해상교통정보의 수집, 관리 및 공유를 개선하기 위해서는 해상교통정보 관련 기술 동향 파악 및 해상교통정보의 현황·문제점 분석이 우선되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 먼저 해상교통정보의 국내외 기술 동향을 조사하였으며 국내 해상교통정보의 수집·관리·공유에 대한 현황·문제점을 분석하여 정리하였다. 자료를 토대로 문제점을 분석한 결과 우선 수집단계의 문제점은 주로 LTE 통신권을 벗어나는 원거리 RADAR·CCTV·카메라 영상정보 수집의 어려움으로 나타났으며 이로 인해 EEZ를 거쳐 영해로 진입하는 밀입국 선박 등의 조기 탐지가 어려운 것으로 나타났다. 그리고 관리단계의 문제점은 대부분 해상교통시스템이 자체 구축한 물리 저장 공간을 사용함으로써 저장 공간의 유연성 부족으로 인해 편리한 축소·확대가 어렵고 시스템 장애 발생 시 대비책으로 시스템 이중화·백업 등이 힘든 상황이다. 또한 공유단계의 문제점은 대부분 해상교통정보 공유시 주로 내부망을 사용하고 있는 현황상 운영기관 외부로의 정보 공유가 어려운 것으로 나타났으며 LRIT·SASS와 같이 정부 클라우드를 통해 정보 공유가 되고 있다고 하여도 정부 클라우드의 특성상 해양 빅데이터 등을 효과적으로 활용할 수 있는 다양한 애플리케이션의 제공이 원활히 되고 있지 않은 상황이다. 이러한 문제점들을 개선하기 위해 우선 수집단계의 경우 무인기·위성 등 수집장비의 추가 구축을 제시함으로써 수집구역을 확장하였고 관리·공유단계는 각 해상교통시스템의 운영 주체·정보 공개성을 고려한 민간 클라우드 도입 및 구축형태를 제시함으로써 클라우드 도입 시 전문성·보안성 향상을 기대하였다.
본 논문에서는 TPEG와 GIS를 이용한 위치기반 교통정보 서비스 시스템을 제안하여 구현한다. 위치기반 서비스를 제공하기 위하여 측정기술과 위치서버, 응용서비스기술, DB와의 연동기술 등을 사용한다, TPEG-RTM 메시지는 위치정보 및 도로교통 메시지를 포함하고 있다. 각 메시지에 포함되는 위치정보는 도로의 특정지점, 구간 또는 지역범위 등으로 나타난다. 따라서, 본 논문을 구현함에 있어서 TPEG 수신기를 사용한 데이터 수신이 불가능하므로 임의의 DB를 생성하고 이를 읽어들이는 방식을 사용한다. TPEG 메시지와 수신한 WGS84 좌표의 매칭 테스트를 위해서 지도상에 TPEG 이벤트 발생시점을 표시하고 차량이 이벤트 발생시점으로 다가가는 예제를 가지고 검증한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권6호
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pp.2483-2503
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2016
Traffic congestion is a severe problem in many modern cities around the world. Real-time and accurate traffic congestion identification can provide the advanced traffic management systems with a reliable basis to take measurements. The most used data sources for traffic congestion are loop detector, GPS data, and video surveillance. Video based traffic monitoring systems have gained much attention due to their enormous advantages, such as low cost, flexibility to redesign the system and providing a rich information source for human understanding. In general, most existing video based systems for monitoring road traffic rely on stationary cameras and multiple vehicle tracking method. However, most commonly used multiple vehicle tracking methods are lack of effective track initiation schemes. Based on the motion of the vehicle usually obeys constant velocity model, a novel vehicle recognition method is proposed. The state of recognized vehicle is sent to the GM-PHD filter as birth target. In this way, we relieve the insensitive of GM-PHD filter for new entering vehicle. Combining with the advanced vehicle detection and data association techniques, this multiple vehicle tracking method is used to identify traffic congestion. It can be implemented in real-time with high accuracy and robustness. The advantages of our proposed method are validated on four real traffic data.
본 연구에서는 구간통행시간 정보를 기반으로 하는 신호교차로의 신호시간 산정모형을 개발하였다. 도시교통정보시스템 UTIS와 같이 구간통행시간 정보를 수집할 수 있는 검지체계를 적용하였으며, 결정적 지체모형을 이용하여 통행시간 정보로 부터 포화도 및 수요교통량을 산정하기 위한 모형을 정립하였다. 또한 본 모형은 수요교통량을 이용하여 Webster 모형 기반의 신호최적화를 수행함으로써 교차로 지체를 최소화 시키는 신호시간을 산정할 수 있다. 알고리즘의 효과평가를 위해 VISSIM과 API 도구인 ComInterface를 적용한 미시적 시뮬레이션 분석을 시행하였으며, 이동류의 포화상태를 확인하여 지체 최소화를 위한 신호시간이 산정됨을 확인하였다. 최근 국내 교통관리분야에서는 도시교통정보시스템 UTIS, 첨단교통관리시스템 ATMS와 같아 구간통행시간을 수집할 수 있는 검지체계가 급격히 확산되고 있으며, 본 연구에서는 교통신호운영 분야에서 교통정보시스템을 적용하였다는데 의의가 있겠다.
