[논문]사용자 선호도 기반의 스마트 주차 공간 안내 시스템

유성은

doi:10.9723/jksiis.2019.24.4.029

초록
AI-Helper

본 논문은 주차장에서 운전자의 다양한 선호도를 고려하여 실시간으로 주차 가능한 주차면을 안내하는 방안을 제안한다. 본 시스템은 주차장 진입 시부터 사용자가 유휴 주차면에 주차할 때까지, 각 주요 지점에서 차량을 검지함으로써 각 경로상 교통상황을 활용하고, 각 주차 구역 내의 주차 가능 주차면 및 목적지 근접도 등의 사용자 선호도에 가장 적합한 유휴 주차면을 실시간으로 탐색하여 각 안내 지점에서 최적의 경로를 안내한다. 이를 위하여 본 논문은 최적경로 안내를 위한 다양한 사용자 선호도 기반의 비용 함수를 제안하고 본 시스템의 가능성을 평가하기 위해 이벤트 기반 시뮬레이터를 설계하고 구현한 결과를 제시한다.

Abstract ▼ AI-Helper

We propose a smart parking space guiding system based on user preferences in a parking lot. This system guides each vehicle to the most suitable parking space in a parking lot to meet the user preferences such as the available parking spaces in the parking zones and the proximity to the destination ...

We propose a smart parking space guiding system based on user preferences in a parking lot. This system guides each vehicle to the most suitable parking space in a parking lot to meet the user preferences such as the available parking spaces in the parking zones and the proximity to the destination by exploiting the traffic to each parking zone gathered at the sensors near each guiding display. For this purpose, this paper proposes the cost function for the optimal route guide based on the various user preferences. In addition, the paper reports the design and implementation results of an event based simulator to show the feasibility of the smart parking guidance system.

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1 An Example Applying the Proposed Optimization Algorithm for a Car Park: ①-⑦(guiding displays), Ⓐ-Ⓘ(parking zones)
그림 Fig. 2 Flowchart for a Guiding Display
그림 Fig. 3 Mobility
그림 Fig. 5 Scheduler
그림 Fig. 4 Scanning Zone depending on Targets
그림 Fig. 6 Scenario File
표 Table 1 Source Codes for the Simulator
그림 Fig. 7 Simulation with a Preference (Maximum available Parking Spaces) based Optimization Algorithm
그림 Fig. 8 Simulation with a Preference (Proximity to the Entrance) based Optimization Algorithm

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서는 주차장 수준에서 주차면에 설치된 센서 뿐만 아니라 주차장 입구에서부터 주차면(혹은 주차 공간)에 이르는 주차 경로 곳곳에 설치된 차량 검지 센서 및 유도 전광판을 통해 주차하려는 차량을 최적의 주차구역으로 유도하는 최적화 알고리듬을 연구하고 개발한 결과를 공유하고자 한다. 최적 경로 알고리듬은 각 유도 전광판이 담당하고 있는 주차구역들(Zones)의 주차면 점유율, 해당 경로의 교통량 및 주행속도(주차구간 중간 중간에 설치된 차량 검지 센서 노드 활용), 매장 입구 접근성, 에너지 소모량 등의 제약사항을 분석하고 이들로 구성된 주차구역 및 경로에 따른 비용 함수를 통하여 최적의 주차구역 및 유도 방향을 실시간으로 결정한다.

