목차

[표제지 등]=0,1,2

제출문=0,3,1

연구진=0,4,1

요약문=i,5,15

SUMMARY=i,20,14

제목차례=I,34,10

표차례=XI,44,5

그림차례=XVI,49,6

Contents=I,55,2

제1장 서론-총편=1,57,1

제1절 연구의 배경=1,57,1

1. 기술적 측면=1,57,2

2. 경제 산업적 측면=2,58,1

제2절 연구의 목적과 범위=3,59,1

1. 연구의 목적=3,59,1

가. 최종목표=3,59,1

나. 연차별목적=3,59,1

(1) 1차년도=3,59,2

(2) 2차년도=4,60,1

(3) 3차년도=4,60,2

2. 연구의 범위=5,61,1

가. 공간적 범위=5,61,1

나. 내용적 범위=5,61,1

(1) 1차년도('03년도)=5,61,2

(2) 2차년도('04년도)=6,62,2

(3) 3차년도('05년도)=7,63,1

제3절 연차별 추진체계 및 기관별 역할분담=8,64,2

제2장 국내외 기술개발 현황=10,66,1

제1절 국내외 검지기 기술 및 운영 현황=10,66,1

1. 검지기종류별 원리 및 특징=10,66,2

가. 지점검지방식 검지기=11,67,1

(1) 루프검지기=11,67,2

(2) WIM검지기=13,69,3

(3) 자기검지기=15,71,2

(4) 초음파 검지기=16,72,2

(5) 초단파 검지기=18,74,4

(6) 적외선 검지기(레이져 검지기)=21,77,5

(7) 영상 검지기=25,81,3

나. 공간검지방식 검지기=28,84,1

(1) GPS 방식=28,84,1

(2) PROBE 차량방식(Beacon, DSRC)=28,84,4

(3) 이미지 인식방식=32,88,2

2. 국내외 검지기 운영현황=34,90,1

가. 유럽=34,90,1

(1) 영국=34,90,1

(2) 프랑스=34,90,3

(3) 독일 북 Bayern 아우토반(Autobahn) 시스템=36,92,2

(4) 덴마크 Aalborg=37,93,1

나. 북미=37,93,1

(1) 미국 Chicago, lllinois=37,93,2

(2) 미국 California District 7=38,94,1

(3) 미국 Houston, Texas=39,95,1

(4) 미국 Atlanta, Georgia=40,96,2

(5) 미국 Minneapolis, Minnesota=41,97,2

(6) 캐나다 Compass 시스템=42,98,2

다. 극동아시아=44,100,1

(1) 일본 한신고속도로 시스템=44,100,3

(2) 대만=46,102,2

라. 국내검지기 설치운영현황=47,103,1

(1) 지자체=47,103,5

(2) 고속도로=51,107,4

(3) 국도=54,110,2

제2절 단속류내용=56,112,1

1. 국내·외 관련문헌 검토 및 연구방법=56,112,1

가. 국내=56,112,1

(1) GPS probe 및 루프검지기 자료의 융합을 통한 통행시간추정 알고리즘 개발(정연식 외, 대한교통학회지, 1998.8)=56,112,3

(2) AVL을 이용한 구간통행시간 산출기법 개발(김성인 외, 대한교통학회지, 1999.6)=58,114,2

(3) CA(Cellular Automata)을 이용한 단기 구간통행시간 예측에 관한 연구(이승재 외, 대한교통학회지, 2003.2)=59,115,2

