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교통물류(CAR) 프로젝트는 별도의 사이트 http://car.realtimekorea.net 에서 진행합니다. 이 프로젝트에 개발자로 참여하는 데 필요한 모든 지식은 GCC 사이트에서 제공합니다.
2021년 5월2022년 1월부터 GitLab에 소스코드를 업로드합니다[GitLab 링크].
목차
교통 GRID
물류 GRID
CAR(교통 물류 클라우드)
개인과 사회
개인에서 사회로
Machine Learning
프로젝트 CAR(Car as Autonomous Robot)
- 교통 그리드(Traffic Grid)
BRI 플랜은 국가와 국가, 도시와 도시의 물류 인프라이며, RTK 도시의 교통 물류 인프라는 마을과 마을, 건물과 건물, 층과 층 사이의 교통 물류입니다. 교통 인프라를 설계할 때, 주안점은 아래 셋 입니다.
교통 사고 발생을 제로(0) 수준으로 낮추면, 사람도 살리고, 연간 1천 조에 달하는 교통 사고 비용을 줄입니다[참고 - Car Accident Statistics you Need to Know in 2021].
시민 1인당 교통 물류 에너지 소비를 미국과 EU 대비 1/5 이하로 줄입니다[참고 - Final energy consumption in Europe by mode of transport].
환경 오염은 1/10 이하로 줄입니다[참고 - Human health effects of traffic-related air pollution (TRAP)].
RTK의 교통 물류 인프라와 기존 도시의 그것과 다른 점은;
기차, 자동차, 및 자전거를 포함하여, 자전거와 킥보드 등을 제외한 모든 교통 물류 장치는 자율 주행 전기 차량이며, RTK 도시의 특성에 맞게 제작됩니다.
교통 - 도시와 도시의 연결은 고속철, 도심 교통은 자동차와 지하 터널, 가까운 거리는 자전거 이용을 상정합니다.
물류 - 일종의 물류 그리드(Logistics Grid)를 구성합니다.
2. 자동차 & 지하 도로
2. 자동차 & 지하 도로
도심 교통 수단이며, 모든 자동차는 공용입니다.
도시의 클라우드 시스템이 모든 차량의 속도와 방향 등 운행의 전과정을 제어합니다[참고 - How AI and machine learning are reshaping transit: Menard].
모두 자율 주행하고, 이동 거리의 대부분은 지하 도로를 이용하며, 지상 도로는 근거리 운행에 국한합니다[참고 - Singapore Underground Road System - Wikipedia].
지상의 도로에서는 저속으로 운행하므로, 교통 사고가 없으며, 따라서, 가벼운 플라스틱 소재로 차량 무게를 기존 승용차의 1/10 전후로 줄일 수 있습니다[참고 - Why Are Modern Cars So Heavy].
차량이 가벼우면, 주행 에너지 소비를 현저히 줄일 수 있습니다[참고 - Energy efficiency trade-offs in small to large electric vehicles].
도시의 교통 물류 클라우드(CAR)가 도시 내부를 주행하는 모든 차량의 속도, 방향, 충전 등을 제어합니다[참고 - Cloud Based Traffic Technology].
도로를 주행하는 차량들의 속도와 방향을 조율하는 수준[참고 - USING CLOUD COMPUTING TO IMPROVE URBAN TRAFFIC MANAGEMENT AND OPTIMIZATION SYSTEM ]에서 한 걸음 더 나아가, A.I. 기반의 교통 물류 시스템을 활용하여, 누가 언제 어디서 무엇을 어떻게 왜 이동하거나, 배송하는 지를 사전에 조율할 수 있습니다[참고 - How AI Is Transforming ERP].
저렴한 인산-철 배터리를 이용하는 2인승 차량이며, 주행 거리는 IONIQ 5의 1/5 전후입니다[참고 - China's battery industry is powering up for global competition].
RTK 도시의 공용 승용차는 기존의 택시와 유사하지만, 택시 기사가 없고, 차체도 가벼우며, 차량 가격이 기존 승용차의 1/5 이하입니다[참고 -The Citroen Ami is the perfect affordable car for short journeys] .
