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제안 방법
- 8km에 관공서차량들을 중심으로 테스트베드를 구축, 시스템의 안정성과 활용 가능성, 성과들을 점검할 수 있었다. 그 중 핵심 서비스인 Bird Eye View 서비스를 설계 및 구현하였다.
- Bird-Eye View 서비스는 특정 도로구간에서 안개, 폭우, 폭설 등으로 운전자의 시계가 매우 불량할 때 주변 UVS 차량 위치정보 및 주행 속도 기반의 안전거리 경보를 제공하여 안전주행을 지원하는 서비스로 규정할 수 있다. 또한, 안전운전을 위한 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 확보될때에는 경보를 제공하여 운전자의 안전한 주행을 유도한다. 실제적으로 본 서비스는 안전거리 이내에 존재하는 차량은 UVS 단말기 표출시 표식을 달리하여 시각적 경보를 제공하며, 실제 서비스에서는 청각적 경보도 제공한다.
- 여기에서 안전거리는 교통공학 분야에서 차량 추종 이론(Car Following Theory)중 가장 기초적인 이론인 Pipe's Theory를 이용하여 차량 간 안전거리를 산정하여 민감도, 반응시간 등의 추가된 사항들은 최소정지거리 산정 시 유효하게 이용되므로, 안전거리 산정은 기초적인 Pipe's Theory를 이용해 산출하도록 한다.
- 이 서비스는 주변 차량의 위치, 속도 등의 정보를 기반으로 하기 때문에 UVS 장착 차량들이 일반차량들과 혼합되어 있는 교통류에서는 교통안전 문제로 서비스 시험이 어려워 교통류 통제가 비교적 쉬운 연속류 Testbed 내에서만 서비스를 시험하였고, Testbed의 연속류 시험구간인 사능 철도육교 ~ 호평교 구간에서 서비스 구현을 수행하며, 20대의 UVS 차량을 활용하여 서비스 검증을 수행하였다.
- 구현한 서비스에 대해서 단위시험부터 종합시험을 통해 각각의 서비스를 측정 미비된 점을 보완하였다. Bird-Eye View 서비스 구현을 위해서는 먼저 주변 차량의 위치를 차로구분까지 가능하도록 정밀측위와 개별차량간의 정보교환을 위한 V2V통신이 필요하며, 차량간 상대속도를 기반으로 안전거리 산정 및 안전거리 미확보 시 위험경보를 운전자에게 제공할 수 있어야 하며, Bird-Eye View 서비스 UIT상에 표출방법 및 표출내용이 되어야 한다는 전제조건이 있어야 한다.
- Bird-Eye View 서비스 구현을 위해서는 먼저 주변 차량의 위치를 차로구분까지 가능하도록 정밀측위와 개별차량간의 정보교환을 위한 V2V통신이 필요하며, 차량간 상대속도를 기반으로 안전거리 산정 및 안전거리 미확보 시 위험경보를 운전자에게 제공할 수 있어야 하며, Bird-Eye View 서비스 UIT상에 표출방법 및 표출내용이 되어야 한다는 전제조건이 있어야 한다. 이에 객관성을 보장하기 위해 한국교통연구원, 항공대학교, 한양대학교 등이 참여하여 정보 생성부터 송수신, 정보제공 알고리즘 구현단계를 평가하였다. 정보 생성 단계에서는 개별차량의 위치 및 주행정보가 지속적으로 생성, 모니터링이 되는지를 평가하고, 정보 송수신 단계에서는 차량 간 정보 송수신의 정확도, 지속적인 서비스 제공의 서비스 안정성에 대한 평가가 이루어지며, 정보 제공 단계에서는 자차 및 주변차량의 실시간 위치 및 속도정보를 운전자에게 정확하게 끊임없이 제공하여 운전자의 주변상황 인지가 되는지를 평가하였다.
- 이에 객관성을 보장하기 위해 한국교통연구원, 항공대학교, 한양대학교 등이 참여하여 정보 생성부터 송수신, 정보제공 알고리즘 구현단계를 평가하였다. 정보 생성 단계에서는 개별차량의 위치 및 주행정보가 지속적으로 생성, 모니터링이 되는지를 평가하고, 정보 송수신 단계에서는 차량 간 정보 송수신의 정확도, 지속적인 서비스 제공의 서비스 안정성에 대한 평가가 이루어지며, 정보 제공 단계에서는 자차 및 주변차량의 실시간 위치 및 속도정보를 운전자에게 정확하게 끊임없이 제공하여 운전자의 주변상황 인지가 되는지를 평가하였다. 또한 서비스 구현을 위한 시스템 성능 및 서비스 구현 검증이 완료된 후, 실질적인 알고리즘 구현 안전거리 및 급감속 경보 제공을 위한 표출이 정확하게 표출되는지 여부, 표출이 연속적으로 표출되는지 여부, 표출이 지연없이 표출되는지 여부를 중심으로 평가를 진행하였다.
