최근 정보통신의 발달로 인해 유비쿼터스 환경이 급속히 확산됨에 따라 교통운영 및 관리분야에서도 무선통신기술을 응용한 진보가 이루어지고 있고, 그에 따른 신호제어전략을 개발하여 신호교차로의 운영 효율성과 안전성을 획기적으로 향상시킬 필요성이 있다. 본 논문은 차량 내 단말기와 신호제어시스템과의 무선통신 및 네트워크 기술, 감응식 신호제어기술을 응용하여 최종 목표인 무선통신 환경에서의 개별차량 감응식 신호제어 알고리즘을 개발하였다. 신호제어를 위한 개별차량의 정보수집환경을 정의하였고, 개발된 제어전략을 평가하기 위해 PARAMICS의 API를 통하여 V2I와 V2V를 이용한 정보수집환경을 구현하여 새로운 개별차량 감응식 신호제어 알고리즘에 대한 분석을 수행하였다. 시뮬레이션 분석결과, WSN 신호제어가 저포화와 근포화의 조건에서 모두 정주기식제어와 완전감응식제어에 비해 최대 64%의 지체감소 효과를 나타내는 것으로 분석되었다.
지점검지기에서 수집되는 교통량, 점유율, 속도 자료로는 구간의 교통상황을 명확히 설명하기에는 한계가 있다. 근래 통신, 센싱, 측위기술의 발달과 유비퀴터스 환경 구축에 대한 연구가 활발히 진행되면서 기존에는 수집하지 못했던 개별 차량의 각종 교통자료 수집이 용이해짐에 따라 새로운 방법의 구간정보의 생성이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 GPS를 통해 개별차량 주행자료가 수집이 가능하고 차량간 또는 차량-인프라간 통신이 가능한 유비퀴터스 교통정보시스템 하에서 Predictive Travel Time 기법이라는 새로운 구간 정보생성기법을 이용하여 구간통행시간을 추정하고 검증하는 방법론을 제시하였다. 구간정보의 생성 시에는 정보의 실시간성 및 정확성과 연관되는 시간처짐현상이 항상 존재하며 도로에서 Incident가 발생했을 때 시간처짐현상은 더욱 크게 발생하게 된다. 본 연구에서는 유비퀴터스 환경에서 Incident가 발생 시시간처짐 현상의 영향을 최소화하면서 구간통행시간이 산출 가능한 기법을 제시하였다. 미시적 교통류 시뮬레이션 모델인 AIMSUN으로부터 개별차량주행궤적 자료를 수집하고 Predictive Travel Time을 산출하는 알고리즘에 다양한 통신환경조건을 반영하여 생성정보의 정확도를 산출하였다. 또한 통신환경 변수에 따른 정보의 정확도 관계모형을 회귀분석 기법을 적용하여 도출하였다. 도출된 통신환경변수와 생성정보의 신뢰도 관계모형은 본 연구에서의 구상하는 미래형 교통정보 시스템의 요구사항 분석에 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
In these days, automotive companies are trying to develop new manufacturing technologies and paradigms for rapid product development and production. The press die development process account for 40% of entire vehicle development process, and tryout process usually takes 3 to 4 months, and it is the biggest time portion out of dies manufacturing. Therefore, the effective tryout management system is essential to reduce time and cost of automotive press die production. This paper suggests improved process and practical application of tryout management using ubiquitous technology, and shows the results such as shorten time, improved quality and supporting of lifecycle engineering of press die.
Ubiquitous computing is a novel paradigm that is rapidly gaining in the scenario of wireless communications and telecommunications for realizing smart world. As rapid development of sensor technology, smart sensor system becomes more popular in automobile or vehicle. In this study, a new vehicle detection mechanism in real-time for blind spot area is proposed based on imaging sensors. To determine the position of other vehicles on the road is important for operation of driver assistance systems (DASs) to increase driving safety. As the result, blind spot detection of vehicles is addressed using an automobile detection algorithm for blind spots. The proposed vehicle verification utilizes the height and angle of a rear-looking vehicle mounted camera. Candidate vehicle information is extracted using adaptive shadow detection based on brightness values of an image of a vehicle area. The vehicle is verified using a training set with Haar-like features of candidate vehicles. Using these processes, moving vehicles can be detected in blind spots. The detection ratio of true vehicles was 91.1% in blind spots based on various experimental results.
현재 첨단차량 분야의 기본 기술 중 기 개발된 추종모형은 운전자 및 운행 환경적 요소 등을 배제하고 오직 두 차량사이의 물리적 상관관계에 의해서만 거동하도록 개발되어져 있다. 그러나 추종거동의 현실적 적용을 위해서는 차량 운전자의 특성 및 운행 환경적 요소의 적용이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 보다 현실적용이 용이한 추종모형의 개발을 위한 선행연구로서 차량 운전자가 주행 중 느끼는 불안감의 정도를 산정하기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 운전자의 불안감도(Measure of Alarmness ; MOA)는 유비쿼터스 교통 하에서 첨단차량이 추종거동을 하고 있을 때 추종차량과 선행차량 간의 상대적 관계 및 환경적 요인과 운전자의 특성에 의해 측정되는 수치이다. 운전자 MOA의 일반적이고 객관적인 측정을 위하여 운전자 불안감도에 대한 설문조사를 수행하고 이를 바탕으로 MOA 측정 퍼지로직모형을 구축하였다. 시나리오에 의해 정의된 입력값으로 MOA를 산정하여 구축한 퍼지로직모형의 타당성을 입증하였으며, 본 논문의 결과는 주행 중 관여하는 여러 가지 요소에 따라 추종상태에서 느끼는 운전자의 불안감도를 정량적으로 측정함으로서 기존의 추종거동모형을 보다 현실화시키기 위한 기틀을 마련하였다. 이러한 불안감도는 운전자의 주행 중 안전성과 안락함을 평가하는데 주요한 척도로 적용될 것으로 사료된다.
