KR101803891B1 - 셀영역별 교통인수와 객체추적 모듈로 이루어진 하이브리드형 셀영역 기반 교통상황 실시간 통보장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명에서는 기존 차량정보 표시시스템을 개방형 도로(일반도로)에 적용시킬 경우에, 돌발정보에 대한 정확성 및 세밀성이 떨어지고, 급변하는 교통상황에 대한 실시간 대응이 어려운 문제점과, 패쇄형 도로(터널, 교량)에 설치된 영상식 돌발감지(유고감지)시스템의 경우에, 영상분석기술의 한계(광량변화, 영상노이즈, 차량겹침, 강우/강설 등)로 현장에서 신뢰성이 떨어지고, 실제 대형사고시 개별 원인요소들의 구분 및 분할이 어려워 사고자체를 판별하지 못하는 문제점을 개선하고자, 셀영역교통맵제어부(100), 셀영역차량검출부(200), 스마트 TRC 제어부(300), 근거리통신모듈(400), 유무선통신모듈(500)로 구성됨으로서, 개방형 도로(일반도로), 패쇄형 도로(터널, 교량) 상에서 검지하고자하는 검지구간을 직사각형 셀단위로 분할하여 위치ID를 부여한 셀영역으로 형성시킨 후, 셀영역별로 검출한 차량데이터와 위치ID를 기반으로 현재 셀영역별 단위교통상황을 현장 분석시킬 수 있어, 기존에 비해, 셀단위교통맵의 분석 및 관리를 통한 구간 교통상황의 직관적 표출속도를 2배~4배 향상시킬 수 있고, 도로영역에 대한 수 미터(m)단위의 세밀한 관리와 함께, 돌발 등 급박한 교통흐름의 변화에 대하여 수초(s) 이내에 신속히 감지할 수 있어, 기존에 비해 도로상의 돌발상황에 따른 긴급대응율을 80% 향상시킬 수 있으며, 근거리에 위치한 운전자의 스마트폰이나, 도로상의 교통전광판쪽으로 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 실시간 통보할 수 있어, 도로상의 돌발상황을 운전자가 사전인식하여, 교통사고발생율을 기존에 비해 70%이하로 낮출 수 있고, 원격지에 위치한 중앙관리서버에서 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 연결하여 전체구간교통상황정보데이터를 생성시킬 수 있어, 이를 통해 세밀한 교통상황의 측정 및 종합 교통지도를 형성하여 효율적으로 관리할 수 있는 지능형 교통시스템(ITS : Intelligent Transportation System)의 백업보조역할을 수행시킬 수 있는 셀영역별 교통인수와 객체추적 모듈로 이루어진 하이브리드형 셀영역 기반 교통상황 실시간 통보장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
Description
본 발명에서는 도로상에서 검지하고자하는 검지구간을 직사각형 셀단위로 분할하여 위치ID를 부여한 셀영역으로 형성시킨 후, 객체추적(Object Tracking)모듈을 통하여 검출한 차량데이터와 셀영역별 위치ID를 매칭하여 셀영역별 교통인수(Traffic Factor)를 연산시키고, 셀영역별로 연산시킨 교통인수를 시공간적 연관성에 따라 현장에서 분석하여, 지체, 정체, 소통원활, 구간 통행시간 등의 교통상황과 교통사고 및 낙하물에 의한 돌발상황에 관한 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 생성시켜, 외부(근거리의 스마트폰, 교통전광판, 원격지의 중앙관리서버)로 통보시킬 수 있는 셀영역별 교통인수와 객체추적 모듈로 이루어진 하이브리드형 셀영역 기반 교통상황 실시간 통보장치 및 방법에 관한 것이다.
경제규모가 확대 및 고도화됨에 따라 도로 및 차량수가 증가하였고, 도로 및 차량수의 증가에 비례하여 차량정체, 교통사고 및 교통위반 차량 등을 포함하는 돌발상황의 횟수 또한 증가하였다.
이에 따라 차량감지수단을 이용하여 기 설정된 도로의 차량정보를 수집하여 수집된 차량정보를 기반으로 차량밀도, 정체률, 차량속도, 위반차량 등을 포함하는 교통정보를 생성하여 생성된 교통정보를 종합적으로 관리하는 지능형 교통시스템(ITS : Intelligent Transportation System)이 널리 사용되고 있다.
종래의 교통정보 시스템은 기 설정된 감지구간을 주행하는 차량을 감지하는 차량감지수단 및 차량감지수단으로부터 전송받은 감지신호를 분석하여 차량속도, 밀집정도, 정체율 등의 차량정보를 생성하는 컨트롤러로 이루어지는 차량검지기와, 차량검지기로부터 전송받은 차량정보를 가공하여 실시간 교통정보를 생성하는 교통관리 서버와, 교통관리 서버에 접속하여 교통관리 서버로부터 전송받은 실시간 교통정보를 외부로 출력하는 단말기로 이루어진다.
이때 단말기는 스마트폰 및 차량 내 단말기(OBE : On Board Equipment) 등과 같이 출력수단 및 통신인터페이스 모듈을 구비하여 데이터 통신망을 통해 교통관리 서버로부터 전송받은 실시간 교통정보가 출력되는 디지털 단말기이다.
차량검지수단으로 지점검지기는 한 지점을 통과하는 차량 정보를 수집하여 교통관리서버로 전송하며, 교통관리서버에서 지점 차량정보로 해당구간의 대표값을 추정하는 방식으로 실제 구간내의 급변하는 교통상황을 제데로 반영하지 못하는 못하는 문제가 있었다.
또한 구간검지기는 도 1에 도시한 바와 같이, 노드 1과 노드 2를 통과한 차량의 번호판 정보를 수집 및 매칭하여 진입시간 및 출입시간의 차이로 차량속도, 구간 통행시간 등 해당 구간 대표값을 추정하는 방식으로 나들목 진출입, 공사, 사고 등에 의한 교통상황을 세밀하고 정확하게 측정할수 없으며, 구간과속단속의 경우 과속차량이 노드 2를 통과하기 이전에 속도위반에 적발되지 않도록 평균속도를 낮추기 위해 서행을 하는 일이 빈번하게 발생하여 차량정체 및 교통사고가 오히려 증가하게 된다.
이러한 문제점을 해결하기 위해, 종래기술로, 국내등록특허공보 제10-1446546호에서는 레이더 송수신부, 차량검지기, 단말기를 포함하고, 상기 단말기는 상기 교통관리 서버로부터 전송받은 차량정보에 저장된 감지영역을 복수개로 분할하는 셀(Cell)들을 설정하는 셀 설정부와, 상기 차량정보의 위치정보 및 상기 셀 설정부에 의해 분할된 셀들 각각의 위치정보를 이용하여 상기 셀들 각각에 포함되는 차량의 속도인 셀 단위 차량속도를 산출하는 셀 속도산출부와, 기 설정된 셀 단위 차량속도 별 색상정보를 탐색하여 상기 셀 속도산출부에 의해 산출된 상기 셀 단위 차량속도에 대응되는 색상을 검출하는 색상 결정부와, 실제 도로에 대응되는 선형수치 지도인 기 제작된 가상맵에, 상기 감지차량을 나타내는 차량이미지 및 상기 감지차량의 주행방향을 나타내는 표식기호를 매핑(Mapping)시킨 사용자 인터페이스를 상기 디스플레이 수단에 전시하는 디스플레이부를 포함하며, 상기 사용자 인터페이스에는 상기 가상맵에, 상기 셀들을 나타내는 셀 이미지가 매핑되어 전시되되 상기 셀 이미지는 상기 색상 결정부에 의해 검출된 색상에 따라 전시되는 차량정보 표시시스템이 제시된 바 있으나,
이는 교통관리서버의 중앙제어방식으로 이루어져 있어, 단지, 셀 단위 차량수와, 차량속도산출을 통해 색상에 따라 차량정보를 표시시키도록 구성될 뿐, 개방형 도로(일반도로)에 적용시킬 경우에, 현장에서 실시간으로 도로상의 돌발상황 발생되는 원인과 위치파악이 어려워 고속도로 순찰차의 출동 및 운전자의 신고로 인해, 돌발상황을 수동방식으로 처리해야 하기 때문에, 돌발정보에 대한 정확성 및 세밀성이 떨어지고, 급변하는 교통상황에 대한 실시간 대응이 어려운 문제점이 있었다.
