• 대한토목학회논문집
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• 제43권2호
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• pp.231-238
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• 2023

자율주행을 위한 센서들이 인지할 수 있는 공간적 영역은 한계가 존재하기 때문에, 안전하고 효율적인 자율주행을 위해 LDM (Local Dynamic Map)과 같은 디지털 도로·교통정보의 보완적 활용을 제안하고 있다. 비록 자율주행 차량의 센서들로부터 수집되는 정보량에 비해 이러한 도로·교통정보의 양은 상대적으로 미미할 수 있지만, 자율주행 자동차(Autonomous Vehicle, AV)의 효율적 정보처리를 위해 도로·교통 정보의 효율적 관리는 불가피하다. 본 연구는 LDM 기반 정적 도로·교통정보의 활성화 구간(electronic horizon 혹은 e-horizon)의 확장에 따른 자율주행 차량의 정보 이용과 정보처리 시간의 효율성을 분석하고자 하였다. 분석을 위해 미시적 시뮬레이션 모델인 VISSIM과 VISSIMCOM을 적용하였다. 시뮬레이션을 위해 이질적 교통류(연속류, 단속류)는 물론 다양한 도로 기하구조가 포함된 부산광역시 주요 구들을 포함한 약 9 km × 13 km 영역을 선정하였다. 또한, 자율주행 차량에서 활용되는 LDM 정보는 ISO 22726-1 기반으로 구축된 자율주행 전용 정밀 지도(High-definition Map, HDM)를 참고하였다. 분석 결과, e-horizon 영역이 증가함에 따라 단속류 도로에서 짧은 링크들이 집중적으로 인식되고 링크 길이의 합이 증가하는 반면, 연속류 도로에서는 인식되는 링크의 개수는 상대적으로 적지만 소수의 긴 링크들이 인식됨에 따라 링크 길이의 합이 크게 나타나고 있다. 따라서, 본 연구는 저속의 단속류 도로에서는 12개 링크를 기준으로, 그리고 고속의 연속류 도로에서는 링크 길이의 합 10 km를 기준으로 HDM 데이터의 수집, 가공, 처리를 위한 e-horizon의 영역은 각각 600 m와 700 m가 가장 적절한 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제31권6호
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• pp.3-11
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• 2013

본 연구는 악천후가 교통 흐름에 영향을 미칠 것이라는 전제하에 악천후 상황 중 강설에 따른 고속도로 교통류 특성 변화 중에서도 용량 및 속도 변화에 초점을 맞춰 분석하기 위한 것으로, 자료수집과 통계분석을 통해 연구를 진행하였다. 교통류 특성 변화를 설명하는 요소로 교통량, 속도, 밀도를 선정하여 분석하였으며, 자료수집 대상은 경기도권내 3개 기상관측소 인근 4개 고속도로 7개 기본구간을 조사지점으로 선정하였다. 강설수준별 용량 변화를 분석하기 위해 강설수준을 3단계(Light, Medium, Heavy Snow)로 분류하였다. 분석결과 강설수준에 따른 용량 변화를 살펴보면, 기후 양호시 대비 Light Snow(약한 눈)인 경우 13.2% 감소하였으며, Medium Snow(보통 눈)은 18.6%, Heavy Snow(강한 눈)은 32.0% 감소하는 것으로 나타나 강설수준이 높아질수록 용량 감소율은 증가하는 것으로 분석되었다. 기상악화는 도로의 운영 효율을 저하시키는 요인으로 작용할 가능성이 매우 큰 것으로 나타났으며, 이에 따라 향후 이를 고려한 도로 설계 및 운영 방법이 제시되어야 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권3호
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• pp.255-263
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• 2014

