1. 개요

지능형 교통시스템(Intelligent Transportation System, ITS)은 최근 학계에서 상당한 관심을 받아왔음. 이는 교통의 혁명적인 비전을 제공하는데, 그 안에서 차량과 차량(vehicle to vehicle, V2V) 그리고 차량과 인프라(vehicle to infrastructure, V2I) 사이의 전면적인 통신 계획이 소개됨. ITS의 비전은 교통의 개선에서 세 가지 주요 측면을 가지고 있음: 차량 교통의 교통 흐름과 이동성을 증진하고, V2V와 V2I 통신을 통하여 차량의 능동적이고 수동적인 안전을 개선하며, 거시적 관점에서 교통시스템의 환경적 난제를 해결할 수 있는 플랫폼을 제공함. 이러한 비전을 실행하기 위해서, 두 가지 계층에 대한 연구가 수행되어야 함: 통신 계층(communication layer)과 적용 계층(application layer). 전자는 물리적, MAC, 그리고 네트워크 계층에서 적절한 V2V와 V2I 통신을 제공하는 것과 관련되어 있고, 후자는 앞에서 언급된 ITS 시스템의 세 가지 측면을 달성하기 위해V2V와 V2I 상호작용에서 통신 데이타를 사용하는 것과 관련되어 있음.

이 연구는 통신 및 적용 계층 모두에서 특별한 사례를 목표로 함. 1장에서는, 이동성과 안전을 개선하는 적응가능한(adaptive) 교통 신호등 적용사례가 개발됨. 이 적용사례는 적색 및 녹색 시간 주기를 결정하기 위한 기초로써 웹스터 방정식(Webster’s equation)을 채택함. 이는 동적인 교통 정보를 웹스터 계산에 포함하고, 교통 흐름을 최대화하기 위해 교차로에서 교통 신호등의 녹색 시간을 연장하거나 적색 시간을 단축함. 개발된 시스템은 시간을 미리 정해놓는 전통적인 교통 신호등 및 지능형 교통 신호등과 대비하여 시뮬레이션되고 평가됨. 결과에 의하면, 지체 시간, 이동 시간 및 교통 흐름량을 제어하는데 커다란 개선이 있는 것으로 나타남.

2장에서는, 환경친화적 차량 경로탐지 적용사례가 개발됨. 이 적용사례는 ITS 통신계획을 통해 교통 데이타를 수집하는 새로운 방법을 소개하고, 이렇게 수집된 데이타로 차량을 가장 에너지 효율적인 방법으로 경로를 탐색할 수 있도록 함. 도로 부분에 걸친 연료의 추정되는 소비량은 차량에 대한 최적의 경로를 계산하는데 주요 결정기준으로 사용되고, ITS 메시지 교환을 통해 지속적으로 업데이트됨. 새로운 경로탐색 방법은 시뮬레이션을 통해 평가되고, 대기 시간, 이동 시간, 연료 소비 및 이산화탄소 배출량의 관점에서 전통적인 정적 최단 경로 탐색 방법(static fastest path routing methods)보다 우수한 것으로 나타남.

마지막으로 3장은 ITS의 통신 계층에서 매개 접근 제어(Medium Access Control)를 목표로 함. 이는 운전자가 교차로에 접근함에 따라 충돌의 가능성을 운전자에게 경고하는 교차로 경고 채널 접근 우선순위(Intersection Warning Channel Access Priority, IWCAP) 프로토콜을 소개함. 이 프로토콜은 차량 당 하나의 전방향 안테나와 교차로 경고 시스템을 위한 하나의 DSRC 채널을 사용함. 이는 교차로에 접근하는 모든 차량들이 그들의 상태를 다른 차량에 전달하도록 우선순위와 공정성을 제공함. 프로토콜 분석에 의하면, 500미터의 통신 거리와 젖은 도로위를 시간당 96킬로미터로 달릴 때 경고 메시지가 교차로로부터 240미터 이내에서 수신되고, 무선 네트워크에 합류한 후 0.2초 이내에 경고 메시지가 수신된다면 운전자는 충돌을 피할 수 있음.

1장: 연결된 차량의 개념하에서 적응가능한 교통 신호등 제어 방법

1.1 소개

최초의 네방면 세단계 교통 신호등(four-way three-state traffic light)은 1920년 미국 미시간 주의 디트로이트(Detroit, Michigan)에서 William Potts라는 경찰관에 의해 발명되었음. 그때 이후로 교통 신호등은, 교통 흐름을 조정하고 교통 정체를 줄이는데 효율성을 부여함으로써 교통 관리의 가장 중요한 수단 중의 하나였음. 역사적으로, 연결된 교차로 제어(connected intersection control)와 자동 교통 신호등(automatic traffic lights)의 개념은 교통 신호등 자체만큼 오래되었음. 최초의 상호연결 교통 신호체계는 1917년 솔트레이크(Salt Lake city) 시에 설치되었는데, 이는 수동 스위치로 조작되어 동시에 여섯개의 연결된 교차로를 제어함. 상호연결된 교통 신호등의 자동화된 제어는 텍사스 주 휴스턴(Houston, Texas)에서 1922년 3월에 최초로 도입되었음.