또한, 패쇄형 도로(터널, 교량)의 경우에, 영상식 돌발감지(유고감지)시스템을 설치하여 돌발의 원인(낙하물, 역주행, 정지차량, 화재, 보행자 등)을 사전에 감지하여 터널 및 교량관리소에서 후속대응하는 방식으로 이루어지나, 이는 영상분석기술의 한계(광량변화, 영상노이즈, 차량겹침, 강우/강설 등)로 현장에서 신뢰성이 떨어지고, 실제 대형사고시 개별 원인요소들의 구분 및 분할이 어려워 사고자체를 판별하지 못하는 상황이 발생되는 문제점이 있었다.
상기의 문제점을 해결하기 위해 본 발명에서는 개방형 도로(일반도로), 패쇄형 도로(터널, 교량) 상에서 검지하고자하는 검지구간을 직사각형 셀단위로 분할하여 위치ID를 부여한 셀영역으로 형성시킨 후, 셀영역별로 검출한 차량데이터와 위치ID를 기반으로 현재 셀영역별 단위교통상황을 현장 분석시킬 수 있고, 도로영역에 대한 수 미터(m)단위의 세밀한 관리와 함께, 돌발 등 급박한 교통흐름의 변화에 대하여 수초(s) 이내에 신속히 감지할 수 있으며, 근거리에 위치한 운전자의 스마트폰이나, 도로상의 교통전광판쪽으로 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 실시간 통보할 수 있고, 원격지에 위치한 중앙관리서버에서 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 연결하여 전체구간교통상황정보데이터를 생성시킬 수 있어, 이를 통해 세밀한 교통상황의 측정 및 종합 교통지도를 형성하여 효율적으로 관리할 수 있는 지능형 교통시스템(ITS : Intelligent Transportation System)의 백업보조역할을 수행시킬 수 있는 셀영역별 교통인수와 객체추적 모듈로 이루어진 하이브리드형 셀영역 기반 교통상황 실시간 통보장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 셀영역별 교통인수와 객체추적 모듈로 이루어진 하이브리드형 셀영역 기반 교통상황 실시간 통보장치는
도로상에서 검지하고자하는 검지구간을 직사각형 셀단위로 분할하여 위치ID를 부여한 셀영역으로 형성시킨 후, 객체추적(Object Tracking)모듈을 통하여 검출한 차량데이터와 셀영역별 위치ID를 매칭하여 셀영역별 교통인수(Traffic Factor)를 연산시키고, 셀영역별로 연산시킨 교통인수를 시공간적 연관성에 따라 현장에서 분석하여, 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 생성시켜, 외부로 통보시키도록 구성됨으로서 달성된다.
보다 구체적으로, 상기 하이브리드형 셀영역 기반 교통상황 실시간 통보장치는
도로상에서 검지하고자하는 검지구간을 실측하고, 실측한 검지구간을 셀단위로 분할시켜 위치ID가 설정된 셀영역 교통맵으로 형성시킨 후, 형성시킨 셀영역 교통맵을 셀영역차량검출부로 전달시키는 셀영역교통맵제어부(100)와,
도로상에 100m~500m간격으로 설치되어, 셀영역교통맵제어부를 통해 형성된 셀영역교통맵의 셀영역을 기준으로, 객체추적(Object Tracking)을 통해 감지한 차량을 실시간으로 검출한 후, 검출한 차량데이터를 스마트 TRC 제어부로 전송시키는 셀영역차량검출부(200)와,
셀영역차량검출부 일측에 위치되어, 셀영역교통맵제어부의 셀영역 교통맵의 위치ID와 셀영역차량검출부의 차량데이터를 매칭하여 셀영역별 교통인수(Traffic Factor)를 연산시키고, 셀영역별로 연산시킨 교통인수를 시공간적 연관성에 따라 현장에서 분석하여, 지체, 정체, 소통원활, 구간 통행시간 등의 교통상황과 교통사고 및 낙하물에 의한 돌발상황을 현장분석시킨 후, 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 생성시켜, 외부로 통보시키도록 제어하는 스마트 TRC 제어부(300)와,
스마트 TRC 제어부 일측에 위치되어, 근거리에 위치한 스마트 디바이스(운전자의 스마트폰, 교통전광판)쪽으로 스마트 TRC 제어부에서 분석시킨 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 전송시키는 근거리통신모듈(400)과,
근거리통신모듈 일측에 위치되어, 원거리에 위치한 중앙관리서버쪽으로 스마트 TRC 제어부에서 분석시킨 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 전송시키는 유무선통신모듈(500)로 구성되는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 셀영역별 교통인수와 객체추적 모듈로 이루어진 하이브리드형 셀영역 기반 교통상황 실시간 통보방법은
셀영역교통맵제어부를 통해, 도로상에서 검지하고자하는 검지구간을 실측하고, 실측한 검지구간을 셀단위로 분할시켜 위치ID가 설정된 셀영역 교통맵으로 형성시킨 후, 형성시킨 셀영역 교통맵을 셀영역차량검출부로 전달시키는 단계(S100)와,
셀영역차량검출부에서 셀영역교통맵제어부를 통해 형성된 셀영역교통맵의 셀영역을 기준으로, 객체추적(Object Tracking)을 통해 감지한 차량을 실시간으로 검출한 후, 검출한 차량데이터를 스마트 TRC 제어부로 전송시키는 단계(S200)와,
스마트 TRC 제어부의 셀단위교통펙터연산부를 통해, 셀영역교통맵제어부의 셀영역 교통맵의 위치ID와 셀영역차량검출부의 차량데이터를 매칭하여 셀영역별 교통인수(Traffic Factor)를 연산시키는 단계(S300)와,
스마트 TRC 제어부의 교통상황현장분석제어부에서, 셀단위교통펙터연산부를 통해 연산시킨 셀영역별 교통인수(Traffic Factor)를 전달받아, 셀영역별 교통인수(Traffic Factor) 중 현재교통패턴을 기준교통패턴과 비교하고, 시간에 따른 교통패턴의 변화를 추적하여, 지체, 정체, 소통원활, 구간 통행시간 등의 교통상황과 교통사고 및 낙하물에 의한 돌발상황을 현장분석시킨 후, 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 생성시키는 단계(S400)와,
근거리통신모듈을 통해 근거리에 위치한 스마트 디바이스(운전자의 스마트폰, 교통전광판)쪽으로 스마트 TRC 제어부에서 분석시킨 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 전송시키는 단계(S500)와,
유무선통신모듈을 통해 원거리에 위치한 중앙관리서버쪽으로 스마트 TRC 제어부에서 분석시킨 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 전송시키는 단계(S600)와,
중앙관리서버에서, 유무선통신모듈을 통해 전송된 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 기반으로 분석하여 셀영역별 인접성, 연결성, 교통펙터의 변화율에 관한 셀단위교통벡터데이터를 생성시킨 후, 생성시킨 셀단위교통벡터데이터를 기반으로 분석하여 n개로 링크시켜 링크별 구간 통행시간, 링크별 구간 지체시간, 링크별 구간평균속도, 구간 통행량에 관한 전체구간교통상황정보데이터를 생성시키는 단계(S700)로 이루어짐으로서 달성된다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에서는
첫째, 개방형 도로(일반도로), 패쇄형 도로(터널, 교량) 상에서 검지하고자하는 검지구간을 직사각형 셀단위로 분할하여 위치ID를 부여한 셀영역으로 형성시킨 후, 셀영역별로 검출한 차량데이터와 위치ID를 기반으로 현재 셀영역별 단위교통상황을 현장 분석시킬 수 있어, 기존에 비해, 셀단위교통맵의 분석 및 관리를 통한 구간 교통상황의 직관적 표출속도를 2배~4배 향상시킬 수 있다.
둘째, 도로영역에 대한 수 미터(m)단위의 세밀한 관리와 함께, 돌발 등 급박한 교통흐름의 변화에 대하여 수초(s) 이내에 신속히 감지할 수 있어, 기존에 비해 도로상의 돌발상황에 따른 긴급대응율을 80% 향상시킬 수 있다.
셋째, 근거리에 위치한 운전자의 스마트폰이나, 도로상의 교통전광판쪽으로 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 실시간 통보할 수 있어, 도로상의 돌발상황을 운전자가 사전인식하여, 교통사고발생율을 기존에 비해 70%이하로 낮출 수 있다.