나. 국외=60,116,1

(1) 개요=60,116,2

(2) 관련문헌검토=61,117,4

2. 국내·외 검지체계 특성 및 적용사례=65,121,2

가. 서울·수도권에서 사용하는 GPS와 Beacon방식=66,122,1

(1) GPS방식(Global Positioning System)=66,122,4

(2) Beacon(도로변 무선 중계기)방식=69,125,2

나. 첨단모델도시에서 사용하고 있는 VDS(Loop)와 DSRC방식=71,127,1

(1) 루프검지기(Inductive Loop Detector)=71,127,4

(2) DSRC(Dedicated Short Range Communication)방식=75,131,6

3. 검지체계별 수집／처리／제공 알고리즘 현황분석=81,137,1

가. 서울·수도권에서 사용하는 GPS와 Beacon방식=81,137,1

(1) GPS방식(Global Positioning System)=81,137,3

(2) Beacon(도로면 무선 중계기)방식=83,139,2

나. 첨단모델도시에서 사용하고 있는 VDS(Loop)와 DSRC방식=85,141,1

(1) 루프 검지기(Inductive Loop Detector)중심방식=85,141,4

(2) DSRC(Dedicated Short Range Communication)중심방식=89,145,3

제3절 연속류 구간소통상황 산출 알고리즘=92,148,1

1. 연속류 교통관리시스템의 개요=92,148,1

가. 교통관리시스템의 목적=92,148,1

나. 연속류 교통관리시스템의 구성체계 및 구성요소=93,149,1

(1) 시스템의 구성체계=93,149,1

(2) 시스템의 구성요소=94,150,1

다. 교통관리시스템의 기능=95,151,1

2. 연속류 알고리즘의 개요=96,152,1

가. 알고리즘의 정의=96,152,1

나. 단계별 알고리즘의 기능 정의=96,152,1

(1) 데이터 수집=96,152,2

(2) 데이터 가공 및 분석=97,153,2

(3) 교통정보 제공=98,154,1

(4) 교통류 관리=98,154,2

다. 본 과업범위=99,155,1

제3장 연구개발수행 내용 및 결과=100,156,1

제1절 검지기 성능평가 및 융합검지기 개발=100,156,1

1. 검지기 평가지표 및 평가사례=100,156,1

가. 검지기 평가지표=100,156,1

(1) 평균절대 오차백분율(MAPE:Mean Absolute Percentage Error)=100,156,2

(2) 상관계수(Correlation Coefficient)=101,157,1

(3) 등가계수=101,157,2

나. 국외평가사례=103,159,1

(1) Texas Transportation Institute의 검지기 평가=103,159,5

(2) 미국 인디애나주 교통부 평가결과=107,163,2

(3) 미네소타주 교통부 평가결과=108,164,4

(4) 미국캘리포니아 대학교의 영상검지기 평가=112,168,18

다. 국내평가사례=130,186,1

(1) 루프검지기 평가결과=130,186,1

(2) 한국건설기술연구원 평가결과=131,187,3

(3) 오리엔탈 영상검지기(TOPES) 평가결과=133,189,2

(4) 도로공사 영상검지기 평가결과=134,190,2

(5) 영상검지기 실용화 검증 및 확대방안 연구=136,192,2

(6) SK(주) 사업관련 영상검지기 평가결과=137,193,2

라. 국내 및 해외평가사례 결과분석 및 동향 파악=139,195,4

2. 검지기 개발방향 및 요구성능=142,198,1

가. 검지기 개발방향=142,198,5

나. 영상검지기의 현장평가=146,202,1

(1) 주요 오차발생원인=146,202,4

(2) 영상검지기 평가방법=150,206,12

다. 영상검지기의 성능개선 방안=161,217,2

(1) 비매설 검지기와 매설형 검지기의 융합방안=162,218,1

(2) 비매설형 검지기간의 융합방안=163,219,1

3. 개발방안의 현장평가 및 실내평가 결과=163,219,1

가. 영상검지기 & 루프검지기 융합방안의 현장 TEST 및 유지관리 분석=163,219,1

(1) 현장 설명 및 테스트방법 요약=163,219,3

(2) Test Case 설명=165,221,2

(3) 테스트결과 비교 분석=166,222,8

(4) 국내 루프검지기 유지보수 방안 분석=173,229,6

(5) 영상검지기와 루프검지기의 융합방안의 실행타당성=178,234,2

나. 영상／레이져 센서 검지기의 검지방식 및 실내평가(LAB TEST)=179,235,1

(1) 레이져 센서를 이용한 영상 검지방식=179,235,7

(2) 레이져 센서의 3차원 정보계측 실효성 검증 Lab Test=186,242,29

4. 융합검지기 개발방안 기본설계=214,270,2

가. 영상／레이져 융합 센서 검지기의 설계(안)=215,271,1

(1) 레이져 센서부=215,271,2

(2) 카메라 및 영상저장부=216,272,3

(3) 소프트웨어 구성도=218,274,4

나. 현장 기본 설계(안)=221,277,1

(1) 현장 시스템 구성도(안)=221,277,2

(2) 시스템 구성=223,279,1

(3) 서브랙 시스템의 구성 및 기능=224,280,1

제2절 단속류 연구개발 수행=225,281,1

1. 연구개발수행의 배경 및 목적=225,281,1

가. 연구개발의 배경=225,281,2

나. 연구개발의 목적=226,282,1

(1) 본 연구의 년차별 및 1차년도 목적=226,282,1

2. 연구의 범위=227,283,1

가. 공간적 범위=227,283,1

나. 내용적 범위=227,283,2

3. 연구개발 수행내용 및 추진절차=228,284,2

4. 검지체계 성능평가를 위한 실측조사=230,286,1

가. 실측조사 지점선정=230,286,1

(1) 선정원칙=230,286,2

(2) 선정결과=231,287,7

나. 실측조사 지점특성=237,293,1

