최근 들어 널리 확대되는 ITS시설과 장비의 효율적인 활용을 위해서는 실시간 통행시간예측과 같은 핵심기술의 개발이 매우 중요하다. 실시간 통행시간 예측기술을 통해 도로 이용자에게 통행시간 정보를 제공해줌으로써 운전자가 정보에 기반을 둔 선택을 할 수 있게 되며, 이에 따라 도로이용자의 통행 효용 및 도로시설 이용효율을 극대화할 수 있다. 본 연구에서는 자료 성질이 다른 VDS정보와 AVI정보를 하나의 틀 안에서 융합하는 모형을 제시하였으며, 이를 통해 VDS정보의 실시간성과 AVI 정보의 현실반영 특성을 반영한 통행시간추정이 가능하게 되었다. 또한 실시간 교통정보 제공을 위해 알고리즘의 수치연산 처리량이 실시간 현장 적용이 가능한 수준이 되도록 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제시된 통행시간 추정 모형의 적용가능성과 신뢰성은 실제 국도 교통량자료를 이용하여 검증하였다. 실험결과에 따르면 본 모형은 연산처리 효율성이 매우 우수하여 실시간 운영 이 가능할 뿐만 아니라 실시간으로 수집되는 검지정 보를 사용함으로써 예측의 정확도를 향상시켰다. 특히 본 연구에서 제시한 이질적 자료의 융합방법은 향후 새로운 형태의 검지자료를 활용하는데 있어서 매우 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
미시적 교통류 모형의 정산은 시뮬레이션 분석에 있어 매우 중요한 요소이다. 유전자 알고리즘은 교통류 모형의 정산에 널리 활용되어 왔으며, 일반적으로 이러한 최적화 문제에 있어 높은 효율성을 보이는 것으로 알려져 있다. 하지만 제한된 시간내에 신속한 의사결정을 위한 시뮬레이션 분석에 있어 유전자알고리즘의 모형 정산속도는 여전히 느리다. 이에 본 연구에서는 정산 효율 향상을 위해 중심합성계획법 기반의 이중유전자알고리즘을 활용한 차량추종모형 정산방법론을 개발하였다. 개발된 정산 방법론에서는 실험계획법 중 하나인 중심합성계획법과 유전자알고리즘을 결합하여 준최적해를 찾고, 이를 다시 유전자알고리즘의 초기 값으로 하여 모형 파라미터의 최적해를 찾는다. 개발된 방법을 활용하여 Gipps의 차량추종모형을 정산하였다. 선행연구에서 사용된 단일 유전자알고리즘을 활용한 방법과 비교한 결과, 본 연구에서 개발한 방법이 더 짧은 시간내에 최적해를 찾는 것으로 확인되었다. 개발된 방법론은 유전자알고리즘을 사용하는 다양한 교통분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
차세대 지능형 교통시스템은 육상교통 환경에서 차로구분 수준의 위치결정을 요구하며, 이는 위성항법시스템을 활용하는 것이 가장 효과적이다. 위성항법 기반 정밀위치결정 시스템에서 차로구분 성능의 동적환경 평가가 동반되어야 하며, 이를 위한 평가 시스템 구성이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 위성항법시스템 기반 차로구분 정밀위치 결정 사용자 시스템의 평가를 위한 성능지표 선정, 평가 장비 구성, 기준장비 신뢰성 확보 방안, 평가 구간, 평가 시나리오/조건 선정 등 시험 평가 방안에 대해 설명하였다. 그리고 설명한 성능 평가 시스템을 실제 시스템에 적용한 사례를 다루었으며 평가 시스템적용을 위해 개발한 성능 평가 툴에 대해 설명하였다. 실제 시험 평가 구간 주행을 수행하여 수집한 데이터를 바탕으로 수치적 성능 평가를 하였으며, 실제 주행 궤적과 주행영상 비교를 통해 실제 차로 구분 성능 평가를 수행하여 차로구분 정밀위치결정 사용자 시스템의 평가 결과를 도출하고 분석하였다.
카메라나 레이더에 비해 높은 인지 성능을 제공하는 라이다 센서는 높은 가격으로 의해 ADAS나 자율주행에 적용되기 어려웠으나, 최근 가격이 빠르게 낮아지고 있어 라이다를 활용한 기존 자율주행 기능 개선에 관한 기대가 높아지고 있다. 레벨3 자율주행자동차의 경우, 센서의 결함 또는 한계 등 인지시스템에 위험한 상황이 발생했을 때 운전자에게 수동모드로의 제어권 전환을 요청하며, 만약 이러한 요청에도 운전자가 반응하지 않을 경우 MRM 즉 최소위험기동을 구현하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 인지 시스템에서 생기는 위험으로 인해 LKS의 정상작동이 힘든 경우에 대한, 라이다 기반의 MRM 알고리즘을 개발하였다. 본 논문의 LKS MRM 기술은 라이다에서 수집된 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 객체 군집화를 통해 전방에 있는 차량의 이동 경로를 생성하고, 이를 자차량의 목표 경로점으로 변환하여, 카메라 기반의 LKS가 정상 작동을 할 수 없는 경우 라이다 기반의 경로 추종제어를 통해 최소위험기동을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 HAZOP 기법을 사용하여 위험원을 식별하였고 이를 바탕으로 검증용 시나리오 3가지를 도출하여, 뵨 연구에서 구축한 시뮬레이션 환경에서 알고리즘 검증을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 라이다 기반 LKS MRM 알고리즘이 여러 가능한 인지시스템의 위험 상황에 대해 차선이탈을 방지하고 이를 통해 교통사고를 방지하는 것을 확인할 수 있었다.
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.
차세대 지능형 교통시스템(C-ITS)은 육상교통 환경에서 차로구분 수준의 위치결정 정확도를 요구하며, 이는 위성항법시스템을 활용하는 게 가장 효과적이다. 위성항법 기반 정밀위치결정 시스템에서는 차로구분 성능의 동적환경에 대한 평가가 동반되어야 하며, 이를 위한 평가 시스템 구성이 선행 될 필요가 있다. 또한 동적인 환경에서 교통 상황이나 도로 상황에 따라 변화하는 다양한 환경에 따라 성능이 변화하기 때문에, 다양한 환경에서의 성능 검증이 필요하다. 본 논문에서는 위성항법시스템 기반의 차로구분 정밀위치 결정 성능 평가를 위한 시스템과 교통, 도로와 같은 주행환경에 따른 성능 분석을 위한 기준에 대해 설명하였다. 실제 시험 평가 구간 주행을 수행하며 수집한 데이터를 바탕으로, 수치적 성능 평가를 진행 했으며, 실제 주행 궤적과 주행영상의 비교를 통해 실제 차로 구분 성능 평가를 하여 차로구분 정밀위치결정 사용자 시스템의 평가 결과를 도출하였고, 주행환경에 따른 성능을 분석 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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