넷째, 원격지에 위치한 중앙관리서버에서 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 연결하여 전체구간교통상황정보데이터를 생성시킬 수 있어, 이를 통해 세밀한 교통상황의 측정 및 종합 교통지도를 형성하여 효율적으로 관리할 수 있는 지능형 교통시스템(ITS : Intelligent Transportation System)의 백업보조역할을 수행시킬 수 있다.
도 1은 종래 구간검지기의 동작과정을 도시한 일실시예도,
도 2는 본 발명에 따른 셀영역별 교통인수와 객체추적 모듈로 이루어진 하이브리드형 셀영역 기반 교통상황 실시간 통보장치(1)의 구성요소를 도시한 구성도,
도 3은 본 발명에 따른 셀영역교통맵제어부의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 4는 본 발명에 따른 실측정보생성부를 통해 도로상에서 검지하고자하는 검지구간에 대한 차로수, 차로폭, 검지구간 길이, 차량주행방향으로 이루어진 실측 정보를 측정하고 획득한 것을 도시한 일실시예도.
도 5는 본 발명에 따른 위치ID설정부를 통해 셀영역 중 단위셀에 1:1로 위치ID를 설정시키는 것을 도시한 일실시예도,
도 6은 본 발명에 따른 셀영역교통맵제어부를 통해, 도로상에서 검지하고자하는 검지구간을 실측하고, 실측한 검지구간을 셀단위로 분할시켜 위치ID가 설정된 셀영역 교통맵으로 형성시키는 것을 도시한 일실시예도,
도 7은 본 발명에 따른 셀단위분할설정부에서, 실측정보생성부를 통해 생성된 검지구간을 분할하기 위한 2차원 직사각형 셀의 크기를 설정시키는 것을 도시한 일실시예도,
도 8은 본 발명에 따른 레이더검지기의 구성요소를 도시한 사시도,
도 9는 본 발명에 따른 레이더검지기를 통해 셀영역교통맵제어부를 통해 형성된 셀영역교통맵의 셀영역을 기준으로, 객체추적(Object Tracking)을 통해 감지한 차량을 실시간으로 검출시키는 것을 도시한 일실시예도,
도 10은 본 발명에 따른 레이더검지기의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 11은 본 발명에 따른 스마트 TRC 제어부의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 12는 본 발명에 따른 객체추적(Object Tracking)부를 통해 셀영역에 위치한 오브젝트 ID로 설정한 차량을 갱신주기(Update Time)동안 트래킹하여, 차로를 기준으로 X축 또는 Y축방향으로 이동했을 때, 셀영역상의 이동거리에 따른 이동시간을 연산하여 얻은 차로별 현재통행패턴, 차로별 현재통행시간, 링크(Link) 운행패턴으로 이루어진 차량데이터를 생성시키는 것을 도시한 일실시예도,
도 13은 본 발명에 따른 교통상황현장분석제어부를 도시한 블럭도,
도 14는 본 발명에 따른 돌발상황검출알고리즘엔진부에서 기준교통패턴부를 통해 산출된 기준교통패턴에다가, 현재 인접한 연관 셀영역들의 누적교통펙터값의 시간축 변화를 비교하여, 돌발상황이 발생하게 되면 현재 속도데이터값이 패턴값보다 작아지기 때문에 돌발상황판정값이 음수 값이 나오면, 회색으로 표시한 것을 도시한 일실시예도,
도 15는 본 발명에 따른 근거리통신모듈의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 16은 본 발명에 따른 중앙관리서버의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 17은 본 발명에 따른 구간교통정보생성제어부에서, 교통펙터종합분석제어부를 통해 연산된 셀단위교통벡터를 기반으로 분석하여 n개로 링크시켜 링크별 구간 통행시간, 링크별 구간 지체시간, 링크별 구간평균속도, 구간 통행량에 관한 구간교통정보데이터를 생성시키는 것을 도시한 일실시예도,
도 18은 본 발명에 따른 셀영역차량검출부에서 도로상에 100m~500m간격으로 설치되어, 셀영역교통맵제어부를 통해 형성된 셀영역교통맵의 셀영역을 기준으로, 객체추적(Object Tracking)을 통해 감지한 차량을 실시간으로 검출한 후, 검출한 차량데이터를 스마트 TRC 제어부로 전송시키는 것을 도시한 일실시얘도,
도 19는 본 발명에 따른 교통상황현장분석제어부에서 돌발상황이 발생되면 셀영역 교통맵에 돌발상황을 표출시키는 것을 도시한 일실시예도,
도 20은 본 발명에 따른 근거리통신모듈을 통해 근거리에 위치한 스마트 디바이스(운전자의 스마트폰, 교통전광판)쪽으로 스마트 TRC 제어부에서 분석시킨 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 전송시키는 것을 도시한 일실시예도,
도 21은 본 발명에 따른 유무선통신모듈을 통해 원거리에 위치한 중앙관리서버쪽으로 스마트 TRC 제어부에서 분석시킨 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 전송시키는 것을 도시한 일실시예도,
도 22은 본 발명에 따른 셀영역별 교통인수와 객체추적 모듈로 이루어진 하이브리드형 셀영역 기반 교통상황 실시간 통보방법을 도시한 순서도.
도 2는 본 발명에 따른 셀영역별 교통인수와 객체추적 모듈로 이루어진 하이브리드형 셀영역 기반 교통상황 실시간 통보장치(1)의 구성요소를 도시한 구성도,
도 3은 본 발명에 따른 셀영역교통맵제어부의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 4는 본 발명에 따른 실측정보생성부를 통해 도로상에서 검지하고자하는 검지구간에 대한 차로수, 차로폭, 검지구간 길이, 차량주행방향으로 이루어진 실측 정보를 측정하고 획득한 것을 도시한 일실시예도.
도 5는 본 발명에 따른 위치ID설정부를 통해 셀영역 중 단위셀에 1:1로 위치ID를 설정시키는 것을 도시한 일실시예도,
도 6은 본 발명에 따른 셀영역교통맵제어부를 통해, 도로상에서 검지하고자하는 검지구간을 실측하고, 실측한 검지구간을 셀단위로 분할시켜 위치ID가 설정된 셀영역 교통맵으로 형성시키는 것을 도시한 일실시예도,
도 7은 본 발명에 따른 셀단위분할설정부에서, 실측정보생성부를 통해 생성된 검지구간을 분할하기 위한 2차원 직사각형 셀의 크기를 설정시키는 것을 도시한 일실시예도,
도 8은 본 발명에 따른 레이더검지기의 구성요소를 도시한 사시도,
도 9는 본 발명에 따른 레이더검지기를 통해 셀영역교통맵제어부를 통해 형성된 셀영역교통맵의 셀영역을 기준으로, 객체추적(Object Tracking)을 통해 감지한 차량을 실시간으로 검출시키는 것을 도시한 일실시예도,
도 10은 본 발명에 따른 레이더검지기의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 11은 본 발명에 따른 스마트 TRC 제어부의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 12는 본 발명에 따른 객체추적(Object Tracking)부를 통해 셀영역에 위치한 오브젝트 ID로 설정한 차량을 갱신주기(Update Time)동안 트래킹하여, 차로를 기준으로 X축 또는 Y축방향으로 이동했을 때, 셀영역상의 이동거리에 따른 이동시간을 연산하여 얻은 차로별 현재통행패턴, 차로별 현재통행시간, 링크(Link) 운행패턴으로 이루어진 차량데이터를 생성시키는 것을 도시한 일실시예도,
도 13은 본 발명에 따른 교통상황현장분석제어부를 도시한 블럭도,
도 14는 본 발명에 따른 돌발상황검출알고리즘엔진부에서 기준교통패턴부를 통해 산출된 기준교통패턴에다가, 현재 인접한 연관 셀영역들의 누적교통펙터값의 시간축 변화를 비교하여, 돌발상황이 발생하게 되면 현재 속도데이터값이 패턴값보다 작아지기 때문에 돌발상황판정값이 음수 값이 나오면, 회색으로 표시한 것을 도시한 일실시예도,
도 15는 본 발명에 따른 근거리통신모듈의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 16은 본 발명에 따른 중앙관리서버의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 17은 본 발명에 따른 구간교통정보생성제어부에서, 교통펙터종합분석제어부를 통해 연산된 셀단위교통벡터를 기반으로 분석하여 n개로 링크시켜 링크별 구간 통행시간, 링크별 구간 지체시간, 링크별 구간평균속도, 구간 통행량에 관한 구간교통정보데이터를 생성시키는 것을 도시한 일실시예도,
도 18은 본 발명에 따른 셀영역차량검출부에서 도로상에 100m~500m간격으로 설치되어, 셀영역교통맵제어부를 통해 형성된 셀영역교통맵의 셀영역을 기준으로, 객체추적(Object Tracking)을 통해 감지한 차량을 실시간으로 검출한 후, 검출한 차량데이터를 스마트 TRC 제어부로 전송시키는 것을 도시한 일실시얘도,
도 19는 본 발명에 따른 교통상황현장분석제어부에서 돌발상황이 발생되면 셀영역 교통맵에 돌발상황을 표출시키는 것을 도시한 일실시예도,
도 20은 본 발명에 따른 근거리통신모듈을 통해 근거리에 위치한 스마트 디바이스(운전자의 스마트폰, 교통전광판)쪽으로 스마트 TRC 제어부에서 분석시킨 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 전송시키는 것을 도시한 일실시예도,
도 21은 본 발명에 따른 유무선통신모듈을 통해 원거리에 위치한 중앙관리서버쪽으로 스마트 TRC 제어부에서 분석시킨 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 전송시키는 것을 도시한 일실시예도,
도 22은 본 발명에 따른 셀영역별 교통인수와 객체추적 모듈로 이루어진 하이브리드형 셀영역 기반 교통상황 실시간 통보방법을 도시한 순서도.
