표제지
목차
요약 2
Ⅰ. 연구 개요 9
1. 연구배경 및 목적 9
2. 연구범위 10
1) 공간적 범위 10
2) 시간적 범위 11
3. 주요 연구내용 및 방법 11
1) 문헌고찰 및 국내/외 현황분석 11
2) UTIS 시설물 관리체계 개선방안 11
3) UTIS 시설물 설치, 운영상태 조사 11
4) RSE 작동상태 모니터링 프로그램 개발 및 보급 12
5) UTIS 시설물 장애검지 알고리즘 개발 12
4. 연구 수행절차 13
5. 기대효과 13
Ⅱ. 현황분석 및 문헌고찰 14
1. 중앙센터 개요 14
2. 중앙센터 광역교통정보 관리현황 15
3. 역전파 신경망 17
1) 생물학적 신경망의 구조 17
2) 역전파 신경망의 유니트 구조 18
3) 역전파 신경망의 층상 구조 20
4) 역전파 신경망의 학습 알고리즘 21
Ⅲ. UTIS 시설물 효율적 관리방안 24
1. UTIS 시설물 구축현황 24
2. 지자체별 UTIS 시설물 관리체계 분석 및 개선방안 25
3. UTIS 시설물 검사장비 및 작업지침서 개발 28
4. UTIS 시설물 운영상태 조사 29
1) UTIS 시설물 운영상태 조사 29
2) 주요 조사항목 및 방법 30
5. UTIS 시설물 조사결과 33
1) UTIS 시설물 운영상태 조사의 개요 33
2) 파주시 33
3) 부천시 34
4) 안산시 35
5) 광명시 36
6) 수원시 37
6. RSE 장애검지 모니터링 시스템 개발 및 보급 38
1) UTIS 시설물 장애발생시 나타나는 특징 38
2) 지자체별 RSE 상태정보 전송현황 분석 40
3) RSE 장애발생 모니터링 프로그램 개발 및 보급 42
7. 소결론 45
1) UTIS 시설물 관리체계 분석결과 45
2) UTIS 시설물 운영상태 조사결과 45
3) RSE 작동상태 모니터링 프로그램 개발 46
Ⅳ. UTIS 시설물 장애검지 알고리즘 개발 47
1. 기존 UTIS 시설물 장애발생 자동검지 기술 47
2. 신경망을 이용한 장애검지 알고리즘 개발 48
1) 신경망을 이용한 UTIS 시설물 장애검지 알고리즘 48
2) 자료수집 및 특성분석 50
3) 특징벡터의 구성 51
4) 신경망의 구성 52
5) 실험환경 53
6) 신경망 학습 54
3. 현장실험 55
1) 현장실험 대상지점 선정 55
2) 현장실험의 평가기준 56
3) 신경망 학습 및 실험 56
4. 현장실험 결과 및 평가 58
1) 신경망 학습 및 실험 58
2) 장애검지 알고리즘의 성능 비교분석 59
Ⅴ. 결론 및 향후과제 60
참고문헌 63
[부록] RSE 점검방법(메뉴얼) 65
1. 개요 67
2. RSE 점검 방법 67
가. 현장 점검(OBE - RSE) 67
나. 센터 점검(RSE - 센터) 67
3. 현장 점검(OBE - RSE) 세부 사항 67
가. RSE 확인 67
나. 수신정보 확인 68
다. 안테나(방향성) 확인 68
라. 점검사항 기록(양식 2 점검표 참조) 68
마. 기타 69
4. 센터 점검(RSE - 센터) 세부사항 70
가. RSE 상태정보 확인 70
나. OBE 수집정보 확인 70
다. 통신(Network) 연계상태 확인 71
5. 장애 발생 사항 72
가. 현장 점검 시(OBE - RSE) 장애 사항 72
나. 센터 점검 시(RSE - OBE) 장애 사항 73
다. 장애 유형 75
[양식 1] RSE 세부 현황 및 점검 대장 76