도로변에 설치된 폐쇄회로 카메라를 통해 사고를 감지하여 교통사고 대책반에 전송하는 시스템이 연구되어 많은 성과를 거두고 있다. 더하여 고속도로에서는 고장으로 인한 정지차량이 차량의 흐름을 방해하는 것도 사고로 간주해야 하는 상황이 발생한다. 본 논문에서는 차량의 흐름을 각 차선 별로 모니터링하고 있다가 정지차량이나 사고로 인한 차량흐름의 변화를 감지하여 이를 사고 대책반에 알리는 시스템을 소개한다. 각 차선 별 차량흐름은 레벨 스페이싱 곡선들로서 위치벡터에 대한 Wigner 분포를 이룬다. 여기에 해밀토니안 및 칼로게로 모제 시스템을 적용하면 각 레벨스페이싱 커브간의 간격에 대한 확률식을 얻게된다. 이 식으로부터 변동이 큰 이상 신호를 찾으면 사고 상황과 잘 맞는다. 이것은 한 차선에 대한 이상 신호를 찾는 것과는 다르다. 전체적인 차량 흐름 속에서 찾아야만 사고를 감지하는 효과를 보기 때문이다. 각 차선 별 차량흐름을 모니터링 하는 과정에서 카메라의 특성상 차량의 그림자를 차량으로 오인하게 되면 사고감지에도 영향을 미친다. 이를 방지하기 위해 그림자를 제거하는 방법도 소개한다. 본 시스템의 평가를 위해 베이지안 네트워크 방법을 사용한 시스템과 비교하였다. 특별히 고장으로 인한 정지차량으로 생겨난 차량흐름의 변화를 사고로 인식하는 데는 본 시스템이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.1312-1318
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• 2006

텔레매틱스 서비스 중에서 가장 많이 이용하고 있는 것 중 하나는 출발지와 목적지에 이르는 최단 경로를 찾아 주는 서비스이다 . 현재 보편적으로 사용되고 있는 최단 경로 찾기서비스는 실시간 교통 정보를 고려하지 않는 정적인 최단 경로 알고리즘을 사용하고 있다. 본 연구에서는 실시간 교통 정보를 반영하여 현재 시간으로부터 일정 시간 경과한 후의 교통 정보를 예측하기 위한 방법을 제안하고 예측 결과의 정확성을 평가하기 위해 실시간 데이터를 이용하여 실험하였다. 제안된 방법은 도로 위를 달리는 차량의 평균 속도를 5분 단위로 입력 받아 누적된 데이터를 동일한 시간과 요일별로 분석하여 구한 누적 속도패턴과 칼만 필터 방법을 통합한 것이다 . 제안한 방법은 현재 사용되고 있는 누적 속도 패턴만을 이용한 예측보다 더 정확한 예측 결과를 보여 주었다. 예측된 결과는 동적인 최단 경로를 구하기 위해 사용될 뿐만 아니라교통혼잡이 예측되는 지역을 피하여 여행하도록 정보를 제공할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제4권2호
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• pp.1-11
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• 2005

차량의 자동 추적은 도로 건설 계획을 수립하는데 있어서 중요한 자료인 교통의 흐름을 분석하거나, 비디오 영상의 교통량 분석 시스템에서 차량의 정확한 속도를 측정하는 등 여러 분야에서 그 중요성이 날로 증가하고 있다. 본 논문에서는 비디오 영상에서 차량 추적 시 발생할 수 있는 가능한 경우들을 고려한 규칙기반 차량 추적 방법들을 제안한다. 제안된 방법들은 정화도의 관점에서 Mean-Shift방법에 비해 빠르고 좋은 성능을 나타내었다 본 논문에서 제안된 방법은 추적의 속도나 정확성을 높이기 위해 칼만 필터 예측기 및 칼라 정보를 이용한 탐색들을 융합한다면 더 우수한 추적 성능을 보일 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제26권3호
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• pp.155-167
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• 2008