먼저, 본 발명에서 설명되는 스마트디바이스는 스마트 셀영역별 단위교통상황 실시간 통보장치와 근거리에 위치한 운전자의 스마트폰, 교통전광판을 모두 포함한다.
다음으로, 본 발명에서 설명되는 셀영역별 교통인수와 객체추적 모듈로 이루어진 하이브리드형 셀영역 기반 교통상황 실시간 통보장치 및 방법에서, 교통상황은 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터와, 전체구간교통상황정보데이터를 모두 포함한다.
상기 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터는 셀영역차량검출부가 도로상에 검출할 수 있는 영역범위(100m~500m)내에서, 셀영역별로 연산시킨 교통인수를 시공간적 연관성에 따라 현장에서 분석하여, 지체, 정체, 소통원활, 구간 통행시간 등의 교통상황과 교통사고 및 낙하물에 의한 돌발상황을 현장분석시킨 셀영역별 단위정보데이터를 말한다.
상기 전체구간교통상황정보데이터는 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 n개로 링크시켜 링크별 구간 통행시간, 링크별 구간 지체시간, 링크별 구간평균속도, 구간 통행량에 관한 전제구간정보데이터를 말한다.
또한, 본 발명에서 설명되는 스마트 TRC 제어부에서 TRC는 본 출원인 "(주)트라콤"의 영문자인 TR A C OM의 약자인 "TRC"를 의미한다.
즉, 개방형 도로(일반도로), 패쇄형 도로(터널, 교량)에 적용시켜, 셀영역별로 검출한 차량데이터와 위치ID, 객체추적(Object Tracking)을 통해 현재 셀영역별 단위정보데이터을 현장에서 실시간 검출시키고, 외부로 통보시키는 본 출원인의 독창적인 발명을 지칭하기 위해 사용한 명칭이다.
본 발명에 따른 하이브리드형 셀영역기반 교통상황 실시간 통보장치와 선행기술과의 큰 차이점은
첫째, 개방형 도로(일반도로), 패쇄형 도로(터널, 교량)상에서 검지하고자하는 검지구간을 직사각형 셀단위로 분할하여 위치ID를 부여한 셀영역으로 형성시킨 후, 셀영역별로 검출한 차량데이터와 위치ID를 기반으로 셀영역별 단위교통상황을 현장 분석시킬 수 있다는 점이고,
둘째, 셀영역차량검출부에서, 셀영역교통맵제어부를 통해 형성된 셀영역교통맵의 셀영역을 기준으로, 객체추적(Object Tracking)을 통해 감지한 차량을 실시간으로 검출한다는 점이며,
셋째, 교통상황현장분석제어부에서, 셀단위교통펙터연산부를 통해 연산시킨 셀영역별 교통인수(Traffic Factor)를 전달받아, 셀영역별 교통인수(Traffic Factor) 중 현재교통패턴을 기준교통패턴과 비교하고, 시간에 따른 교통패턴의 변화를 추적하여, 지체, 정체, 소통원활, 구간 통행시간 등의 교통상황과 교통사고 및 낙하물에 의한 돌발상황을 현장분석시킨 후, 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 생성시킨다는 점이고,
넷째, 근거리무선통신모듈을 통해, 근거리에 위치한 운전자의 스마트폰이나, 도로상의 교통전광판쪽으로 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 실시간 통보하거나, 또는 유무선통싱모듈을 통해 원격지에 위치한 중앙관리서버로쪽으로 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 실시간 통보시킨다는 점이다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 도면을 첨부하여 설명한다.
도 2는 본 발명에 따른 셀영역별 교통인수와 객체추적 모듈로 이루어진 하이브리드형 셀영역 기반 교통상황 실시간 통보장치(1)의 구성요소를 도시한 구성도에 관한 것으로, 이는 도로상에서 검지하고자하는 검지구간을 직사각형 셀단위로 분할하여 위치ID를 부여한 셀영역으로 형성시킨 후, 객체추적(Object Tracking)모듈을 통하여 검출한 차량데이터와 셀영역별 위치ID를 매칭하여 셀영역별 교통인수(Traffic Factor)를 연산시키고, 셀영역별로 연산시킨 교통인수를 시공간적 연관성에 따라 현장에서 분석하여, 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 생성시켜, 외부로 통보시키도록 구성된다.
상기 하이브리드형 셀영역기반 교통상황 실시간 통보장치(1)는 보다 구체적으로, 셀영역교통맵제어부(100), 셀영역차량검출부(200), 스마트 TRC 제어부(300), 근거리통신모듈(400), 유무선통신모듈(500)로 구성된다.
먼저, 본 발명에 따른 셀영역교통맵제어부(100)에 관해 설명한다.
상기 셀영역교통맵제어부(100)는 도로상에서 검지하고자하는 검지구간을 실측하고, 실측한 검지구간을 셀단위로 분할시켜 위치ID가 설정된 셀영역 교통맵으로 형성시킨 후, 형성시킨 셀영역 교통맵을 셀영역차량검출부로 전달시키는 역할을 한다.
이는 도 3에 도시한 바와 같이, 실측정보생성부(110), 셀단위분할설정부(120), 셀영역별파라메터 설정부(130), 위치ID설정부(140)로 구성된다.
상기 실측정보생성부(110)는 도 4에 도시한 바와 같이, 도로상에서 검지하고자하는 검지구간에 대한 차로수, 차로폭, 검지구간 길이, 차량주행방향으로 이루어진 실측 정보를 측정하고 획득하는 역할을 한다.
이는 3D 레이저스캐너로 구성된다.
상기 셀단위분할설정부(120)는 실측정보생성부를 통해 생성된 검지구간을 분할하기 위한 2차원 직사각형 셀의 크기를 설정시키는 역할을 한다.
이는 도 7에 도시한 바와 같이, Virtual Cell(가상 셀)로 구성되고, 일예로, 가로를 3.2m(차로폭)로 설정하고, 세로를 10m로 설정한다.
상기 셀영역별파라메터 설정부(130)는 셀영역별 파라메터를 설정시키는 역할을 한다.
여기서, 파라메터는 도 7에 도시한 바와 같이, 셀별 Q팩터(Q-factor)로서, 셀 속도, 셀 교통량, 가중 계수, 임계치, 분석주기, 갱신주기를 설정된다.
이렇게 셀별 파라메터가 설정되면, 스마트 TRC 제어부의 셀단위교통펙터연산부에서 셀별 Q팩터 연산을 통해 차로별 통행패턴, 차로별 통행시간, 정밀한 통행시간, 링크 운행패턴을 산출해내어, 다양한 알고리즘, 정밀한 교통분석, 세밀한 정보를 제공한다.
그리고, 일예로, 상기 가중계수는 교통량의 경우에 20%로 설정시키고, 속도의 경우에 70%로 설정시키며, 차량길이의 경우에 10%로 설정시킨다.
상기 임계치는 일예로, 최대교통량을 60대로 설정시키고, 최대속도를 80km/h로 설정시키며, 최대차량길이는 20m로 설정시킨다.