가설 설정

2와 같다. 기본적인 비용 함수 계산을 위해 필요한 유휴주차면, 혼잡도 등의 정보는 주차게이트웨이로부터 모두 수집 가능하다고 가정한다. 전광판은 차량이 접근하면, 사용자 선호도에 따라 주차게이트웨이로부터 제공된 정보를 기반으로 앞에서 설명한 최적화 알고리듬을 이용해서 차량들에게 최적 경로를 안내한다.
본 논문은 지능형 주차 서비스를 제공하기 위해서 주차장 입구, 주차장 내의 각 교차로 및 주차면에 설치된 차량 검지용 센서, 각 교차로에 있는 주차 유도 전광판, 주차게이트웨이, 그리고 미들웨어를 포함한 서버 시스템으로 구성된 스마트 주차 안내 시스템(Smart parking guidance system: SPGS)을 가정한다. 본 장에서는 최적경로 안내를 위한 최적화 알고리듬, 알고리듬 검증용 시뮬레이션 모델, 알고리듬 검증용 시뮬레이터에 대해서 연구·개발한 내용을 설명한다.
5(L_E), 3(L_F)이다. 비정체 시 단위 거리당 소모 에너지가 1일 때, 정체 시 단위 거리당 소모에너지를 1.5로 가정하고 사용자가 여유 주차면 수, 에너지 소모, 매장 입구 접근성 모두에 대해서 고려하는 것으로 가정하여 각 제약사항에 대한 가중치를 각각 1/3로 가정한다. 주차로에 설치된 센서노드들로 부터 유도 전광판 ②-⑥, ⑥-⑦사이 구간에 차량정체가 발생하였다고 보고되었다.
기본적인 비용 함수 계산을 위해 필요한 유휴주차면, 혼잡도 등의 정보는 주차게이트웨이로부터 모두 수집 가능하다고 가정한다. 전광판은 차량이 접근하면, 사용자 선호도에 따라 주차게이트웨이로부터 제공된 정보를 기반으로 앞에서 설명한 최적화 알고리듬을 이용해서 차량들에게 최적 경로를 안내한다. 만약, 해당 차량에 대한 사용자 선호도 정보가 없는 경우, 유휴 주차면이 있는 주차구역 중 가장 가까운 거리에 있는 주차구역을 안내한다.
각 주차면은 id, 위치 등의 속성을 포함하고 있다. 주차구역은 인접한 다수의 주차면으로 모델링될 수 있으며, 전광판의 최적경로 안내 알고리듬은 주차구역을 중심으로 최적경로를 판단하고 안내한다.

제안 방법

- 이벤트 모델: 미리 정해둔 시간에 차량을 움직이는 것과 같이 일정한 시간에 특정 동작을 발생시키기 위해서 이벤트 모델을 제안한다. 이벤트를 생성해서 이벤트 큐에 저장하면, 주기적으로 동작하는 스케쥴러(Fig.
최적화 알고리듬은 유도 전광판이 안내할 수 있는 각 방향(경로)을 통해 접근할 수 있는 주차구역 중 가장 비용이 낮은 최적의 주차구역 및 경로를 안내하기 위한 알고리듬이다. 본 알고리듬은 제안된 비용 함수(Cd(x))를 기반으로 유휴 주차 공간이 있는 주차구역 중 최소 비용을 가지는 주차구역(x) 및 방향(d, 경로)을 선정하여 차량이 해당 주차구역으로 도달할 수 있는 경로를 안내한다. 본절에서는 최적화 알고리듬의 핵심 부분인 최적 경로에 영향을 미치는 제약사항 및 이들에 가중치를 적용한 비용 함수를 계산하는 방안을 구체적인 예를 통해서 살펴본다.
본 연구는 주차장 입구에서부터 주차면에 이르는 주차 경로 곳곳에 설치된 유도 전광판을 통해 주차하려는 차량을 최적의 주차 구역으로 유도하는 방안을 제안하였다. 이를 위해서 사용자 선호도를 고려한 비용 함수 기반의 최적 경로 안내 알고리듬을 제안하였으며, 해당 알고리듬의 가능성을 평가하기 위해서 시뮬레이션 모델과 주차장 시뮬레이터를 개발하였다.
상기 최적화 알고리듬의 성능을 평가하기 위해서 주차장 시뮬레이터를 설계하였으며, 본 절에서는 시뮬레이터 구현을 위해 필요한 시뮬레이션 모델에 대해 설명한다.
본 연구는 주차장 입구에서부터 주차면에 이르는 주차 경로 곳곳에 설치된 유도 전광판을 통해 주차하려는 차량을 최적의 주차 구역으로 유도하는 방안을 제안하였다. 이를 위해서 사용자 선호도를 고려한 비용 함수 기반의 최적 경로 안내 알고리듬을 제안하였으며, 해당 알고리듬의 가능성을 평가하기 위해서 시뮬레이션 모델과 주차장 시뮬레이터를 개발하였다. 본 연구에서 제안된 시뮬레이터는 경로 안내 알고리듬의 성능 평가뿐만 아니라 주차장을 설계할 때 기본 데이터로 활용할 수 있다.
최적 경로 알고리듬은 각 유도 전광판이 담당하고 있는 주차구역들(Zones)의 주차면 점유율, 해당 경로의 교통량 및 주행속도(주차구간 중간 중간에 설치된 차량 검지 센서 노드 활용), 매장 입구 접근성, 에너지 소모량 등의 제약사항을 분석하고 이들로 구성된 주차구역 및 경로에 따른 비용 함수를 통하여 최적의 주차구역 및 유도 방향을 실시간으로 결정한다. 이를 이루기 위해서 본 논문에서는 주차장 내에서 고객들의 선호도(여유 주차면 수, 매장 입구 접근성, 에너지 절감 등)에 따라서 최적의 주차 경로를 안내할 수 있는 효율적 이고 체계적인 주차 공간 안내 알고리듬을 제안하며, 그 성능을 평가하기 위한 알고리듬 검증용 시뮬레이션 모델을 제안하고 이들을 설계 및 구현 내용을 공유한다.

