• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.143-160
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• 2023

화재, 구조, 구급 등 재난상황에서 신속한 대응을 위해 긴급차량의 골든타임 확보가 중요하다. 본 연구에서는 긴급차량의 골든타임 확보와 운행 안전성 증대를 위하여 긴급차량 운행현황 분석에 기반한 긴급차량 우선신호 운영방안 연구를 수행하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 긴급차량 출동 통계자료와 교통사고 통계를 이용하여 긴급차량 운영 현황을 분석하고 설문조사 분석을 통해 긴급차량 우선신호 도입 및 운영에 관한 세부기준을 제시하였다. 분석 결과, 긴급차량의 출동빈도와 교통사고가 점차적으로 증가하고 있으나, 긴급차량의 골든타임 확보율이 절반 수준인 것으로 나타나 이에 대한 개선방안 도출이 시급함을 확인하였다. 긴급차량 우선신호 도입에 관한 설문조사를 통해 우선신호 도입의 필요성에 대해 대다수의 시민이 공감하고 있고, 긴급차량 우선신호 제공 가능한 차량 범위와 신호 대기 허용 가능 시간에 대한 기준을 도출하였다. 이를 통해 긴급차량 우선신호 운영 전략과 세부 기준을 마련하는데 본 연구의 결과가 활용될 수 있으며, 긴급차량 우선신호의 신속한 확대를 통한 긴급차량 운행 안전성 개선과 골든타임 확보율 증대에 기여할 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권1호
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• pp.55-69
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• 2017

최근 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통하는 응용프로그램 및 하드웨어가 잇달아 소개되고 있다. 이런 추세에 더불어, 상황인식 기반의 지식이 결합되어 인공지능 서비스를 제공하는 사물인터넷(IoT : Internet of Things) 환경이 급속도로 발전하고 있다. 사물인터넷을 활용한 산업 중 하나로 자동차 산업을 들 수 있다. 최근에는 연료 효율과 원활한 교통 환경뿐만 아니라 운전자와 승객의 안전을 최우선으로 하는 자율 주행 자동차가 화두가 되고 있다. 이전부터 센서, 라이다, 카메라, 레이더 기술 등을 이용하여 자율 주행 자동차를 위한 주위 환경 인식에 대한 연구가 활발히 진행돼 왔다. 현대에는 차세대 무선통신 기술인 WAVE를 기반으로 차량과 차량, 차량과 주변의 교통 인프라와의 통신을 통한 네트워킹을 형성하고 주변 환경에 대한 정보를 공유하는 등 사물인터넷을 활용한 자율 주행 자동차 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 자율 주행 자동차의 주위 환경 인식 기술의 일환으로 고속도로 교통 표지판 및 전방 잔여거리 인식에 관한 연구를 진행하였다. 본 연구는, 도로 교통 표지판이 설치 규정에 의하여 정해진 규격과 지정된 설치 위치를 갖고 있다는 특성을 이용하였다. 궁극적으로, 고속도로 주행 중 촬영한 영상을 이용하여 해당 비디오 영상 내에서 도로 교통 표지판을 인식한 뒤 추가적으로 표지판에 씌어 있는 문자 정보를 인식하고 이를 운전자 및 승객이 인지하도록 하는 이론 학습과 해당실험 결과를 제시하였다.

• 대한교통학회지
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• 제36권2호
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• pp.67-85
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• 2018

차량의 자율주행기술과 차량간 무선통신을 통한 정보공유 군집주행 서비스가 실현되고 있다. 군집주행이란 여러대의 차량이 최소한의 안전거리만 유지한 채 일정한 간격을 두고 주행하는 기술이다. 이러한 군집주행은 도로의 용량을 증대시키고, 안전성을 향상시키며, 연료소비를 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있어 교통류 운영효율성, 안전성, 환경성 문제를 해결할 수 대안으로 주목받고 있다. 그러나 군집주행차량과 주변의 일반차량간의 적절한 상호작용이 가능할 때 교통류의 성능은 최적화 될 수 있다. 특히 교통운영 관리자는 화물차가 군집주행을 할 경우 유입연결로에서 비자율차가 안전하게 진입할 수 있도록 군집간간격과 군집크기와 같은 군집주행 파라미터를 조정하여 안전성과 운영효율성을 극대화시킬 수 있어야 한다. 본 연구에서는 고속도로 유입연결로 구간에서 교통류 퍼포먼스를 극대화 시킬 수 있는 화물차 군집 운영전략을 수립할 수 있는 방안을 제시하였다. 운영효율성을 평가하기 위한 지표는 주행속도로 설정하였으며, 안전성 평가를 위해서 비자율차의 차량추종 관계 대비 상충상황에 노출되는 빈도를 나타내는 비자율차 상충률의 개념을 정의하여 적용하였다. 또한 분석결과를 이용하여 최적 군집운영 조건을 판단하는 방법론을 제시하였으며, 군집간간격이 50m이고 군집크기가 6대인 운영시나리오가 최적의 성능을 유도할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 운영전략 수립 방안에 따라 운영효율성과 안전성을 고려한 교통상황별 적정 군집주행 파라미터를 도출할 수 있으며, 이는 군집운영 전략을 지원할 수 있는 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.951-969
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• 2017