상기 분석주기 또는 갱신주기는 일예로, 5초로 설정시킨다.
상기 위치ID설정부(140)는 셀영역 중 단위셀에 1:1로 위치ID를 설정시키는 역할을 한다.
이는 GPS를 통해 셀영역마다 x,y,z축의 기반의 4비트~16비트형 위치 ID를 설정시킨다.
일예로, 도 5에 도시한 바와 같이, 셀영역교통맵제어부를 통해 형성된 제1 셀영역에는 "00000000"의 위치 ID를 설정시키고, 제2 셀영역에는 "00000001"의 위치 ID를 설정시키며, 제3 셀영역에는 "00000010"의 위치 ID를 설정시키고, 제3 셀영역과 이웃하는 제4 셀영역에는 "00000011"의 위치 ID를 설정시키며, 제4 셀영역과 이웃하는 제5 셀영역에는 "00000100"의 위치 ID를 설정시키며, 제5 셀영역과 이웃하는 제6 셀영역에는 "00000101"의 위치 ID를 설정시키고, 제6 셀영역과 이웃하는 제7 셀영역에는 "00000110"의 위치 ID를 설정시키며, 이어서, 제127 셀영역에는 "11111110"의 위치 ID를 설정시키고, 제128 셀영역에는 "11111111"의 위치 ID를 설정시킨다.
이처럼, 실측정보생성부(110), 셀단위분할설정부(120), 셀영역별파라메터 설정부(130), 위치ID설정부(140)로 이루어진 셀영역교통맵제어부(100)는 도 5에 도시한 바와 같이, 실측한 검지구간을 셀단위로 분할시켜 위치ID가 설정된 셀영역 교통맵으로 형성시킨다.
다음으로, 본 발명에 따른 셀영역차량검출부(200)에 관해 설명한다.
상기 셀영역차량검출부(200)는 도로상에 100m~500m간격으로 설치되어, 셀영역교통맵제어부를 통해 형성된 셀영역교통맵의 셀영역을 기준으로, 객체추적(Object Tracking)을 통해 감지한 차량을 실시간으로 검출한 후, 검출한 차량데이터를 스마트 TRC 제어부로 전송시키는 역할을 한다.
이는 도 8 및 도 9에 도시한 바와 같이, 레이더검지기(210)로 구성된다.
상기 레이더검지기는 특정파장의 레이더펄스를 다차선상에 출력시켜, 셀영역을 이동하는 차량을 객체추적(Object Tracking)을 통해 검출한 후, 검출한 차량데이터를 스마트 TRC 제어부로 전달시키는 역할을 한다.
이는 도 10에 도시한 바와 같이, 박스형몸체(211), 회전모터부(212), 레이더발신부(213), 레이더수신부(214), 객체추적(Object Tracking)부(215)로 구성된다.
상기 박스형몸체(211)는 도 8에 도시한 바와 같이, 박스형상으로 이루어져 각 기기를 외압으로부터 보호하고 지지하는 역할을 한다.
이는 헤드부 일측에 레이더발신부(213)가 형성되고, 브릿지 일측에 레이더수신부(214)가 형성되어 구성된다.
상기 회전모터부(212)는 박스형몸체를 1°~360°로 회전시키도록 회전력을 생성시키는 역할을 한다.
이는 스텝(Step) 모터, AC모터, BLDC 모터 중 어느 하나가 선택되어 구성된다.
여기서, 회전모터부는 구몸체만을 1°~360°로 회전시킨다.
상기 레이더발신부(213)는 박스형몸체의 투명관 속에 위치되어 수직의 직립구조로 형성되어 전단방향을 바라보면서 셀영역의 차량쪽으로 고출력의 펄스레이더를 출력시키는 역할을 한다.
이는 100m~500m 고출력 펄스레이더 범위를 갖도록 구성된다.
상기 레이더수신부(214)는 브릿지 일측에 위치되고, 레이더발신부 하단에 경사진 구조로 형성되어 셀영역의 차량에 반사되어 되돌아오는 펄스레이더를 수신한 후, 수신한 펄스레이더를 차량데이터로 변환시켜 객체추적(Object Tracking)부로 전달시키는 역할을 한다.
상기 객체추적(Object Tracking)부(215)는 도 12에 도시한 바와 같이, 셀영역에 위치한 오브젝트 ID로 설정한 차량을 갱신주기(Update Time)동안 트래킹하여, 차로를 기준으로 X축 또는 Y축방향으로 이동했을 때, 셀영역상의 이동거리에 따른 이동시간을 연산하여 얻은 차로별 현재통행패턴, 차로별 현재통행시간, 링크(Link) 운행패턴으로 이루어진 차량데이터를 생성시켜, 스마트 TRC 제어부로 전송시키는 역할을 한다.
본 발명에 따른 셀영역차량검출부는 레이더검지기를 대신하여, CCTV카메라부가 포함되어 구성될 수 있다.
다음으로, 본 발명에 따른 스마트 TRC 제어부(300)에 관해 설명한다.
상기 스마트 TRC 제어부(300)는 셀영역차량검출부 일측에 위치되어, 셀영역교통맵제어부의 셀영역 교통맵의 위치ID와 셀영역차량검출부의 차량데이터를 매칭하여 셀영역별 교통인수(Traffic Factor)를 연산시키고, 셀영역별로 연산시킨 교통인수를 시공간적 연관성에 따라 현장에서 분석하여, 지체, 정체, 소통원활, 구간 통행시간 등의 교통상황과 교통사고 및 낙하물에 의한 돌발상황을 현장분석시킨 후, 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 생성시켜, 외부로 통보시키도록 제어하는 역할을 한다.
이는 도 11에 도시한 바와 같이, 셀단위교통펙터연산부(310), 교통상황현장분석제어부(320)로 구성된다.
첫째, 본 발명에 따른 셀단위교통펙터연산부(310)에 관해 설명한다.
상기 셀단위교통펙터연산부(310)는 셀영역차량검출부 일측에 위치되어, 셀영역교통맵제어부의 셀영역 교통맵의 위치ID와 셀영역차량검출부의 차량데이터를 매칭하여 셀영역별 교통인수(Traffic Factor)를 연산시키는 역할을 한다.
이는 셀영역차량검출부에서 검출한 차량데이터 중 오브젝트 ID에 따른 위치좌표로 매핑할 셀영역의 인덱스를 생성시키고, 각 셀영역별로 검출한 차량데이터를 누적시킨다.
그리고, 셀영역별파라메터 설정부를 통해 셀영역별로 미리 설정한 파라메터를 적용시킨다.
여기서, 파라메터는 셀별 Q팩터(Q-factor)로서, 셀 속도, 셀 교통량, 가중 계수, 임계치, 분석주기, 갱신주기를 말한다.
이어서, 셀영역별로 설정된 파라메터와 누적된 차량데이터를 기반으로 셀단위교통펙터를 연산시키면 다음의 수학식 1과 같이 표현된다.
여기서, TF는 셀단위교통벡터를 나타내고, V는 교통량을 나타내며, vw는 교통량가중치를 나타내고, S는 평균속도를 나타내고, sw는 속도가중치를 나타내며, L은 평균차량길이를 나타내고, lw는 차량길이가중치를 나타낸다.
본 발명에 따른 셀단위교통펙터연산부(310)는 셀영역차량검출부에서 검출한 차량데이터를 시간대별로 수집하고, 셀영역 단위로 매핑시킨다.
둘째, 본 발명에 따른 교통상황현장분석제어부(320)에 관해 설명한다.
상기 교통상황현장분석제어부(320)는 셀단위교통펙터연산부를 통해 연산시킨 셀영역별 교통인수(Traffic Factor)를 전달받아, 셀영역별 교통인수(Traffic Factor) 중 현재교통패턴을 기준교통패턴과 비교하고, 시간에 따른 교통패턴의 변화를 추적하여, 지체, 정체, 소통원활, 구간 통행시간 등의 교통상황과 교통사고 및 낙하물에 의한 돌발상황을 현장분석시킨 후, 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 생성시키는 역할을 한다.
이는 시계열분석 및 필터링기법으로 이루어진다.
상기 시계열분석 및 필터링기법은 관측값과 시계열 분석에 의한 예측값간의 오차 비교를 통하여 지체, 정체, 소통원활, 구간 통행시간 등의 교통상황과 교통사고 및 낙하물에 의한 돌발상황을 판정한다.
