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문제 정의
- 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 GPS 개발업체는 위성신호의 세기가 약한 상황에서 위치좌표를 계산할 때 GPS 수신감도(Tracking Sensitivity)의 하드웨어나 소프트웨어적인 보상방법을 적용하고 있지만 한계가 있다. 본 연구에서는 GPS 프로브 차량에 의한 구간교통속도정보를 정확하게 예측하기 위해서 GPS의 오차 특성 분석을 통해 전자지도 매칭과 속도 산출 방법에 따라 교통정보의 신뢰성을 제고시킬 수 있는 여러 방법을 제시하고, 이 들을 비교 평가하여 최적의 방안을 제시하고자 한다.
- 따라서 단속류 구간에서 신호시간(적색신호 대기, 녹색신호 통과 및 신호변환 도착 등)의 영향으로 수집되는 데이터의 안정성에 문제점이 있는 것으로 조사되었다. 본 연구에서는 GPS 프로브 차량에 의해 수집되는 구간통행속도 정보의 신뢰성을 높이기 위해 현재 사용되고 있는 수치지도 및 GPS의 오차 특성을 비교하였다. GPS 오차 특성 비교 결과, GPS 신호가 불량한 지점에서 GPS 종류별로 거리오차가 큰 것으로 분석되었다.
제안 방법
- Sentence 프로토콜을 적용한다. GPS 데이터 관리 및 수치지도와 연계한 구간통행속도 산출 장치는 노트북을 이용하였으며, 프로그램을 개발하여 차량에 탑재 후 현장시험 하였다. 노트북 내에 프로그램은 Windows XP 운영체계 하에 USB를 통한 GPS 통신프로그램, GPS 데이터에 의한 구간통행속도 산출 프로그램과 수치지도와 연계한 위치 표줄 프로그램으로 구성한다.
- GPS 오차 특성을 고려하여 구간통행속도 산출알고리즘을 구간길이와 통행시간에 의한 산출 방법, 순간평균속도에 의한 산출 방법 및 이동거리 누적 및 통행시간에 의한 산출 방법 등 세 가지 방법으로 비교 평가하였다. 구간길이와 통행시간에 의한 산출 방법이 GPS 순간평균속도에 의한 산출 방법과 이동거리 누적 및 통행시간에 의한 산출 방법에 비해 신뢰성이 높은 것으로 분석되었다.
- NMEA 0183에는 5개 Sentence로 구분되는데, 본 연구에서는 GPS속도 및 경로정보 등이 포함된 GPRMC Sentence 프로토콜을 적용한다. GPS 데이터 관리 및 수치지도와 연계한 구간통행속도 산출 장치는 노트북을 이용하였으며, 프로그램을 개발하여 차량에 탑재 후 현장시험 하였다.
- <표 1>과 같이 현재 사용되고 있는 GPS 제품에 대하여 다양한 도로환경에서 GPS의 신뢰도를 조사하였다. 주요 변수인 위성으로부터 GPS 신호를 수신할 수 있는 채널 수는 8~32개로 분포되어 있고, 위치 정확도는 3m와 7m 원내에 존재 확률 (3m CEP)은 모두 50%와 90%로 같으나, 거리오차는 0.
- 평가하기 위하여 주행조사 대상구간은 도심지역과 외곽지역이 모두 포함될 수 있도록 선정하였다. 교통상황에 따른 영향이 반영될 수 있도록 교통혼잡 시간대와 소통이 원활한 시간대를 포함하여 조사를 실시하였다. 현장조사 한 링크 수는 389개이다.
- 세 번째는 '이동 거리 누적 및 통행시간에 의한 산출, 방안으로 GPS의 이동거리를 누적하여 구간통행속도를 산줄하는 방안이다. 기점과 종점 노드 구간 내에서 일정 시간 단위로 단위로 GPS의 위치를 분석 이동 거리를 누적 산출하여 가상의 링크길이를 산출하는 방안으로, 수치지도상의 오차를 배제할 수 있는 특성을 갖는다. 이와 같은 세 가지 구간통행속도산출 방안의 알고리즘을 프로그램으로 개발하여 현장조사를 통하여 비교분석하였다.
- 강.남북지역에서 44개 도로를 대상으로 550개 링크를 조사하였으며, 직선, 커브와 경사 구간으로 링크를 구분하여 특성을 검토하였다. 조사결과 <표 6>과 같이 실측 링크길이와 수치지도 링크길이 차이는 전체적으로 약4% 정도로 차이가나는 것으로 조사되었다.