- 정보 생성 단계에서는 개별차량의 위치 및 주행정보가 지속적으로 생성, 모니터링이 되는지를 평가하고, 정보 송수신 단계에서는 차량 간 정보 송수신의 정확도, 지속적인 서비스 제공의 서비스 안정성에 대한 평가가 이루어지며, 정보 제공 단계에서는 자차 및 주변차량의 실시간 위치 및 속도정보를 운전자에게 정확하게 끊임없이 제공하여 운전자의 주변상황 인지가 되는지를 평가하였다. 또한 서비스 구현을 위한 시스템 성능 및 서비스 구현 검증이 완료된 후, 실질적인 알고리즘 구현 안전거리 및 급감속 경보 제공을 위한 표출이 정확하게 표출되는지 여부, 표출이 연속적으로 표출되는지 여부, 표출이 지연없이 표출되는지 여부를 중심으로 평가를 진행하였다.
- 다른 여타 서비스도 동일하지만 자기좌표에 대한 허용오차가 1M내외이기에 차량내에 있는 OBD-∥를 통한 보정, 센터의 기지국을 위한 2차보정 작업이 이루어진 후에 여타 차량에 대한 자료를 송·수신받아 UIT자체내의 알고리즘을 활용하여 자차차량의 위치와 인근의 차량을 인지하고 기본적인 알고리즘을 수행한다.
대상 데이터
- 시스템 구성은 센터인 UTC(DGPS 포함), 노변 통신 장치인 UIS, 차량 통신 장치인 UVS로 구성된다. (그림 2)에서 보는 것과 같이 u-TSN은 UVS(Ubiquitous Vehicle Sensor):차량에 설치된 Sensor 단말기, UIS (Ubiquitous Infrastructure Sensor) :교통 인프라(노변장치, 지점검지기 지역제어기)에 설치되는 Sensor 단말기, UTC (Ubiquitous Transportation Center) :교통정보센터, UPS (Ubiquitous Pedestrian Sensor): 개인휴대단말기로 구성되며, 무선 네트워크 기술을 통해 주행 중에 통행시간, 통행속도, 위치, 제동, 돌발 상황, 운전 상태 등을 상호간에 교환함으로써 원활하고 안전한 교통체계를 구성하도록 되어 있다.
- 기이다. 시스템은 항공사진 적용 맵 엔진, 음성 제공 TTS 엔진, 표준 노드/링크 DB 및 통신 모듈로 구성된다. 사용자의 입력이 가능한 터치 인터페이스를 제공하며, 단말기의 환경을 설정할 수 있는 다양한 옵션을 제공한다.
성능/효과
- 그래서 교통체계 구성요소인 여행자, 교통수단 및 각종 시설물이 유/무선으로 연결되는 네트워크 공간 속에서 교통센터(UTC: Ubiquitous Transportation Center)에서는 가공된 다양한 정보가 교통체계 구성요소에 전달(one-to-many)될 뿐만 아니라, 구성요소들 간의 Ad-hoc 네트워크 구성을 통한 실시간 정보교환(many-to-many)이 가능한 상태로 변화되었다. 이러한 상황을 교통시스템분야에 적용하여 정보수집, 가공, 제공의 일련의 과정을 남양주시 46호선을 대상으로 약 1년동안 연속류 6.7km, 단속류 5.8km에 관공서차량들을 중심으로 테스트베드를 구축, 시스템의 안정성과 활용 가능성, 성과들을 점검할 수 있었다. 그 중 핵심 서비스인 Bird Eye View 서비스를 설계 및 구현하였다.
- 한국교통연구원에서 종합평가한 개별차량의 생성된 기본위치정보는 노바텔 OEMStar 모듈에 의해 위치 정확성은 0.39m로 평가기준인 1m 이내에 만족하는 값을 보이고, 차로구분에 대한 결과인 차선 인식률은 모듈이 모두 100%의 값을 보였으며 평가기준 100%에 만족하였다. 평균속도오차는 OBD의 출력을 비교했을 때, 평균속도오차는 2km/h의 값으로 3km/h 이내에 충족하는 값을 보였다.