특히, 돌발상황 발생시점 이전의 교통변수의 추세를 기준으로 속도, 교통량, 점유율의 변화 추세로부터 허용오차 이상의 변화량이 감지될 경우 돌발상황으로 판정하는 방식이다.
본 발명에 따른 차량데이터는 돌발상황이 발생하지 않은 평상시에 수집된 교통변수를 요일별, 시간대별,날씨별 등 속도의 변화량을 기준으로 구축한다.
상기 교통상황현장분석제어부(320)는 보다 구체적으로, 도 13에 도시한 바와 같이, 오류자료 보정처리부(321), 소통상황 판정부(322), 기준교통패턴부(323), 돌발상황검출알고리즘엔진부(324), 단위교통상황정보데이터 생성부(325)로 구성된다.
상기 오류자료 보정처리부(321)는 셀단위교통펙터연산부를 통해 연산시킨 셀영역별 교통인수(Traffic Factor)를 전달받아, 셀단위교통펙터 중 현재교통패턴의 유효성을 판단하는 역할을 한다.
이는 수집되는 자료의 유효범위를 설정하고 하나의 자료항목이라도 유효범위를 벗어난 경우 오류로 판단되어 보정처리 프로세스를 수행하게 된다.
본 발명에 따른 오류자료 보정처리부를 통한 수집된 차량데이터의 유효범위는 일예로, 교통량을 0~20대로 설정하고, 속도는 0~140 km/h로 설정하며, 점유율은 0~100%로 설정한다.
상기 소통상황 판정부(322)는 일정한 범위 이내에서 구축되는 셀영역상에서 현재교통패턴을 기반으로, 지체, 정체, 소통원활, 구간 통행시간 등의 교통상황을 판정하는 역할을 한다.
여기서, 일정한 범위 이내라는 것은 100m~500m의 범위를 말한다.
이는 현재 교통패턴의 임계범위 이내에서 벗어나더라도 소통상황이 크게 변하지 않은 상황을 우선 판단하기 위한 것이다.
즉, 셀영역상에서의 기준 통행시간에 따라, 평상시에 10초에 통과하는 교통상황이 11초~30초로 통과하면 지체로 판정하고, 31초~120초로 통과하면 정체로 판정하며, 평상시대로 10초 이내에 통과하면 소통원활로 판정한다.
그리고, 기준교통패턴의 임계범위에서 벗어난 속도값이라도 소통원활인 상태에서 발생하는 오류를 사전에 판단한다.
상기 소통상황판정부(322)는 지체, 정체, 소통원활, 구간 통행시간 등의 교통상황을 판정한다.
상기 기준교통패턴부(323)는 동일한 지점, 동일한 요일 및 시간대별 5주간 데이터를 이용하여 교통량에 가중치를 둔 가중이동평균법으로 기준교통패턴을 산출시키는 역할을 한다.
이는 다음의 수학식 2와 같이 표현된다.
여기서, vpat는 속도의 패턴자료를 나타내고, v1N은 첫번째 주의 차선 N번째 분석단위시간의 속도를 나타내며, q1N은 첫번째 주의 차선 N번째 분석단위시간의 교통량을 나타낸다.
상기 돌발상황검출알고리즘엔진부(324)는 기준교통패턴부를 통해 산출된 기준교통패턴에다가, 현재 인접한 연관 셀영역들의 누적교통펙터값의 시간축 변화를 비교하고, 시간에 따른 교통패턴의 변화를 추적하여, 교통사고 및 낙하물에 의한 돌발상황을 현장분석시키는 역할을 한다.
이는 수학식 3과 같이 표현된다.
여기서, v는 현재 인접한 연관 셀영역들의 누적교통펙터값의 시간축 변화에 따른 현재 속도데이터를 나타내고, v'는 5주간, N개의 단위시간의 속도의 가중이동평균으로 산출된 기준교통패턴에 따른 기준속도데이터를 나타내며, s는 패턴값의 표준편차를 나타낸다.
상기 돌발상황을 판정하기 위해 필요한 교통변수는 현재속도데이터와 기준교통패턴에 따른 기준속도데이터 및 패턴값의 표준편차로, 추가적인 파라메타 보정 (패턴값 보정)을 통해 운영자가 보다 쉽게 개선 및 적용이 가능하다.
즉, 도 14에 도시한 바와 같이, 기준교통패턴부를 통해 산출된 기준교통패턴에다가, 현재 인접한 연관 셀영역들의 누적교통펙터값의 시간축 변화를 비교하여, 돌발상황이 발생하게 되면 현재 속도데이터값이 패턴값보다 작아지기 때문에 돌발상황판정값이 음수 값이 나오게된다. 여기서, 돌발상황판정값이 음수 값으로 나오면, 회색으로 표출된다.
따라서 표준정규변수 돌발상황판정값이 설정된 임계값보다 작게 되면 돌발상황으로 판정되게 된다.
적정 임계값설정을 위하여 알고리즘 적용시에 각각 1, 1.65, 1.96, 2.58 등 4개의 임계값을 적용하도록 구성된다.
상기 돌발상황검출알고리즘엔진부를 통해 일예로, 돌발상황판정값이 "-10"이 나오면, 교통사고에 의한 돌발상황이 발생되었음을 판정하고, 상기 돌발상황검출알고리즘엔진부를 통해, 돌발상황판정값이 "-5"가 나오면, 낙하물에 의한 돌발상황이 발생되었음을 판정한다.
상기 단위교통상황정보데이터 생성부(325)는 소통상황판정부의 지체, 정체, 소통원활, 구간 통행시간 등의 교통상황과, 돌발상황검출알고리즘엔진부의 교통사고 및 낙하물에 의한 돌발상황을 전달받아, 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 생성시키는 역할을 한다.
다음으로, 본 발명에 따른 근거리통신모듈(400)에 관해 설명한다.
상기 근거리통신모듈(400)은 스마트 TRC 제어부 일측에 위치되어, 근거리에 위치한 스마트 디바이스(운전자의 스마트폰, 교통전광판)쪽으로 스마트 TRC 제어부에서 분석시킨 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 전송시키는 역할을 한다.
이는 도 15에 도시한 바와 같이, 블루투스 통신부(410)와 지그비통신부(420) 중 어느 하나가 선택되어 구성된다.
상기 블루투스 통신부(410)는 10미터 이내의 초단거리에서 저전력무선연결하여, 정보를 교환시키는 역할을 한다.
이는 ISM(Industrial Scientific and Medical) 주파수 대역인 2400~2483.5MHz를 사용한다. 이 중 위아래 주파수를 쓰는 다른 시스템들의 간섭을 막기 위해 2400MHz 이후 2MHz, 2483.5MHz 이전 3.5MHz까지의 범위를 제외한 2402~2480MHz, 총 79개 채널을 쓴다.
그리고, 시스템간 전파 간섭을 해소하기 위해, 주파수 호핑(Frequency Hopping) 방식으로 구성된다.
주파수 호핑은 많은 수의 채널을 특정 패턴에 따라 빠르게 이동하며 패킷(데이터)을 조금씩 전송하는 기법으로, 본 발명에 서는 79개 채널을 1초당 1600번 호핑하도록 구성된다.
상기 지그비통신부(420)는 2.4GHz의 주파수 대역을 이용하여 근거리(10m~75m)에 위치한 스마트 디바이스쪽으로 250kbps의 데이터 전송률을 제공하는 역할을 한다.
다음으로, 본 발명에 따른 유무선통신모듈(500)에 관해 설명한다.
상기 유무선통신모듈(500)은 근거리통신모듈 일측에 위치되어, 원거리에 위치한 중앙관리서버쪽으로 스마트 TRC 제어부에서 분석시킨 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 전송시키는 역할을 한다.
이는 무선통신모듈로서 WiFi통신모듈이 구성되고, 유선통신모듈로서 BACNET TCP/IP, BACNET MS/TP, Modbus RTU 중 어느 하나가 선택되어 구성된다.
상기 WiFi통신모듈은 무선기술을 접목한 것으로, 고성능 무선통신을 가능하게 하는 무선랜 기술로 구성된다.
상기 무선랜은 네트워크 구축시 유선을 사용하지 않고 전파나 빛등을 이용하여 네트워크를 구축하는 방식으로서, 2.4GHz의 주파수 대역을 사용한다.
다음으로, 본 발명에 따른 중앙관리서버(600)에 관해 설명한다.
