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교통신호 평가시스템 HILS는 교통신호 시스템을 평가하기 위해 만들어진 시스템으로, 실제 의 교통신호 환경을 모사하는 시뮬레이터와 교통신호 제어기를 모사하는 LCS를 이용하여, 실 제 환경을 모사하는 시뮬레이션을 구동하는 기능을 갖는다. 본 연구는 교통신호 제어기의 기 능을 모사하며 센터시스템과 교통시뮬레이터(VISSIM)에 연결되어 동작하는 LCS의 설계에 대 한 것이다. LCS의 프로그램 설계는 이식성이 좋은 파이썬 언어를 이용하였으며, 약간의 코드 수정을 통해 PC 환경의 윈도우에서 동작하는 버전과 임베디드 환경의 리눅스에서 동작하는 두 가지 버전으로 설계하여 두 가지 에서의 동작을 비교 분석하였다. 본 연구에서 PC환경의 윈도우에서 LCS 사용시의 한계점을 분석하였으며, 규모가 큰 용량에서 임베디드 환경의 리눅 스를 통한 시뮬레이션의 용이함을 확인하였다.

Traffic Signal Evaluation HILS is a system designed to evaluate a traffic signal system, and has a function of driving that simulates a real environment using a simulator that simulates a real traffic signal environment and an LCS that simulates a traffic signal controller. This study simulates the function of the traffic signal controller and is designed for design the LCS which is connected to the center system and the traffic simulator (VISSIM). The design of the LCS program uses a portable python language, and the code is designed in two versions running on Windows in the PC environment and unning on embedded environment, with a slight modification of the code. In this study, we analyzed the limitations of using LCS on Windows in PC environment and confirmed the ease of simulation Linux in embedded environment at large capacity.

교통카드 데이터는 다양한 대중교통 통계 지표 산출, 정책 및 평가를 위한 자료로 활용되어 그 활용범위가 상당히 높다. 그러나 교통카드 데이터 내 주요 문제점은 하차 정류장에서 태그 를 안 하고 하차하는 경우가 대부분으로 이는 교통카드 이용자의 불완전한 OD 통행 자료로 활용범위에 있어 한계가 있다. 본 연구는 의사결정 모델 기반 교통카드 데이터 하차 정류장 추정 방법을 적용한 결과 오차 범위 2개 정류장 이하에서 하차 정류장 추정 정확도는 89.7%으 로 분석되었다. 이를 통하여 교통카드 데이터의 불완전성을 해소함으로써 다양한 대중교통 분 석 및 평가 등에 대한 기초 자료로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.

Smartcards are used as the basic data for utilizing the various transportation policies and evaluations, etc. and provided the transportation basic statistics index. However, the main problem of the smartcard data is that the most of users do not take the alighting tag at the stop, so there is a limit to the scope of use for the total O-D trip data because incomplete O-D traffic data of transportation card users. In this study, a decision tree of learning model is estimated for the alighting stop of smartcard users. The model estimation accuracy in range less than 2 stops interval was 89.7% on average. By eliminating the incompleteness alighting stop of smartcard data through this model, it is expected to be used as the basic data for various transportation analyses and evaluations.

사고기록장치(Event data recorder, EDR)에 기록된 운행정보 중 차량의 사고 이전 속도정보는 사고차량 운전자의 처벌, 가해자·피해자 구분, 사고회피 가능성 등을 결정하는 매우 중요한 요소 이다. 또한 EDR 자료를 분석하면 사고차량의 감속도를 분석할 수 있다. 본 연구에서는 교통사고 분석에서 사고차량 운전자의 전방주의의무 이행 여부, 사고회피 가능성 등을 판단하는 주요 요소인 정지거리 산출에 적용 가능한 적정 감속도 값을 제시하기 위하여 선행연구의 제동실험 결과와 교통사고차량의 EDR에서 추출한 자료를 분석한 결과를 비교하였다. 선행연구의 ABS 장착차량 제동실험을 분석 결과, 차량의 평균 감속도는 0.79g∼0.94g로 나타났다. 또한 비교적 최근에 이루어진 교통안전공단 자동차 안전도평가 제동실험에서는 감속도 값이 0.92g∼0.94g로 매우 높게 나타났다. 그리고, 본 연구에서 수행된 EDR 자료 분석을 통해서는 0.55g∼0.71g의 감속도 값이 산출되었으며, 선행연구의 제동실험에서 측정된 감속도 값보다 작은 값이 나타났다.

Among the driving information recorded in the event data recorder (EDR), the speed information of the vehicle before the traffic accident is a very important factor that determines the punishment of the driver of the accident vehicle, the identification of the offender and the victim, and the possibility of avoiding the accident. Also, by analyzing the EDR data, the deceleration of the accident vehicle can be analyzed. In this study, the results of the braking test of the previous study and the analysis of the EDR data of the traffic accident vehicle were compared to suggest an appropriate deceleration value applicable to the calculation of the stopping distance. As a result of the braking test of the vehicle equipped with ABS of the previous study, the average deceleration of the vehicle was 0.79g ~ 0.94g. In addition, the deceleration value was calculated from 0.92g to 0.94g in the recent automobile safety evaluation braking test conducted by the Korea Automobile Testing & Research Institute. In addition, the deceleration value of 0.55g ~ 0.71g was calculated through the analysis of EDR data performed in this study, and the value was smaller than the deceleration value measured in the braking experiment of the previous study.