[양식 2] UTIS 노변기지국(RSE) 점검표 77
[양식 3] RSE 장애 내역 및 점검 결과 78
판권기 79
〈표 2-1〉 중앙센터 교통정보 제공서비스 현황 15
〈표 2-2〉 중앙센터 교통정보 데이터 수집/관리 현황 16
〈표 3-1〉 RSE 설치 및 운영현황(2015년 1월 기준) 25
〈표 3-2〉 수도권 22개 지자체별 UTIS 시설물 관리체계 27
〈표 3-3〉 RSE 작동상태 현장조사 개요 33
〈표 3-4〉 서울시 교통정보센터의 RSE 상태정보 수집사례(2013년 8월) 39
〈표 3-5〉 지자체별 RSE 상태정보 전송현황 분석('15. 3. 31 기준) 41
〈표 3-6〉 RSE 운영상태 현장조사 개요 46
〈표 4-1〉 신경망 실험을 위한 자료수집 내용 51
〈표 4-2〉 특징벡터의 구성기준 52
〈표 4-3〉 신경망 학습 및 실험에 사용된 자료수 54
〈표 4-4〉 현장실험 대상도시의 RSE 설치현황 56
〈표 4-5〉 신경망 실험에 사용된 자료수 57
〈표 4-6〉 알고리즘 성능평가 결과 59
〈그림 1-1〉 UTIS를 활용한 교통정보 수집/제공 개념도 9
〈그림 1-2〉 도로에 설치된 UTIS 시설물 개념도 10
〈그림 1-3〉 연구수행 절차도 13
〈그림 2-1〉 중앙센터 교통정보 수집/제공체계 구성도 15
〈그림 2-2〉 중앙센터 일평균 교통정보 데이터 수집량 변화추이(2009~2015) 16
〈그림 2-3〉 생물학적 뉴런의 구조 18
〈그림 2-4〉 인공 뉴런의 구조 19
〈그림 2-5〉 Sigmoid 활성화 함수 20
〈그림 2-6〉 역전파 신경망의 구성도 21
〈그림 3-1〉 광명시에 설치된 UTIS 시설물(RSE 등) 24
〈그림 3-2〉 부천시 교통정보센터 26
〈그림 3-3〉 UTIS 시설물 검사장비 28
〈그림 3-4〉 UTIS 시설물 현장조사 개념도 29
〈그림 3-5〉 현장조사용 이동식 밧데리 29
〈그림 3-6〉 RSE 교통정보를 CNS에 전달하는 기능 점검방법 30
〈그림 3-7〉 OBE 수집 교통정보를 지역센터로 전송하는 기능 점검방법 31
〈그림 3-8〉 지역센터-RSE 사이의 유선통신망 점검방법 32
〈그림 3-9〉 파주시 지역센터 34
〈그림 3-10〉 부천시 지역센터 35
〈그림 3-11〉 안산시 지역센터 36
〈그림 3-12〉 광명시 지역센터 37
〈그림 3-13〉 수원시 도로변에 설치된 RSE 37
〈그림 3-14〉 RSE 상태정보 모니터링 프로그램 42
〈그림 3-15〉 지역센터 운영단말의 구성도 43
〈그림 3-16〉 RSE 상태정보 전송현황 통계 프로그램 43
〈그림 3-17〉 RSE 상태정보 모니터링 데이터 흐름도 44
〈그림 3-18〉 RSE 작동상태 조회결과 44
〈그림 4-1〉 기존 RSE 장애검지 알고리즘 48
〈그림 4-2〉 신경망을 이용한 UTIS 시설물 장애검지 알고리즘 49
〈그림 4-3〉 신경망을 이용한 장애검지 알고리즘의 순서도 50
〈그림 4-4〉 UTIS 시설물 장애검지 신경망의 구성도 53
〈그림 4-5〉 신경망 학습에 따른 오차율 55
〈그림 4-6〉 신경망 학습 및 실험 57
〈그림 4-7〉 안산시 터미널사거리에 설치된 RSE 58
〈그림 3-1〉 계측장비의 RSE 정보 수신 표출 화면 69
〈그림 5-1〉 RSE ID 미수신 72
〈그림 5-2〉 RSE ID 정보만 수신 72
〈그림 5-3〉 CCTV 정보만 수신 73