스마트하이웨이를 위한 실시간 도로상황 검지모델에 관한 실증적 연구

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, the services which provide traffic information to the drivers by detecting traffic situation, delays, and congestions by using various information and communication technologies in the traffic field have increased. The traffic information is providing diverse conveniences such as informing the drivers of the traffic situation of certain sections and of detours in case of congestions. The Smart Highway detects risk factors such as freezing or droppings on the front road by using radars to allow drivers to drive safely under bad weather such as fog or rain or at night and provides the drivers with the information. The relevant researches so far mostly have detected the unexpected situations by collectively processing the massive video data and speed data transmitted to the traffic center from many field systems such as image detection system and loop detection system at the traffic center and provided information according to the manager's judgment finally. However, it has a few limits before being applied to the intelligent highways of the future like the Smart Highway. First, is the technological limit in terms of processing the massive information incoming to the center from the field system and the depreciated sense of real-time of the information. Second, since the collected traffic information is determined based on the experience of the manager, it lacks an automated system for determining the road conditions. Third, since the current traffic information service is limited to providing information on traffic flow and informing of the detours when delayed, it is unable to provide services for prevention of accidents of high-speed drivers and for safe driving. Thus, this doctoral dissertation proposes the following three methods for a real-time road Situation detection model which allows an immediate provision of information to the high-speed drivers by detecting the sudden changes of road conditions on the front. First, study methods to analyze road condition changes based on complex event processing to promptly process the massive road condition data. Second, study ways to measure the similarity of the collected road condition data to the standard data of road condition to predict the road condition real-time and to provide the information promptly. Third, study methods to automatically determine the road condition with the highest probability based on the predicted road condition data of a certain period. This doctoral dissertation collects the road condition data through road radars on the actual experiment road, implements road condition detection system, and conducts a few experiment scenarios to verify that the proposed model is effective via field experiment. The proposed model has displayed excellence in road condition detection performance, accuracy, and functionality in the perspectives of drivers, road managers, and users of the Smart Highway.

국문 초록 (Abstract)

최근 들어 도로·교통분야에서 다양한 정보통신기술을 이용하여 교통상황 및 지정체 등을 검지하여 운전자들에게 교통정보로 제공하는 서비스가 늘어나고 있다. 이러한 교통정보들은 운전자들에게 특정 구간의 소통상태를 알려주고, 지정체시 우회도로를 알려주는 등 다양한 편리성을 제공하고 있다. 스마트하이웨이는 안개, 강우 등 악천후나 야간에도 운전자가 안전하게 주행할 수 있도록 레이더를 이용하여 전방 도로의 결빙, 장애물 등 위험요소를 실시간으로 검지하여 운전자에게 정보를 제공한다. 지금까지의 관련연구들은 주로 영상검지기나 루프검지기 등 다수의 현장시스템들로부터 센터로 전송되는 대량의 영상자료, 속도자료 등을 교통센터에서 일괄적으로 처리하여 돌발상황을 검지하고, 최종적으로 관리자의 판단에 의하여 정보를 제공하고 있으나, 스마트하이웨이와 같은 미래의 지능화된 고속도로에 적용되기 위하여 몇 가지의 한계점을 가지고 있다. 첫째, 현장시스템에서 센터로 들어오는 대량의 정보를 처리하기 위한 기술적인 한계점과 이로 인한 정보의 실시간성이 떨어진다. 둘째, 수집된 교통정보를 관리자의 경험에 의존하여 판단하기 때문에 자동화된 도로상황 판단 체계가 부재하다. 셋째, 현재의 교통정보서비스는 교통소통정보 제공이나 지정체시 우회도로 안내 서비스 등에 국한되어 있어 고속으로 주행하고 있는 운전자의 사고예방과 안전주행을 위한 서비스는 제공하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 고속으로 주행 중인 운전자에게 급작스런 전방 도로상황의 변화를 검지하여 즉각적으로 정보를 제공할 수 있도록 하는 실시간 도로상황 검지모델을 위해 다음의 세 가지 방법을 제안한다. 첫째, 도로레이더로부터 수집되는 대량의 도로상태 정보를 신속하게 처리하기 위한 복합 이벤트 처리기반의 도로상태 변화 분석방법을 연구한다. 둘째, 수집된 도로상태 정보를 도로상태 기준데이터들과 유사도를 계산하여 도로상황을 실시간으로 예측하고 운전자에게 신속하게 정보를 제공하는 방법을 연구한다. 셋째, 일정 시간 동안의 예측된 도로상황 정보들을 기반으로 가장 확률이 높은 도로상황을 자동으로 판단하는 방법을 연구한다. 본 논문에서는 실제 시험도로에서 도로레이더를 통해 도로상태 정보를 수집하고, 도로상황 검지시스템을 구현하며, 몇 가지 실험 시나리오를 수행함으로써 제시된 모델이 효과적임을 현장실험을 통해 검증한다. 제시된 모델은 스마트하이웨이의 운전자, 도로관리자, 이용자 측면에서 도로상황 검지성능과 정확성, 기능성 등이 우수한 것으로 나타났다.

목차 (Table of Contents)

• 목 차
• 國文抄錄 ⅴi
• ABSTRACT viii
• 제 1 장 서론 1
• 1.1 연구 배경 1
• 1.2 연구 목적 3
• 1.3 연구 범위 4
• 1.4 연구 방법 5
• 제 2 장 관련연구 6
• 제 3 장 실시간 도로상황 검지모델 9
• 3.1 검지모델의 개념 9
• 3.2 도로상태 변화분석 컴포넌트 13
• 3.3 도로상황 예측 컴포넌트 24
• 3.4 도로상황 판단자동화 컴포넌트 43
• 제 4 장 검지모델의 실증적 검증 56
• 4.1 실험 설계 56
• 4.2 데이터 분석 68
• 4.3 결과 해석 79
• 제 5 장 결론 82
• 참고문헌 85