• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.206-215
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• 1998

교차로 교통신호제어의 입려정보로 단순히 차량의 대수만으로는 정확한 신호제어를 할 수가 없다. 여기에는 대기차량수, 도로의 길이, 차량의 형태 등을 고려한 도로의 혼잡량이라는 상징적 정보량이 적합하다고 할 수 있다. 그러나 상징적인 정보량은 입력정보인 실제적인 물리량사이에 서로 관련성이 없거나 상충적일 경우, 각 정보간의 선형성과 관련식을 도출하여 상징적인 정보를 얻는다는 것이 어렵다. 본 논문에서는 교통 신호처리에서 사용하는 상징적 정보량의 의미와 필요성을 고찰하여 본 후, 퍼지 이론을 통해 물리적인 교통 정보량을 이용 교통신호제어 상징적인 출력 정량인 교통 혼잡량을 산출하여 교통신호제어에 적용하여 기존의 교통신호제어와 비교하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.11
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• pp.643-654
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• 2018

In order to understand and manage traffic flows in urban areas in the past, a variety of traffic engineering theoretical indicators such as intersection lag and highway speed have been applied. However, these theories and indicators have been developed under the constraints of traffic engineering research before the construction of intelligent transportation system. Since the ATIS system currently exists, it is necessary to introduce a separate traffic engineering technology that utilizes the data. In this paper, it is aimed to confirm whether it is applicable to intermittent flow (approach road, intersection, control group, main road axis) by using 'congestion intensity' which is already used in traffic engineering field. The results of this study are as follows: (1) The traffic signal improvement effect of urban road access road, intersection road, control group, Two verification studies were performed to verify the derived congestion intensity index. (1) verification of congestion intensity threshold value analysis and (2) crossing improvement using the congestion intensity. Through verification, it was confirmed that it is possible to apply the congestion intensity in the inter - city intermittent flow using the 5 - minute unit speed data so as to be able to escape from the existing traffic signal operation management which is past passive and manpower limit.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.10 no.3
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• pp.75-102
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• 1992

지난 수십년간 수많은 신호교차로제어모형이 제시되어 왔으나 과포화교차로를 특별히 다루는 기법은 거의 없었다. 본고에서는 과포화상태의 신호교차로제어를 위한 최적화모형이 제시된다. 지체도최소화나 연동폭최대화가 전통적인 제어목표로 사용되어 왔으나 혼잡교차로 제어에는 생산성최대화(maximum productivity)가 적절하며 본 모형에 사용되었다. 제시된 최적화모형은 Mixed Integer Linear Programming의 형태를 취한다. 본 모형은 두 개의 교차로 문제에 적용되었으며, 모형화 과정에 사용된 가정들의 적절함이 민감도분석에 의해 증명되었다. 최적해의 검증을 위하여 microscopic simulation model인 TRAF-NETSIM을 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.161-163
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• 2015

본 논문은 교통 혼잡도가 높은 월계 2교 4거리 교차로에 센서를 이용하기 위한 교차로 PLC 프로그램을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 교차로에서 발생하는 차량사고와 혼잡을 방지하지 위한 소프트웨어 요구사항 명세서(SRS)를 정의하고, 이를 바탕으로 소프트웨어 설계서를 작성한다. 또한 XP-Builder 시뮬레이터를 사용하여 센서기반 교차로 신호등 PLC 프로그램을 구현한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.5
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• pp.19-33
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• 2004

신호교차로 운영 최적화를 위한 4가지 변수인 주기, 현시순서, 현시녹색시간, 옵셋 중에서 지금 지 정형화된 지침이 없이 전문가의 경험이나 휴리스틱한 규칙(Heuristic rule)에 의해 결정되었던 현시순서에 대해 다양한 교통조건을 고려하여 최적현시와 지체변화를 분석하였다. 교통조건은 독립/연동교차로, 교차로 기하구조, 비혼잡/혼잡상태, 통과교통량에 대한 좌회전 교통량비(LT/Thru)에 따라 Dual ring에서 구현가능한 모든 현시순서를 대상으로 최적현시를 도출하였다. 분석과정에서 비혼잡상태의 경우 LT/Thru가 작을수록 직진 중첩 동시신호가 가장 우수하게 나왔으며, LT/Thru가 크게 증가할수록 선행양방향좌회전이 양호하게 나타났다. 혼잡상태의 경우는 LT/Thru 15%에서 공통적으로 최적현시가 변하였는데 이는 포화도와 이동류별 녹색시간비율이 크게 변하면서 급작스런 주기 증가에 기인한 것으로 판단되었다. 또한 독립교차로 및 연동교차로 현시순서 분석 결과를 보면 전반적으로 선행양방좌회전 현시와 직진 중첩 동시신호 현시가 가장 양호한 것으로 나타났으며, 양방 동시신호 현시는 대체로 지체가 높게 나타나 신호운영에 비효율적인 것을 다시 한번 입증하게 되었다. 특히 연동교차로에서는 연동에 중요한 요소인 옵셋과 진행대폭(bandwidth)의 상호관계를 탄력적으로 대응할 수 있는 직진 중첩 동시신호가 최적현시로 나타났다. 본 연구는 검지기가 설치되지 않은 고정식 신호기로 운영되는 지방부 및 도시 가로망의 교통류 효율성을 높이는 중요한 자료로 사용될 것으로 판단된다. 최근에는 실시간 교통신호 제어시스템이 활발히 연구. 운영되고 있는데 이 시스템 내에 포함되어 있는 TOD방식의 고정시간 제어(pretimed control)나 패턴선택제어(pattern selection control)에도 충분히 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.137-140
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• 2010