- 39m로 평가기준인 1m 이내에 만족하는 값을 보이고, 차로구분에 대한 결과인 차선 인식률은 모듈이 모두 100%의 값을 보였으며 평가기준 100%에 만족하였다. 평균속도오차는 OBD의 출력을 비교했을 때, 평균속도오차는 2km/h의 값으로 3km/h 이내에 충족하는 값을 보였다. 그러나 차량 간 송수신 정보의 정확도를 평가하는 기준인 메시지 전달율의 결과는 2대일 경우 87.
- 평균속도오차는 OBD의 출력을 비교했을 때, 평균속도오차는 2km/h의 값으로 3km/h 이내에 충족하는 값을 보였다. 그러나 차량 간 송수신 정보의 정확도를 평가하는 기준인 메시지 전달율의 결과는 2대일 경우 87.33%, 3대일 경우 81.43%를 보였으며 전체적으로 83.65%의 값을 보이고, 차량의 수가 증가할수록 메시지 전달율은 보다 작은 값을 보일 것으로 예상되어 평가기준인 95%보다 작은 87.33%와 81.43%를 보여 평가기준에는 만족하지 못였다. 차량단말기에 표출되는 정보의 정확도는 현장에서 육안으로 확인하는 평가로 테스트 결과 평가기준에 만족하였다.
- 43%를 보여 평가기준에는 만족하지 못였다. 차량단말기에 표출되는 정보의 정확도는 현장에서 육안으로 확인하는 평가로 테스트 결과 평가기준에 만족하였다. 또한 차량단말기에 표출되는 정보의 연속성을 평가하는 기준인 정보의 업데이트의 평가기준은 0.
- 차량단말기에 표출되는 정보의 정확도는 현장에서 육안으로 확인하는 평가로 테스트 결과 평가기준에 만족하였다. 또한 차량단말기에 표출되는 정보의 연속성을 평가하는 기준인 정보의 업데이트의 평가기준은 0.1초 주기이며 분석 결과 84.45%로 나타나 평가기준에 부합하지 못하는 것으로 나타났다. 안전거리 및 급감속 경보 제공을 위한 표출의 지연상태에 대한 정보표출 지연시간은 500ms이며 이를 평가하는 기준인 정보표출 지연 0.
- 45%로 나타나 평가기준에 부합하지 못하는 것으로 나타났다. 안전거리 및 급감속 경보 제공을 위한 표출의 지연상태에 대한 정보표출 지연시간은 500ms이며 이를 평가하는 기준인 정보표출 지연 0.1초 이내를 만족하는 값을 보였다.
후속연구
- 정확하게 판단하는 것은 한계가 있다. 이에 주변 차량의 상대적인 거리 정보, 현재 속도에 따른 안전거리 경보 등의 서비스를 제공 받을 수 있다면 차량 운전자가 보다 안전한 도로 주행이 가능할 것이다. 이러한 종류의 서비스를 제공 받기 위해서는 기본적으로 개별 차량에 GPS 수신기와 차대차(V2V) 통신 기능이 있어야 하며, 또한 이를 활용할 수 있는 응용 프로그램이 필요할 것이다.
- 이 메시지는 V2V 통신으로 주변 차량으로 전파되며, UIS를 거쳐 UTC로 전송되어 진다. 센터에서 수신된 주향주행데이터는 향후 교통 정책 수립에 활용될 수 있다.
- 남양주에서 실제적인 주행환경속에서 u-TSN의 센서네트워크을 이용한 교통서비스구현은 이론적인 측면에서 벗어나 실제적인 자동차환경속에서 센서말단에서 센터까지, 또는 센서에서 센서간 정보가공의 역할을 수행했다는 점에서 매우 괄목한 성과라고 볼 수 있다. 그러나 제한된 대수의 차량으로 시연된 서비스측면에서는 전국 단위의 서비스로 도약하기 위한 좋은 예가 될 것이다. u-TSN 환경이 전국적인 규모로 제대로 구축이 된다면 기존 시스템이 제공하고 있는 서비스 이상의 서비스를 제공할 수 있을 것이고, 보다 쾌적하고 안전한 교통 인프라 구축을 앞당길 것으로 기대된다.
- 그러나 제한된 대수의 차량으로 시연된 서비스측면에서는 전국 단위의 서비스로 도약하기 위한 좋은 예가 될 것이다. u-TSN 환경이 전국적인 규모로 제대로 구축이 된다면 기존 시스템이 제공하고 있는 서비스 이상의 서비스를 제공할 수 있을 것이고, 보다 쾌적하고 안전한 교통 인프라 구축을 앞당길 것으로 기대된다.
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