현재 국내에서 사용되고 있는 교통신호제어기는 220V의 고전압을 신호등에 일대일로 직접 전달하는 스위치 제어 방식이다. 이러한 방식은 교통신호제어기와 신호등들을 연결하는 데 상 대적으로 많은 케이블이 소요되고, 또한 감전에 대한 우려가 있다. 이에 따라 도로교통공단에 서는 경찰청 교통신호제어기 표준규격서에 디지털 통신 방식을 이용한 디지털 교통신호제어 기의 규격을 추가하였다. 본 연구에서는 이러한 표준규격서를 바탕으로 디지털 교통신호제어 기를 개발하고자 하였다. 또한 디지털 교통신호제어기와 아날로그 교통신호제어기가 혼재되 어 있어도 현재 운영 중인 신호제어시스템에서 운영이 가능함을 검증하였다

The Traffic controller currently used in Korea is a switch control system that directly transfers 220V of high voltage to traffic lights one to one. This method requires a lot of cables, and there are concerns about electric shock. Accordingly, Korea Road Traffic Authority added the digital communication signal controller standard using digital communication method to the standard specification of the communication signal controller of the National Police Agency. Based on these specifications, this paper intended to develop digital communication call controllers. In addition, it was verified that even if the digital communication signal controller and analogue communication call controller were mixed, they could operate in the signal control system currently in operation.

최근에 교통사고는 감소하고 있는 추세이나 상대적으로 심각도가 높은 보행자 사고에 대한 관심이 증대되고 있다. 횡단보도 상의 보행자 사고에 대한 개선을 위해 차량과 보행자의 상충 을 줄여 안전한 보행환경을 보장할 수 있는 대각선 횡단보도가 설치되고 있다. 대각선 횡단보 도 설치에 앞서 효율성 측면에서의 평가와 설치기준을 제시함으로써 교통량과 보행량 조사만 으로 대각선 횡단보도 설치 적절성 여부를 판단할 수 있는 근거가 필요한 상황이다. 본 연구는 교통량과 보행량을 모두 고려한 신호 최적화 모형을 통하여 최적 주기를 도출하고 이를 바탕 으로 대각선 횡단보도 설치 전·후 총 지체시간을 비교한다. 최적주기를 산출한 결과, 크게 두 가지 연구의 함의점을 도출해낼 수 있었다. 대각선 횡단보도 설치에 있어 비효율을 초래할 수 있는 차량 교통량 기준점이 존재한다. 또한, 신호 시스템별, 교차로 유형별 적정 설치 용량이 다르기 때문에 설치를 고려하는 횡단보도의 교통량 수준에 따른 적절한 판단기준을 제시하였 다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 대각선 횡단보도 설치 전후에 대한 시뮬레이션 결과를 통해 검증하였다. 대각선 횡단보도를 설치한 후 보행자의 지연시간이 증대될 수 있으나, 안전 확보 를 위해서는 적정 교통량 수준을 고려하여 설치하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

Nowadays, interest in safety of pedestrians who are relatively weak when compared with vehicles increases. Also, concern for pedestrian accidents on crosswalks increases. For these reasons, scrambled crosswalks which are considered to contribute pedestrian safety by reducing conflicts between vehicles and pedestrians are actively discussed and there are also a few intersections where they are actually installed. However, scrambled crosswalks must include all-red phase for all vehicle traffic flows, which inevitably leads to increase of lost time per cycle. Therefore, evaluation in terms of efficiency should be done before installation of scrambled crosswalks. This research suggests installation criteria for scrambled crosswalks so that it is possible to judge whether installation of scrambled crosswalks is appropriate only by surveying vehicle traffic volume and pedestrian traffic volume. This research derives optimum cycle length from signal optimization models which considers both vehicle traffic volume and pedestrian traffic volume. From this optimum cycle length, this research compares total delay time before and after installation of scrambled crosswalks. From an analysis, two research results are derived. Firstly, there is critical traffic volume above which installation of scrambled crosswalks can not efficient. Secondly, appropriate areas for installation of scrambled crosswalks are different by each signal intersection or by each signal system and those difference vary. From these results, this research suggests installation criteria for scrambled crosswalks which consists of two steps. The delay time of the pedestrians may be increased after the diagonal crosswalk is installed, but it may be desirable to install in consideration of the appropriate traffic level to ensure safety.

자중계는 화물차 운전자들이 자신의 화물무게를 인지하지 못해서 생기는 부득이한 과적을 방지하기 위해서 반드시 필요한 기술이다. 본 연구에서는 자중계의 일본의 의무장착 사례와 국내 활용현황에 대하여 조사하고 자중계와 GPS, 모뎀을 연동한 IoT 관제시스템을 시험차량에 설치한 후 원격 모니터링을 통해 과적운행패턴을 규명하고, 자중계 설치 시 과적 예방효과와 운송 효율성에 대하여 분석하고자 하였다. 장기 모니터링 데이터를 분석한 결과, 자중계 설치 후 운전자가 화물중량을 인지함으로써 과적율과 과적 중량이 감소되는 효과를 확인하였으며, 건설기계 차량의 경우 운송거리 단축에 의한 운송효율이 높아지는 결과를 확인하였다. 또한 단속지점의 GPS 좌표와 화물차량의 이동경로를 매칭하여 과적상태인 경우 회피 운행경로를 분석하였으며, 적재물의 종류에 따른 운행거리와 적재중량을 분석하였다.

