본 연구에서는 COVID-19 대유행에 따른 다중밀집시설 중 하나인 서울역 역사를 대상으로 사회적 거리(Social Distance) 유지 및 보행동선체계 구축에 따른 효과분석을 진행하였다. 분석을 위해 서울역 CAD 및 철도역사 이용객 수 조사를 통하여 서울역 보행 Network를 구축하였으며, Social Force Model을 활용하여 사회적 거리(Social Distance)를 유지하는 보행자를 구현하였다. 이를 바탕으로 시나리오 분석을 수행하였다. 분석결과, 보행동선체계 도입 시 현황과 비교하여 평균보행속도가 감소하였으나 평균보행밀도의 경우 보행 서비스수준(LOS) 'C'를 유지하는 것으로 분석되어 보행동선체계의 효과가 입증되었으며, 향후 보행계획 시 보행 시뮬레이션 모델로서 활용이 가능할 것으로 기대된다.
BIS(Bus Information System) 서비스는 대도시를 포함하여 중소도시까지 전국적으로 확대운영되는 추세이며, 이용자의 만족도는 지속적으로 향상되고 있다. 이와 함께 버스도착시간 신뢰성 향상 관련 기술개발, 오차 최소화를 위한 개선 연구가 지속되고 있으며 무엇보다 정보 정확도의 중요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 방법인 LSTM을 이용하여 정확도 성능을 평가하였으며 기존 칼만필터, 뉴럴 네트워크 등 방법론과 비교하였다. 실제 여행시간과 예측값에 대해 표준오차를 분석한 결과 LSTM 기계학습 방법이 기존 알고리즘에 비해 정확도는 약 1% 높고, 표준오차는 약 10초 낮은 것으로 분석되었다. 반면 총 162개 구간 중 109개 구간(67.3%) 우수한 것으로 분석되어 LSTM 방법이 전적으로 우수한 것은 아닌 것으로 나타났다. 구간 특성 분석을 통한 알고리즘 융합시 더욱 향상된 정확도 예측이 가능할 것으로 판단된다.
최근 국내외 해상환경은 국제 해상 물동량 증가 및 활발한 해상 레저 활동으로 인하여 교통량이 증가함으로써 해양 사고의 발생 빈도가 높아지고 있는 추세이다. 이러한 해양사고를 줄이기 위해서 선교에는 항해사의 부담을 감소시키며 정확한 의사결정을 지원하기 위하여 다양한 종류의 항행 안전장비가 존재하고 있다. 그러한 장비들 중에서 선박자동식별장치의 경우 선박 자신의 정보를 송출하고 동시에 다른 선박의 정보를 받아들여 주위 상황판단에 도움을 주는 매우 중요한 시스템이나, 오류가 발생했을 경우 잘못된 정보를 주기적으로 송출하기 때문에 해당 정보를 이용하는 육상 관제사나 항행 중인 항해사의 의사결정에 지장을 주는 경우가 자주 발생한다. 이 연구는 AIS로부터 수신되는 선박 정보들의 신뢰도 및 정확도 향상을 위한 AIS 에러 데이터 및 필드 보정 알고리즘을 제안한다.
The goal of our research is to develop a formal modeling methodology for supervisory and controlling systems that have artificially intelligent features. This approach is agent-based and central to the development of the model of mobility agent considering reactivity for real-time purpose and deliberation for optimal realization and safe-fail problems for critical systems like Intelligent Transportation Systems by high-level Petri net. By using nets within nets we investigate the concurrency of the system and the agent in one model without losing the needed abstraction, and synchronous channels are introduced to denote the coordination and communication. Finally an example is demonstrated.