대상 데이터

제안된 시뮬레이터 구현을 위해서 National Instrument사의 LabWindows CVI[12]를 활용하였으며, 시뮬레이터를 위한 CVI 프로젝트는 기본적으로 GUI를 구성하기 위한 UIR파일와 소스코드(*.c, *.h)로 구성되며 세부 내역은 Table 1과 같다.

성능/효과

단순히 주차 가능 대수만 안내하는 경우 매장 접근도와 무관하게 운전자가 현재 위치에서 가장 가까운 주차 구역(처음으로 발견한 주차면)에 주차하여 상대적으로 긴 거리를 걷게 된다. 하지만, 시뮬레이션 결과에서 확인할 수 있듯이 제안된 알고리듬에서 매장 입구 접근성이 선택된 경우 VMS가 운전자들을 매장 입구에 가까운 주차구역부터 안내하여 매장 입구 접근성을 선호하는 사용자들의 만족도를 향상시킬 수 있다.

후속연구

이를 위해서 사용자 선호도를 고려한 비용 함수 기반의 최적 경로 안내 알고리듬을 제안하였으며, 해당 알고리듬의 가능성을 평가하기 위해서 시뮬레이션 모델과 주차장 시뮬레이터를 개발하였다. 본 연구에서 제안된 시뮬레이터는 경로 안내 알고리듬의 성능 평가뿐만 아니라 주차장을 설계할 때 기본 데이터로 활용할 수 있다. 아울러 제안된 최적 경로 안내 알고리듬 및 시뮬레이터는 초기 버전으로서 향후 다음과 같은 측면에서 개선될 여지가 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	스마트 주차 안내 시스템은 어떻게 구성되어 있는가?	본 논문은 지능형 주차 서비스를 제공하기 위해서 주차장 입구, 주차장 내의 각 교차로 및 주차면에 설치된 차량 검지용 센서, 각 교차로에 있는 주차 유도 전광판, 주차게이트웨이, 그리고 미들웨어를 포함한 서버 시스템으로 구성된 스마트 주차 안내 시스템(Smart parking guidance system: SPGS)을 가정한다. 본 장에서는 최적경로 안내를 위한 최적화 알고리듬, 알고리듬 검증용 시뮬레이션 모델, 알고리듬 검증용 시뮬레이터에 대해서 연구·개발한 내용을 설명한다.
	백화점이나 대형 쇼핑몰을 이용하는 차량이 증가하는 배경은 무엇인가?	국가 전반적인 경제 수준이 향상되고 가구당 차량 소유 대수가 증가함에 따라 백화점이나 대형 쇼핑몰을 이용하는 차량들 또한 증가하고 있다. 증가한 차량들로 인해, 사회적으로 미세먼지나 환경오염에 대한 관심이 높아지고 있으며, 경제적인 면에서 국제 유가의 상승 등으로 인해서 경제 운전에 대한 관심이 높아지고 있다.
	본 연구에서 제시된 최적화 알고리듬의 역할은 무엇인가?	최적화 알고리듬은 유도 전광판이 안내할 수 있는 각 방향(경로)을 통해 접근할 수 있는 주차구역 중 가장 비용이 낮은 최적의 주차구역 및 경로를 안내하기 위한 알고리듬이다. 본 알고리듬은 제안된 비용 함수(Cd(x))를 기반으로 유휴 주차 공간이 있는 주차구역 중 최소 비용을 가지는 주차구역(x) 및 방향(d, 경로)을 선정하여 차량이 해당 주차구역으로 도달할 수 있는 경로를 안내한다. 본절에서는 최적화 알고리듬의 핵심 부분인 최적 경로에 영향을 미치는 제약사항 및 이들에 가중치를 적용한 비용 함수를 계산하는 방안을 구체적인 예를 통해서 살펴본다.

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