An on-board truck scale is an essential technical solution for preventing overload, which makes the driver aware of the commercial vehicle weight. This study analyzed the effects of the driving pattern and transportation efficiency by the IoT Platform service for an on-board truck scale. A comparison of before and after installation using the long-term monitored data confirmed the reduction effects both of the overload ratio and overweight value, and their effects on increasing the transportation efficiency. In addition, the analysis result of the driving route showed that the installation of an on-board truck scale could be a more effective way of preventing overload than increasing the weighing checkpoints.

회전교차로는 불필요한 정체를 줄이고 교통사고를 감소시키기 위하여 적극적으로 설치되 고 있다. 하지만 차로당 교통량이 450대 이상인 경우 도입이 어렵고 교통여건에 따라 특정방향 에 지체가 집중될 수 있는 단점이 존재한다. 이러한 단점을 보완하기 위해 회전교차로에 신호 미터링을 도입하였다. 신호미터링은 특정방향에 지체가 발생한 경우 인접한 진입 교통류에 적 색신호를 부여하여 지체가 발생한 방향의 회전교차로 진입을 원활히하는 기법이다. 본 연구에 서는 기존 일반 회전교차로와 특수유형 회전교차로인 Turbo형 회전교차로와 Flower형 회전교 차로를 대상으로 신호미터링을 도입하여 회전교차로 유형별 신호미터링 도입 효과를 비교 분 석하였다. 분석에는 VISSIM API를 이용하였으며, 분석결과 기존 회전교차로의 경우에만 신호 미터링 알고리즘 도입 시 지체감소 효과를 보였다. Turbo형, Flower형 회전교차로의 경우 지체 가 증가하는 것으로 나타나 기존 회전교차로의 경우에 신호미터링 알고리즘 도입 시 효율적인 교차로 운영이 가능한 것으로 분석되었다.

Roundabouts are actively installed to reduce unnecessary congestion and reduce traffic accidents. However, it is difficult to apply more than 450 cars per ,hour. In addition, there is a downside to the concentration of delays in certain directions depending on traffic conditions. To compensate for these shortcomings, signal metering was introduced. Signal metering is a technique that gives red signals to adjacent left traffic flow in the event of a delay in a particular direction. The purpose of this study is comparing the effect of signal metering in conventional and special types (turbo roundabout, flower roundabout) of roundabout. VISSIM API is used for analysis. The analysis result show that only conventional roundabout signal metering algorithm reduce delay time per vehicle. As the result of the turbo roundabout and flower roundabout signal metering algorithm increase delay time per vehicle, signal metering algorithm can be applied in conventional roundabout.

교통 데이터는 교통계획이나 교통시스템 운영에 필요한 기초 자료이며 최근 ADAS 카메라로 측정한 선행 차량과의 거리를 이용하여 교통류를 파악하는 방법이 시도되고 있다. 본 연구는 영 상기반 차량인식의 거리오차를 반영한 미시적 시뮬레이션 분석을 통해 교통류를 추정하기 위한 ADAS 차량의 활용 가능성을 살펴보았다. 차로수, 교통수요, 프로브 차량의 점유율(MPR), 시공간 검지영역 등에 따른 교통류 추정치의 표준 평균 제곱근 오차를 통해 분석을 수행하였다. 분석 결과, ADAS 카메라의 최대 인식거리의 한계로 저밀도 교통류(LOS A, LOS B)의 추정치는 신뢰 할 수 없는 수준이다. 다차로나 교통수요가 크고 점유율(MPR)이 높을 경우 추정치의 신뢰성이 개선될 수 있지만, 인위적으로 점유율(MPR)을 높이는 것은 현실적으로 어려움이 있다. 또한, 검 지영역의 시간범위를 연장함으로써 추정치의 신뢰성을 개선할 수 있지만, 가장 크게 영향을 미 치는 것은 ADAS 차량의 주행행태로서 해당 차량이 도로의 교통류와 상이한 주행행태를 보일 경우 그 추정치는 신뢰할 수 없게 된다. 결론적으로 모든 교통류를 정확히 추정하지는 못 하지만 ADAS 카메라의 성능이나 기능을 개선함으로써 ADAS 차량의 활용 가능성은 확대될 것이다.

