본 논문은 Zeigler가 제안한 이산 사건 시스템 형식론(DEVS : Discrete Event System Specification)을 기반으로 미시적 교통류 시뮬레이션 시스템의 교통 흐름 분석에 대한 연구를 주목적으로 한다. 도로교통망 모델링 방법은 미시적(microscopic)방법과 거시적(macroscopic)방법으로 분류하는데, 미시적 모형은 개별차량의 행태를 바탕을 둔 모형으로 거시적 모형에 비해 설명력이 뛰어나다는 장점을 가지고 있지만 실제 교통상황에서 관측하고 검증하기가 어렵다는 단점을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 신뢰성 있는 미시적 교통류 모형의 설계를 위해 DEVS 형식론을 기반으로 개별 차량에 대한 차량 추종 및 차로 변경 모형을 모델링하고 이를 근거로 교통류 시뮬레이션 시스템의 교통흐름 분석을 한다.
1980년대 후기부터 교통정책의 우선 목표는 지역경제성장 자체가 교통문제를 스스로 해결할 수 있도록 하기 위하여 종래의 관리 중시의 정책은 다시 토지이용 정책으로 변화를 초래하엿다. 오늘날 대도시는 개개 졍제활동 주체들의 동적인 경제 행태에근거하여 분산구조를 띠고 있다. 이러한 동적인 경제행태에 미치는 요소들은 교통체계와 토지이용과 상호연관성의 연구에 필수적인 지가, 인구분포, 통행행태등이다. 그러나 전통적인 단핵도시 모형은 대도시의 분산구조형태의 동적인 과정을 설명하는데는 한계가 있다. 본 연구는 대도시의 변천과정을-도심 및 부심의 출현·소멸현상-설명함으로써 도시교통정책 필수적인 입지와 통행패턴에 대한 새로운 동태적 이론의 기초를 제공하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 지역경제 성장과 도시공간구조와의 동태적관계를 통합하는 토지이용과 교통의 연속 모형을 개발·응용하였다. 개발된 모형에서는 교통량에 따른 교통비용, 도시공간구조로 인한 외부효과들, 경제활동주체들의 비동질성, 이주비용, 그리고 집적 이익등이 매기마다 내생적으로 결정되어 대도시의 공간구조 변화를 설명한다. 경제 호라동주체들간의 ? 호물리적 교류는 소득 증대에 의하여 경제구조가 변함에 따라 새로이 결정된다. 가상적 도시와 자료를 가지고 실험한 결과 비동질적인 경제주체들의 불균형적 성장이 장기적으로 도시구조에 영향을 미치며, 기본적인 경제행위에 따라 장기동태적인 과정을 통하여나타나는 도시의 분산구조형태의 중요성을 보여주고 있다. 또한 교통비용의 변화에 따른 민감도분석을 통하여 모형의 실용성을 검정하였다.
본 논문은 교통 감시를 수행하는 고정 카메라에서, 움직이는 물체들의 궤적을 사용자가 입력한 사용자 지정 경로를 바탕으로 그 정상/비정상성을 판별하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력된 경로 정보를 미리 정해진 규칙에 따라 각각의 이동 물체에 대한 비정상성(abnormality)을 계산하고 이를 임계값(Threshold)과 비교하여 비정상 행위를 판별해낸다. 사용자의 경로 정보 입력 기능을 이용하기 때문에 기존의 방법들에서 사용한, 계산량과 시간 소모가 크며 학습 데이터에 의해 그 성능이 크게 영향을 받는 정상 행위 (normal behavior) 모델링 단계를 배제하여 보다 빠르고 정확한 판별 결과를 제공한다. 뿐만 아니라 단순히 지정된 규칙만을 이용하지 않고 주어진 환경에 따라 규칙을 변형 적용하여 보다 강인한 판별 결과를 제공한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 방법이 각종 교통 상황에서 발생하는 불법 및 비정상 교통 행위를 강인하게 판별해 냄을 보여준다.
교통사고가 발생 한 경우에 스키드마크는 자동차 속도 산출을 위해서 매우 중요한 요소이다. 객관적이고, 과학적인 수사를 위해, 교통 사고는 공정한 기록에 의해서, 컴퓨터 모의 실험, 및 학문, 그리고 충돌 사고 역동성, 도로 및 교통 공학으로 검증되어야 한다. 본 논문에서는, 교통사고, 과학, 객관적인 방법을 이용하여 진짜 교통사고 및 결과를 재현하였다. 모의실험 결과 포장도로와 비포장도로에서는 비포장도로의 제동시간이 포장도로의 제동시간 보다 짧다는 것이 입증되었다.
비신호교차로 사고를 대상으로 신호기 운영방법과 차로폭에 따른 고령운전자 교통사고 특성을 파악하기 강화군, 무주군, 원주시, 보령시의 3년간(2007년-2009년) 교통사고 데이터를 사용하여 일반운전자와 고령운전자의 사고를 비교, 분석하였다. 그 결과, 고령운전자 교차로 교통사고는 점멸신호기로 운영되는 교차로사고는 일반운전자보다 다소 높았으며, 정면충돌사고 일반운전자 사고의 8배나가 높게 나타났다. 또한 고령운전자 교차로 교통사고는 차로폭이 6m초과 13m이하의 교차로에서 41.0%가 발생하여 왕복 3-4차로에서의 교차로에서 고령운전자의 교통사고 발생률이 높은 것으로 나타났다. 따라서 고령운전자의 교차로 교통사고 예방을 위해서는 6m초과 13m이하의 도로에 대한 대책이 마련되어야 할 것이며, 점멸신호기로 운영되는 교차로에 대한 점검이 필요하다.