(1) 교차로 및 교통축 특성=237,293,4

(2) 조사지점 특성분석=241,297,2

다. 실측 현장조사 방법=242,298,2

라. 실측자료의 정리 및 보정=243,299,2

마. 조사규모=244,300,2

5. 분석 및 문제점 도출=245,301,1

가. 분석 개요=245,301,1

(1) 통행시간 정의=245,301,1

(2) 통행속도 정의=245,301,2

(3) 분석 방법론=246,302,2

나. 단순도수 비교분석=247,303,2

(1) 대전시=248,304,4

(2) 전주시=251,307,3

(3) 서울시=254,310,3

다. paired t-test=256,312,2

라. 추세반영 분석=258,314,1

(1) 링크 분석=259,315,11

(2) 교통축 분석=270,326,4

마. 대표치 분석=273,329,2

(1) 대전시=275,331,2

(2) 전주시=277,333,2

(3) 서울시=279,335,3

바. 분석결과 종합비교=281,337,2

사. 문제점 도출=283,339,1

(1) 대전시=283,339,1

(2) 전주시=283,339,2

(3) 서울시=284,340,1

(4) 공통 사항=285,341,1

6. 세부방식별 성능평가 영향요인 분석=286,342,1

가. 분석의 전제=286,342,3

나. 상관성 분석을 통한 영향 요인 분석=289,345,2

7. 알고리즘의 개선방법론 및 향후 연구방향 제시=291,347,1

가. 알고리즘 개선방법론=291,347,1

나. 알고리즘 연구방향 제시=292,348,2

제3절 연속류 구간소통상황 산출 알고리즘=294,350,1

1. 기존 연속류 알고리즘의 요구사항 분석=294,350,1

가. 운영자 관점=294,350,1

(1) 교통데이터 수집=294,350,4

(2) 교통데이터 가공 및 분석=297,353,3

(3) 교통정보제공=299,355,1

(4) 교통류 관리 및 제어=299,355,3

나. 운전자 관점=302,358,1

(1) 출발전 교통정보(Pre-Trip Travel Information)=302,358,2

(2) 운전중 교통정보(En Route Travel Information)=303,359,3

(3) 교통정보내용 요약=305,361,1

2. 기존 연속류 알고리즘과 검지기 상호 연계성 분석=306,362,1

가. 영상검지기 기반 알고리즘=306,362,1

(1) 정보수집단위=306,362,3

(2) 소통상황 판단기준=308,364,1

(3) Input Data 체계=308,364,2

(4) Data 처리 프로세스=309,365,6

(5) 소통상황판단 알고리즘=314,370,4

나. 루프검지기 기반 알고리즘=317,373,2

(1) 정보수집단위=318,374,4

(2) 소통상황 판단기준=321,377,1

(3) Input Data 체계=322,378,1

(4) Data 처리 프로세스=323,379,3

(5) 소통상황판단 알고리즘=325,381,2

다. 알고리즘과 검지기 상호 연계성=327,383,1

(1) 알고리즘과 검지체계의 적합성=327,383,1

(2) 타 검지기 호환 및 확장 가능성=327,383,1

(3) 알고리즘 구조의 변경 용이성=328,384,1

3. 기존 연속류 알고리즘의 교통류 및 도로구조 특성 반영 적합성 분석=328,384,1

가. 현장조사 방법론 정립=328,384,1

(1) 조사·분석의 방법 및 내용=328,384,2

나. 연속류 교통류 특성 분석=329,385,1

(1) 3대 구성요소별 교통변수간 관계 분석=329,385,3

(2) 3대 구성요소별 차로별 교통량 분담율=331,387,3

(3) 3대 구성요소별 평균운행속도 변화추이=333,389,3

다. 연속류 도로구조 특성반영 적합성 분석 결과=336,392,1

(1) 분석데이터=336,392,2

(2) 기본구간 분석결과=338,394,3

(3) 램프구간 분석결과=340,396,7

(4) 엇갈림구간 분석결과=346,402,2

(5) 분석결과 요약=347,403,1

라. 데이터 융합 알고리즘의 적합성과 신뢰성 진단=348,404,1

(1) 이종(異種) 데이터의 융합 방안=348,404,4

(2) 지점데이터를 통한 구간속도 산출시 보완방안=351,407,1

(3) 데이터 융합에 대한 소결=351,407,2

마. 알고리즘의 성능개선 방안=353,409,1

(1) 지점소통상황 판단방법=353,409,2

(2) 구간소통상황 판단방법=354,410,9

(3) 구간별 검지기 개수와 검지기 자료 누락을 고려한 개선방안=363,419,9

바. 지점속도 수집단위 정립을 위한 통계적 검정=372,428,1

(1) 분석의 개요=372,428,1

(2) 기본구간 분석결과=373,429,6

(3) 우측램프구간 분석결과=378,434,6

(4) 좌측램프구간 분석결과=384,440,6

(5) 엇갈림구간 분석결과=389,445,6

(6) 분석결과 종합=395,451,1

사. 검지기 데이터 누락시 보정속도의 대체성 분석=396,452,1

(1) 분석의 개요=396,452,4

(2) 기본구간 분석결과=400,456,4

(3) 우측램프구간 분석결과=403,459,4

(4) 좌측램프구간 분석결과=406,462,3

(5) 엇갈림구간 분석결과=408,464,4

(6) S₁′의 대체성 분석=412,468,2

(7) 분석결과 종합=413,469,1

아. 연속류 구간소통정보 판단을 위한 알고리즘의 성능개선방안=414,470,1

(1) 연구결과 요약=414,470,2

(2) 원시자료 신뢰성 판단 및 보정 프로세스 개선방안=416,472,1

(3) 본 과업에서 구상하고 있는 최종 알고리즘(안)=417,473,1

4. 결론=418,474,1

가. 기존 연속류 알고리즘과 검지기 상호 연계성=418,474,2

나. 기존 연속류 알고리즘의 교통류 및 도로구조 특성 반영 적합성 분석=419,475,1