In this paper, we newly propose a traffic information service model that collects traffic information sensed by an individual vehicle in real time by using a smart device, and which enables drivers to share traffic information on all roads in real time using an application installed on a smart device. In particular, when the driver requests traffic information for a specific area, the proposed driver-personalized service model provides him/her with traffic information on the driving directions in advance by predicting the driving directions of the vehicle based on the learning of the driving records of each driver. To do this, we propose a traffic information management model to process and manage in real time a large amount of online-generated traffic information and traffic information requests generated by each vehicle. We also propose a road node-based indexing technique to efficiently store and manage location-based traffic information provided by each vehicle. Finally, we propose a driving learning and prediction model based on the hidden Markov model to predict the driving directions of each driver based on the driver's driving records. We analyze the traffic information processing performance of the proposed model and the accuracy of the driving prediction model using traffic information collected from actual driving vehicles for the entire area of Seoul, as well as driving records and experimental data.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권4D호
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• pp.351-360
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• 2010

2010년 말 현재 우리나라의 자동차등록대수는 1,748만 대에 육박할 정도로 비약적인 증가를 보이고 있다. 자동차의 급격한 증가는 오늘날 우리가 직면한 심각한 사회문제 중 하나인 교통사고를 증가시키고, 이로 인해 인명피해 및 경제적 손실을 초래하고 있다. 이에 본 연구는 유전자 알고리즘과 신경망 이론의 결합에 의한, 향상된 신호교차로 위험도를 예측하는 모형을 개발하여, 장래 교통사고 안전대책 수립시 근간이 되는 기초자료를 제공함으로써, 교통사고를 줄이는데 도움이 되고자 한다. 본 연구에서는, 첫 번째로 교통사고와 교통혼잡이 빈번하게 발생하는 신호교차로를 대상으로 접근로별 교통량과 도로 기하구조 요소를 파악하였고, 교통사고와 교통상충간의 순위상관관계분석을 실시하여 통계적 유의성을 파악하였으며, 교통사고와 교통상충을 적용한 선형회귀모형을 구축하였다. 두 번째로, 유전자 알고리즘과 신경망 이론의 결합에 의한 신호교차로 위험도 예측모형은 신호교차로 교통량 및 도로 기하구조 요소, 교통상충의 특성변수를 적용하여 개발하였다. 마지막으로, 신호교차로 교통사고건수 실측값과 개발모형의 예측값에 대한 적합도 분석을 통해 신뢰수준을 검증한 결과, 개발모형의 신뢰도와 정확도가 기존의 모형에 비해 우수한 것으로 나타났다. 결론적으로, 향후 본 연구를 통해 개발된 교통사고위험도 예측모형을 신호교차로 교통안전정책 수립과 교통안전개선사업에 사용할 경우, 전반적으로 교통안전관련사업의 비용/효율성을 극대화할 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합보안논문지
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• 제11권4호
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• pp.59-66
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• 2011