일반적으로 교통수요가 용량보다 적으면 모든 교통량이 지체없이 신호교차로를 통 과 할 수 있을 것이다. 이러한 비포화 상태에서는 어떻게 Delay나 Stop을 최소화시키느냐가 신호처리의 목적함수가 될 것이다. 그러나 교통수요가 용량보다 많아지면 신호교차로가 모 든 교통량을 통과시키지 못하므로 시간이 갈수록 대기 행렬이 점점 길어질 것이다. 이러한 과포화상태에서는 늘어나는 대기 행렬을 조절하지 못하면 결국에는 Spillback이 상류 교차 로로 확대되어 최악에는 교차로에서의 모든 방향의 움직임을 정지시키는 Gridlock상태로까 지 악화 될 수 있다. 따라서 과포화 상태에서는 비포화 상태와는 달리 늘어나는 대기행렬을 조절하여 통과 교통량을 최대화 시키는 것이 신호처리의 목적 함수가 될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 과포화시의 간선도로를 신호처리에 의해 일정한 대기행렬을 유지하므로써 시 스템을 최적화 하는 알고리즘을 개발하였다. IMPOST(Internal Metering Policy to Optimize Signal Timing)는 논문에서 개발한 알고리즘을 C언어로 프로그래밍한 model이다.
Roundabout의 교통운영 특성에 대한 연구에서는 5거리 도로체계의 올바른 분석과 로타리에서 일어나는 진입로의 교통량, 회전교통량, 속도, 거부gap, 수락gap, 추종간격, 기하구조등을 조사 분석하여 수락간격 모형을 바탕으로 비신호교차로의 용량산정과 지체시간을 산정하기 위한 모형을 구축하는데 있다.
전 세계적으로 차량의 숫자는 급격하게 증가하는데 비해 도로 증가율이 이에 미치지 못해 교통 체증으로 인한 경제적, 인적 손실이 국가 산업 경쟁력을 위협하는 수준이 되었다. 이를 극복하기 위해 기존의 도로교통 체계에 첨단 정보통신 및 교통, 제어 체계를 도입하여 교통혼잡 및 환경오염, 연료소비의 감소와 안전운행 확보를 위한 ITS 연구 개발이 활발하게 진행중에 있다.
본 연구에서는 국내 비도심 지역의 교통사고 저감을 위해 충청권을 대상으로 기존연구에서 수행된 관련 문헌 검토, 교통사고분석시스템 자료를 통한 요인분석 및 군집분석과 설문조사, 충청권 교통사고 특성을 분석하여 실정에 맞는 3가지 교통안전기술을 제안한 바에 이어, 실제 적용 가능한 교통안전시설물의 상세 설계 및 테스트베드 적용, 만족도 조사 및 기술개선에 초점을 맞추고 추가 연구를 수행하였다. 제안된 3가지 기술은 충청권 교통안전수준의 향상을 위한 교통안전시설물로서, 보행자 건널목 인식등, 교통약자 노견용 인식 등, 농기계 운행 안전 LED전광판이다. 각각의 기술은 기존 교통안전시설물의 비도심 지역에 적용시 발생가능한 빛 공해 및 제설작업 문제점을 보완하고, 태양광기반 자생기술로서 농촌지역의 교통안전에 기여할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 운전자의 경로선택과 각 경로에 대한 학습행동이 교통상황에 따라 어떻게 달라지는 가를 살펴보기로 한다. 즉, 주어진 환경 하에서 자신의 효용을 최대화(소요시간의 최소, 비용의 최소)하는 경로를 선택하는 운전자를 가정하여 교통상황에 따른 운전자의 행동을 모델화하고자 한다. 경로선택에 직면한 운전자는 자신이 획득 가능한 정보와 과거의 경험에 근거하여 각 경로의 주행시간 등의 교통조건을 예측하고 반복적인 경로선택 행동을 통해 각 경로의 주행조건 등에 대한 학습을 하게 된다. 이 때, 운전자의 경로선택과 학습 메커니즘은 각 경로의 교통상황에 따라 다르게 형성된다. 즉, 교통류 상황이 정상성(stationarity)을 띄고 있는지 혹은 비정상성(nonstationarity)을 띄고 있는지에 따라 운전자의 경로선택과 학습 메커니즘이 다르게 됨을 확인하였으며, 이 경우 사후적인(ex-post) 정보의 획득가능성이 운전자 학습행동의 수렴에 큰 영향을 미치고 있음도 알 수 있었다. 또한, 랜덤워크와 같은 비정상성을 따르는 교통환경에서 운전자는 경로의 조건에 대한 그들의 학습과정에서 학습계수(적응계수)는 각 경로의 특성에 따라 서로 다른 값으로 수렴함을 확인하였다. 나아가 시뮬레이션을 통해 운전자의 경로 환경에 대한 학습과정과 경로선택 행동을 구현하였으며, 향후 연구방향에 대해 고찰한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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