다. 지점속도 수집단위 정립을 위한 통계적 검정=419,475,2

라. 검지기 데이터 누락시 보정속도의 대체성 분석=421,477,3

제4장 연구개발 목표 달성도 및 대외기여도=424,480,1

제1절 연구 추진현황=424,480,1

1. 개발목표 달성정도=424,480,1

2. 계획 대비 수행실적=425,481,1

3. 대외기여도=426,482,1

가. 타 산업에 미치는 효과=426,482,1

나. 관련 후속 연구개발의 전망=426,482,2

제5장 연구개발결과의 활용계획=428,484,1

제1절 연구결과의 활용방안 및 기대효과=428,484,1

1. 연구결과의 활용방안 및 기대효과=428,484,1

가. 활용방안=428,484,1

(1) 기술측면=429,485,1

(2) 경제산업 측면=429,485,2

나. 기대효과=430,486,1

(1) 기술적 측면=430,486,1

(2) 경제산업 측면=430,486,1

제6장 연구수행 기관별 참고문헌=431,487,6

(표2-1-1) 구간검지기의 수집방식의 비교=31,87,1

(표2-1-2) 검지기 설치물량=50,106,1

(표2-1-3) 고속도로 ITS 시설 현황=52,108,1

(표2-1-4) 고속도로구간별 VDS와 VMS 현황=53,109,1

(표2-1-5) 고속도로구간별 가동현황=54,110,1

(표2-1-6) 국도 검지기 운영현황(2003년 1월 현재)=55,111,1

(표2-2-1) 유도식 루프검지기의 유형별 장단점=74,130,1

(표2-2-2) DSRC 통신방식 비교=77,133,1

(표2-2-3) DSRC로 제공 가능한 ITS서비스=78,134,1

(표2-2-4) 주파수 방식 비교=79,135,1

(표2-2-5) VDS를 교통정보수집／처리／제공 알고리즘=86,142,3

(표2-2-6) DSRC를 이용한 교통정보수집／처리／제공 알고리즘=90,146,2

(표2-3-1) 교통관리시스템의 목적=92,148,1

(표2-3-2) 교통관리시스템의 기본기능=95,151,1

(표2-3-3) 본 과업에서 다룰 교통관리시스템 알고리즘=99,155,1

(표3-1-1) 루프 검지기 평가결과=105,161,1

(표3-1-2) 초단파 검지기 평가결과=105,161,1

(표3-1-3) 적외선 레이져 검지기 평가결과=105,161,1

(표3-1-4) 초단파 검지기 평가결과=105,161,1

(표3-1-5) 초단파 검지기 평가결과=106,162,1

(표3-1-6) 영상검지기-1 평가결과=106,162,1

(표3-1-7) 영상 검지기-2 평가결과=106,162,1

(표3-1-8) 각 검지기 평가결과=106,162,1

(표3-1-9) 인디애나주 교통부의 교통량 평가결과=108,164,1

(표3-1-10) 검지기 종류별 평가결과(미네소타주 교통부, 1996)=109,165,1

(표3-1-11) 검지기 종류별 평가결과 일반사항(미네소타주 교통부, 1996)=110,166,1

(표3-1-12) 평가시의 환경 조건=115,171,1

(표3-1-13) Test Condition 1의 결과=117,173,1

(표3-1-14) Test Condition 2의 결과=118,174,1

(표3-1-15) Test Condition 4의 결과=119,175,1

(표3-1-16) Test Condition 5의 결과=120,176,1

(표3-1-17) Test Condition 6의 결과=121,177,1

(표3-1-18) Test Condition 7의 결과=122,178,1

(표3-1-19) Test Condition 8의 결과=123,179,1

(표3-1-20) Test Condition 9의 결과=124,180,1

(표3-1-21) Test Condition 12의 결과=125,181,1

(표3-1-22) Test Condition 14의 결과=126,182,1

(표3-1-23) Test Condition 19의 결과=127,183,1

(표3-1-24) Test Condition 20 결과=128,184,1

(표3-1-25) 총 Test 결과값 정리=129,185,1

(표3-1-26) 서울시 루프검지기 상태분석 결과(상, 하)=130,186,1

(표3-1-27) 검지기 검지정보 및 검토의견=132,188,1

(표3-1-28) 검지기 종류별 성능평가 결과=133,189,1

(표3-1-29) 평가결과(오리엔탈, 1997)=134,190,1

(표3-1-30) 영상검지기 평가결과(도로공사, 1998)=134,190,1

(표3-1-31) 영상검지기 평가결과(도로공사, 1999)=135,191,1

(표3-1-32) 교통량 평가결과(산술평균)=136,192,1

(표3-1-33) 점유시간／점유율 평가결과(산술평균)=137,193,1

(표3-1-34) 속도 평가결과(산술평균)=137,193,1

(표3-1-35) 대기행렬 평가결과(산술평균)=137,193,1

(표3-1-36) 교통량 평가결과(SK(주), 1998)=138,194,1

(표3-1-37) 속도 평가결과(SK(주), 1998)=138,194,1

(표3-1-38) 국내 검지기 평가결과 요약=140,196,1

(표3-1-39) 국외의 검지기 평가결과 요약=141,197,1

(표3-1-40) 기존검지기의 장단점 분석=144,200,1

(표3-1-41) 국내 검지기 운영현황=145,201,1

(표3-1-42) Case별 특징과 촬영 및 분석시간=152,208,1

(표3-1-43) 교통량분석결과=153,209,1

(표3-1-44) 속도분석결과=155,211,1

(표3-1-45) 주요검지기 종류별 성능비교=162,218,1

(표3-1-46) 현장 테스트현장의 기상 특징=166,222,1

(표3-1-47) 고속도로 루프검지기 설치현황(유지관리 지역별)=174,230,1

(표3-1-48) 전국 교통량 상시조사장비 설치 현황(총 406대)=176,232,1

(표3-1-49) 루트센서의 연도별, 차로별 고장 현황=177,233,1