- 분석하였다. 또한 링크길이의 부정확성과 고가차도와 지상도로가 공존하는 구간 및 램프 구간과 터널구간 등 노드/링크의 수치지도 모델링 방법에 따라 오차가 크게 발생하므로 이에 대한 특성을 분석하였다. 최종적으로 GPS와 수치지도의 오차 특성 및 신호대기나 혼잡 등의 교통상황을 고려하여 구간통행속도 산출 방식 알고리즘을 비교.
- 본 연구에서는 구간통행속도 산출 시 GPS 오차, 수치지도 오차, 노드링크 구성방법과 신호대기 및 차량 혼잡에 의한 교차로 내 정차 등에 대한 오차원인을 분석하였다. 또한 링크길이의 부정확성과 고가차도와 지상도로가 공존하는 구간 및 램프 구간과 터널구간 등 노드/링크의 수치지도 모델링 방법에 따라 오차가 크게 발생하므로 이에 대한 특성을 분석하였다.
- 앞에서 조사 분석한 바와 같이 서울지방경찰청에서 종합교통정보센터시스템에 적용되고 있는 수치지도의 링크길이는 실측자료와 비교 시 약 4% 정도로 차이가나는 것으로 조사되었다. 본 연구에서는 구간통행속도산출 알고리즘 개발전략으로 세 가지 방안을 마련하였다. 첫 번째는 '구간길이와 통행시간에 의한 산출, 방안으로 기존수치 지도의 링크길이를 적용하여 GPS로 분석된 기점과 종점 노드를 통과한 통행시간으로 구간통행속도를 산출하는 이다.
- 본 연구에서는 노드검색범위를 50m로 설정하여 검색범위 내에서 진출노드가 검색되지 않은 시점을 찾는 것으로 하였다( 참조 ).
- 현장조사 한 링크 수는 389개이다. 분석은 실측된 구간통행속도를 기준으로 세 가지 구간통행속도 산출 방법별로 실측자료와 오차를 분석한다. 전체 자료 및 링크 길이별로 속도오차의 평균과 표준편차 등을 분석하고, 데이터의 유의성에 대한 통계적 검증을 실시한다.
- 서울지방경찰청 중앙교통정보센터 시스템에서 교통정보 수집용으로 이용되는 수치지도를 대상으로 수지치도 링크길이와 실제 도로의 링크 길이를 비교하였다 [8], 도심, 부도심과 도심외곽으로 구분하고 강.남북지역에서 44개 도로를 대상으로 550개 링크를 조사하였으며, 직선, 커브와 경사 구간으로 링크를 구분하여 특성을 검토하였다.
- 세 가지 구간통행속도 산출 알고리즘을 비교.평가하기 위하여 주행조사 대상구간은 도심지역과 외곽지역이 모두 포함될 수 있도록 선정하였다.
- 분석하였다. 수집된 자료의 X, Y 평균 위치 좌표, 임의 기준점 또는 DGPS 기지국에서 벗어나는 거리에 대한 평균값, 분산 등에 대해 제품별 특성을 비교하였다.<표 2>와<표 3>은 장소별, DGPS 기지국 위치별 GPS 오차 특성 수집방법 및 분석방법을 요약한 것이다.
- 기점과 종점 노드 구간 내에서 일정 시간 단위로 단위로 GPS의 위치를 분석 이동 거리를 누적 산출하여 가상의 링크길이를 산출하는 방안으로, 수치지도상의 오차를 배제할 수 있는 특성을 갖는다. 이와 같은 세 가지 구간통행속도산출 방안의 알고리즘을 프로그램으로 개발하여 현장조사를 통하여 비교분석하였다.
- 종류별 GPS 수신기를 수신양호지점, 수신 불량지점, 자동차 및 DGPS 기지국 지점에 일정 시간 동안 데이터를 수집하여, 수집된 데이터가 어떤 특성을 보이는지를 분석하였다. 수집된 자료의 X, Y 평균 위치 좌표, 임의 기준점 또는 DGPS 기지국에서 벗어나는 거리에 대한 평균값, 분산 등에 대해 제품별 특성을 비교하였다.
- GPS 위치정보를 이용하여 수치지도 상에서 주행 중인 링크를 검색하는 맵 매칭 방법이다. 즉, , 노드 검색에 따른 링크 매칭 방법, 으로 해당 노드를 마지막으로 검색한 시점까지는 이전링크 정보로 구성하고, 해당노드가 더 이상 검색되지 않는 구간부터 현재 주행 중인 링크로 판정하여 구분하였다. 본 연구에서는 노드검색범위를 50m로 설정하여 검색범위 내에서 진출노드가 검색되지 않은 시점을 찾는 것으로 하였다(<그림 4> 참조 ).
