• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.15 no.3
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• pp.34-44
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• 2016

This study was initiated to evaluate the performance of methodologies to estimate the space mean speed(SMS) using the time mean speed(TMS) which was collected from the vehicle detection system(VDS) in expressways. To this end, the methodologies presented in prior studies were firstly summarized. It is very hard to achieve exact SMSs and TMSs due to mechanical and communication errors in the field. Thus, a microscopic traffic simulation model was utilized to evaluated the performance. As a result, the harmonic mean and volume-distance weighted harmonic mean were close to the SMS in the case in which the TMSs of individual vehicles were used. However, when the 30-second-interval aggregated TMS were used, the volume-distance weighted harmonic mean was outstanding. In this study, a radar detector was installed in the Joongbu expressway to collect the SMS. The trajectory of individual vehicles collected from the detector were used to calculate the SMS, which was compared with the estimates using other methodologies selected in this study. As a result, the volume-distance weighted mean was turned out to be close to the SMS. However, as the congestion becomes severe. the deviation between the two speed becomes bigger.

• Annual Conference of KIPS
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• 2002.11a
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• pp.699-702
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• 2002

본 논문에서는 anisotropic diffusion 방법의 일종인 평균곡률 확산 (Mean Curvature Diffusion) 방법을 이용하여 영상에 포함된 잡음은 제거하고 동시에 에지는 보존하는 기법을 제안한다. 평균곡률 확산은 2 차원 영상의 밝기값을 3 차원 공간상의 z 좌표에 대응시켜 영상의 밝기값에 대응하는 공간 상의 곡면을 구성하고 이 곡면을 평균곡률에 비례하는 속도로 확산시킨다. 확산이 진행되면서 평균곡률이 영이 되는 에지에서는 확산이 발생하지 않고 잡음 등의 영향이 많은 에지 이외의 영역에서는 확산이 빠른 속도로 진행된다. 기존의 평균곡률 확산 방법의 성능을 개선하기 위해 최소/최대 흐름 방법을 평균곡률 확산 방법과 결합시키고 영상의 2 차 도함수를 사용하여 d얇은 에지를 보존하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법보다 잡음 제거와 에지 보존 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.19 no.5
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• pp.70-81
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• 2020

Point-by-point data, which is abundantly collected by vehicles with embedded GPS (Global Positioning System), generate useful information. These data facilitate decisions by transportation jurisdictions, and private vendors can monitor and investigate micro-scale driver behavior, traffic flow, and roadway movements. The information is applied to develop app-based route guidance and business models. Of these, speed data play a vital role in developing key parameters and applying agent-based information and services. Nevertheless, link speed values require different levels of physical storage and fidelity, depending on both collecting and reporting intervals. Given these circumstances, this study aimed to establish an appropriate collection interval to efficiently utilize Space Mean Speed information by vehicles with embedded GPS. We conducted a comparison of Probe-vehicle data and Image-based vehicle data to understand PE(Percentage Error). According to the study results, the PE of the Probe-vehicle data showed a 95% confidence level within an 8-second interval, which was chosen as the appropriate collection interval for Probe-vehicle data. It is our hope that the developed guidelines facilitate C-ITS, and autonomous driving service providers will use more reliable Space Mean Speed data to develop better related C-ITS and autonomous driving services.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.6
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• pp.47-54
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• 2021

The number of freeway traffic accidents in Korea is about 4,000 as of 2020, and deaths per traffic accident is about 3.7 times higher than other roads due to non-recurring congestion and high driving speed. Most of the accident types on freeways are side and rear-end collisions, and one of the main factors is hazard traffic flow caused by merge, diverge and accidents. Therefore, the hazard traffic flow, which appears in a continuous flow such as a freeway, can be said to be important information for the driver to prevent accidents. This study tried to classify hazard traffic flows, such as the speed change point and the section where the speed difference by lane, using individual vehicle information. The homogeneous segment of speed was classified using spatial separation based on geohash and space mean speed that can indicate the speed difference of individual vehicles within the same section and the speed deviation between vehicles. As a result, I could extract the diverging influence segment and the hazard traffic flow segment that can provide dangerous segments information of freeways.

• Fire Science and Engineering
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• v.13 no.2
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• pp.18-25
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• 1999

There are a lot of works for predicting smoke movement in a building experimentally and m numerically. It is Vel${\gamma}$ important to predict a smoke movement in a corridor which is c connected to adjacent spaces. A numerical analysis of smoke movement in an enclosed c corridor is perlormed by a field model. The used field model is develo야d with 3-D u unstructured meshes, PISO Algorithm and buoyant plume model. In this study, tern야~ature a and flow field, some important p하ameters such as smoke spread time, hot layer temperature, c ceiling jet velocity were compared with experimental data which were perlormed in Korea I Ins디tute of Machinery and Materials. And average velocity of ceiling jet by this study is c compared with Hinkley's formula. This paper shows a flow characteristic around the soffit a and average velocity of ceiling jet is i따luenced by geometry of corridor, heat output, and d distance from the fire source.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.130-130
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• 2023