RTK 도시의 교통 인프라는 사회 복지 인프라의 구성 요소이며, 공용 차량의 요금은 한국 택시 요금의 1/5 이하입니다. 2인승 기준으로, 한국의 대중 버스 요금보다 저렴합니다. 또한, 도로의 대부분은 지하 도로입니다. 따라서, 차량이 도시 미관을 해치지 않고, 시민은 도시의 모든 공간을 자유로이 걷거나, 자전거를 탈 수 있습니다.
3. 2륜 차량 - 자전거, 킥보드, 스쿠터 ...
3. 2륜 차량 - 자전거, 킥보드, 스쿠터 ...
모두 전기 차량이며, 공용입니다.
공용 시스템은 각종 이동 수단 및 장치의 생산과 유지 비용을 현저히 낮춥니다[참고 - Evaluating Public Transit Benefits and Costs Best Practices Guidebook 15 April 2022].
도시의 교통 물류 클라우드는 도시 내의 모든 이륜 차량을 모니터링합니다. 가령, 도로 사정이 어떠하고, 어떤 이륜 차량이 어디에 있으며, 사용 중인지, 충전 중인지, 사용 중이면, 어떤 장소를 어떤 속도로 누가 타고 있는 지 등입니다[참고 - 9 Revolutionary AI Applications In Transportation].
RTK 도시의 도로 교통량은 기존 도시의 1/100 수준이며, 최고 속도는 60km 미만이고, 자율 주행 차량입니다. 또한, 교통 클라우드로부터 지속적으로 최신 정보를 제공받아, 주행 환경을 파악합니다. 가령, 전동 킥보드를 타고 도로를 주행하는 시민이 마주오는 차량을 볼 수 없는 경우에도, 차량은 이륜 차량의 존재와 탑승자에 대한 정보를 획득하여, 그에 맞춰 주행 방식을 조절합니다. 가령, 킥보드 탑승자가 어린이라면, 주행 속도를 더욱 낮추는 등입니다.
2. 물류 그리드(Logistic Grid)
2. 물류 그리드(Logistic Grid)
중국 음식점에 짜장면을 주문하면, 사람이 오토바이를 타고, 짜장면을 배달합니다.
짜장면의 무게는 300g 내외이며, 사람은 60kg, 오토바이는 150kg 내외입니다. 300g을 이동하는데 필요한 에너지의 1,000배를 소비합니다[참고 - Technical and Energy Efficiency of Urban Logistics in China: Empirical Analysis of 216 Prefecture-Level Cities].
도로에 차량이 늘수록, 차량 유지 비용, 도로 유지 비용, 교통 혼잡 비용, 교통 사고 비용 등도 늘어 납니다[참고 - European Commission - European Union The EU in the world - transport - Statistics Explained].
자율 주행 기술을 이용하면, 기존 대비 1/10 이하로 줄일 수 있습니다[참고 - Autonomous Vehicle Implementation Predictions - Implications for Transport Planning].
도시 전체를 포괄하는 물류 인프라를 구축하여, 짜장면만 이동하게 할 수 있다면, 짜장면과 관련된 교통 물류 총 비용을 1/100 이하로 낮출 수 있습니다[참고 - Built to last: Making sustainability a priority in transport infrastructure October 1, 2021 | Article].
A.I.와 IT 기술을 기반으로, 사회와 산업의 교통 및 물류 인프라를 재구성하면, 교통 물류 총 비용을 적어도 기존 대비 1/10 이하로 낮출 수 있으며, 한국의 경우, 연간 400조를 절감할 수 있습니다.
- 지하 도로 - 물류 네트워크
기존 도시의 물류 차량이 지상의 도로 위를 주행하는 반면, RTK 도시는 기존의 도로를 지하로 옮긴 지하 도로망을 활용합니다.