상기 중앙관리서버(600)는 유무선통신모듈을 통해 전송된 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 기반으로, 셀단위로 분할된 구간 교통맵을 연속으로 연결하여 전체구간교통상황정보데이터를 생성시키고, 이를 통해, 광범위한 지역에 대한 세밀한 교통상황의 측정 및 종합 교통지도를 형성성하여 효율적으로 관리하는 역할을 한다.
이는 도 16에 도시한 바와 같이, 교통펙터종합분석제어부(610), 구간교통정보생성제어부(620)로 구성된다.
상기 교통펙터종합분석제어부(610)는 유무선통신모듈을 통해 전송된 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 기반으로 분석하여 셀영역별 인접성, 연결성, 교통펙터의 변화율에 관한 셀단위교통벡터데이터를 생성시키는 역할을 한다.
여기서, 인접성은 셀영역과 이웃하는 또 다른 셀영역을 잇는 가지가 존재할 때 이들 셀영역들이 서로 인접한 성질을 말한다.
상기 연결성은 셀영역별 사이의 연결에 대한 정보로서, 서로 연결된 셀영역별 특징을 파악하는 것으로, 서로 연결된 셀영역은 하나 혹은 그 이상의 특징을 가지고 구성된 셀영역들의 집합으로 이루어진다.
상기 교통펙터의 변화율은 셀영역별 교통벡터를 기반으로, 기준교통펙터와 현재교통펙터를 비교했을 때, 발생되는 교통펙터값 및 교통펙터값의 급변위치를 나타내는 역할을 한다.
상기 구간교통정보생성제어부(620)는 도 17에 도시한 바와 같이, 교통펙터종합분석제어부를 통해 연산된 셀단위교통벡터데이터를 기반으로 분석하여 n개로 링크시켜 링크별 구간 통행시간, 링크별 구간 지체시간, 링크별 구간평균속도, 구간 통행량에 관한 전체구간교통상황정보데이터를 생성시키는 역할을 한다,
여기서, 상기 링크별 구간 통행시간은 셀영역차량검출부가 검출할 수 있는 100m~500m의 셀영역별 도로 구간을 n개로 링크시킨 후, 링크별 구간을 차량이 통과하는데 소용되는 시간을 말한다.
상기 링크별 구간 지체시간은 셀영역차량검출부가 검출할 수 있는 100m~500m의 셀영역별 도로 구간을 n개로 링크시킨 후, 링크별 구간에서 병목 현상, 돌발상황발생으로 인해 지체가 발생되는 시간을 말한다.
상기 링크별 구간평균속도는 병목 현상, 돌발상황발생 없이 평상시에 링크별 구간을 차량이 통과할 수 있는 평균속도를 말한다.
상기 구간 통행량은 설정된 기준시간동안 링크별 구간을 통과하는 차량수를 말한다.
이하, 본 발명에 따른 셀영역별 교통인수와 객체추적 모듈로 이루어진 하이브리드형 셀영역 기반 교통상황 실시간 통보방법의 구체적인 과정에 관해 설명한다.
도 22는 본 발명에 따른 셀영역별 교통인수와 객체추적 모듈로 이루어진 하이브리드형 셀영역 기반 교통상황 실시간 통보방법을 도시한 순서도에 관한 것이다.
먼저, 셀영역교통맵제어부를 통해, 도 6에 도시한 바와 같이, 도로상에서 검지하고자하는 검지구간을 실측하고, 실측한 검지구간을 셀단위로 분할시켜 위치ID가 설정된 셀영역 교통맵으로 형성시킨 후, 형성시킨 셀영역 교통맵을 셀영역차량검출부로 전달시킨다(S100).
다음으로, 도 18에 도시한 바와 같이, 셀영역차량검출부에서 셀영역교통맵제어부를 통해 형성된 셀영역교통맵의 셀영역을 기준으로, 객체추적(Object Tracking)을 통해 감지한 차량을 실시간으로 검출한 후, 검출한 차량데이터를 스마트 TRC 제어부로 전송시킨다(S200).
다음으로, 스마트 TRC 제어부의 셀단위교통펙터연산부를 통해, 셀영역교통맵제어부의 셀영역 교통맵의 위치ID와 셀영역차량검출부의 차량데이터를 매칭하여 셀영역별 교통인수(Traffic Factor)를 연산시킨다(S300).
다음으로, 스마트 TRC 제어부의 교통상황현장분석제어부에서, 셀단위교통펙터연산부를 통해 연산시킨 셀영역별 교통인수(Traffic Factor)를 전달받아, 셀영역별 교통인수(Traffic Factor) 중 현재교통패턴을 기준교통패턴과 비교하고, 시간에 따른 교통패턴의 변화를 추적하여, 지체, 정체, 소통원활, 구간 통행시간 등의 교통상황과 교통사고 및 낙하물에 의한 돌발상황을 현장분석시킨 후, 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 생성시킨다(S400).
이는 도 19에 도시한 바와 같이, 돌발상황이 발생되면 셀영역 교통맵에 돌발상황을 표출시킨다.
이때, 돌발상황이 발생된 셀영역의 위치ID(일예 : "11110000", "11110001", "11110010", "11110011", "11110100")를 함께 셀영역 교통맵에 표출시킨다.
다음으로, 도 20에 도시한 바와 같이, 근거리통신모듈을 통해 근거리에 위치한 스마트 디바이스(운전자의 스마트폰, 교통전광판)쪽으로 스마트 TRC 제어부에서 분석시킨 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 전송시킨다(S500).
다음으로, 도 21에 도시한 바와 같이, 유무선통신모듈을 통해 원거리에 위치한 중앙관리서버쪽으로 스마트 TRC 제어부에서 분석시킨 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 전송시킨다(S600).
끝으로, 중앙관리서버에서, 도 17에 도시한 바와 같이, 유무선통신모듈을 통해 전송된 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 기반으로 분석하여 셀영역별 인접성, 연결성, 교통펙터의 변화율에 관한 셀단위교통벡터데이터를 생성시키고, 생성시킨 셀단위교통벡터데이터를 기반으로 분석하여 n개로 링크시켜 링크별 구간 통행시간, 링크별 구간 지체시간, 링크별 구간평균속도, 구간 통행량에 관한 전체구간교통상황정보데이터를 생성시킨다(S700).