(표3-1-50) 픽셀 측정 결과=189,245,1

(표3-1-51) 픽셀 높이 가변 실험 결과=189,245,1

(표3-1-52) 실험 시료 2=190,246,1

(표3-1-53) 정사각형 저장 영상 계측=199,255,1

(표3-1-54) 정사각형 정확도=199,255,1

(표3-1-55) 삼각형 저장 영상 계측=206,262,1

(표3-1-56) 삼각형 정확도=206,262,1

(표3-1-57) 마우스 형태 저장 영상 계측=213,269,1

(표3-1-58) 마우스 형태 정확도=213,269,1

(표3-1-59) 카메라 주요 사양=217,273,1

(표3-2-1) 본 연구의 최종목적=226,282,1

(표3-2-2) 본 연구의 년차별 연구목적=226,282,1

(표3-2-3) 본 연구의 내용적 범위=227,283,1

(표3-2-4) 조사지점 특성=230,286,1

(표3-2-5) 조사지점 선정원칙=231,287,1

(표3-2-6) 화산로 현황=235,291,1

(표3-2-7) 조사대상지점 선정사유=235,291,1

(표3-2-8) 대전시 교차로 및 교통축 특성=238,294,1

(표3-2-9) 전주시 교차로 및 교통축=239,295,1

(표3-2-10) 서울시 교차로 및 교통축 특성=240,296,1

(표3-2-11) 현장 조사방법에 따른 장단점 비교=243,299,1

(표3-2-12) 링크별 차량번호판 매칭 조사규모=244,300,1

(표3-2-13) 측별 차량번호판 매칭 조사차량수=245,301,1

(표3-2-14) 본 연구의 통행시간 정의=245,301,1

(표3-2-15) 분석항목 선정결과=247,303,1

(표3-2-16) 대전시 RMSE 분석 결과=250,306,1

(표3-2-17) 전주시 RMSE 분석 결과=253,309,1

(표3-2-18) GPS방식의 RMSE 분석결과=256,312,1

(표3-2-19) 각 검지방식별 paired t-test=257,313,1

(표3-2-20) 추세반영 분석의 유형구분=258,314,1

(표3-2-21) 대표치 특성=274,330,1

(표3-2-22) 검지방식별 분석항목 결과=281,337,1

(표3-2-23) 성능평가 영향요인=287,343,1

(표3-2-24) 각 방식별 영향요인의 정량화=288,344,1

(표3-2-25) 각 항목별 상관관계분석-DSRC=289,345,1

(표3-2-26) 각 항목별 상관관계분석-VDS=289,345,1

(표3-2-27) 각 항목별 상관관계분석-GPS=289,345,1

(표3-2-28) 각 방식별 분석결과 종합=290,346,1

(표3-2-29) 문제점에 따른 개선방법론 제시=291,347,1

(표3-2-30) 문제점에 다른 향후 연구방향 제시=292,348,1

(표3-3-1) 교통류 및 유고 관리를 위한 알고리즘의 입력데이터=301,357,1

(표3-3-2) 출발전 및 운전중 교통정보=305,361,1

(표3-3-3) 셀(Cell)과 링크(Link)의 정의=306,362,1

(표3-3-4) 셀(Cell)과 링크(Link)의 구분기준=307,363,1

(표3-3-5) 서울특별시 도시고속도로 교통관리시스템 소통상황판단기준=308,364,1

(표3-3-6) 원시자료의 오류판단기준=311,367,1

(표3-3-7) 검지기 위치에 따른 보정처리 방법=313,369,1

(표3-3-8) 일반고속도로 교통관리시스템 소통상황판단기준=321,377,1

(표3-3-9) 고속도로 3대 구성요소의 정의=329,385,1

(표3-3-10) 분석지점의 차로수와 위치=336,392,1

(표3-3-11) 도로기하구조에 따른 지점 최적소통상황 판단 단위정립=353,409,1

(표3-3-12) 평균통행운행속도의 비교=356,412,1

(표3-3-13) 오차발생 경우(1)=357,413,1

(표3-3-14) 오차발생 경우(2)=358,414,1

(표3-3-15) 구간평균속도 산출방법 비교=362,418,1

(표3-3-16) 분석지점별 차로수와 분석시간=372,428,1

(표3-3-17) 기본구간 (강변북로 한남대교~반포대교) 차로별 평균속도=374,430,1

(표3-3-18) 기본구간 (강변북로 한남대교~반포대교)의 t-Test 분석결과=375,431,1

(표3-3-19) 기본구간 (내부순환로 정릉터널) 차로별 평균속도=376,432,1

(표3-3-20) 기본구간 (내부순환로 정릉터널)의 t-Test 분석결과=377,433,1

(표3-3-21) 우측램프구간 (강변북로 원효대교~마포대교) 차로별 평균속도=379,435,1

(표3-3-22) 우측램프구간 (강변북로 원효대교~마포대교)의 t-Test 분석결과=380,436,1

(표3-3-23) 우측램프구간 (강변북로 반포대교~한남대교) 차로별 평균속도=382,438,1

(표3-3-24) 우측램프구간 (강변북로 반포대교~한남대교)의 t-Test 분석결과=383,439,1

(표3-3-25) 좌측램프구간 (강변북로 성산대교~양화대교) 차로별 평균속도=385,441,1

(표3-3-26) 좌측램프구간 (강변북로 성남대교~양화대교)의 t-Test 분석결과=386,442,1

(표3-3-27) 좌측램프구간 (강변북로 동작대교~반포대교) 차로별 평균속도=388,444,1

(표3-3-28) 좌측램프구간 (강변북로 동작대교~반포대교)의 t-Test 분석결과=388,444,1

(표3-3-29) 강변북로 엇갈림구간의 차로별 평균속도=390,446,1

(표3-3-30) 엇갈림구간 (강변북로 한강대교~동작대교)의 t-Test 분석결과=391,447,1

(표3-3-31) 엇갈림구간 (강변북로 한강대교~동작대교) 차로별 평균속도=393,449,1

(표3-3-32) 엇갈림구간 (강변북로 한강대교~동작대교)의 t-Test 분석결과=394,450,1

(표3-3-33) 도로유형 및 차로수에 따른 대표차로=395,451,1

(표3-3-34) 기본구간 (강변북로 한남대교~반포대교)의 구간평균속도=400,456,1