우리나라 자동차의 수는 1990년부터 계속 증가하고 있다. 계속되는 자동차 수의 증가로 인해 휴일, 출퇴근 시간에 교통이 혼잡 또는 마비되는 문제가 발생한다. 하지만 기존의 신호등 체계는 통계적인 수치에 의해 결정되기 때문에 항상 일정하지 않은 차량의 수를 제어하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 변하는 차량의 수와 점유시간에 따라 퍼지 제어 기법을 이용하여 신호를 제어하는 방법을 제안한다. 제안된 교통 신호 제어 방법은 교차로에 대기하는 차량의 수와 점유 시간을 퍼지 제어 기법에 적용하여 차량의 진행 신호에 대한 우선순위를 부여한다. 가장 높은 우선순위를 가지는 현시에 대해 진행 신호를 부여하고 나머지는 대기하게 된다. 그리고 진행 신호의 시간을 교차로에 대기하는 모든 차량의 수와 차량의 비율, 진행 신호를 부여 받은 차량의 수를 이용하여 계산한다. 본 논문에서는 제안된 퍼지 신호 제어 기법과 정적인 신호 제어 기법에 대해 시뮬레이션을 통해 실험한 결과. 차량 혼잡도와 상관없이 제안된 차량 신호 제어 기법이 동일한 시간에 더 많은 차량이 원활하게 소통되는 것을 확인하였다.
오늘날 네트워크 자원을 사용하는 응용이 증대되면서 네트워크 관리를 위한 트래픽 분석에서 현재 연구 단계의 한계가 드러나고 있다. 그런 한계를 해결하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있는데 그 중 대표적인 연구인 시그니쳐 자동생성 연구는 응용 트래픽을 입력으로 트래픽의 공통된 패턴을 찾아 출력하는 과정이 자동화된 연구이다. 그러나 시그니쳐 자동생성 연구는 트래픽을 사용자가 수집해야 하는 반자동 시스템이기 때문에 트래픽 수집 단계에서 문제가 발생할 수 있고, 생성된 시그니쳐의 검증 과정이 포함되어있지 않기 때문에 시그니쳐의 정확도를 신뢰할 수 없는 한계가 있다. 본 논문에서는 시그니쳐 자동생성 시스템의 한계를 극복하기 위해 트래픽수집, 시그니쳐 생성, 시그니쳐 검증, 시그니쳐 관리까지 모든 과정이 자동으로 이루어지는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법을 학내 망의 실제트래픽에 적용하여 추출한 시그니쳐는 분석률을 유지하며, 오탐률을 0으로 만드는 효과를 보였다.
하이패스 단말기를 이용한 교통정보수집 및 전달 시스템에 관하여 기술하였다. 최근 하이패스 이용자들이 급격히 증가하면서 차량단말기(OBU)의 보급도 증가하여 현재는 100만대에 육박하고 있다. 이미 보급되어 사용 중인 하이패스 시스템을 가지고 효율적인 교통정보를 수집하기 위해서는 하이패스 시스템의 프로토콜과 송수신되는 명령 및 데이터들을 심도 있게 연구해 볼 필요가 있기 때문이다. 현재까지 하이패스 단말기를 이용한 교통정보수집 시스템을 구축하기 위해서는 통신의 중장거리 확보 기술과 주파수 문제, 프라이버시에 관한 법적인 문제 등 해결되어야 할 사항이 남아 있지만 조속한 시일 내에 해결할 것으로 전망된다. 본 연구에서는 하이패스 시스템과 연동하여 교통정보를 수집할 수 있는 방안과 운전자에게 도로상황을 전달할 수 있는 알고리즘을 제시하였다.
본 논문에서는 영상처리를 이용하여 온라인으로 교통표지판을 인식하는 비젼 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 넓은 두 개의 카메라, 즉 광각렌즈(wide-angle lends)와 망원렌즈(telephoto lends)를 장착하였고, 이미지처리 보드가 있는 PC로 구성되었다. 이 시스템은 색상, 밝기, 형태 둥과 같은 정보를 이용하여 광각이미지의 교통표지판을 추출한 다음, 보다 큰 이미지에서 정확한 표지판 후보영역을 추출하기 위해 망원렌즈에서 포착된 이미지를 이용하여 처리하였다. 또한 간단한 실행과정으로 빠른 인식률을 얻을 수 있었으며, 도로상에서의 실험으로 시스템의 효용성을 입증하였다.
본 논문에서는 영상처리를 이용하여 온라인으로 교통표지판을 인식하는 비젼 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 넓은 두 개의 카메라, 즉 광각렌즈(wide-angle lends)와 망원렌즈(telephoto lends)를 장착하였고, 이미지처리 보드가 있는 PC로 구성되었다. 이 시스템은 색상, 자기, 형태 등과 같은 정보를 이용하여 광각이미지의 교통표지판을 추출한 다음, 보다 큰 이미지에서 정확한 표지판 후보영역을 추출하기 위해 망원렌즈에서 포착된 이미지를 이용하여 처리하였다. 실험결과로써 수동으로 촬영한 비디오 연속장면에서 포착한 영상을 시용하여 실험한 결과 속도표지판은 추출율 96.5%, 인식률 34.4% 그리고 안내표지판은 추출율 100%, 인식률 40%의 결과를 나타내었다. 또한 간단한 실행과정으로 빠른 인식률을 얻을 수 있었으며, 도로상에서의 실험으로 시스템의 효용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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