• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권5호
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• pp.38-48
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• 2010

이상기후는 도로교통 사고 위협요소로써 빈번하게 심각한 영향을 주고 있다. 특히, 도로교통에서 기상변화 또는 재해에 의한 영향은 장대교량, 터널, 사면 및 결빙 지역에서 영향이 크기 때문에 이들 지역에 대한 관심 있는 관리가 필요하며 발생할 수 있는 사고를 줄이기 위해서도 집중적인 도로 관리와 도로 기상 정보 제공 및 조기 경보, 도로 순찰, 교통통제와 같은 요소들이 필요하다. 도로의 눈과 결빙은 제설로 위험을 줄일 수는 있으나, 강풍은 피할 수 없는 요소이다. 본 연구에서는 도로 기상 정보와 기후, 재해 정보를 활용하여 국지 지역에서 안전운전을 위한 경보 정보를 설계를 하고자 한다. 극한 기상에 노출된 운전자를 위한 최상의 경보 정보 설계는 도로 상황 감시 개선, 도로 기상정보 감시, 정확한 사용자 정보전달들이 될 것이며, 또한 바람 및 재해 상황에 대한 통계, 표면 조건 통계, 차종 및 차종에 따른 바람에 의한 사고 통계와 조기 경보 정책과 교육들도 이를 위해서는 수반되어야 할 요소들이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권4D호
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• pp.291-303
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• 2012

보다 안전한 운전을 유도하기 위해서는 불특정 운전자에게 획일적이고 정적인 감속정보를 제공하기보다는 개별차량 움직임을 고려하여 해당 도로를 이용하는 운전자가 어떻게 행동해야 하는지에 대해 개별 운전자 중심의 동적이고 구체적인 정보를 제공하여야 한다. 본 연구에서는 실시간으로 차량 및 도로교통상황에 대한 정보의 수집 및 전송이 가능한 스마트하이웨이의 도로 및 통신환경이 조성되었을 때를 가정하여, 노면상태 및 주행상태 등의 도로교통상황, 선 후행차량의 통행속도 및 차간거리를 고려하여 실시간으로 차량 안전거리 정보 제공을 목적으로 하였다. 노면상태에 따라 상태기준컬럼($C_{condition}$)의 값을 달리 정의하여 기본적인 위험상황정보를 제시하고자 하였으며, 이를 기준으로 표현컬럼($C_n$)의 범위에 선 후행차량의 통행속도, 차량간격, 종단경사, 노면상태 등을 종합적으로 반영하여 실시간 안전거리 지수(RSDI)를 산출하도록 하였다. 산출된 실시간 안전거리 지수(RSDI)를 운전자에게 제공함으로서, 운전자가 차량간 충돌(추돌) 가능 위험상황에 대해 직관적으로 인지하고 충분히 대응할 수 있도록 하여 안전을 도모하도록 하였다. 산출된 RSDI의 값은 30개의 단위컬럼으로 이루어지고, 사전에 정한 '경고', '위험, '보통'의 3단계 위험도 평가 등급으로 구분되어 운전자에게 제공되게 된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.265-275
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• 2023

본 논문의 목적은 도로 인프라의 안전성 관리를 위해 운행하는 자율주행차의 최적경로 선정 알고리즘을 제안하는 것이다. 자율주행차는 지정된 구역의 도로 네트워크의 노드-링크를 최소한 한 번 이상 주행하며 인프라 요소의 위험성을 검지하고, 다시 차고지로 복귀해야 한다. 이때 위험도가 높은 노드-링크를 우선 방문해야 한다. 본 논문에서는 위험도가 높은 노드-링크를 방문하면 높은 보상을 주는 보상 최적화 알고리즘을 제안하였다. 새로운 알고리즘의 유효성 검증을 위해 토이 네트워크를 구성하고, 중국 집배원 배달경로 알고리즘과 비교했다. 보상 최적화 알고리즘의 이동 횟수는 중국 집배원 배달경로의 이동 횟수와 같으나, 임의로 지정한 고위험 노드-링크는 보상 최적화 알고리즘에서 선 순위로 통과했다. 하지만, 본 연구의 보상 최적화 알고리즘은 단순구조의 토이 네트워크를 통해 검증하였으나, 향후 실제 도로환경과 유사한 복잡한 네트워크에서 알고리즘의 유효성을 검증해야 하는 과제가 남아 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권1호
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• pp.103-118
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• 2014