물류 및 교통 인프라를 친환경 메커니즘으로 재구성하는 것은 지속 가능한 사회를 건설하는 첫 걸음입니다[참고 - Research on Optimization and Design of Sustainable Urban Underground Logistics Network Framework]
RTK 도시는 계획 도시이며, 바둑판 모양의 지하 도로 네트워크를 구성합니다[참고 - Research on Optimization and Design of Sustainable Urban Underground Logistics Network Framework].
원통형 터널에 교통과 더불어, 전력, 상하수도 및 물류 네트워크를 모두 구축합니다[참고 - The internal structure of an urban underground utility tunnel.].
사람이 이용하는 지하철 역사(Station)와 유사한 물류 역사를 운용합니다[참고 - .
MagLev(자기 부상) 기술은 차량의 이동 에너지 소비를 현저히 줄일 수 있습니다[참고 - China Plus JD.com looking at high-speed maglev delivery network].
2. 물류 자동차
2. 물류 자동차
물류 역사(Station)과 역사를 오가는 자율 주행 물류 장치입니다.
3. 배송 로봇
3. 배송 로봇
지상 도로와 건물 내부를 주행합니다.
기술적 선두 주자는 중국입니다[참고 - Chinese tech giants roll out more courier robots as COVID-19 pandemic creates demand for contactless services].
기존 도시와 달리, RTK 도시의 모든 도로와 건물은 자율 주행 배송 로봇이 건물 내부로 진입하는 상황을 상정합니다[참고 -'Self-driving Delivery Robot' Caught by Regulations... Concerns Falling Behind in Global Competition] .
자동차의 경우와 마찬가지로, 도시의 교통 물류 클라우드 시스템은 모든 배송 로봇의 속도와 방향을 제어합니다[참고 - UPS Reimagines the Way Goods Move Across the Globe with Google Cloud].
2. 개인과 사회
2. 개인과 사회
2021년 한국의 교통 비용과 물류 비용을 합한 교통 물류 총비용은 GDP의 20%인 400조 원 전후로 추산됩니다.
그 중에서, 교통 사고로 인한 비용만 연간 40조 내외입니다[출처 - 매일경제 | 도로 교통사고로 인한 사회비용 43조원…GDP의 2.3%].
RTK 도시는 교통 물류 총비용을 기존 대비 1/5 이하로 낮출 방안을 제시하며, 그 핵심은 사회화, 무인화 그리고 자동화입니다. 교통 인프라의 구축과 운용 과정에서서 사람의 불필요한 개입을 배제하면, 모두에게 이익입니다. 언제나 사람이 문제...
사회화(Socialized) - 사회 전체의 이익을 도모하고,
무인화(Unmanned) - 사람의 불필요한 개입을 배제하며,
자동화(Automated) - 어느 한 물류 프로세스와 다음 단계의 프로세스를 자연스레 연결합니다.
1. 개인에서 사회로
1. 개인에서 사회로
2020년 10월 Tesla의 FSD(Full Self Driving) 베타 테스트를 시작으로 완전 자율 주행 시대가 가시권에 들어섰습니다. 그러나, 선두 주자인 Tesla는 물론, Google Waymo, Baidu, Hyundai 등 자율주행 개발팀들은 예외없이 내 차가 목적지에 안전하게 빨리 도착하는 방법 만을 연구합니다.
우리는 조금 다르게 접근합니다.
사회 전체의 교통 사고 위험이 줄면, 내 차도 그만큼 안전해 집니다.
사회 전체의 교통 물류 총비용이 줄면, 내 차도 그만큼 목적지에 빨리 도착합니다.
개인보다 사회 전체의 교통 물류 총비용을 줄이고, 안전을 확보하면, 구성원 전체가 골고루 이롭습니다. 교통 물류 인프라(CAR)의 취지입니다.
2. Machine Learning
2. Machine Learning
이 프로젝트에 참여하려면, 관련 강좌를 학습하십시오. 특히,
초등학교 ~ 고등학교 EMC 과정[링크]
초등학교 ~ 중학교 Computer Science with Git and Python 과정[링크]
중학교~ 고등학교 Python Data Science 과정[링크]
대학 Machine Learning 과정[링크]
대학원 Blockchain - From Bitcoin to Openhash[링크]
3. CAR 프로젝트(Car as Autonomous Robot)
3. CAR 프로젝트(Car as Autonomous Robot)
모든 차량의 자율 주행을 상정하여, 국가 또는 도시 단위 교통 제어 시스템을 코딩합니다.