교통사고의 발생은 교통 혼잡의 주요 원인으로 작용되어 교통사고에 의한 직 간접적 손해비용까지 지출되고 있다. 따라서 교통사고를 사전에 예방하거나 사고가 발생한 후 신속하게 처리할 수 있는 실시간 교통사고 대처 시스템이 요구되고 있다. 즉, 교통사고 자동검지 시스템의 필요성은 가 피해자의 구분에 활용하는 것 이외에 신속한 인명구조와 사고처리 등의 교차로 유고관리가 가능하며, 교통사고로 발생할 수 있는 교통 혼잡을 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 형태의 충돌 및 추돌 사고를 검지하는 시스템의 성능을 개선하기 위한 것으로 영상 또는 소리라는 매체에 기반을 둔 시스템에서 자동 검지의 한계성을 도출하고 개선하고자 하였다. 테스트 베드를 기반으로 자동검지 실패의 원인을 분석하고 그 원인에 따른 오인식의 문제점을 개선하여 운전자 단독사고로 인하여 차량 추적이 불가능한 경우, 소리 없이 발생한 사고, 야간에 발생한 사고 등의 문제점들을 극복함과 동시에 성능을 개선하는데 그 목적이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.309-312
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• 2001

본 연구에서는 상류부 교차로에서 발생하는 교차로 막힘 현상으로 인해 진행방향의 녹색시간의 손실이라는 장애가 발생하게되는 상황을 고려하기 위해 진행차선의 정체도를 도입하여 교통 혼잡상황에 적절히 대응할 수 있는 퍼지 교통신호 제어기를 제안한다. 먼저 입출력 공간을 균등 분할한 퍼지 교통신호 제어기를 구성하고, 소속함수 수정알고리즘에 의해 제어기를 수정한다. 실험을 통해 고정식 제어기, 균등 분할한 제어기와 수정된 제어기의 성능을 교차로 지체시간, 진입율과 통과율 면에서 비교하였다. 실험 결과는 수정된 제어기가 다른 제어기들에 비해 향상된 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 2007.11a
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• pp.315-322
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• 2007

신호교차로 교통사고는 90년대 이후 도시가 발달하고 산업이 고도화됨에 따라 교통 혼잡 문제와 함께 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 특히 신호교차로의 교통사고는 인적요인, 차량요인, 환경적 요인 등이 복합적으로 작용하여 발생하는데, 교통량의 집중과 도로의 기하구조, 운전자 과실 등이 교통사고의 주요 인자로 작용하고 있다. 본 연구에서 교통사고 예측모형을 개발하기 위해서 2003년부터 2006년도까지 실제 경기도의 신호교차로에서 발생한 교통사고자료를 기초로 하였다. 구체적으로는 시내가 아닌 지방부 성격을 지닌 일반국도를 대상으로 하였다. 지방부 일반국도의 신호교차로 교통사고 분석에 단순통계분석과 다중회귀분석을 사용하였다. 사고와 관계가 높은 신호주기, 방향별 접근 교통량, 회전교통량 둥과 같은 도로, 교통, 운영조건들로 변수를 정하여 교통사고 예측모형을 도출하였다. 본 연구에서는 도로조건, 교통조건, 운영조건들과 사고와의 관계를 이용하여 경기도 일반국도의 신호교차로 교통사고예측모형을 개발하였고, 이는 지방부 성격을 지닌 교차로에 적용이 가능하다고 판단된다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 2004.11a
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• pp.163-168
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• 2004

• Journal of IKEEE
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• v.23 no.4
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• pp.1381-1386
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• 2019

As traffic congestion in cities becomes more serious, intelligent traffic control is actively being researched. Reinforcement learning is the most actively used algorithm for traffic signal control, and recently Deep reinforcement learning has attracted attention of researchers. Extended versions of deep reinforcement learning have been emerged as deep reinforcement learning algorithm showed high performance in various fields. However, most of the existing traffic signal control were studied in a single intersection environment, and there is a limitation that the method at a single intersection does not consider the traffic conditions of the entire city. In this paper, we propose a cooperative traffic control at multi-intersection environment. The traffic signal control algorithm is based on a combination of extended versions of deep reinforcement learning and we considers traffic conditions of adjacent intersections. In the experiment, we compare the proposed algorithm with the existing deep reinforcement learning algorithm, and further demonstrate the high performance of our model with and without cooperative method.