오늘날 자동차 수의 폭증으로 인하여 사회 인프라 구축에 있어서 도로 사정, 확충이나 교통 정책의 수립이 매우 중요한 요소가 되었다. 본 논문에서는 이러한 교통 정책 수립 및 도로 인프라 확충에 대한 예측 정보를 제공할 수 있는 영상시스템 기반의 자동화된 교통량 측정 기술을 제안한다. 사거리나 도로에 설치된 CCTV로부터 실시간으로 영상을 입력받고 입력된 영상에서 다양한 칼라, 기하학적 특징 등을 추출하여 차량의 이동 방향을 활용하여 차량의 종류가 소형(개인용), 대형(산업용)으로 구별하는 분석 기술을 개발하며, 이를 데이터베이스화 하여 실제 일정 시간 동안 통행한 자료를 제공하도록 개발한다. 이러한 자료를 바탕으로 해당 도로의 활용성과 확충에 대한 기본 정보를 제공할 수 있을 것이며, 본 논문에서 개발된 기술을 통하여 차량의 통행량을 인식 실험한 결과 약 90.1%의 인식률을 나타내었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권4호
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• pp.11-19
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• 2000

도로 위에 설치된 카메라에서 획득한 입력 영상으로부터 각 차선의 통과 차량수, 차량속도 도로 점유율, 차간 거리, 차종 등의 교통정보를 실시간으로 산출하는 기법은 지능형 교통 시스템(ITS)의 핵심 분야이다. 본 논문에서는 검지영역의 시공간 영상 분석에 의해 다양한 기상 조건과 그림자 등의 환경의 변화에 민감하지 않은 교통정보 산출기법을 제안한다. 각 차선에 2개의 검지영역을 설정하고 검지영역의 통계적 특성과 형상적 특성을 이용해 도로영역, 그림자 영역, 차량영역으로 분류하여 차량을 검지하며 시공간 영상 분석을 통하여 정량적 교통정보를 산출한다. 제안한 기법은 영상의 국부 검지영역 데이터만을 사용하므로 1초에 30 프레임이상의 실시간 처리가 가능하며 기상 조건과 그림자의 변화에 견실한 차량검지 및 교통정보 산출 능력을 구현할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.66-77
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• 2014

UTIS(Urban Traffic Information System)는 프로브차량을 활용하여 도시지역의 구간통행시간 정보를 직접 수집하는 방식으로 타 검지체계에 비해 상대적으로 정확한 링크 속도정보를 산출할 수 있다. 하지만, 현재 UTIS에서는 프로브차량(Probe Vehicle) 및 노변기지국(RSE)의 부족, 시스템 오류 등 다양한 요인에 의해 링크 속도정보의 수집이 누락되는 결측 구간이 발생되고 있다. 본 연구에서는 보다 정확한 여행시간 정보를 제공하기 위한 방안으로 k-NN 알고리즘을 기반으로 결측속도 정보를 효율적으로 보정할 수 있는 새로운 보정모형을 제안하였다. 제안 모형은 각 후보개체(이력 시계열 데이터)의 분포 특성에 따라 최근접이웃 개수를 탄력적으로 조정하는 적응형 k-NN 모형이다. 모형 평가 결과, 제안 모형이 결측정보를 효과적으로 보정 처리할 수 있는 동시에 ARIMA 등 타 모형에 비해 보정 오차를 크게 감소시킬 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제안된 결측 보정 모형은 UTIS 중앙교통정보센터에 직접 적용하여 교통정보 서비스 품질을 향상시키데 활용될 계획이다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제8권2호
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• pp.54-66
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• 2007

Traffic and emergency monitoring systems are essential constituents of Intelligent Transportation System (ITS) technologies, but the lack of traffic monitoring has become a primary weakness in providing prompt emergency services. Demonstrated in numerous military applications, unmanned aerial vehicles (UAVs) have great potentials as a part of ITS infrastructure for providing quick and real-time aerial video images of large surface area to the ground. Despite of obvious advantages of UAVs for traffic monitoring and many other civil applications, it is rare to encounter success stories of UAVs in civil application including transportation. The objective of this paper is to report the outcomes of research supported by the state agency in US to investigate the feasibility of integrating UAVs into urban highway traffic monitoring as a part of ITS infrastructure. These include current technical and regulatory issues, and possible suggestions for a future UAV system in civil applications.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.293-295
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• 2009

In an Intelligent Transport System(ITS), data dissemination based on inter-vehicle communication is effective for acquiring real-time traffic-jam information. In this paper, we propose a novel method for traffic jam information dissemination in vehicular ad-hoc networks. In our proposed method, vehicles already trapped in a Traffic-Jam elect leaders according to their locations from upstream and downstream respectively. Then each leader generates traffic data which contains their position, velocity and leader counter respectively, and disseminate the information. {{br}}The implementation of our proposed method is evaluated by means of simulation, and we also present simulation result