- 본 연구에서는 구간통행속도산출 알고리즘 개발전략으로 세 가지 방안을 마련하였다. 첫 번째는 '구간길이와 통행시간에 의한 산출, 방안으로 기존수치 지도의 링크길이를 적용하여 GPS로 분석된 기점과 종점 노드를 통과한 통행시간으로 구간통행속도를 산출하는 이다. 이와 같은 방안은 수치 지도가 갖는 링크길이 오차를 포함하여 구간통행속도를 산출하게 된다.
- 또한 링크길이의 부정확성과 고가차도와 지상도로가 공존하는 구간 및 램프 구간과 터널구간 등 노드/링크의 수치지도 모델링 방법에 따라 오차가 크게 발생하므로 이에 대한 특성을 분석하였다. 최종적으로 GPS와 수치지도의 오차 특성 및 신호대기나 혼잡 등의 교통상황을 고려하여 구간통행속도 산출 방식 알고리즘을 비교. 평가하여최적의 구간통행속도 산출 알고리즘을 제시하였다.
- 최종적으로 GPS와 수치지도의 오차 특성 및 신호대기나 혼잡 등의 교통상황을 고려하여 구간통행속도 산출 방식 알고리즘을 비교. 평가하여최적의 구간통행속도 산출 알고리즘을 제시하였다.
대상 데이터
- 관련 응용프로그램을 지원하는 데이터는 수치지도 도로망 데이터와 수치 지도 배경도 등으로 구성된다. 도로망 데이터는 서울지방경찰청에서 운영되는 수치지도 데이터를 이용한다.
- 비교.평가하기 위하여 주행조사 대상구간은 도심지역과 외곽지역이 모두 포함될 수 있도록 선정하였다. 교통상황에 따른 영향이 반영될 수 있도록 교통혼잡 시간대와 소통이 원활한 시간대를 포함하여 조사를 실시하였다.
- 교통상황에 따른 영향이 반영될 수 있도록 교통혼잡 시간대와 소통이 원활한 시간대를 포함하여 조사를 실시하였다. 현장조사 한 링크 수는 389개이다. 분석은 실측된 구간통행속도를 기준으로 세 가지 구간통행속도 산출 방법별로 실측자료와 오차를 분석한다.
데이터처리
- 따라서 두 집단의 분산이 동일하다는 가정 하에 실측에 의한 구간통행속도와 제안된 구간길이와 통행 시간에 의한 산출 방법에 대한 구간통행속도의 평균에 대한 유의성 검증을 위해 T-test(유의수준, a =0.05)를 실시하였다. 구간통행속도에 대한 T-test를 위한 가설을 다음과 같다.
- 구간길이와 통행시간에 의한 산출 방법이 GPS 순간평균속도에 의한 산출 방법과 이동거리 누적 및 통행시간에 의한 산출 방법에 비해 신뢰성이 높은 것으로 분석되었다. 또한 통계검증을 통해 구간통행속도 실측값과 구간 길이와 통행 시간에 의한 산출방식의 구간통행속도값 두 집단이 평균이 같다고 검증되었다.
- 분석은 각 집단이 정규분포를 따른다는 가정하에 평균의 유의성 검증을 위해 T-test를 실시하였다. 평균에 대한 유의성 검증에 앞서, 두 집단에 대한 분산의 동일성을 확인하기 위하여 F-test를 실시하여 분산검정을 수행한다.
- 실측 구간통행속도를 기준으로 알고리즘별 구간통행속도의 속도 차 평균, 표준편차 및 오차 등을 파악하였으며 그 결과는 및 y그림 8> ~과 같다.
- 실측에 의한 구간통행속도와 제안된 구간 길이와 통행 시간에 의한 산출 방법 의한 구간통행속도가 통계적으로 유의한 차이가 있는지를 분석하기 위하여 범용적 통계분석 프로그램인 Mi血ab을 이용하여 통계분서을 실시하였다.
- 분석은 실측된 구간통행속도를 기준으로 세 가지 구간통행속도 산출 방법별로 실측자료와 오차를 분석한다. 전체 자료 및 링크 길이별로 속도오차의 평균과 표준편차 등을 분석하고, 데이터의 유의성에 대한 통계적 검증을 실시한다.
- 실시하였다. 평균에 대한 유의성 검증에 앞서, 두 집단에 대한 분산의 동일성을 확인하기 위하여 F-test를 실시하여 분산검정을 수행한다. F-test(유의수준, a=Q05)를 위한 가설을 다음과 같다.
이론/모형
- Im 범위 내에 있고, 수신감도는 丄47~ -159 dBm 범위 내에 있다. GPS로부터 데이터를 수신하는 통신프로토콜은 GPS 통신의 국제표준인 NMEA (National Marine Electronics Association) 0183 인 인터페이스를 활용하였다.
성능/효과
- GPS 기지국지점에서와과 같이 4개의 GPS 칩셋 거리오차는 l~8m 범위내로 10m 이내의 오차를 갖는 것으로 분석되었다.