(표3-3-35) 기본구간 (강변북로 한남대교~반포대교)의 t-Test 분석결과=401,457,1

(표3-3-36) 기본구간 (내부순환로 정릉터널)의 구간평균속도=402,458,1

(표3-3-37) 기본구간 (내부순환로 정릉터널)의 t-Test 분석결과=403,459,1

(표3-3-38) 우측램프구간 (강변북로 원효대교~마포대교)의 구간평균속도=404,460,1

(표3-3-39) 우측램프구간 (강변북로 원효대교~마포대교)의 t-Test 분석결과=404,460,1

(표3-3-40) 우측램프구간 (강변북로 반포대교~한남대교)의 구간평균속도=405,461,1

(표3-3-41) 우측램프구간 (강변북로 반포대교~한남대교)의 t-Test 분석결과=406,462,1

(표3-3-42) 좌측램프구간 (강변북로 동작대교~반포대교)의 구간평균속도=407,463,1

(표3-3-43) 좌측램프구간 (강변북로 동작대교~반포대교)의 t-Test 분석결과=407,463,1

(표3-3-44) 엇갈림구간 (강변북로 한강대교~동작대교)의 구간평균속도=408,464,1

(표3-3-45) 엇갈림구간 (강변북로 한강대교~동작대교)의 t-Test 분석결과=409,465,1

(표3-3-46) 엇갈림구간 (강변북로 한강대교~동작대교)의 구간평균속도=410,466,1

(표3-3-47) 엇갈림구간 (강변북로 한강대교~동작대교)의 t-Test 분석결과=410,466,1

(표3-3-48) 구간통행속도 산출시 보정속도의 대체성 분석결과=411,467,1

(표3-3-49) 도로유형 및 차로수에 따른 대표차로=414,470,1

(표3-3-50) 도로유형 및 차로수에 따른 대표차로=420,476,1

(표3-3-51) 구간통행속도 산출시 보정속도의 대체성 분석결과=422,478,1

(표4-4-1) 개발 계획 및 실적=424,480,1

(표4-4-2) 연구개발 진도율=425,481,1

(그림1-3-1) 연차별 추진체계=8,64,1

(그림1-3-2) 연구개발의 흐름 및 역할분담=9,65,1

(그림2-1-1) 루프검지기 시스템 구성(디지털 주파수 카운터 방식)=12,68,1

(그림2-1-2) 초음파 검지기 구성도=17,73,1

(그림2-1-3) 초단파검지기 시스템 구성도(펄스 레이더 계통도)=20,76,1

(그림2-1-4) 적외선검지기의 구성도=22,78,1

(그림2-1-5) 적외선검지기의 검지방식=23,79,1

(그림2-1-6) 영상검지기의 하드웨어 구성도=26,82,1

(그림2-1-7) 영상검지기의 시스템의 영상처리 알고리즘 수행절차=27,83,1

(그림2-1-8) 이미지인식 검지 시스템의 신호처리블록도=30,86,1

(그림2-1-9) 이미지인식 검지 시스템의 신호처리블록도=33,89,1

(그림2-1-10) 이미지인식 검지 시스템의 전체구성도=33,89,1

(그림2-1-11) COMPASS의 구성=43,99,1

(그림2-2-1) GPS probe vehicle을 이용한 통행시간 추정 알고리즘=57,113,1

(그림2-2-2) 단속류 구간통행시간 예측시스템=61,117,1

(그림2-2-3) GPS 방식 구성도=66,122,1

(그림2-2-4) 검지기의 구성도=71,127,1

(그림2-2-5) 능동방식과 수동방식=77,133,1

(그림2-2-6) 통행시간 추정알고리즘=82,138,1

(그림2-2-7) 1차 fusion=82,138,1

(그림2-3-1) 연속류 교통관리시스템 구성체계=93,149,1

(그림2-3-2) 연속류 교통관리시스템 구성요소=94,150,1

(그림3-1-1) 텍사스주 테스트 베드 검지기 설치 장소=104,160,1

(그림3-1-2) 대형화물차량의 영향=147,203,1

(그림3-1-3) 가로수 그림자의 영향=147,203,1

(그림3-1-4) 헤드라이트로 인한 영향=148,204,1

(그림3-1-5) 일출시 햇빛으로 인한 영향=148,204,1

(그림3-1-6) 우천시 반사되는 헤드라이트 빛=148,204,2

(그림3-1-7) 야간의 낮은 조도=149,205,1

(그림3-1-8) 극심한 정체시=149,205,1

(그림3-1-9) B업체의 Case4 교통량 비교=154,210,1

(그림3-1-10) C업체의 Case4 교통량 비교=154,210,1

(그림3-1-11) Case 1 상행1차선 속도비교=155,211,1

(그림3-1-12) Case 3 하행1차선 속도비교=156,212,1

(그림3-1-13) Case 5 상행1차선 속도비교=156,212,1

(그림3-1-14) Case 1 상행2차선 속도비교=157,213,1

(그림3-1-15) Case 2 하행1차선 속도비교=157,213,2

(그림3-1-16) Case 5 상행3차선 속도비교=158,214,1

(그림3-1-17) Case 6 상행1차선 속도비교=158,214,1

(그림3-1-18) Case 1 상행2차선 속도비교=159,215,1

(그림3-1-19) Case 2 상행2차선 속도비교=159,215,1

(그림3-1-20) Case 4 상행3차선 속도비교=160,216,1

(그림3-1-21) Case 5 상행3차선 속도비교=160,216,1

(그림3-1-22) Case 6 상행1차선 속도비교=161,217,1

(그림3-1-23) 테스트 현장-1=164,220,1

(그림3-1-24) 테스트 현장-2=164,220,1

(그림3-1-25) 테스트 현장-3=165,221,1

(그림3-1-26) Case 1 상행차선=167,223,1

(그림3-1-27) Case 4 하행차선=168,224,1

(그림3-1-28) Case 5 상행차선=168,224,1

(그림3-1-29) Case 1 상행1차선=169,225,1

(그림3-1-30) Case 1 상행1차선의 루프와 영상데이터 평균=170,226,1

(그림3-1-31) Case 1 하행1차선=170,226,1

(그림3-1-32) Case 1 하행1차선의 루프와 영상데이터 평균=171,227,1