Over the last couple of years, traditional VANET (Vehicular Ad Hoc NETwork) evolved into VANET-based clouds. From the VANET standpoint, applications became richer by virtue of the boom in automotive telematics and infotainment technologies. Nevertheless, the research community and industries are concerned about the under-utilization of rich computation, communication, and storage resources in middle and high-end vehicles. This phenomenon became the driving force for the birth of VANET-based clouds. In this paper, we envision a novel application layer of VANET-based clouds based on the cooperation of the moving cars on the road, called CaaS (Cooperation as a Service). CaaS is divided into TIaaS (Traffic Information as a Service), WaaS (Warning as a Service), and IfaaS (Infotainment as a Service). Note, however, that this work focuses only on TIaaS and WaaS. TIaaS provides vehicular nodes, more precisely subscribers, with the fine-grained traffic information constructed by CDM (Cloud Decision Module) as a result of the cooperation of the vehicles on the roads in the form of mobility vectors. On the other hand, WaaS provides subscribers with potential warning messages in case of hazard situations on the road. Communication between the cloud infrastructure and the vehicles is done through GTs (Gateway Terminals), whereas GTs are physically realized through RSUs (Road-Side Units) and vehicles with 4G Internet access. These GTs forward the coarse-grained cooperation from vehicles to cloud and fine-grained traffic information and warnings from cloud to vehicles (subscribers) in a secure, privacy-aware fashion. In our proposed scheme, privacy is conditionally preserved wherein the location and the identity of the cooperators are preserved by leveraging the modified location-based encryption and, in case of any dispute, the node is subject to revocation. To the best of our knowledge, our proposed scheme is the first effort to offshore the extended traffic view construction function and warning messages dissemination function to the cloud.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.222-234
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• 2020

자율주행차는 GPS 및 레이더, 라이다, 카메라, IMU 등 다수의 센서가 장착되어 도심 교차로 주행 환경에서 다양한 교통체계를 인지하고 판단하여 주행하지만 장착된 센서의 감지 거리를 벗어나는 영역에 대한 예측 및 판단의 한계 등으로 자율주행차의 교차로 사고 비율은 전체 사고의 88%로 사고 비율이 높다. 따라서 ITS 도입으로 V2V, V2I를 통한 비신호 교차로 사고 회피 전략 연구가 진행되고 있을 뿐만 아니라 고장 상황에서 안전한 교차로 주행에 대한 연구도 진행되고 있지만 단순한 교차로 시나리오를 통한 검증과 단편적인 V2V 고장만을 제시하고 있다. 본 논문에서는 V2V 모듈의 아키텍쳐를 분석하여 V2V 모듈별 위험 요인을 분석하여 고장모드를 정의하였다. 또한 다양한 도로 조건 및 교통량에 따라 교차로 시나리오를 제시하여 ISO-26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA를 수행하여 자율주행차의 오작동에 대해 시뮬레이션 기반 위험성을 분석하여 ASIL을 제시하였다. V2V 모듈의 각 컴포넌트별 모니터링 컨셉을 제안하였고 시뮬레이션을 통해 모니터링 커버리지를 제시하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.1-6
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• 2020

본 연구에서는 도로 위험 탐지를 위한 데이터 편향성 최적화 기반 연관 추론 모델을 제안한다. 이는 사용자의 개인적 특성과 주변 환경 데이터를 수집하고 교통사고 방지 서비스를 제공하기 위한 연관분석 기반의 마이닝 모델이다. 이는 다양한 상황 변수들로 구성된 트랜잭션 데이터를 생성한다. 생성된 정보를 바탕으로 연관 패턴 분석을 통해 각 트랜잭션 내 변수들의 유의미한 연관관계를 도출한다. 분류된 범주형 데이터의 편향성을 고려하여 최적화된 지지도 및 신뢰도 값으로 가지치기를 진행한다. 추출된 상위 연관규칙을 바탕으로 사용자에게 개인 특성과 주행 도로 상황에 대한 위험 탐지모델을 제공한다. 이는 데이터 편향성 문제를 극복하고 데이터간 연관성을 고려하여 잠재적인 도로 사고를 예방하는 교통 서비스가 가능하다. 성능 평가는 제안하는 방법이 정확도에서 0.778, Kappa 계수에서 0.743로 우수하게 평가된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권3호
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• pp.73-87
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• 2023

교통안전정보를 제공하는 서비스는 운전자에게 도로의 위험상황을 미리 전달함으로써 교통사고 예방에 도움을 줄 수 있다. 이에 다양한 센서로 도로 상황을 즉각적으로 인지하고 적절한 교통안전정보를 제공하는 스마트 도로조명 플랫폼 개발 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 Surrogate Safety Measures (SSM)를 활용하여 스마트 도로조명의 터널 교통안전정보 제공 서비스 운영에 대한 단기적인 교통 안전성 개선 효과를 분석하였다. 분석에 활용된 자료는 강릉시 안인피암 1, 2 터널구간에서 레이더 검지기를 이용하여 수집된 차량 궤적자료이며, 이를 통해 개별 차량의 주행행태를 분석하였다. 교통안전정보 제공 사전과 사후의 과속, 속도 변동, 충돌예상시간, 충돌회피 감속도를 비교한 결과, 모든 SSM이 통계적으로 유의하게 개선되어 터널 교통안전정보 제공 서비스가 교통안전 향상에 효과적인 것으로 나타났다. 터널구간과 접속구간을 세분화하여 사고 위험성을 분석한 결과, 교통안전정보 제공 시 대부분의 구간에서 교통사고 발생 가능성이 저하된 것이 확인되었다. 본 연구는 교통안전정보 제공 서비스에 대한 단기 효과분석으로 유익한 사례가 될 수 있을 것으로 기대된다.