- 과제명 : 2030 고속도로 환경을 고려한 교통정보수집체계 진단 및 발전방안 수립 연구(Development of Transportation Safety Infrastructure Standard Technology for Lv. 4 Connected Autonomous Driving)
- 위탁기관명 : 한국도로공사
- 시작 및 종료일 : 22.06.01 ~ 23.12.31
- 공동책임자 : 윤일수 교수
1. 요약(Abstract)
The government is implementing key policies such as the future automobile industry development strategy, the strategy for promoting and dominating the future automobile market, and the comprehensive plan for the Korean version of the New Deal. Recently, major top-level plans related to highways, such as the National Road Network Comprehensive Plan and the National ITS Basic Plan 2030, have been announced. Due to recent changes in policy direction and rapid technological developments, innovative changes are expected in future highways, and as a result, significant changes in transportation services are expected. Our organization has been making various efforts such as upgrading exTMS (Expressway Traffic Management System), promoting C-ITS pilot projects, developing AI technology for transportation and ITS, and participating in national R&D to develop advanced transportation technology, but some limitations in the transportation and related information collection systems have been revealed.
On the other hand, the trend of utilizing big data is increasing, and various techniques using artificial intelligence (AI) are being developed and activated in highway maintenance, such as developing techniques for pothole detection and crack detection based on video data and applying them. In the field of traffic management, AI is being utilized or developed for overloaded vehicle automated enforcement and dropped object detection.
Against this backdrop, this project aims to propose a construction plan for an optimal information collection system that can overcome the limitations of the existing system and is suitable for the innovative changes expected in the future integrated road transportation environment. It also aims to develop vehicle terminal-based AI technology that can supplement fixed information collection systems.
정부는 미래자동차 산업발전전략, 미래자동차 확산 및 시장선점전략, 한국판 뉴딜 종합계획 등의 주요정책들을 실현해나가고 있으며, 최근에는 국가도로망 종합계획, 국가 ITS 기본계획 2030 등 고속도로와 관련된 주요 상위계획을 발표하였다. 근래의 정책기조 변화와 관련 기술의 급격한 발전에 따라 미래 고속도로는 혁신적인 변화가 예상되고 있으며, 이에 따라 교통 서비스도 큰 변화가 이루어질 것이다. 본 기관에서는 exTMS(EXpressway Traffic Management System) 고도화, C-ITS 실증사업추진, 교통 및 ITS분야 AI 기술 개발, 국가 R&D 참여를 통한 교통분야 첨단기술 개발 등 다양한 노력들을 수행하여 왔으나, 교통 및 관련 정보수집체계의 일부 한계점을 드러내고 있다.
한편, 빅데이터의 활용추세가 늘어나고 인공지능을 이용한 다양한 기법들이 개발 및 활성화되면서 고속도로 유지 관리분야에서도 영상자료 기반의 인공지능(AI)을 적용하여 포트홀 검지, 균열 검지 등의 기법을 개발하여 적용하고 있으며, 교통관리분야에서도 적재불량 자동단속, 낙하물 검지 등에 AI를 활용하거나 개발하고 있는 상황이다.
이러한 배경에서 본 과업은 혁신적인 변화가 예상되는 미래 융·복합 도로교통환경에 부합하며 기존의 한계점을 극복할 수 있는 최적 정보수집체계를 구상하여 구축방안을 제시하고, 고정식 정보수집체계를 보완할 수 있는 차량단말기 기반의 AI 기술을 개발하는 것을 목적으로 한다.
2. 논문(Acknowdgement)
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3. 중심어(Keyword)
C-ITS, Information Collection System, AI, Big Data, Traffic Management, exTMS