Traffic data is the most basic element necessary for transportation planning and traffic system operation. Recently, a method of estimating traffic flow characteristics using distance to a leading vehicle measured by an ADAS camera has been attempted. This study investigated the feasibility of the ADAS vehicle reflecting the distance error of image-based vehicle identification technology as a means to estimate the traffic flow through the normalized root mean square error (NRMSE) based on the number of lanes, traffic demand, penetration rate of probe vehicle, and time-space estimation area by employing the microscopic simulation model, VISSIM. As a result, the estimate of low density traffic flow (i.e., LOS A, LOS B) is unreliable due to the limitation of the maximum identification distance of ADAS camera. Although the reliability of the estimates can be improved if multiple lanes, high traffic demands, and high penetration rates are implemented, artificially raising the penetration rates is unrealistic. Their reliability can be improved by extending the time dimension of the estimation area as well, but the most influential one is the driving behavior of the ADAS vehicle. In conclusion, although it is not possible to accurately estimate the traffic flow with the ADAS camera, its applicability will be expanded by improving its performance and functions.

교차로에서의 자율주행은 다양한 차량이 혼재하며 주행환경이 복잡한 특성으로 인하여 교 통 객체 간의 교통정보 교환을 통한 자율주행 지원이 필요하다. 이와 관련되어 인접한 교차로 간의 교통정보 교환이 요구되고 있으나 국내 표준노드·링크 체계에서 교차로를 나타내는 노드 ID는 일련번호를 포함한 구성 체계를 가지고 있어 교차로의 갱신 및 ID를 통한 교차로의 위치 정보 파악에 한계가 있다. 본 논문에서는 교차로 ID 내에 위치정보가 포함되도록 교차로의 2차 원 좌표를 가공 및 병합하여 생성한 좌표 기반 교차로 ID 구성 체계를 설계하였다. 제시한 교 차로 ID의 적용 가능성을 검증하기 위해 국내 교차로를 대상으로 새로운 교차로 ID를 적용하 였으며 중복된 값이 없는 것을 확인하였다. 좌표 기반 교차로 ID는 데이터 크기가 기존 노드 ID 대비 60% 줄어들었으며 GIS 툴 없이 인근 교차로 검색 및 Box 형태의 특정 지역 내 교차로 추출과 같은 공간 쿼리가 가능하다. 따라서 좌표 기반 교차로 ID는 기존 노드 ID보다 확장성 및 활용도가 높을 것으로 예상된다.

Autonomous driving at intersections requires assistance by exchanging traffic information between traffic objects due to the intersection of various vehicles and complicated driving environment. For this reason, traffic information exchange between adjacent intersections is required, but the node ID representing the intersection in the Korean standard node link system have limitations in updating intersections and identifying location information of intersections through IDs due to the configuration system including serial numbers. In this paper, we designed a coordinate-based intersection ID configuration system created by processing and merging two-dimensional coordinates of intersections to include location information in the intersection ID. In order to verify the applicability of the proposed intersection ID, we applied a new intersection ID to domestic intersections and confirmed that there are no duplicate values. Coordinate-based intersection ID reduces data size by 60% compared to existing node ID, and enables spatial queries such as searching for nearby intersections and extracting intersections in specific areas in the form of boxes without GIS tools. Therefore, coordinate-based intersection ID is expected to be more scalable and utilized than existing node ID.

본 연구에서는 중앙제어방식 긴급자동차 우선신호를 강북소방서 주변 1.782km 구간에 시험 하고 그 효과를 분석하였다. 기존 연구를 검토하여 중앙제어방식과 현장제어방식에 대한 장단 점을 비교하였고, 소방서 주변 도로 중 평균 통행속도가 높은 상위 지역 중 왕복 4차로에서 6차 로에 해당되는 지역을 시험 대상 지역으로 선정하였다. 우선신호는 긴급자동차 속도로 교차로 도착 예정 시각을 산정, 녹색 신호를 연장하는 방식을 적용하였다. 우선신호 적용 효과는 긴급 자동차 GPS 궤적을 분석하여 속도와 이동시간으로 분석하였고, 주변 교통흐름에 미치는 영향 은 긴급자동차 주행방향과 다른 방향의 대기행렬 길이조사를 통해 분석하였다. 시범사업 결과 긴급차량의 평균 통행시간이 41.81% 감소하였고 혼잡한 몇 개의 교차로를 제외한 대부분의 교 차로에서의 지체 증가는 매우 적었다. 향후 Early Green과 전이과정에서 우선신호에 대한 보상 방법에 대한 연구를 한다면 긴급자동차 우선신호 적용지역을 확대할 수 있을 것으로 기대된다.

This study analysed the center control emergency vehicle preemption[EVP] test result on the 1.782 km section around Gangbuk Fire Station. The pros and cons between center control and site control EVP was compared through the review of existing research. The test site was selected based on the higher link speed for choosing low congested area and 4 to 6 lane road. EVP operates green extension under the estimated arrival time to each intersection. This study is about EVP system field application and its evaluation by analyzing EVP operation result with the emergency vehicle’s trace, GPS data. The impact on the surrounding traffic was analysed in delay from the queue length survey. Analysis showed the decrease in averge travel time 41.81%, but the increase in delay of surrounding traffic slightly. It is expected that EVP can be applied to the expanded area by researching EVP compensation scheme.

