| 1차년도 |
카메라/레이더 기반 교통정보수집 알고리즘 및 차량검지센서 개발
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- 기존 연구, 기 개발된 Deep-learning 기술의 특징 분석, 요구사항 분석- 기존 국도 신호시스템 기술 운영현황 검토, 요구사항 분석- 일반 국도 효과분석(MOE)을 위한 요구사항 분석- 카메라/레이더 기반 교통정보수집 및 돌발상황 검출 알고리즘 개발- 인공지능 알고리즘을 이용한 스마트신호운영 시스템 알고리즘 개발- 카메라/레이더 융합 인공지능 차량검지센서 시작품 개발- 빅데이터 분석 기반 링크/지점 교통정보 모니터링 시스템 시작품 개발
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| 연구성과 |
기술적 기대성과 |
- 본 연구은 교통신호제어기술과 인공지능기술의 융합으로 새로운 도로교통기술의 표준을 제안함- 센서 단선 등 루프검지기의 잦은 고장으로 인해 현재 운영 중인 감응식 신호제어시스템의 운영률이 극히 낮은 수준인데, 본 연구에서 검지기의 개발 및 설치를 최소화하여 도로시설에 대한 추가 비용을 절약하고, 도로포장 상태 등 영향을 받지 않기 때문에 기존 검지기에서 발생하는 단점을 효율적으로 해결이 가능함- 본 연구에서는 연속류 교통 분석에 활용되던 기존 거시적 교통모형을 도시부 단속류 부분에 개선/적용하여 도시부 교통류의 행태를 재현할 수 있을 것으로 기대되며, 이를 기반으로 향후 적용 가능한 ITS 기술 등을 포함한 교통운영 및 제어 기법들이 교통류에 미치는 영향을 보다 자세하게 분석할 수 있을 것으로 기대됨. 이는 실질적인 사용가치뿐 아니라 학문적인 차원에서도 향후 교통운영 및 제어기술들에 대한 초석이 될 것임
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| 사회 경제적 파급효과 |
- 교통정체는 직접적인 혼잡비용 뿐 아니라 에너지 낭비, 환경오염, 사고증가 등과 같은 부정적인 외부효과도 야기하며, 교통정체의 감소는 이러한 외부효과의 감소로 이어져 보다 지속가능한 교통시스템 구축이 가능- 신호 교차로용 비매설 검지기 개발에 따라 기존 루프검지기 설치？유지보수시 차선 통제 등에 따라 발생하는 불필요한 교통 정체 감소가 가능하고, 도로포장에 의한 영향을 받지 않기 때문에 도로공사에 따른 센서 파손 비율이 현저히 낮음에 따라 유지보수 비용 절감 가능- 해외 시장에서도 경쟁력을 확보할 수 있고 국내 시장에서의 기술 적용 사례를 토대로 해외 시장에서 수익 창출을 기대할 수 있음
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| 활용방안 |
[상품 상용화 모델 방안]- 도로교통 공공기관이나 사업자가 제공하는 데이터를 가지고 혼잡한 도로의 데이터를 분석하여 교통량을 조절하고, 차량의 데이터를 수집하여 혼잡한 도로의 정보를 안내해주고, 교통량의 분산을 도와주며, 이를 바탕으로 혼잡한 도로의 교통량을 평가 분석하여 교통 혼잡의 비용을 줄일 수 있는 실시간 교통 혼잡 모니터링 및 예측 분산 솔루션을 제공하는 모델로 제시할 예정 [사업화 시스템의 발전 방안]- 주관기관은 현재 6개 지방국도의 감응식 교통신호관리센터를 운영 중- 감응식 교통신호관리센터는 본 제안과제의 가장 중요한 요소인 지점 검지체계, 센터시스템 등의 시스템 인프라를 충분하게 보유하고 있으며, LTE망에 의해 센터와 연결되어 모니터링되고 있음- 주관기관이 보유한 교통관리센터 중에서 가장 적절한 장소를 시범사업 장소로 선정하여 교통정보 취득시스템을 최소한으로 추가하고, 서버의 소프트웨어를 본 과제의 결과물로 교체한다면 최적의 시범사업 구축이 가능
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