본 연구에서는 다계층 가변수요 사용자 균형과 체계최적 교통망 균형 조건을 조사하고 그에 따른 해석적 알고리즘을 구축한다. 이러한 교통망 균형 조건을 조사함에 있어서 특별히 다음과 같은 가정을 기반으로 연구를 수행한다. 통행자들의 이질적(heterogeneous)인 특성을 반영하기 위하여 통행자 계층별로 이산적으로 구분된 시간가치를 갖고 있으며 통행비용에 따라 각 계층의 통행수요가 변화(variable demand)하는 상황을 고려한다. 본 연구에서는 우선 다계층 가변수요에서 도로 이용자들이 통행비용을 인식하는 단위가 시간 또는 화폐에 따라 도로 사용자의 통행패턴이 달라지는가를 조사한다. 즉, 통행비용을 측정하는 단위에 따라 사용자 균형조건이 달라지는가를 알아본다. 그리고 다계층 가변수요에서 통행비용이 시간 또는 화폐단위로 측정될 때의 체계최적 조건을 조사하고 어떤 특성을 갖는가를 조사한다. 최종적으로 이렇게 조사된 다계층 가변수요 사용자 균형조건과 체계최적조건을 이용하여 각 각의 해석적 통행배정 알고리즘을 구축한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4D호
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• pp.581-586
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• 2006

우리나라 대부분의 도로에서는 교통사고를 비롯한 기대하지 않았던 비반복적인 사건 즉, 돌발상황의 발생이 증가되고 있다. 돌발상황의 증가는 교통류의 정상적인 흐름을 방해하며 용량감소를 초래하여 교통혼잡을 야기시킨다. 본 연구에서는 도시고속도로 돌발상황을 검지하기 위한 방법으로 현재 전기공학을 비롯한 많은 공학분야에서 사용하고 있는 Wavelet 기법을 적용하였다. 이 기법을 적용하기 위한 실제자료는 서울시 도시고속도로(내부순환로)의 검지기를 통해 수집된 자료 중 교통류의 주요 변수인 점유율 자료를 이용하였다. Wavelet 기법의 적용성을 평가하기 위한 비교 알고리즘으로 기존 돌발상황 검지 알고리즘 중 점유율 기반의 California 알고리즘과 Low-Pass Filtering 알고리즘을 이용하여 모형의 유의성을 검토해 보았다. Wavelet 기법의 적용결과 오경보율(False Alarm Rate)은 California 알고리즘 및 Low-Pass Filtering 알고리즘과 비슷하였으나 검지율(Detection Rate) 측면에서는 다른 두 알고리즘보다 우수한 것으로 분석되었다.

• 대한교통학회지
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• 제22권4호
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• pp.147-158
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• 2004

SWP(Stochastic Wave Propagation: 확률파장전파) 모형은 Cellular Automata(CA) 이론을 기반으로한 간략한 차량모형을 이용하여 개별차량의 확률적 형태와 혼잡의 전파를 모사하고, 통계물리학을 기반으로 교통류를 거시적으로 해석한다. SWP모형은 이산적 시공간 구조와 정수형 자료를 이용한 프로그램 지향적 모형구조를 가지며 연산수행속도가 빨라 대규모 가로망의 실시간 시뮬레이션을 가능하게 하였다. 그러나 비현실적인 충돌회피과정으로 인한 자연발생적 혼잡(Spontaneous jam)의 형성 때문에 미시적으로는 혼잡내에서 잠금현상(Lockup)이 발생하여 혼잡내 차량의 저속을 설명할 수 없고, 거시적으로는 혼잡의 밀도와 전파속도를 설명하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 비현실적인 차량의 정지과정을 보다 현실적으로 모사하기 위한 정지조작규칙(SMR: Stopping Maneuver Rule)과 혼잡내에서 차량의 낮은 가속을 설명하기 위한 저가속규칙(LAR: Low Acceleration Rule)을 기존의 SWP모형인 NaSch모형에 추가하였다. 이를 통해 미시적으로 보다 현실적인 차량의 정지과정을 모사하면서 혼잡내에서 잠금현상을 방지하고, 거시적으로 혼잡의 밀도와 전파속도를 설명함으로써 보다 다양하게 연속 교통류를 구현하는 모형을 구축하였다.