본 연구에서는 대전광역시 주요 간선도로인 유성대로를 대상으로 드론을 통해 취득한 노면 영상데이터를 기반으로 물체탐지알고리즘(Object Detection algorithm) 가운데 Tiny-YOLO-V2와 Faster-RCNN을 활용하여 아스팔트 도로노면의 균열을 인식, 균열유형을 구분하고 실험 결과차 이를 비교하였다. 분석결과, Faster-RCNN의 mAP는 71%이고 Tiny-YOLO-V2의 mAP는 33%로 측 정되었으며, 이는 1stage Detection인 YOLO계열 알고리즘보다 2Stage Detection인 Faster-RCNN 계열의 알고리즘이 도로노면의 균열을 확인하고 분리하는데 더 좋은 성능을 보인다는 것을 확 인하였다. 향후, 드론과 인공지능형 균열검지시스템을 이용한 도로자산관리체계(Infrastructure Asset Management) 구축방안 마련을 통해 효율적이고 경제적인 도로 유지관리 의사결정 지원 시스템 구축 및 운영 환경을 조성할 수 있을 것이라 판단된다.

This paper proposes a new methodology to recognize cracks on asphalt road surfaces using the image data obtained with drones. The target section was Yuseong-daero, the main highway of Daejeon. Furthermore, two object detection algorithms, such as Tiny-YOLO-V2 and Faster-RCNN, were used to recognize cracks on road surfaces, classify the crack types, and compare the experimental results. As a result, mean average precision of Faster-RCNN and Tiny-YOLO-V2 was 71% and 33%, respectively. The Faster-RCNN algorithm, 2Stage Detection, showed better performance in identifying and separating road surface cracks than the Yolo algorithm, 1Stage Detection. In the future, it will be possible to prepare a plan for building an infrastructure asset-management system using drones and AI crack detection systems. An efficient and economical road-maintenance decision-support system will be established and an operating environment will be produced.

사업용 차량은 교통안전법상 난폭운전 및 사고 방지를 위해 운행기록계, 블랙박스, ADAS를 의무적으로 장착하여야 한다. 한편 도로 위 위험요소들로 인한 피해는 2013년 대비 2016년에 1.5배로 증가하고 있으며 이에 국토교통부는 도로위험정보를 수집할 수 있는 센서를 개발하고 사업용 차량에 장착하여 프로브 차량으로 활용할 수 있는 기술을 개발 중에 있다. 본 연구는 이러한 기술개발을 대비하여 주행속도에 따른 GPS 오차 편차 발생 여부를 확인하고 이벤트 지점을 통합·분리할 적정 통합 범위(m)를 도출하는 분석을 수행하였다. 그 결과 주행속도가 100km/h일 때 평균오차는 9.72m로 주행속도가 40km/h일 때 평균오차 4.69m에 비해 오차가 약 2.1배 커지는 것으로 나타났다. 이벤트 지점 적정 통합·분리 범위(m)는 주행속도와 관계없이 동일지점 인식률 90% 이상인 20m로 분석되었다. 본 연구결과는 사업용 차량이 수집할 위치기 반 정보 정확도 향상 및 정책개발의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

Installation of digital tachograph, black box, and ADAS have been enforced to commercial vehicles for preventing violent driving and accidents by the Traffic Safety Act in Korea. Nevertheless, the damage caused by road hazards has increased 1.5 times in 2016 compared to 2013. So, developing new technologies that can identify road hazard using the sensors installed in commercial vehicles are conducting by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport. As a part of the technologies, this research analyze the error range of GPS installed in commercial vehicles that vary according to the driving speed. As a result, the average error was 9.72m at the driving speed of 100km/h, and the error was 2.1 times larger than the average error of 4.69m at the driving speed of 40km/h. The event point proper integration/separation range(m) was analyzed to be 20m with a recognition rate of 90% or more at the same point regardless of driving speed. The results of this research can be used as basic data for improving the accuracy of location-based data would be collected using commercial vehicles.

최근 횡단보도 및 교차로에서 보행자 충돌사고 예방의 중요성이 증가하고 있다. C-ITS 서비 스에서 이러한 사고를 줄이기 위하여 보행자 충돌방지 경고 서비스를 제시하고 있다. 그러나 현재 C-ITS 표준에 따른 보행자 충돌방지 경고 서비스는 현장의 카메라에서 보행자를 바로 검 출하여 서비스를 제공하는 것이 아니라 관제 센터의 영상분석 서버에서 보행자를 검출하고 ITS 시스템과 연계하여 서비스를 제공하기 때문에 실시간성을 만족하기 어렵다. 본 논문에서 는 엣지 카메라를 이용하여 현장에서 보행자를 검출하고 검출결과를 V2X 인프라를 통해 바로 운전자에게 제공하는 보행자 충돌방지 경고 시스템을 제안하고, 구현한 후 성능 평가를 시행 하였다. 평가 결과, 최악의 상황에서도 보행자 충돌방지 경고 메시지를 C-ITS 표준에서 요구하 고 있는 300ms 이내의 지연시간을 만족하여 전달할 수 있음을 확인하였다.

The prevention of pedestrian accidents in crosswalks and intersections is very important. The C-ITS services provide a warning service for preventing accidents between cars and pedestrians. In the current pedestrian collision prevention warning service according to the C-ITS standard, however, it is difficult to provide real-time service because it detects pedestrians from a video-analysis server in the control center and sends service messages through the ITS system. This paper proposes a pedestrian collision-prevention warning system that detects pedestrians in the local field using an edge camera and sends a warning message directly to the driver through a roadside unit. An evaluation showed that the proposed system could deliver the pedestrian collision prevention-warning message to the driver satisfying the delay time within the 300 ms required by the C-ITS standard, even in the worst case.

