Spatial Databases Lab.

• 전철민 이민혁 전인우 이재영 구자운 김대균

AI, 자율주행 차량 등 제 4차 산업혁명관련 기술들이 발전하면서 2020년 Level 3 이상 자율주행차 출시 후 2035년까지 연평균 88%의 시장 성장이 전망됨에 따라, 공공도로에서의 본격적인 자율주행이 가속화될 것으로 전망되고 있으며 현재 전 세계적으로 자율주행차의 운행체계를 어떻게 적용할 것인지에 대한 논란이 가중되는 가운데, 5년 이상 준비가 진행된 미국 경우에도 자율주행차 안전확보를 위한 연구가 진행 중이다. 하지만 자율주행차가 상용화가 된다고 해도 자율주행자와 사람이 운전하는 일반 차량이 혼재된 도로환경이 상당 기간 유지될 것으로 예상되며, C-ITS 등 일반 차량을 대상으로 하는 지능형교통체계와 자율주행시스템을 통합한 교통신호 운영체계 구축이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 자율주행차량의 정보를 하나의 교통정보 수집원으로써 구분하고 이를 수집하기 위한 차량 센서, 가공 모듈, 통신, 신호제어, 빅데이터처리, AI기반의 최적화까지 신호와 차량에 관련된 모든 기술을 활용하여 하나의 교통신호최적화 플랫폼을 연구 개발하고자 함

최종목표

연구내용 및 범위

AI, 자율주행 차량 등 제 4차 산업혁명관련 기술들이 발전하면서 2020년 Level 3 이상 자율주행차 출시 후 2035년까지 연평균 88%의 시장 성장이 전망됨에 따라, 공공도로에서의 본격적인 자율주행이 가속화될 것으로 전망되고 있으며 현재 전 세계적으로 자율주행차의 운행체계를 어떻게 적용할 것인지에 대한 논란이 가중되는 가운데, 5년 이상 준비가 진행된 미국 경우에도 자율주행차 안전확보를 위한 연구가 진행 중이다. 하지만 자율주행차가 상용화가 된다고 해도 자율주행자와 사람이 운전하는 일반 차량이 혼재된 도로환경이 상당 기간 유지될 것으로 예상되며, C-ITS 등 일반 차량을 대상으로 하는 지능형교통체계와 자율주행시스템을 통합한 교통신호 운영체계 구축이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 자율주행차량의 정보를 하나의 교통정보 수집원으로써 구분하고 이를 수집하기 위한 차량 센서, 가공 모듈, 통신, 신호제어, 빅데이터처리, AI기반의 최적화까지 신호와 차량에 관련된 모든 기술을 활용하여 하나의 교통신호최적화 플랫폼을 연구 개발하고자 함

최종목표

연구내용 및 범위

활용방안 및 기대효과

- 자율주행차의 핵심 센서들을 인프라 측면에서 활용한 기술로 기존 자율주행차 정보의 입체적인 활용 가능

- 자율주행차의 센서 기술을 ITS 인프라에 적용함으로서 기존 ITS 검지기의 성능 개선 및 정확도 개선

- 제어기 제공 정보의 이력관리를 통해 제어기가 정상적으로 작동하고 있는지 판단하여 유지･보수를 용이하게 하는 근거자료로 활용

- 신호정보 이력은 신호교차로의 효율성 및 안전성 평가 지표로 활용될 수 있음

- 자율주행 시대에 대응하는 신호교차로 용량 산정 기법 및 매뉴얼 개발을 통해 램프, 오르막차로 등 도로의 다른 구간의 용량을 산정하는 참고자료로 활용

- 교통신호 정보 수집 체계 확립으로 자율주행차량이 기본적으로 갖추어야 할 시스템 규격 사항 정립

- 교통 시뮬레이션 모형 내부적으로 자율주행을 지원할 수 있는 API를 개발함으로서 기존 시뮬레이션 모형에서 반영할 수 없었던 자율주행 기능을 제공함

- 개발되는 API를 통해 자율주행을 지원하는 신호운영 알고리즘의 성능평가에 활용 가능