 데이터를 넘기면 태그 정보와 전송한 센서 노드의 위치, 전송 시간을 바탕으로 아동의 위치를 파악할 수가 있다. 미아 찾기 시스템은 이용자가 태그만을 지니면 되기 때문에 경제적 부담은 줄어 들 수 있다. 또한 상기 시스템으로 미아 찾기만이 아니라 주변 환경 감시등의 여러 응용에도 적용 시킬 수가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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