제트류는 다양한 크기와 운동량의 에디가 복잡하게 혼합되어 이루어져 있으며, 이를 정확하게 모델링하고 이해하기 위해서는 제트류의 다양한 특성들을 잘 반영하여 연구를 수행해야 한다. 다양한 연구 수행 방법 중 수치해석 방법은 상대적으로 공간 및 시간적 비용이 적게 들어서 널리 사용되고 있다. 이러한 수치해석 방법에는 DNS(Direct Numerical Simulation), LES(Large Eddy Simulation), RANS(Reynolds Averaged Navier Stokes) 등이 있으며, 그중 LES는 난류 모델링을 사용하는 RANS 방법에 비해 더욱 정확한 흐름 모델링을 제공하는 장점이 있다. 이러한 LES는 대규모 에디는 직접 해석하면서, 일정 크기 이하의 에디는 모델링을 사용해 해석하는 것이 특징이다. 하지만, LES를 사용하기 위해서는 적절한 그리드 크기를 결정하는 것이 중요하며, 이는 모델의 정확성과 연산 비용에 큰 영향을 미친다. 하지만, 여전히 적절한 그리드 크기를 결정하는 것은 어려운 문제이다. 이러한 LES 모델링을 사용할 때 적절한 그리드 크기를 결정하기 위해서는 정확한 시간 평균 속도 변동을 연구하는 것이 앞서 선행되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 기계학습 기반 접근 방식을 사용하여 난류 제트 내 시간 평균 속도 변동을 예측하는 연구를 진행하였다. 즉, 난류 제트 역학을 이해하는 데 중요한 파라미터인 시간 평균 유속을 이용하여 시간 평균 속도 변동을 예측하는 데 초점을 맞추었다. 모델의 성능은 평균 제곱 오차와 R-제곱 등 다양한 지표를 사용하여 평가되었다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.10a
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• pp.177-181
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• 2008

본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 시스템의 운영과정에서 축적되고 있는 각 택시들의 이동이력 데이터를 기반으로 관심구간의 통행속도에 관련된 필드들을 효율적으로 추출하는 기법을 설계하고 구현한다. 구현된 인터페이스는 도로네트워크 상에서 관심구간의 양끝점을 입력받아 $A^*$ 알고리즘을 수행하여 경로상에 포함된 각 링크를 결정한 후 해당 링크 아이디를 포함하는 질의문의 스켈리튼을 생성한다. 이 질의문을 수정하여 관심구간의 속도 레코드수, 속도 평균, 승객탑승시의 속도, 요일별 시간대별 평균 속도 등 다양한 정보를 체계적으로 검색할 수 있다. 제주시 연삼로 구간에 대한 시험적 검색 결과는 승객이 탑승한 경우 전체 경우 보다 $30{\sim}50%$ 정도의 보고수, $2{\sim}4$ kmh 빠른 통행 속도 등을 보이고 있으며 시간대별 통계는 요일별 통행속도 패턴의 변화를 정량화하고 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.11a
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• pp.1005-1008
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• 2011

본 논문에서는 교통 이력자료의 시공간 데이터를 활용하여 교통 분석 및 예측에 필요한 신뢰성 높은 데이터를 제공하기 위한 TCS/HI-PASS 전처리 알고리즘을 제안한다. 시공간 데이터의 전처리 알고리즘은 각종 교통정보에 이용되고 있으며, 그 중 대표적으로 활용되고 있는 것이 차량 검지기(VDS)를 통해 수집된 교통량, 속도, 점유율 정보이다. 이러한 정보에 가공처리 알고리즘을 적용하여 공간평균속도 기반의 통행시간을 산정하고 있으며, 고속도로 통행료 수납시스템(TCS)으로 부터는 출발영업소와 도착영업소의 진 출입시간을 기반으로 평균통행시간을 산정하고 있다. 본 연구에서는 차량 검지기(VDS) 데이터와 기존 TCS 데이터의 전처리 알고리즘을 분석하여 TCS와 HI-PASS 데이터 기반의 개선된 전처리 알고리즘을 설계, 구현하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.10a
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• pp.585-588
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• 2001

현실 세계의 많은 조합 최적화 문제들은 변수들이 강하게 상호 작용함에 따라 만족해야하는 목표 함수가 매우 복잡하게 주어진다. 복잡한 목표 함수에는 많은 지역 최적해들이 존재하기 때문에 전역 최적해를 얻는 것은 엄청난 시간을 필요로 한다. 이러한 문제에 대해 해를 찾는 방법의 하나로 평균장 어닐링 알고리즘(MFA)이 있다. 본 논문에서는 기존의 이진 상태 공간에만 적용할 수 있었던 평균장 어닐링 알고리즘을 연속 상태 공간을 갖는 조합 최적화 문제에 적용할 수 있도록 알고리즘을 수정, 제안한다. 그리고 제안된 알고리즘을 제한된 연속 상태 공간을 가지는 단순 회귀 모델의 D-최적 설계에 적용하였다. 실험결과 제안된 알고리즘이 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘(SSA)과 비교하여 비슷한 수준의 결과를 내면서도 계산 속도면에서는 수 배 정도의 빠른 좋은 결과를 얻었다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.5
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• pp.75-82
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• 2021

The number of traffic accidents is about 230,000, and due to non-recurring congestion and high driving speed, the number of deaths per traffic accident on freeways is more than twice compared to other roads. Currently, traffic information is provided based on nodes and links using the centerline of the road, but it does not provide detailed speed information. Recently, installing sensors for vehicles to monitor obstacles and measure location is becoming common not only for autonomous vehicles but also for ordinary vehicles as well. The analysis using large-capacity location-based data from such sensors enables real time service according to processing speed. This study presents an mapping method for individual vehicle data analysis based on space. The processing speed of large-capacity data was increased by using method which applied a quaternary notation basis partition method that splits into two directions of longitude and latitude respectively. As the space partition was processed, the average speed was similar, but the speed standard deviation gradually decreased, and decrease range became smaller after 9th partition.