피에조 센서 파형분석을 통한 차종분류 방법에 관한 연구 - 김성대 (The Graduate School, Ajou University, 2010)
國文抄錄 기존 도로의 효율적인 운영 및 관리, 신설 도로의 계획 및 설계 등에 있어 매우 중요한 기초자료인 교통량을 정확하고, 안정적으로 수집하고 분석할 수 있도록 국내 실정에 적합한 교통량 조사장비의 개발이 필수적으로 요구되고 있다. 교통량을 조사하는 방법으로 이동식 교통량 조사장비, 인력에 의한 조사, 기계에 의한 상시조사가 병행되어 이루어지고 있으며 검지기에 의한 상시조사는 설치되어 있는 위치가 고정되어 있고 각각의 검지기에서 속도, 교통량, 차종, 점유율 등 중요 교통정보를 연속적으로 수집할 수 있기 때문에 검지기가 위치한 구간에 대하여 일관성 있는 정보를 수집할 수 있어 지능형 교통 시스템(ITS)의 바탕을 이루는 핵심 기반시설로서 교통시스템의 주요 구성 요소로 주목받고 있다. 고속도로 상시조사를 위해 설치된 루프+피에조 센서의 현장 데이터를 수집하여 센서 파형을 분석함으로서 기존 장비 및 차종분류 알고리즘의 문제점을 도출하고 이를 보완할 수 있도록 차량의 축간길이, 오버행(overhang)을 산출하여 실제 차량의 제원과 비교해서 차종을 구분할 수 있도록 하는 차종분류방법을 연구하였으며 국내 설치된 차종구분이 가능한 첨단 검지기중 각종 테스트 및 실용화에 성공하여 고속도로 및 주요 국도에 설치되고 있는 피에조-루프-피에조 방식의 AVC장치에 대해 그 원리를 알아보고 현장데이터를 직접 수집 분석하여 문제점을 찾아 개선 방안을 도출하고자 하였다. 현장시험을 통해 수집한 피에조 센서 및 루프검지기의 데이터를 이용하여 파형을 그려보았으며 그래프상의 데이터를 이용하여 차량의 차축거리, 오버행 을 산출하여 실제 차량제원과 비교해 정확도가 어느 정도인지 측정해 보았다. 시험차량에 대해 각각 10회씩 측정하여 평균값을 가지고 정확도와 오차를 계산하였으며 측정결과를 가지고 실제 차량제원과 비교한 결과 축간거리와 차량길이에 대해 정확도는 각각 93%, 98%로 나왔으며 오차는 ±203mm, ±69 이하로 비교적 정확도가 매우 높은 것으로 나타났다. 시험결과 피에조-루프-피에조 센서를 이용해 차종의 12종 분류 뿐만 아니라 차축거리 및 오버행등의 데이터를 이용하여 실제 차량명칭까지도 구분할 수 있을 정도로 매우 정밀한 차종분류가 가능함을 알 수 있다.
학위논문(석사)--아주대학교 ITS대학원 :ITS학과,2010. 2
Keywords: 피에조; 차종분류; AVC