- 본 연구에서는 GPS 프로브 차량에 의해 수집되는 구간통행속도 정보의 신뢰성을 높이기 위해 현재 사용되고 있는 수치지도 및 GPS의 오차 특성을 비교하였다. GPS 오차 특성 비교 결과, GPS 신호가 불량한 지점에서 GPS 종류별로 거리오차가 큰 것으로 분석되었다. 고층건물이 위치한 구간에서는 평균적으로는 8~62m 범위의 오차를 갖고, 최대 137m 까지 오차가 발생 하였다.
- 비교 평가하였다. 구간길이와 통행시간에 의한 산출 방법이 GPS 순간평균속도에 의한 산출 방법과 이동거리 누적 및 통행시간에 의한 산출 방법에 비해 신뢰성이 높은 것으로 분석되었다. 또한 통계검증을 통해 구간통행속도 실측값과 구간 길이와 통행 시간에 의한 산출방식의 구간통행속도값 두 집단이 평균이 같다고 검증되었다.
- 9%이다. 따라서 구간통행속도 산출방법에 있어서 구간길이와 통행시간에 의한 산출 방법이 순간 평균속도에 의한 산출 방법과 이동거리 누적 및 통행 시간에 의한 산출 방법에 비해 속도오차 크기 및 오차율에서 신뢰성이 높은 것으로 평가되었다.
- 산발적으로 수집되었다. 따라서 단속류 구간에서 신호시간(적색신호 대기, 녹색신호 통과 및 신호변환 도착 등)의 영향으로 수집되는 데이터의 안정성에 문제점이 있는 것으로 조사되었다. 본 연구에서는 GPS 프로브 차량에 의해 수집되는 구간통행속도 정보의 신뢰성을 높이기 위해 현재 사용되고 있는 수치지도 및 GPS의 오차 특성을 비교하였다.
- 같다. 소구간(링크길이 150m 이하), 중구간(링크길이 150m~ 300m) 및 대구간(링크 길이 300m 이상)에서도 구간길이와 통행시간에 의한 산출 방법이 순간평균속도에 의한 산출 방법과 이동거리 누적 및 통행시간에 의한 산출 방법에 비해 평균속도 오차 크기 및 오차율에서 신뢰성이 높은 것으로 나타났다.
- 4, 속도오차 범위는 0~6L5km/h로 나타났다. 속도 오차율의 크기로 비교한 결과, 구간 길이와 통행 시간에 의한 산출 방법은 속도오차율 평균이 8.9%이고, 표준편차가 18.8, 속도오차율의 최소/최대값이 0~123.3%로 분석되었다. 순간평균속도에 의한 산출 방법의 평균속도오차율은 22.
- 수치지도의 오차 특성 분석결과, 실측길이와 수치 지도와의 차이는 전체적으로 4% 정도로 차이가 나는 것으로 조사되어졌다. 100 m이하의 링크에서는 7.
- 이와 같이 GPS 및 수치지도 오차 특성을 고려하여 알고리즘을 비교분석한 결과, 구간길이와 통행 시간에 의한 산출방법이 우수한 것으로 분석되었다. GPS 및 수치지도 오차를 개선할 경우, 보다 더 신뢰성 있는 구간통행속도를 구할 수 있을 것으로 판단된다.
- 조사결과 과 같이 실측 링크길이와 수치지도 링크길이 차이는 전체적으로 약4% 정도로 차이가나는 것으로 조사되었다.
- 주요 변수인 위성으로부터 GPS 신호를 수신할 수 있는 채널 수는 8~32개로 분포되어 있고, 위치 정확도는 3m와 7m 원내에 존재 확률 (3m CEP)은 모두 50%와 90%로 같으나, 거리오차는 0.05-0.Im 범위 내에 있고, 수신감도는 丄47~ -159 dBm 범위 내에 있다.
- 터널 부근에서는 평균적으로는 8~13m 범위의 오차를 갖고, 최대 67m까지 오차가 발생하였고, 터널부근에서는 평균적으로는 8~88m 범위의 오차를 갖고, 최대 500m까지 오차가 발생하였다. 즉, GPS 신호수신 불량지점에서는 GPS 측정 오차가 평균적으로 약 10~90m정도인 것으로 분석되었다. GPS 기지국지점에서<표 5>와<그림 1>과 같이 4개의 GPS 칩셋 거리오차는 l~8m 범위내로 10m 이내의 오차를 갖는 것으로 분석되었다.
후속연구
- GPS 및 수치지도 오차를 개선할 경우, 보다 더 신뢰성 있는 구간통행속도를 구할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 이에 대한 보완 및 개선 노력이 요구된다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.