• 대한교통학회지
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• 제35권3호
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• pp.220-233
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• 2017

교통량은 주말 및 첨두시 O/D 구축, 차량주행거리 산정, 혼잡도로개선 대책 등에 활용되는 중요한 기초자료이다. 그럼에도 불구하고 국내 도시부 도로의 교통량 링크 커버리지는 매우 낮아, 현재 수집 교통량으로는 교통정책 및 분석에 제약이 따를 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 특 광역시 중 수집교통량 및 속도의 링크 커버리지가 가장 낮은 서울시를 대상으로, 수집 교통량과 속도를 활용하여 교통량 결측링크의 교통량을 추정하는 방안을 제안하였다. 여기서, 교통량 추정 방법으로 공간적 통계기법을 활용하였다. 교통량 추정모형 구축시, 서울시의 도시고속도로와 도시부 도로는 교통류 및 통행패턴은 상이하므로 이를 분류하여 도시고속도로에는 구간별 상수함수, 도시부 도로에는 회귀크리깅을 적용하였다. 이용 데이터로는 서울시 TOPIS, 국교부 국가교통정보센터 등에서 수집한 공공부문 교통량, 속도와 민간 내비게이션 DB를 활용하였다. 내비게이션 DB는 대부분의 도로링크에서 수집되므로 교통량 추정에 매우 용이하다는 강점을 가지고 있다. 단, 내비게이션 DB는 수집 교통데이터의 샘플데이터이므로, 모집단인 교통량, 속도와 비교 검증하여 적용하였다. 뿐만 아니라 내비게이션 DB도 결측링크가 존재하고, 차종이 승용차로만 구성되어 있으므로 이를 보정하여 적용하였다. 공간적 통계기법을 통해 추정한 교통량은 MAPE, RMSE를 활용하여 실제 교통량과 비교 검증하였다. 검증결과 model error가 MAPE 6.26%, RMSE 5,410로 모델의 추정력이 높고, prediction error는 MAPE 20.3% 로 교통량 추정에 대한 추정력도 높은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 교통량 결측링크의 교통량 추정모형은 차량주행거리와 온실가스 배출량 산정 등에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.765-773
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• 2009

최근의 텔레매틱스 교통정보제공서비스는 지능형 교통시스템의 구축을 통한 실시간 교통정보 수집이 가능해짐에 따라 다양해지고 있다. 본 논문에서는 고품질의 다양한 교통정보제공을 위해 필요한 미래시간에 대한 단기 교통정보 예측 모델을 제안하고 개발하였다. 단기 예측 모델은 현재로부터 가까운 미래의 교통 상황을 예측하기 위한 교통 모델로 본 연구에서 제안한 예측 모델은 각 도로에 대하여 5분 이후부터 1시간 이전까지의 미래시간에 대한 차량 평균 속도를 예측 결과로 준다. 본 연구에서 제안한 예측 모델은 베이지안 네트워크에 기반을 두고 있으며 각 도로의 미래시간 교통상황에 영향을 줄 수 있는 요인들을 분석하여 베이지안 네트워크의 원인노드로 설정하였다. 설계된 베이지안 네트워크에 대하여 실시간 교통정보데이터를 이용하여 가우시안 혼합 분포를 가정한 베이지안 네트워크의 결합 확률 밀도 함수를 EM(Expectation Maximization) 알고리즘으로 구하여 미래시간의 교통정보를 예측하였다. 예측 모델의 정확도 검증을 위해 실시간 교통데이터로 다양한 실험을 수행하였다. 실험결과 제안된 모델은 현재 시간으로부터 10분 이후, 30분 이후, 60분 이후 예측 오차로 각각 4.5, 4.8, 5.2의 RMSE(Root Mean Square Error) 값을 주었다.