u-TSN (ubiquitous-transportation sensor network) 시스템은 차량에서의 주기적인 정보를 노변장치가 수집하고 수집된 정보의 분석, 가공하여 교통정보를 제공하는 차세대교통시스템이다. 본 논문에서는 u-TSN 시스템에서의 교통정보 수집을 위한 차량에서의 메시지 전송방안을 제안한다. 기존의 시스템은 0.1초마다 차량 정보를 전송하는 것으로 되어 있다. 본 논문에서는 차량 속도에 따라 차량위치 정보의 전송 주기를 조절하는 알고리듬을 제안한다. 제안 전송방법의 우수성을 컴퓨터 모의실험을 통해 기존 방식과 비교 한다.
Ubiquitous-Transportation sensor network is able to realize a vehicle ad-hoc network. Since there are some problems in an existing ITS system, the new technology and traffic information strategies are requirements in this advanced system, u-TSN. The purposes of this paper is to introduce the components on u-TSN system, establish new traffic strategies for this system, and then evaluate these strategies by making a comparative study of ITS and using micro traffic simulator, AIMSUN. The strategy evaluated by AIMSUN is position-based multicast strategy which provides traffic information to vehicles using V2I (vehicle to Infrastructure) communication. This paper focuses on the providing real-time route guidance information when congestion is occurred by the incidents. This study estimates total travel time on each route by API modules. Result from simulation experiments suggests that position-based multicast strategy can achieve more optimal network performance and increased driver satisfaction since the total accumulated travel times of both the major road and the total system on position-based multicast strategy are less than those on VMS.
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.
uTSN(ubiquitous Transportation Sensor Network)의데이터수집환경은기존ITS(Intelligent Transportation System) 환경과 커다란 차이가 있다. 지점 혹은 구간 검지체계를 근간으로 불연속적인 데이터를 수집하는 ITS 환경과 달리, 유비쿼터스 교통환경에서는 연속적인 개별차량 데이터의 취득이 가능하다. 또한 대응전략 구사에 있어서도, 구간단위 제어나 정보제공만 가능했던 ITS와 달리, 유비쿼터스 환경에서는 개별차량단위의 미세제어가 가능하다. 이러한 환경변화에 맞추어 수집데이터의 가공방식도 새로이 개발되어야 한다. 연속류 uTSN 환경에서 수집된 개별차량 위치와 개별차량 속도 데이터를 대상으로, 가공의 1차적 목적인 교통상황 판단을 위한 가공 방안을 제시하였다. uTSN으로부터 수집된 개별차량 단위 데이터를 기존 ITS와 같은 방식으로 집락하여 가공한다고 하면 그 미세한 정보는 다 손실되고 평균적 추세만 남게 된다. 본 연구에서는 수집 데이터에 담겨있는 미세한 정보를 손실하지 않음과 동시에 교통상황판단에 효과적인 정보를 생성하는 가공방식으로서, 3차원 속도, 교통량, 밀도 프로파일, 차량군 프로파일, 충격파 프로파일 생성을 제안하였다. 특히 밀도, 차량군, 충격파 정보는 교통상황 판단에 효과적이나 기존 ITS환경에서는 생성이 불가능하였던 것들이다. 본 연구에서는 모든 차량에 센서가 부착되어 있을 경우를 가정한 가공방안을 제시하였고, 장착율이 100%가 아닐 경우, 장착율에따라수집데이터를전수화하여프로파일작성하는방안을향후과제로남겨둔다.
본 논문에서는 u-TSN 서비스 제공을 위한 통신모듈의 구현과 성능 평가를 통해 u-TSN 서비스와 지능형 교통 시스템 및 인포테인먼트의 구현 가능성을 확인한다. 통신모듈은 IEEE 802.11a와 11g 기반으로 구현되었고 차량장치와 노변장치에 이용된다. 실제 도로환경에서 개발된 시스템은 최대 약 15Mbps, 원거리 고속 이동상황에서 10Mbps의 데이터 전송율을 나타내었다. 이는 u-TSN 서비스 중 교통흐름 제어를 위한 통신용량을 충분히 수용할 수 있는 수준이다.
지능형교통시스템은 교통 문제 해결의 최적 대안으로서 친환경 지속성장을 위하여 반드시 필요한 분야이다. 지능형 교통시스템의 다양한 서비스 제공은 교통네트워크와 정보통신 네트워크 간의 통합시스템을 통하여 이루어지며, 보다 지능적인 서비스의 구현을 위하여 통신기술은 필수불가결한 요소이다. 본고에서는 국내외 지능형교통시스템의 시장 현황과 전망에 대하여 살펴본 후 국내에서 진행되는 지능형 교통 시스템 구축 과제 중 하나인 u-TSN(ubiquitous transportation sensor network)에서 사용되는 통신기술과 제공되는 응용 서비스에 대하여 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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