본 연구에서는 다양한 외부 조건 하에서 촬영된 영상을 대상으로 신속하고 정확하게 교통 객체를 검출하는 교통 객체 검출 통합 프레임워크를 개발하였다. 제안된 프레임워크는 딥러닝 기술 기반의 직접 객체 인식 기술과 다중 객체 추적 기술, 그리고 동영상 전처리 기술로 구성 되며, 영상의 안정성, 기상, 촬영 각도 등의 다양한 외부 조건에서 촬영된 영상을 대상으로 승 용차, 버스, 트럭, 및 미니밴과 같은 교통 객체를 인식하고, 이를 실시간으로 추적하여 교통량 데이터를 계수한다. 제안된 방법의 성능 검증을 위해 다양한 외부 조건에서 촬영된 영상 8개를 대상으로 제안된 방법의 성능 검증을 수행한 결과, 우천 및 강설을 제외한 모든 조건에서 98% 이상의 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다.

A fast and accurate integrated traffic object detection framework was proposed and developed, harnessing a computer-vision based deep-learning approach performing automatic object detections, a multi object tracking technology, and video pre-processing tools. The proposed method is capable of detecting traffic object such as autos, buses, trucks and vans from video recordings taken under a various kinds of external conditions such as stability of video, weather conditions, video angles, and counting the objects by tracking them on a real-time basis. By creating plausible experimental scenarios dealing with various conditions that likely affect video quality, it is discovered that the proposed method achieves outstanding performances except for the cases of rain and snow, thereby resulting in 98% ~ 100% of accuracy.

본 논문에서는 AEB(Autonomous Emergency Braking)가 장착된 승용차의 차대보행자 충돌상황 에 관한 AEB의 기능을 평가하는 실험을 실시하였다. 실차 실험은 2017년식 3,000cc 차량을 대상 으로 약 30~60km/h의 속도에서 보행자 정면 및 측면 충돌 시나리오를 설정하여 수행되었다. 실험 결과, AEB가 장착된 차량은 약 30km/h 속도로 주행시 모든 실험조건에서 AEB가 작동 하여 보행자 더미를 충돌하기 전에 정지하였다. 그러나 약 40~60km/h의 속도에서는 모든 실험 조건에서 실험차량의 AEB 작동으로 속도는 감소되었으나 보행자 더미와는 충돌하였다. 이러 한 속도 변화에 대한 paired t-test를 실시한 결과, 유의확률 0.05에서 AEB에 따른 속도차이가 있는 것으로 나타났다. 그리고 AEB의 속도 감소 폭은 차량실험 시나리오별로 큰 차이를 나타 내었다. 이러한 결과로부터, 현재의 AEB는 차량 속도가 30km/h에서는 보행자와의 충돌을 예방 할 수 있으나, 40~60km/h 속도에서는 차량 감속을 통한 보행자의 상해정도는 경감시킬 수 있으 나 보행자와의 충돌을 피할 수 없는 것으로 판단된다.

This paper evaluated the performance of passenger vehicles with an AEB(Autonomous Emergency Braking) for various pedestrian-vehicle collision situations. The experiment was conducted at a speed of 30-60km/h on a 2017 3,000cc vehicle using a range of collision scenarios. The results showed that the test vehicle stopped before crashing a pedestrian dummy under all scenarios at 30km/h. The test vehicle reduced the speed but crashed the pedestrian dummy in all scenarios at 40-60km/h. From the paired t-test, there was a speed difference from the AEB system at a significant level of 0.05. In addition, the percentage of speed reduction was quite different for each scenario tested. It was concluded that the current AEB system can prevent pedestrian collisions at speed of 30km/h, but cannot prevent collisions with pedestrians at speed of 40-60 km/h.

우리나라는 자동차 등록대 수 1만 대당 사망자 수는 1.4명으로 여전히 OECD 가입국 중 최 하위권에 있으며 교통사고 발생 시 생명과 재산의 보호에 직결되는 신속한 구조 및 대응체계 의 필요성이 대두되고 있다. 이에 국토교통부 및 미래창조과학부 다부처 공동 기획 과제로 교 통사고 발생 시 자동으로 사고감지 및 관련 정보를 중앙센터로 전송하여 신속하고 정확한 인 명구조 등 사고처리가 가능한 차량 ICT 기반 긴급구난체계(e-Call)를 개발하고 있다. 다만, 일반 시민들은 e-Call 서비스의 설치 및 비용적인 측면에서 부정적이다. 이러한 문제를 해결하기 위 하여 단말기 보급 활성화를 위한 e-Call의 다양한 도입방식과 효율적인 운영을 위한 센터운영 주체별 운영방식에 대하여 방안을 제시하였다. 또한, e-Call 단말기의 보급률을 예측하여 e-Call 도입에 따른 효과를 분석하였다. 분석결과 e-Call 단말기 도입 시 2022년부터 2031년까지 463~926명 사망자감소 및 3,335~6,669억 원이 절감되는 것으로 나타났다.

