본 연구는 도로 기상정보 시스템(RWIS : Road Weather Information System)에서 수집되는 시정거리와 차량검지기(VDS : Vehicle Detection System)에서 수집되는 속도 자료를 이용하여 교통류 안전성을 판단하였다. 교통류의 안전성 측면에서 시정거리(VD : Visibility Distance)가 정지시거(SSD : Stopping Sight Distance)보다 길어야 이벤트 발생 시 안전하게 정지하거나 위험한 상황을 회피할 수 있다. 운전자에게 사고예방을 위한 능동적 대응이 가능하도록 하는 가치있는 정보를 제공하기 위해 최근접이웃 예측기법(KNN : K-Nearest Neighbors Method)을 활용하였다. 또한, 교통류 안전성에 대한 운전자의 이해도 증진 및 객관성을 위하여 안전성 지표(LOHSI : Level of Hazardous Spacing Index)를 제시하였다. 본 연구결과는 교통류의 안전성 향상을 위한 효율적인 교통운영을 지원 할 수 있을 것이다.
지능형 교통 시스템에는 도로 환경 정보 제공, 차량 근거리 네트워크 연동, 추돌사고예방 및 보행자 안전 제공 등의 다양한 분야의 연구가 진행되고 있다. 이와 관련하여 운전자 및 보행자 안전을 위한 감지 정확도, 정보 신뢰성, 유지보수 편의성을 기초하는 USN 기술이 주목 받고 있다. 본 연구는 다양한 센서를 이용하여 USN을 도로에 구축하고 개발된 도로기지국(RSU)과 연동하여 실시간 도로 환경 정보 수집하고 차량단말기(OBU) 및 교통 센터에 제공하는 Road Weather Information System을 개발하였다. RSU는 운전자 안전을 위해 노변 정보를 수집하고 이를 분석하여 서비스 우선순위에 따라 IP와 비콘 서비스를 OBU 및 상위 터미널에 제공한다. 상위 터미널에는 IP 기반 셋톱박스 응용 프로그램을 개발하여 교통 정보 및 도로 환경 정보, 환경 센서 오류 등에 정보를 제공한다. 결과적으로, RWIS는 노변 정보의 실시간 수집을 발전시켜 지능형 교통 시스템에 운전자 안전을 보완하고, 기술융합으로 다양한 서비스 방법을 제시하였다.
지능형교통체계(ITS: Intelligent Transportation System)의 발전은 과거에 비해 보다 신뢰성 있고 폭넓은 교통자료 및 기상자료 등의 취득을 가능하도록 하였다. 이러한 첨단 시스템의 발전에 따라 수집된 자료를 이용하여 교통상황과 기상상황에 대한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 도로 기상정보 시스템(RWIS: Road Weather Information System)자료와 검지기 자료를 이용하여 강우량에 따른 속도 감소 패턴을 분석하고, 강우량에 따른 속도감소량 산출 결과를 통해 강우수준을 분류하는 기준을 제시하였다. 인공신경망을 이용하여 강우수준별 통행속도를 예측하였으며, 예측 결과를 비교하여 강우수준별 통행속도 예측 특성을 분석하였다. 분석결과, 강우수준 분류 기준은 0.4mm/5min, 0.8mm/5min으로 나타났으며, 강우수준별 속도와 교통량에 대한 분산분석 결과 강우수준별로 차이를 보이는 것으로 나타났다. 인공신경망을 통한 5분 단위의 통행속도 예측결과, 비강우인 경우에는 과거 5개 자료, 즉, 25분 동안의 속도자료를 사용하여 분석하는 것이 예측력이 높게 나타났으며, 강우가 발생하는 경우에는 과거 2~3개 자료, 즉, 10~15분 동안의 속도자료를 사용하는 것이 예측력이 높게 나타났다. 본 연구에서는 기상조건에 관계없이 신뢰성 있는 교통정보를 제공하기 위한 통행시간 예측 방법론을 제시함으로써 통행시간 정보 등의 교통정보 제공 시 보다 정확한 정보를 제공하여 교통상황 예측정보의 신뢰도 향상 및 교통상황 예측정보의 활용도를 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.
A road surface temperature prediction model (UM-Road) using input data of the Unified Model (UM) output and road physical properties is developed and verified with the use of the observed data at road weather information system. The UM outputs of air temperature, relative humidity, wind speed, downward shortwave radiation, net longwave radiation, precipitation and the road properties such as slope angles, albedo, thermal conductivity, heat capacity at maximum 7 depth are used. The net radiation is computed by a surface radiation energy balance, the ground heat flux at surface is estimated by a surface energy balance based on the Monin-Obukhov similarity, the ground heat transfer process is applied to predict the road surface temperature. If the observed road surface temperature exists, the simulated road surface temperature is corrected by mean bias during the last 24 hours. The developed UM-Road is verified using the observed data at road side for the period from 21 to 31 March 2013. It is found that the UM-Road simulates the diurnal trend and peak values of road surface temperature very well and the 50% (90%) of temperature difference lies within ${\pm}1.5^{\circ}C$ (${\pm}2.5^{\circ}C$) except for precipitation case.
최근 안전에 대한 관심이 크게 높아지고 있으며, 도로 교통 분야에서도 안전의 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 도로 교통 분야의 안전성 제고를 위하여 도로 시설물의 객관적인 안정성 평가가 필요하며, 자연재해 대비를 목적으로 도로 시설물의 피해 저감이 가능한 기술 적용이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 계측 유형별 풍속 데이터와 이를 적용한 도로표지의 구조 안전성을 비교 분석하여 기상 계측 유형의 시설물 안전성 평가에 대한 영향을 분석하였다. 더불어 도로표지의 안정성 확보 방안을 도출하였으며, 도출한 안정성 확보 방안 중 풍하중 저감 기술에 대한 효과를 분석하였다. 계측 유형별 풍속 데이터 분석 결과, 기상관측차량시스템의 풍속 데이터는 기상청과 도로기상정보시스템의 풍속 데이터에 비하여 약 2.43배로 크게 나타났다. 또한 기상관측차량시스템의 풍속 데이터를 적용한 도로표지의 안정성 검토를 통하여 돌풍으로 인한 도로표지의 파괴 및 전도의 가능성이 있는 것으로 분석되며, 안정성 확보 방안 마련이 필요한 것으로 판단된다. 도로 선형 단위의 기상 데이터를 활용하여 도로 시설물의 객관적인 안정성 분석과 모니터링이 가능할 것으로 판단되며, 풍하중 저감 기술 적용을 통하여 도로 안전도의 제고가 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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