Abstract
Transportation is gradually changing into the era of V2X and autonomous cars. Accurate judgement of traffic conditions is an important indicator of route choice or autonomous driving. There are many ways to use probes car such as taxis, as a way to identify accurate traffic conditions. These methods may vary depending on the characteristics of the probe vehicle, and there is a problem with the cost. The V2X vehicle can solve these problems and collect traffic information in real time. If all vehicles are of V2X vehicle, these issues are expected to be resolved briefly. However, if the communication information of a V2X vehicle is represented by a traffic representative in a traffic with only V2X, the traffic information of some V2X vehicles will be able to collect traffic information. To accomplish this, a virtual network and transport were created and various scenarios were performed through SUMO simulations. It has been analyzed that 3-5 % of V2 vehicles are capable of representative the road traffic characteristics. In the future, various follow-up studies are planned.
교통은 점차 V2X와 자율주행자동차의 시대로 변화하고 있다. 교통상황에 대한 정확한 판단은 경로선택 또는 자율주행에 있어 중요한 지표이다. 정확한 교통상황을 파악하기 위한 방법으로 택시와 같은 프로브 차량을 이용하는 방법이 많이 사용되고 있다. 이러한 방법은 프로브 차량의 특성에 따라 데이터가 편향될 수 있으며, 막대한 비용이 발생하는 문제점이 있다. V2X 차량은 이러한 문제점을 해결할 수 있으며, 무엇보다 실시간으로 교통정보를 수집하고, 배포가 가능할 것으로 판단된다. 모든 차량이 V2X 차량일 경우, 이러한 문제는 간단하게 해결될 것으로 기대된다. 하지만 일부만 V2X차량일 때는 대표성의 문제가 검토되어야 한다. 이를 위하여 가상의 네트워크와 교통류를 생성하였으며, SUMO 시뮬레이션을 통해 다양한 시나리오분석을 수행하였다. 교통량 수준에 따라 V2X 차량군과 Non-V2X 차량군 사이의 통행시간에 대한 통계적 검증을 수행하였다. 3~5% 이상으로 구성된 교통류 또는 110대/시이상으로 V2X 차량이 구성된 교통류에서는 V2X 차량의 통행정보가 대표성을 띌 수 있다는 것을 확인하였다. 향후 다양한 네트워크 및 실제 상황에 대하여 적용하고자 한다.