1 : 스마트 셀영역별 단위교통상황 실시간 통보장치
100 : 셀영역교통맵제어부 200 : 셀영역차량검출부
300 : 스마트 TRC 제어부 400 : 근거리통신모듈
500 : 유무선통신모듈 600 : 중앙관리서버
100 : 셀영역교통맵제어부 200 : 셀영역차량검출부
300 : 스마트 TRC 제어부 400 : 근거리통신모듈
500 : 유무선통신모듈 600 : 중앙관리서버
Claims (8)
- 도로상에서 검지하고자하는 검지구간을 직사각형 셀단위로 분할하여 위치ID를 부여한 셀영역으로 형성시킨 후, 객체추적(Object Tracking)모듈을 통하여 검출한 차량데이터와 셀영역별 위치ID를 매칭하여 셀영역별 교통인수(Traffic Factor)를 연산시키고, 셀영역별로 연산시킨 교통인수를 시공간적 연관성에 따라 현장에서 분석하여, 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 생성시켜, 외부로 통보시키도록 셀영역별 교통인수와 객체추적 모듈로 이루어진 하이브리드형 셀영역 기반 교통상황 실시간 통보장치로 구성되고,
상기 하이브리드형 셀영역 기반 교통상황 실시간 통보장치는
도로상에서 검지하고자하는 검지구간을 실측하고, 실측한 검지구간을 셀단위로 분할시켜 위치ID가 설정된 셀영역 교통맵으로 형성시킨 후, 형성시킨 셀영역 교통맵을 셀영역차량검출부로 전달시키는 셀영역교통맵제어부(100)와,
도로상에 100m~500m간격으로 설치되어, 셀영역교통맵제어부를 통해 형성된 셀영역교통맵의 셀영역을 기준으로, 객체추적(Object Tracking)을 통해 감지한 차량을 실시간으로 검출한 후, 검출한 차량데이터를 스마트 TRC 제어부로 전송시키는 셀영역차량검출부(200)와,
셀영역차량검출부 일측에 위치되어, 셀영역교통맵제어부의 셀영역 교통맵의 위치ID와 셀영역차량검출부의 차량데이터를 매칭하여 셀영역별 교통인수(Traffic Factor)를 연산시키고, 셀영역별로 연산시킨 교통인수를 시공간적 연관성에 따라 현장에서 분석하여, 지체, 정체, 소통원활, 구간 통행시간 등의 교통상황과 교통사고 및 낙하물에 의한 돌발상황을 현장분석시킨 후, 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 생성시켜, 외부로 통보시키도록 제어하는 스마트 TRC 제어부(300)와,
스마트 TRC 제어부 일측에 위치되어, 근거리에 위치한 스마트 디바이스(운전자의 스마트폰, 교통전광판)쪽으로 스마트 TRC 제어부에서 분석시킨 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 전송시키는 근거리통신모듈(400)과,
근거리통신모듈 일측에 위치되어, 원거리에 위치한 중앙관리서버쪽으로 스마트 TRC 제어부에서 분석시킨 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 전송시키는 유무선통신모듈(500)로 구성되며,
상기 스마트 TRC 제어부(300)는
셀영역차량검출부 일측에 위치되어, 셀영역교통맵제어부의 셀영역 교통맵의 위치ID와 셀영역차량검출부의 차량데이터를 매칭하여 셀영역별 교통인수(Traffic Factor)를 연산시키는 셀단위교통펙터연산부(310)와,
셀단위교통펙터연산부를 통해 연산시킨 셀영역별 교통인수(Traffic Factor)를 전달받아, 셀영역별 교통인수(Traffic Factor) 중 현재교통패턴을 기준교통패턴과 비교하고, 시간에 따른 교통패턴의 변화를 추적하여, 지체, 정체, 소통원활, 구간 통행시간 등의 교통상황과 교통사고 및 낙하물에 의한 돌발상황을 현장분석시킨 후, 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 생성시키는 교통상황현장분석제어부(320)로 구성되는 셀영역별 교통인수와 객체추적 모듈로 이루어진 하이브리드형 셀영역 기반 교통상황 실시간 통보장치에 있어서,
상기 교통상황현장분석제어부(320)는
셀단위교통펙터연산부를 통해 연산시킨 셀영역별 교통인수(Traffic Factor)를 전달받아, 셀단위교통펙터 중 현재교통패턴의 유효성을 판단하는 오류자료 보정처리부(321)와,
일정한 범위 이내에서 구축되는 셀영역상에서 현재교통패턴을 기반으로, 지체, 정체, 소통원활, 구간 통행시간 등의 교통상황을 판정하는 소통상황 판정부(322)와,
동일한 지점, 동일한 요일 및 시간대별 5주간 데이터를 이용하여 교통량에 가중치를 둔 가중이동평균법으로 기준교통패턴을 산출시키는 기준교통패턴부(323)와,
기준교통패턴부를 통해 산출된 기준교통패턴에다가, 현재 인접한 연관 셀영역들의 누적교통펙터값의 시간축 변화를 비교하고, 시간에 따른 교통패턴의 변화를 추적하여, 교통사고 및 낙하물에 의한 돌발상황을 현장분석시키는 돌발상황검출알고리즘엔진부(324)와,
소통상황판정부의 지체, 정체, 소통원활, 구간 통행시간 등의 교통상황과, 돌발상황검출알고리즘엔진부의 교통사고 및 낙하물에 의한 돌발상황을 전달받아, 현재 셀영역별 단위교통상황정보데이터를 생성시키는 단위교통상황정보데이터 생성부(325)로 구성되는 것을 특징으로 하는 셀영역별 교통인수와 객체추적 모듈로 이루어진 하이브리드형 셀영역 기반 교통상황 실시간 통보장치. - 삭제
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Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20200026492A (ko) * | 2018-09-03 | 2020-03-11 | 주식회사 월드씨엔에스 | IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템 |
| WO2020075942A1 (ko) * | 2018-10-10 | 2020-04-16 | 주식회사 케이티 | 교통 정보 예측 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 |
| KR20200040462A (ko) * | 2018-10-10 | 2020-04-20 | 주식회사 케이티 | 그래프 모델 기반 교통 정보 예측 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 |
| KR20200040457A (ko) * | 2018-10-10 | 2020-04-20 | 주식회사 케이티 | 이미지 기반 교통 정보 예측 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 |
| JP2020126505A (ja) * | 2019-02-06 | 2020-08-20 | アルパイン株式会社 | システム |
| KR102189063B1 (ko) * | 2020-08-04 | 2020-12-09 | 렉스젠(주) | 이상 상황 판단을 위한 장치, 시스템 및 방법 |
| KR102228395B1 (ko) * | 2020-10-26 | 2021-03-16 | 렉스젠(주) | 분할 영상을 활용한 영상 분석 장치, 시스템 및 이를 위한 방법 |
| KR20220095920A (ko) * | 2020-12-30 | 2022-07-07 | 인천대학교 산학협력단 | 차량 궤적을 이용한 셀 기반 통행 진입 및 진출 지점 측정 시스템 및 이를 이용한 측정 방법 |
| KR102452570B1 (ko) * | 2022-01-19 | 2022-10-11 | 주식회사 엠아이엔테크 | Cctv 영상을 통해 교통상황에 대한 특이패턴을 감지하는 장치, 방법 및 프로그램 |
| KR102479932B1 (ko) * | 2022-07-07 | 2022-12-22 | 재단법인차세대융합기술연구원 | 셀 단위 교통 정보를 생성하는 장치 및 방법 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101530636B1 (ko) * | 2014-11-11 | 2015-06-23 | 한국건설기술연구원 | 단위구간 안의 차량의 수를 계수하여 교통밀도를 산출하는 장치 및 방법 |
-
2017
- 2017-03-17 KR KR1020170033513A patent/KR101803891B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101530636B1 (ko) * | 2014-11-11 | 2015-06-23 | 한국건설기술연구원 | 단위구간 안의 차량의 수를 계수하여 교통밀도를 산출하는 장치 및 방법 |
Cited By (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102111363B1 (ko) | 2018-09-03 | 2020-05-15 | 주식회사 월드씨엔에스 | IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템 |
| KR20200026492A (ko) * | 2018-09-03 | 2020-03-11 | 주식회사 월드씨엔에스 | IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템 |
| WO2020075942A1 (ko) * | 2018-10-10 | 2020-04-16 | 주식회사 케이티 | 교통 정보 예측 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 |
| KR20200040462A (ko) * | 2018-10-10 | 2020-04-20 | 주식회사 케이티 | 그래프 모델 기반 교통 정보 예측 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 |
| KR20200040457A (ko) * | 2018-10-10 | 2020-04-20 | 주식회사 케이티 | 이미지 기반 교통 정보 예측 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 |
| KR20200040501A (ko) * | 2018-10-10 | 2020-04-20 | 주식회사 케이티 | 교통 정보 예측 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 |
| KR102267032B1 (ko) * | 2018-10-10 | 2021-06-18 | 주식회사 케이티 | 교통 정보 예측 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 |
| KR102332924B1 (ko) | 2018-10-10 | 2021-11-30 | 주식회사 케이티 | 그래프 모델 기반 교통 정보 예측 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 |
| KR102362694B1 (ko) * | 2018-10-10 | 2022-02-14 | 주식회사 케이티 | 이미지 기반 교통 정보 예측 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 |
| JP7144124B2 (ja) | 2019-02-06 | 2022-09-29 | アルパイン株式会社 | システム |
| JP2020126505A (ja) * | 2019-02-06 | 2020-08-20 | アルパイン株式会社 | システム |
| KR102189063B1 (ko) * | 2020-08-04 | 2020-12-09 | 렉스젠(주) | 이상 상황 판단을 위한 장치, 시스템 및 방법 |
| KR102228395B1 (ko) * | 2020-10-26 | 2021-03-16 | 렉스젠(주) | 분할 영상을 활용한 영상 분석 장치, 시스템 및 이를 위한 방법 |
| KR102429395B1 (ko) * | 2020-12-30 | 2022-08-03 | 인천대학교 산학협력단 | 차량 궤적을 이용한 셀 기반 통행 진입 및 진출 지점 측정 시스템 및 이를 이용한 측정 방법 |
| KR20220095920A (ko) * | 2020-12-30 | 2022-07-07 | 인천대학교 산학협력단 | 차량 궤적을 이용한 셀 기반 통행 진입 및 진출 지점 측정 시스템 및 이를 이용한 측정 방법 |
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