개별 차량이 아니라, 공동체 전체의 교통 물류 비용이 최소화되도록 각 개별 차량의 경로와 속도 등을 결정합니다.
교통 사고를 기존 대비 1/100 이하로 줄일 알고리즘을 개발합니다.
특정 국가가 아니라, 세계 전역에 적용할 수 있는 보편적인 모델을 개발합니다.
Openhash 기반 자율주행
통상의 머신러닝 기술에 더해, Openhash로 안전성을 강화합니다.
모든 이동체는 주기적으로 자신의 현재 위치를 Commit합니다. Commit 주기는 이동체의 속도와 위치에 따라 상이합니다. 가령, 주차장에 주차 중인 차량, 신호 대기 중인 차량, 갓길에 정차한 차량, 고속도로를 주행 중인 차량이 제각기 상이한 간격으로 현재 위치를 Commit합니다.
이동체는 자신의 현재 위치와 속도, 주변 이동체의 현재 위치와 속도를 변수로 1초 또는 일정 간격으로 속도를 갱신합니다.
특정 지역 내에 위치한 모든 이동체의 위치와 속도, 방향은 나무에 기록됩니다.
모든 이동체는 주변의 여타 이동체에 관한 모든 정보를 획득합니다. 가령, 왕복 2차선을 주행 중인 자동차는 마주오는 차량, 뒤따라 오는 차량, 앞 서 가는 차량의 위치와 속도 및 행선지 정보 등을 획득합니다.
2. 공간웹(SpaceWeb) 기반 자율 주행
공간웹은 GPS 좌표를 색인(index)으로, 특정 공간의 상태(State) 정보를 저장합니다. 가령, 제주도 제주시 위도 경도 고도 특정 좌표에 어떤 물체가 어떤 상태로 존재하는 지 등입니다. 그러므로, 이동체는 이동 경로를 따라 산재한 신호등, 건널목, 건물, 사거리, 모퉁이 등에 관한 정보를 획득할 수 있습니다.
3. 도시 물류 인프라
중국집에 짜장면 한 그릇 배달을 요청하면, 배달원과 오토바이가 출동합니다. 짜장면만 이동할 수 있다면, 물류 비용을 1/100로 줄일 수 있습니다. 교통 물류 프로젝트는 도시 내의 각종 상품 배송을 위한 최적의 하드웨어와 소프트웨어를 구성합니다.
4. 실시간 지도 갱신
한 겨울, 도로에 결빙 구간이 생기면, 차량은 해당 도로를 우회하는 새로운 경로를 선택해야 합니다. 어느 한 도시 내에 주행 중인 차량이 1만 대라면, 각 차량이 지도 갱신에 참여합니다. 만약, 어느 한 차량이 공사 중인 도로를 마주쳐, 우회해야 했다면, 그 정보가 지도에 반영되므로, 교통 물류 지도는 언제나 실시간으로 갱신됩니다.
5 실시간 경로 갱신
5 실시간 경로 갱신
일반적으로, 도시의 시내 버스는 고유 번호를 할당받고, 정해진 노선을 따라 주행하며, 승객은 정류소에서 승차하고, 하차합니다. 버스가 탑승하는 승객의 위치를 실시간으로 파악한다면, 해당 승객과 가장 가까운 곳에 정차할 수 있습니다. 또한, 하차하는 승객의 최종 목적지를 알 수 있다면, 해당 목적지에 가장 근접한 위치에 정차할 것입니다. 만약, 도시 내를 주행 중인 시내 버스의 댓수가 1천 대이고, 버스 이용자가 10만 명이라면, 10만 명의 교통 수요를 만족할 최적의 경로 산출을 위해, 1천 대 각각이 수시로 경로를 갱신해야 합니다. 교통물류 프로젝트는 그 알고리즘을 코딩합니다.
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