그때 이후로, 적응가능하고 동적인 기능성을 달성하기 위해 교통 신호 통제기(traffic light controllers)를 진화시키는 많은 방법이 제안되어 왔음. 제안된 시스템의 일부는 교통 정보를 통제기로 입력하는 컴퓨터 비전과 금속 탐지기를 사용하였음. 그러나, 이러한 시스템은 부정확한 센서나 신뢰할 수 없는 컴퓨터 비전 알고리즘에 기반하고 있기 때문에 정확성이 부족함. 따라서 수집된 데이타는 부정확하고 통제기 결정은 상당히 부정확하였음. 교차로에서 데이타 수집 문제에 대한 답은 지능형 교통 시스템의 소개를 고안하였음. 지능형 교통 시스템에서 차량은 다른 차량 및 도로의 인프라와 통신할 수 있음. 이러한 통신 계획은 필요한 모든 교통정보를 교통 신호 통제기로 전송하는 수단을 제공함. 따라서 데이타 수집 문제를 해결하고 연구자들로 하여금 교통 신호등의 지능적인 거동에 중점을 두도록 함.

실시간으로 적응가능한 교통신호에 대한 문헌은 두 가지의 주요 분류로 나누어질 수 있음. 첫번째는 사이클 길이와 녹색등 타이밍을 결정하기 위해 사용되는 알고리즘에 중점을 두었고, 두번째는 교통 데이타를 수집하는 새로운 방법을 소개하는 것에 중점을 두었음. 데이타 수집 측면에서, B. Zhou et al.은 교통 데이타를 수집하고 교통 신호등의 길이 및 순서를 결정하기 위해 무선 센서 네트워크를 사용하는 적응가능한 교통 신호등 통제 알고리즘을 제안함. 저자들의 가정에 의하면, 교차로는 16개의 사례들 중 하나일 수 있고, 이들은 교차로의 다음 사례와 기간을 결정하기 위해 수학적 모델을 사용하였음. 또다른 한편으로, D. T Dissanayake et al.은 Magneto-Resistive 센서에 기반하여 차량을 탐지하는 알고리즘을 제안하였음. 또한, K. Al-Khateeb et al.은 실시간의 동적 교통신호등 순서 결정 알고리즘(real-time dynamic traffic light sequence determination algorithm)을 제안하였음. 통제 알고리즘 개발 측면에서 많은 연구가, 인공 신경망(artificial neural networks)의 지식습득 능력에 퍼지 전문가 시스템(fuzzy expert systems)의 결정에 포함하는 매우 복잡한 알고리즘에 대해 제시되었음.

적응가능한 교통신호등 시스템이 연구되어 오긴 했지만, 일부 논문들만이 실시간 교통정보원으로써 연결된 차량(connected vehicles)의 개념을 고려하였음. M. Ferreira et al.은 V2V 통신만을 사용하여 교차로에서 교통 관리의 새로운 개념을 제시함. 제안된 알고리즘은 도로변의 장비(roadside equipment, RSE)도 교통신호등도 요구하지 않음. 알고리즘은 똑같은 교차로에서 차량간의 통신에만 기반하고 있고, 교통신호등은 각 차량에서 내부 디스플레이에서 제시된 내부 교통신호등으로 대체됨. 또다른 V2V/V2I의 활용은 V. Gradinescu et al.에 의해 제시되었고, 그 안에서 V2V/V2I 메시지는 교차로 주변의 교통 상태에 대한 실시간 정보를 수집하기 위해 사용되었음. 그 후, 잘 알려진 웹스터 방정식에 기반에 둔 알고리즘이 사이클 길이와 녹색 시간 분할(green time splitting)을 결정하기 위해 사용됨.