(그림3-1-33) Case 4 상행1차선=171,227,1

(그림3-1-34) Case 4 상행1차선의 루프와 영상데이터 평균=172,228,1

(그림3-1-35) Case 4 하행1차선=172,228,1

(그림3-1-36) Case 4 하행1차선의 루프와 영상데이터 평균=173,229,1

(그림3-1-37) 루프검지기 유지보수 절차=175,231,1

(그림3-1-38) 교통량 상시조사 장비 유지보수 절차=177,233,1

(그림3-1-39) 차량 진입 전후의 레이져 주사상태=181,237,1

(그림3-1-40) 레이저를 이용한 교통 데이터 측정 방법=182,238,1

(그림3-1-41) 3차원 정보 계측 알고리즘 흐름도=184,240,1

(그림3-1-42) 카메라와 레이져 평면의 관계=185,241,1

(그림3-1-43) Lab Test 사진 및 테스트 시스템 구성도=187,243,1

(그림3-1-44) 시료 1을 검지한 영상과 히스토그램=188,244,1

(그림3-1-45) 시료 1의 분할 영상=187,244,2

(그림3-1-46) 실험 시료 사진 2=191,247,1

(그림3-1-47) 정사각형 저장 영상=193,249,1

(그림3-1-48) 정사각형 단계별 영상=194,250,1

(그림3-1-49) 정사각형 분할 영상=195,251,1

(그림3-1-50) 정사각형 3차원 영상(픽셀)=196,252,1

(그림3-1-51) 정사각형 3차원 영상=198,254,1

(그림3-1-52) 삼각형 저장 영상=200,256,1

(그림3-1-53) 삼각형 단계별 영상=201,257,1

(그림3-1-54) 삼각형 분할 영상=202,258,1

(그림3-1-55) 삼각형 3차원 영상(픽셀)=203,259,1

(그림3-1-56) 삼각형 3차원 영상=205,261,1

(그림3-1-57) 마우스 저장 영상=207,263,1

(그림3-1-58) 마우스 단계별 영상=208,264,1

(그림3-1-59) 마우스 분할 영상=209,265,1

(그림3-1-60) 마우스 형태 3차원 영상(픽셀)=210,266,1

(그림3-1-61) 마우스 형태 3차원 영상=212,268,1

(그림3-1-62) 레이져 센서부=216,272,1

(그림3-1-63) 구동부의 블록도=216,272,1

(그림3-1-64) 영상 저장부의 블록=217,273,1

(그림3-1-65) 영상저장부의 사진=218,274,1

(그림3-1-66) 전체 흐름도=219,275,1

(그림3-1-67) 제안된 모드 영상 분할법 흐름도=220,276,1

(그림3-1-68) 3차원 계산 흐름도=221,277,1

(그림3-1-69) 현장 시스템 구성도 1=222,278,1

(그림3-1-70) 융합 검지 시스템을 이용한 통행차량 검지=222,278,1

(그림3-1-71) 전체 시스템 구상도=223,279,1

(그림3-2-1) 연구개발 추진절차=228,284,1

(그림3-2-2) 현장조사 수행 과정=229,285,1

(그림3-2-3) 자료분석 및 평가 개요=229,285,1

(그림3-2-4) 대전시내 간선도로망 현황도=232,288,1

(그림3-2-5) 대전시 주요간선도로 교통량 현황=232,288,1

(그림3-2-6) 전주시내 간선도로망 현황도=233,289,1

(그림3-2-7) 서울시내 간선도로망 현황도=234,290,1

(그림3-2-8) 대전시 조사대상축 및 교차로선정결과=236,292,1

(그림3-2-9) 전주시 조사대상축 및 교차로선정결과=236,292,1

(그림3-2-10) 서울시 조사대상축 및 교차로선정결과=237,293,1

(그림3-2-11) 차량번호판 조사방법=242,298,1

(그림3-2-12) 분석지표의 선정=247,303,1

(그림3-2-13) 선사유적네거리→만년네거리(5→4)=259,315,1

(그림3-2-14) 만년네거리→대덕네거리(4→3)=260,316,1

(그림3-2-15) 대덕네거리→대덕대교네거리(3→2)=261,317,1

(그림3-2-16) 대덕대교네거리→과학공원네거리(2→1)=262,318,1

(그림3-2-17) 효원광장4가→선머너네거리(7→6)=263,319,1

(그림3-2-18) 어은터널4가→진북터널4가(5→4)=264,320,1

(그림3-2-19) 진북터널4가→통일광장(4→3)=265,321,1

(그림3-2-20) 백제교사거리→운동장4가(2→1)=266,322,1

(그림3-2-21) 포스코네거리→차관아파트네거리(1→2)=267,323,1

(그림3-2-22) 차관아파트네거리→청담공원네거리(2→3)=268,324,1

(그림3-2-23) 청담공원네거리→청담네거리(3→4)=269,325,1

(그림3-2-24) 선사유적네거리→과학공원네거리(5→1)=270,326,1

(그림3-2-25) 효원광장4가→운동장4가(7→1)=271,327,1

(그림3-2-26) 포스코네거리→청담네거리(1→4)=272,328,1

(그림3-2-27) 선사유적네거리→만년네거리(5→4)=275,331,1

(그림3-2-28) 대표치 분석-대전1=275,331,1

(그림3-2-29) 대덕대교네거리→과학공원네거리(2→1)=276,332,1

(그림3-2-30) 대표치 분석-대전2=276,332,1

(그림3-2-31) 효원광장4가→선머너네거리(7→6)=277,333,1

(그림3-2-32) 대표치 분석-전주1=277,333,1

(그림3-2-33) 효원광장4가→선머너네거리(7→6)=278,334,1

(그림3-2-34) 대표치 분석-전주2=278,334,1

(그림3-2-35) 포스코네거리→차관아파트네거리(1→2：오전)=279,335,1

(그림3-2-36) 대표치 분석-포스코네거리→차관아파트네거리(1→2：오전)=279,335,1

(그림3-2-37) 포스코네거리→차관아파트네거리(1→2：오후)=280,336,1

(그림3-2-38) 대표치 분석-포스코네거리→차관아파트네거리(1→2：오후)=280,336,1

(그림3-2-39) 검지방식별 제공-실측 속도차의 빈도수=282,338,1