The death toll for every 10,000 cars registered in Korea is 1.4, which is still the lowest among OECD members, and the need for rescue and response systems is emerging. In response, the company is developing a vehicle ICT-based emergency rescue system (e-Call) that can handle accidents such as rapid and accurate life saving by automatically sending accident detection and related information to the central center in the event of a traffic accident. However, ordinary citizens are negative about the installation and cost of e-Call services. To solve these problems, various introduction and operation methods of e-Call were proposed for activation of terminal distribution. In addition, the effect of introducing e-Call was analyzed by predicting the penetration rate of e-Call terminals. Analysis shows that 463 to 926 deaths and 3,335 to 6,66.9 billion won will be saved in 10 years after the introduction of e-Call terminals.

최근 몇 년 사이에 도로건설이 활발히 이루어지고 있는 개도국 중에 몽골이 있으며, 광활한 영토에서 적은 인구가 산다는 것과 저개발된 인프라를 보유하고 있다는 특성이 있다. 몽골정 부에서 신설 도로공사에 대한 투자는 증가하였으나, 2012~2016년도 사이의 주요 유지보수 또 는 복구공사에 대한 재정 지원이 줄어들었다. 이러한 불충분한 도로 유지보수의 결과로 몽골 은 원활한 도로관리가 되지 않고 있으며, 도로망이 추후 확대되면 전체 유지보수의 비용이 크 게 증가할 위험이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점에 대응하기 위해 아시아의 개도 국 중 몽골을 대상으로 도로 인프라의 체계적인 유지관리를 위한 한국의 도로관리 모델의 적 용을 모색하였다.

Mongolia is a developing country with a smaller population living across a large territory where infrastructure is underdeveloped. The country has been actively implementing road construction in recent years. The Mongolian government has increased investments in new road construction, but funding for major maintenance or reconstruction projects declined between 2012 and 2016. On the other hand, road network management has not been implemented owing to insufficient road maintenance and If the road network expands, there is a risk that the cost of overall maintenance will increase significantly in the future. Therefore, in order to cope with these problems, this study reviewed applying Korean road model to Mongolia for systematic management of road infrastructure.

본 논문에서는 최근 5G 통신기술의 발전으로 인해 LTE와 5G 대역을 모두 커버할 수 있는 안테나가 필요로 하고 있으며, 각 대역에서 공진 주파수 대비 10%이상의 대역폭을 만족하기 위해 통합공공망(LTE)과 5G 주파수 이중대역 커버용 단일 급전 안테나를 설계, 제작하였다. 기본형 다이폴 안테나의 방사소자를 평면형 구조를 채택하였으며, 설계된 안테나는 700 MHz 안테나의 경우 동축케이블 급전 및 balun을 형성시켜 설계되었으며, 3.5GHz의 경우는 700 MHz 방사소자 급전부로부터 각각 수직 연장 후 ‘ㄷ’자 모양으로 접은 형태로 balun이 필요 없고 700 MHz 대역의 방사소자가 3.5 GHz 대역 방사소자의 반사판 역할을 하도록 설계하였다. 이로써, 700MHz 대역 -10 dB 대역폭 104 MHz(14.8%)과 3.5GHz 대역 -10 dB 대역폭 660 MHz(18.8%)을 나타내었고, 방사패턴 특성으로 700 MHz대역에서는 이득 8.46 dBi, 빔폭 E-plane 55°, H-plane 81°와 3.5 GHz 대역에서는 이득 6.14 dBi, 빔폭 E-plane 79°, H-plane 49°를 각각 얻었다.

In this paper, due to the development of 5G communication technology, an antenna capable of covering both LTE and 5G bands is currently needed. In addition, we designed and manufactured a single feed antenna for the integrated public network (LTE) and 5G frequency dual band cover to satisfy the frequency bandwidth of more than 10% in each band. The antenna designed by adopting the dipole of the basic dipole antenna in a planar structure is a form in which the radiating element is vertically extended at all of the 700 MHz antennas and folded into a 'ㄷ' shape. In addition, the radiating element of the 700MHz band serves as a reflector of the 3.5GHz band radiating element. As a result, the 700 MHz band -10 dB bandwidth 104 MHz(14.8%) and 3.5 GHz band -10 dB bandwidth 660 MHz(18.8%) were obtained and the radiation pattern characteristic resulted in gains of 8.46 dBi, beam width E-plane 55°, H-plane 81° and 3.5 GHz bands 6.14 dBi, beamwidth E-plane 79°, H-Plane 49°.

도로표지는 도로 이용자를 위한 시설물로서 관리 및 유지보수의 편의성 증진을 위해 국토 교통부에서는 관리시스템을 구축하여 운영 중에 있다. 향후 자율주행 시대에 도로표지의 역할 은 감소하겠지만 그 필요성은 지속되고 있다. 이에 도로표지에 표기된 안내지명의 정확한 기 계적 판독을 위해 도로표지 자동인식 장비를 개발하여 영상 기반의 문자 인식 기술을 적용하 고 있지만 불규칙적인 규격과 수작업 제조, 조도, 빛반사, 강우 등 외부환경에 의해 오인식되는 경우가 다수 발생하고 있다. 본 연구에서는 영상 분석 등으로 극복할 수 없는 오인식 결과를 개선하기 위해 위치기반의 안내지명 후보를 도출하여 기준으로 하고, 오인식된 지명의 음소 분리를 통한 레벤슈타인 문자 유사도 검증 방법을 이용해 도로표지 안내지명 자동인식율을 개 선하고자 하였다.

