DOI QR코드

DOI QR Code

Fuzzy Sensor Algorithm for Traffic Monitoring applied by the Analytic Hierachy Process

AHP기법을 활용한 교통량조사 퍼지센서 알고리즘

  • 진현수 (백석대학교 정보통신학부)
  • Published : 2008.08.31

Abstract

Traffic monitoring method is mainly loop detector and piezo sensor. But this method is only detecting the number of vehicle. Monitoring traffic volume is not checking the number of vehicle but checking the length of access road, width of road, number of passing people, passing vehicle, delayed vehicle. The traffic signal control cycle is not fixed by only passing vehicle number but all related traffic proposal. This paper proposed selecting common characteristic out of each unrelated traffic proposal through Analytic Hierachy Process and this characteristic is applied to compose fuzzy sensor algorithm which find out new traffic volume concept of confusion degree. The accumulated delayed vehicle time is shorter in new fuzzy sensor algorithm applied by AHP than other traffic method

교통량조사 방법은 루프검지기와 피에조센서를 주로 많이 사용하여 차량의 숫자만을 파악하여 교통주기를 계산하는 방법을 사용하나 교통량을 파악하는 방법은 단순한 교통량에만 국한되는 것이 아니라 다중교통특성인 진입로의 길이, 도로의 폭, 보행자의 수, 통과차량수, 지체차량수 등 관련되는 교통대안을 총 망라하여 새로운 교통량인 혼잡도라는 개념을 대표대안으로 선정하면 바로 교통주기에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 서로 관련성이 없는 교통대안들을 AHP 방법을 사용하여 교통주기 계산에 즉시 사용할 수 있는 공통 분모인 새로운 교통대안을 찾아내는 알고리즘을 개발하고 이를 새로운 교통량 개념인 혼잡도라는 교통량을 찾아내는 퍼지센서 알고리즘을 구성하는데 적용한다. 시뮬레이션을 통해 타 교통제어방법과 비교하여 지체차량시간이 줄어듬을 보여준다.

Keywords

References

  1. 도철웅, 교통공학원론, 청문각, p448-598
  2. 진현수, 외“퍼지이론을 이용한 도시교통 신호등의 제어에 관한연구”, 대한전자공학회제어계측연구회 합동학술발표회 논문집, vol.15, no.2, pp93-96, 1991.
  3. 진현수, 외 “퍼지로직을 이용한 교통신호등의 최적 주기및 현시제어”, 대한전자공학회, 대한전기학회, 한국통신학회, 인공지능, 신경망및 퍼지시스템 종합합동 학술회의 논문집, vol12, no3, pp234-238, 1991.
  4. Satty,R,W., "The Analytic Hierachy Process-what it is and how it is used, "Mathematical Modeling, Journal of Fuzzy Logic, vol16, no4, pp.161-176, 1987.9.
  5. Zimmermann. P"Decision and Evaluation by Hierarchical Aggregation of Information", Fuzzy Sets and Systems Conf. pp31-36, 1983.
  6. 진현수, 김성환, “교통량검지를 위한 퍼지센서 알고리즘” 한국퍼지및 지능 시스템학회 논문지 8권, 제2호, pp. 134-141, 1998.
  7. Toshio Fukada, "Multi-Sensor Integration System with Fuzzy Inference and Neural Network",IEEE Fuzzy system Int.conf.vol13, no22, pp234-239, 1992.
  8. Gilles Mauris,"The aggregation of information by examples via fuzzy sensors",IEEE third Int.Conf. on Fuzzy System,Orlando,USA,pp.67-72,june 1994
  9. E.Benoit,L.Foulloy et.al,"Fuzzy sensor for the perception of Colour",Submitted to the Third IEEE Int.Conf. on Fuzzy,USA, pp.28-45, june 1994