(그림3-2-40) 차로별／신호 영향별 통행패턴=285,341,1

(그림3-3-1) 셀(Cell)과 링크(Link)의 레벨별 구분=307,363,1

(그림3-3-2) 영상검지기 체계의 Input Data=309,365,1

(그림3-3-3) 영상검지기 체계의 Data 처리 프로세스=310,366,1

(그림3-3-4) 본선검지기 수집자료의 오류보정 프로세스=312,368,1

(그림3-3-5) 램프검지기 수집자료의 오류보정 프로세스=312,368,1

(그림3-3-6) 영상검지기 체계의 소통상황판단 프로세스=314,370,1

(그림3-3-7) 본선구간의 지점속도 산출영역=315,371,1

(그림3-3-8) 진출입구간의 지점속도 산출영역=315,371,1

(그림3-3-9) 터널부의 지점속도 산출영역=316,372,1

(그림3-3-10) 구간속도산출을 위한 지점속도영역=317,373,1

(그림3-3-11) 존(Zone)의 정의=319,375,1

(그림3-3-12) 부존(Sub-Zone)의 정의=320,376,1

(그림3-3-13) 정체존(Congestion Zone)의 정의=321,377,1

(그림3-3-14) 영상검지기 체계의 Input Data=322,378,1

(그림3-3-15) 루프검지기 체계의 Data 처리 프로세스=323,379,1

(그림3-3-16) 분석지점의 위치(내부순환로 Cell Map)=337,393,1

(그림3-3-17) 기본구간 (강변북로 한남대교~반포대교) 차로별 속도패턴=338,394,1

(그림3-3-18) 기본구간 (내부순환로 길음램프~월곡램프) 차로별 속도패턴=338,394,1

(그림3-3-19) 기본구간 (내부순환로 정릉터널) 차로별 속도패턴=339,395,1

(그림3-3-20) 기본구간 (내부순환로 정릉터널) 차로별 속도패턴=339,395,1

(그림3-3-21) 우측램프구간 (강변북로 반포대교~한남대교) 차로별 속도패턴=340,396,1

(그림3-3-22) 우측램프구간 (강변북로 원효대교~마포대교) 차로별 속도패턴=341,397,1

(그림3-3-23) 우측램프구간 (강변북로 원효대교~마포대교) 차로별 속도패턴=341,397,1

(그림3-3-24) 우측램프구간 (강변북로 원효대교~마포대교) 차로별 속도패턴=342,398,1

(그림3-3-25) 좌측램프구간 (강변북로 동작대교~반포대교) 차로별 속도패턴=343,399,1

(그림3-3-26) 좌측램프구간 (강변북로 동작대교~반포대교) 차로별 속도패턴=343,399,1

(그림3-3-27) 좌측램프구간 (강변북로 동작대교~반포대교) 차로별 속도패턴=344,400,1

(그림3-3-28) 좌측램프구간 (강변북로 동작대교~반포대교) 차로별 속도패턴=344,400,1

(그림3-3-29) 좌측램프구간 (강변북로 동작대교~반포대교) 차로별 속도패턴=345,401,1

(그림3-3-30) 좌측램프구간 (강변북로 성산대교~양화대교) 차로별 속도패턴=345,401,1

(그림3-3-31) 엇갈림구간 (강변북로 한강대교~동작대교) 차로별 속도패턴=346,402,1

(그림3-3-32) 엇갈림구간 (강변북로 한강대교~동작대교) 차로별 속도패턴=347,403,1

(그림3-3-33) 기본구간 (강변북로 한남대교~반포대교) 차로별 속도패턴=373,429,1

(그림3-3-34) 기본구간 (강변북로 한남대교~반포대교) 차로별 속도패턴=373,429,1

(그림3-3-35) 기본구간 (내부순환로 정릉터널) 차로별 속도패턴=375,431,1

(그림3-3-36) 기본구간 (내부순환로 정릉터널) 차로별 속도패턴=376,432,1

(그림3-3-37) 우측램프구간 (강변북로 원효대교~마포대교) 차로별 속도패턴=378,434,1

(그림3-3-38) 우측램프구간 (강변북로 원효대교~마포대교) 차로별 속도패턴=378,434,1

(그림3-3-39) 우측램프구간 (강변북로 반포대교~한남대교) 차로별 속도패턴=381,437,1

(그림3-3-40) 우측램프구간 (강변북로 반포대교~한남대교) 차로별 속도패턴=381,437,1

(그림3-3-41) 좌측램프구간 (강변북로 성산대교~양화대교) 차로별 속도패턴=384,440,1

(그림3-3-42) 좌측램프구간 (강변북로 성산대교~양화대교) 차로별 속도패턴=384,440,1

(그림3-3-43) 좌측램프구간 (강변북로 동작대교~반포대교) 차로별 속도패턴=387,443,1

(그림3-3-44) 좌측램프구간 (강변북로 동작대교~반포대교) 차로별 속도패턴=387,443,1

(그림3-3-45) 엇갈림구간 (강변북로 한강대교~동작대교) 차로별 속도패턴=389,445,1

(그림3-3-46) 엇갈림구간 (강변북로 한강대교~동작대교) 차로별 속도패턴=390,446,1

(그림3-3-47) 엇갈림구간 (강변북로 한강대교~동작대교) 차로별 속도패턴=392,448,1

(그림3-3-48) 엇갈림구간 (강변북로 한강대교~동작대교) 차로별 속도패턴=392,448,1

(그림3-3-49) 보정속도의 대체성분석을 위한 분석구간=399,455,1

목차

[표제지 등]=0,1,2

부록차례=i,3,1

1. 영상 검지기 현장 테스트(결과 그래프)=1,4,9

2. 영상검지기 & 루프검지기의 현장 테스트=10,13,1

2.1. 개별 차량 데이터=10,13,19

2.2. 교통량=29,32,6

2.3. 분단위 속도 그래프=35,38,6

3. 기초 이론=41,44,1

3.1. 레이저 이론=41,44,1

3.1.1. 레이저의 원리 및 특징=41,44,6

3.1.2. 레이저의 종류=46,49,3

3.1.3. 반도체 레이저의 특성=49,52,3

3.2. 영상 신호처리 이론=52,55,1

3.2.1. 영상 처리의 기본 개념과 모델=52,55,3

3.2.2. 영상 신호 처리 기법=54,57,4

3.2.3. 영상 분할 기법=57,60,6

3.3. 영상 기하학=63,66,7

4. 3차원 변환식의 유도=70,73,4

5. 단속류 부문 조사계획서=74,77,6

6. 도로기하구조 확인=80,83,2