유비쿼터스 통신 및 센서네트워크 기술발전으로, 기존 ITS(Intelligent Transportation System) 환경에서 불가능했던 미시 교통류 정보의 수집 가공과 V2V(Vehicle-to-Vehicle), V2I(Vehicle-to-Infra) 양방 통신환경을 활용한 개별차량 및 차량군 단위의 미세제어가 가능해졌다. 이에, 유비쿼터스 기술진보에 맞춘 진일보된 교통운영기술로서 적정속도 관리 알고리즘을 제시하고 그 알고리즘의 성능과 효과를 평가하였다. 적정속도 관리 알고리즘은, 소통원활 상황에서 과속을 억제하고 개별운전자간 속도 편차를 최소화함을 목표로 하는 과속저속관리와, 교통류가 임계상태에 가까워 졌을 때 혼잡교통류로의 전이를 예방 혹은 최대한 늦추는 것을 목표로 하는 밀도관리로 구성된다. 현재 교통 상용 시뮬레이션 소프트웨어로는 개발차량의 속도를 관리하는 본 연구의 알고리즘 모사와 평가가 불가능하여, COM(Component Object Model) Interface를 통해 VISSIM과 직접 작성한 프로그램 코드를 가지고 시뮬레이션 테스트 베드를 구축하여 이러한 효과평가를 수행하였다. 평가 결과 본 연구에서 제안한 알고리즘에 의해 적정속도를 관리 할 경우, 혼잡이 줄어들고 통행시간도 감소하는 효과를 볼 수 있었다.
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.
개별차량의 주행궤적을 모니터링하고 개별차량의 위험운전행태를 검지하여 도로의 안전성을 평가하고 분석하는 것은 사고의 원인 분석 및 예방의 시작이라 할 수 있다. 최근 각종 센서 및 통신기술의 발달은 과거에 비해 보다 미시적이고 폭넓은 교통자료의 취득을 가능하도록 하였다. 이러한 발달된 기술력을 통해 사고 이력자료를 이용할 수밖에 없던 과거와 달리 개별차량의 주행궤적자료를 실시간으로 가공하여 교통상황과 정보를 바로 수집할 수 있는 실시간 모니터링 시스템 환경을 제공할 수 있다. 본 연구에서는 개별차량 주행자료 수집 및 차량-차량간, 차량-인프라간 무선통신이 가능한 차량 내 센서로부터 수집되는 자료를 이용하여 위험운전이벤트를 검지하였다. V2X 통신을 통해 생성된 위험운전 정보를 교통관리센터로 전달하고 도로의 위험도를 산출함으로써 실시간 유비쿼터스 환경에서의 교통안전 모니터링을 통해 도로의 안전성을 평가할 수 있는 기법을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 교통안전 모니터링 기법은 실제 테스트베드에 구현되어 테스트 중에 있으며, 실제 구현된 교통안전 모니터링의 적용 사례 및 활용방안에 대하여 소개하고자 한다. 본 연구에서 제시한 교통안전 모니터링 기법은 도로의 전반적인 안전성을 검토함으로써 교통류 관리전략 수립을 위한 기초자료로써 활용될 수 있을 것이며 교통안전증진을 위한 다양한 정책개발 및 평가에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Subway system including light-rail transit system is the representative public urban transportation. Accordingly, Nothing is more important than the safety operation as well as passengers' convenience. Due to the fire disaster of Daegu subway on 2003, more strict regulations of detecting fire and of conducting on emergency circumstances. However, regardless of this improved management, it was reported that installations of lots of fire-detection facilities may be harm than good to operate subway system due to frequent malfunction of some fire-detection facilities. It may cause mis-alarm for fire and induces abnormal operation of subway due to the strict regulation; the train shall be stopped on emergency circumstances. Therefore, in this paper, new scheme on surveiling breaking-out-of fire in the station is suggested with new IT technologies, Wireless Sensor Network(WSN) and CCTVs. which were integrated with an intelligent software. This intelligent system enables to surveil breaking-out-of fire in real time through sensor network technology and watch the emergency site on CCTV as well. Through this system, subway organizers could cope with the emergency circumstance rapidly as well as judge precisely whether fire breaks out or not.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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