Road signs are guide facilities for road users, and the Ministry of Land, Infrastructure and Transport has established and operated a system to enhance the convenience of managing these road signs. The role of road signs will decrease in the future autonomous driving, but they will continue to be needed. For the accurate mechanical recognition of texts on road signs, automatic road sign recognition equipment has been developed and it has applied image-based text recognition technology. Yet there are many cases of misrecognition due to irregular specifications and external environmental factors such as manual manufacturing, illumination, light reflection, and rainfall. The purpose of this study is to derive location-based destination names for finding misrecognition errors that cannot be overcome by image analysis, and to improve the automatic recognition of road signs destination names by using Levenshtein similarity verification method based on phoneme separation.

최근 자율주행자동차의 개발이 활발하게 진행되면서 더욱 안전하고 쾌적한 주행을 위해 V2V, V2I 등 V2X 서비스를 활용하는 자율주행시스템의 중요성이 높아지고 있다. 환경 센서에 기반한 부분 자율주행자동차는 장착된 센서의 인식 거리를 벗어나는 영역에 대한 예측 및 판 단과 센서가 검지하기 힘든 비정형 물체에 대한 대응에 한계가 있다. 따라서 센서 검지 성능의 한계를 개선하고 보다 안전하고 쾌적한 주행을 위한 V2X 서비스 활용은 중요하다. 하지만 V2X의 잘못된 정보 제공으로 인한 자율주행자동차의 사고 위험도 존재할 수 있어 이를 방지 하기 위한 기술의 적용 또한 고려되어야 할 것이다. 본 논문에서는 ISO-26262 Part3 프로세스를 활용하고 HARA를 수행하여 V2X 중에서 차량과 인프라의 통신을 활용한 V2I 오작동에 의한 자율주행자동차의 위험원을 도출하고 주요 V2I 사용례의 오작동 시뮬레이션 및 실차 시험을 기반으로 ASIL 등급을 산정하였다.

The importance of autonomous driving systems that utilize V2X services such as V2V(Vehicle to Vehicle) and V2I(Vehicle to Infrastructure) for safer and more comfortable driving is increasing with the recent development of autonomous vehicles. Partly autonomous vehicles based on environmental sensors have limitations for predicting and determining areas beyond the recognition distance of the mounted sensors and in response to atypical objects that are difficult to detect. Therefore, it is important to utilize the V2X service to improve the limit of sensor detection performance and to make driving safer and more comfortable. However, there may be an accident risk of autonomous vehicles due to incorrect information provided by V2X. Thus, the application of technology to prevent this needs to be considered. In this pater, we used the ISO-26262 Part3 Process and performed HARA (Hazard Analysis and Risk Assessment) to derive the risk sources of autonomous vehicles due to V2I malfunctions by using the communication between vehicles and infrastructure among V2X. We also developed ASIL ratings based on the simulations and real vehicle tests of the malfunctions of major cases of usnig V2I.

본 연구에서는 영동 고속도로 용인IC ~ 양지IC 구간을 대상으로 미시교통시뮬레이션 모형인 VISSIM을 이용하여 고속도로 교통정보 취득을 위한 프루브 차량 최소 비율을 추정하고자 한다. 실험을 위하여 일반상황과 유고상황을 고려한 7,200 가지의 시나리오를 생성하였다. 하지만, 모든 시나리오를 실험을 통해 수행하기에는 어려움이 있어 라틴 하이퍼큐브 샘플링(Latin Hypercube sampling) 방법을 사용하여 40 가지의 시나리오를 채택하였다. 이를 통해 얻은 개별차 량의 1초당 데이터를 얻어 프루브 차량 비율을 세분화하여 평균통행시간 분포를 통계적으로 비교 분석 해본 결과 일반 상황에서는 고속도로 교통정보 취득을 위한 프루브 차량의 최소 비율 이 1%였고 유고상황에서는 45%로 산정되었다. 또한 시나리오 분석 결과 25%의 프루브 차량 정보를 가지고 유고상황 시나리오 교통상황 중 70%를 충족시킬 수 있는 것으로 확인되었다.

The purpose of this study is to estimate the minimum proportion of probe vehicles for obtaining expressway traffic information using VISSIM, a micro traffic simulation model, between Yongin IC and Yangji IC on Yeongdong Expressway. 7,200 scenarios were created for the experiment, and 40 scenarios were adopted using the Latin hypercube sampling method because it was difficult to perform all the scenarios through experiments. The reliability of the experiment was improved by adding a situation when the general situation and the accident situation exist. In the experiments, the average travel time of probe vehicles at different market penetration rates were compared with the average travel time of the entire vehicles. As a result, the minimum market penetration rate of probe vehicles for obtaining expressway traffic information was found to be 45%. In addition, it is estimated that 25% market penetration rate of probe vehicle can meet 70% of traffic situations in accident scenario.