1.2 배경

도로 네트워크에서 현재의 출발지점으로부터 주어진 목표지점까지 최적의 경로를 찾는 것은, 대부분의 운전자들이 이동을 계획할 때 해결해야 하는 일상의 문제임. 여러 애플리케이션이 내비게이션 장치에 휴대폰, 웹 기반의 내비게이션 지도에 이르기까지 여러 다른 플랫폼을 사용하여 경로 탐색 서비스를 제공하기 위해 설계되었음. 경로 탐색 알고리즘에서 최적이란 단어는 사용자들이 경로를 최적화하기위해 선택할 수 있는 다양한 목적을 의미할 수 있음. 예를 들어, 최단 경로, 가장 빠른 경로, 다양한 도로 특성에 대한 선호에 근거한 가장 빠른 경로, 또는 가장 연료 효율적이 경로 등이 포함될 수 있음. 이러한 내비게이션 알고리즘은 시간에 따라 변화하는 교통 상태를 다루는 방식에 있어 달라지는데, 세 가지의 주요 분류로 나누어질 수 있음: 정적(static), 결정론적 시간 의존적(deterministic time-dependent), 그리고 동적(dynamic) 계획 알고리즘.

1.3 결론

이 장에서, 연결된 차량의 환경에서 교통신호등을 적응적으로 통제하는 방법이 제안되고 평가되었음. 웹스터 방정식에 기반을 둔 새로운 알고리즘이 개발되었음. 이 알고리즘은 도로 부분마다 수요 정도를 추정하고 적당한 사이클 길이와 녹색 시간 분할을 계산하기 위해 차량과 교통 신호등 사이에 메시지 교환을 사용하였음. 최소 및 최대 사이클 길이, 한 방향에 대한 최소 녹색시간과 같은 많은 변수들이 알고리즘에서 고려되었음. 게다가, 알고리즘은 특별 사건에 대해 반응할 수 있었음. 예를 들어, 반대 방향에서 수요가 없을 때 적색을 기다리는 방향에 대해 교통신호등을 녹색으로 전환하고, 반대 방향에서 수요가 없는 한 하나의 방향에 대해 계산된 값을 넘어서서 녹색 시간을 연장하는 것을 포함함.

2장: 여러 다른 도로 경로 알고리즘의 평가

2.1 소개

교통 활동은 미국의 온실가스 배출원 중에서 가장 빠르게 성장하고 있는데, 이는 2008년 기준으로 전체 에너지 관련 이산화탄소 배출량의 33.1%를 차지함. 자동차 배출이 환경에 미치는 상당한 영향과 오일에 대한 의존도를 줄이고자 하는 수요에 근거하여, 지능형 교통 시스템 기술은 최근 “환경친화적 운전(green driving)”과 같이 혁신적인 해결책을 가능하게 하는데 중점을 두고 있음. 하나의 잠재적인 해결책으로, 운전자를 최소의 연료소모로 이끄는 이동 경로로 안내하는 경로 안내 시스템인 “환경친화적 경로선택(eco-routing)”을 들 수 있음. 최근 일부 차량의 내비게이션 시스템은 환경친화적 경로선택 서비스를 그들의 시스템에 포함하였으며, 여러 다른 배출량 모델을 사용함.

그러나, 기존에 존재하는 이러한 모델은 교통 밀도와 평균 속도와 같이 이미 정해지거나 측정된 도로 연결 속성에 기초하여 계산됨. 이러한 접근방식은 동적 교통 상태를 고려하지 않음. 차량간, 차량과 인프라간 실시간 통신은 향상된 에너지 및 배출량 추정을 달성하는데 필수적인 기능적 요구사항임. 교통 상태의 무작위적인 성질은 우리로 하여금 빠른 속도의 통신기술을 필요로 함. 새롭게 개발된 단거리 전용 통신(Dedicated Short-Range Communications, DSRC)은 차량에 실시간 교통 정보를 교환하는 능력을 제공하는데, 이는 교통 혼잡의 적절한 추정을 위한 필수적임.

2.2 결론

최적의 경로 탐색은 자동차 내비게이션 장치의 핵심적인 기능 중 하나임. 여러 연구자들은 사용자들이 원하는 경로를 찾기 위한 여러 기준들을 고려하여 최적의 경로를 찾는 방법을 연구해 왔음. 최적의 경로 탐색 알고리즘의 대부분은 정적인 경로 계산에 중점을 두고 있고, 최단 거리나 최단 이동시간에 대해 경로를 최적화함. 지능형 교통시스템의 개발과 함께, 자동차 내비게이션 장치는 교통상태에 대한 실시간 정보를 받을 수 있음. 이 장에서는, 내비게이션 시스템이 교통정보 수집 방법과 경로 최적화 변수에 대해 계산된 도로 비용에 따라 분류되어 있음. 추가적으로, 이동 시간 기반의 환경친화적 경로 탐색 알고리즘은 시뮬레이션에 의해 제시되고 평가되었음. 시뮬레이션 결과에 의하면, 환경친화적 계산은 기존의 정적 최단 이동시간 경로탐색 접근방식에 비해 개선된 성능을 가능케 함.