u-Vehicle은, 위치정보에 기반한 텔레매틱스 서비스뿐 아니라, RFID 기술을 이용하여 움직이는 자동차 안에서의 유비쿼터스 세상을 구축하려는 기술 모델이다. u-Vehicle 환경에서는 RFID가 본래의 목적과 달리 추적, 감시 등 부적절하게 사용될 소지가 크며, 이렇게 될 경우 개인의 프라이버시 침해하게 되는 등, 정보보호 측면이 취약하게 된다. 여기에 사용되는 저가의 RFID 태그는 보안에 취약한 알고리즘을 이용하고 있다. 본 논문에서는 u-Vehicle 환경에서 RFID가 갖는 정보 보안상의 취약점을 도출하였다. 또한 이를 해결하기 위한 방법으로서, 해쉬 함수와 배타적 논리합 연산을 사용하고, 상호인증 단계를 줄여 적은 비용으로 RFID 태그의 안전성을 증가시킬 수 있는 메커니즘을 제시한다.
유비쿼터스 교통환경에서의 속도제어 등 교통관리는 수집데이터와 개별차량 양방 통신환경 등을 고려할 때 효과에 있어 큰 잠재력을 가지고 있다. 그러나 이 알고리즘을 현장에 구현하고 평가하기에는 아직까지 유비쿼터스 교통환경이 조성되지 않았고, 구축까지 시간이 소요될 전망이다. 이에 유비쿼터스 교통환경이 현장에 완전하게 구현되기 전의 과도기적 상황에서 구동 가능한 속도관리 알고리즘을 제시하고 그 타당성을 시뮬레이션 테스트베드를 구축하여 실험 및 평가하였다. 이러한 시뮬레이션 실험을 통하여 나타난 타당성을 바탕으로, 유비쿼터스 교통환경과 ITS 교통환경이 접목된 남양주시 현장 테스트베드가 구축되어 실험이 진행 중이다. 향후 현장 테스트베드 실험이 완료되면 보다 효과적이고 정교화된 속도관리 기술이 제시되고, 도래할 유비쿼터스 교통시대에 대비하는 초석이 될 것으로 기대된다.
최근의 항만은 유비쿼터스 환경 구축에 따른 일반적인 항만 관리에 있어 U-Port 서비스를 도입하여 컨테이너 위치 추적 시스템, 항만 터미널 관리 시스템, 선진정보교환시스템 등을 구현하고 있다. 특히, 화물 차량과 컨테이너의 위치 추적 서비스는 실시간으로 화물차량과 컨테이너의 위치와 상태 정보를 제공하여 효율적인 차량 운행 관리와 문제 발생시 즉각적인 대처가 가능하게 한다. 하지만 대규모 항만 내에서 화물 차량의 무질서한 운행이나 주 정차, 도난 파손 사고 출입 관제 등의 문제를 효율적으로 관리하기에는 미흡하다. 본 논문에서는 항만 내에서의 이러한 문제점을 해결하기 위하여 자동 게이트 통관 시점부터 항만 내에 화물 차량이 체재하는 동안 차량 또는 출입자의 위치를 전자 지도상에 표시하고, 확인이 필요하거나 사고 발생 지역을 원격에서 영상으로 확인할 수 있는 항만내 차량 또는 출입자의 위치 인식 및 고해상도 영상 압축, AVE/H.264 저장 및 영상 전송을 통한 영상 확인 시스템을 구현하였다.
Bird-Eye View 서비스는 특정 도로구간에서 안개, 폭우, 폭설 등으로 운전자의 시계가 매우 불량할 때 주변 UVS 차량 위치정보 및 주행속도 기반의 안전거리 경보를 제공하여 안전주행을 지원하는 서비스로 규정할 수 있다. 시계 확보 불가능 시 V2V 통신을 통해 주변 UVS 차량의 정보를 수신하여 상대거리 정보를 표출함으로써 추돌 및 충돌사고의 위험을 감소시키는 한편, 차량 간 상대속도를 기반으로 안전거리를 산정하고 안전거리가 미 확보될 때에는 경보를 제공하여 운전자의 안전한 주행을 유도한다. 이를 기존의 장소중심 교통정보수집방식에서 이제는 각 개인 스마트폰을 이용한 u-TSN(Ubiquitous Transportation Sensor Network) 즉, 센서네트워크 기반에서 능동적, 자율적으로 이루어지게 하는 교통서비스 인프라를 구축 정보수집, 가공, 제공의 일련의 프로세스로 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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