Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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1998.10a
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pp.777-784
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1998
본 논문은 시간 혹은 주변의 상황에 따라 가변적으로 변화하는 교통량을 스스로 파악하여 효과적으로 제어할 수 있는 에이젼트를 설게하고 가상 실험을 하여 기존의 고정식 신호등과 비교 평가하였다. 대부분의 교통 신호등은 교통량의 변화에 능동적으로 대응하지 못하고 미리 설정해 놓은 시간에 따라 각 방향의 신호를 주고 있기 때문에 교통량의 변화에 적절히 대응하지 못하고 있다. 또한 급작스런 교통상황의 변화에 대응 할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 DTCA(Distributed Traffic Control Agent)가 설계되었다. DTCA는 교차로의 교통정보를 수집하여 신호등을 제어한는 정보로 활용하고, 인접 교통제어 에이젼트와 교신한면서 최적의 신호시간과 신호주기를 결정한다. DCTA는 시간대별, 요일별 교통과 통계를 수집, 분석한 데이터를 기초로 하고 현재 교통량을 동적으로 수집 그리고 주변의 상호제어 에이젼트와 정보를 교환하여 비정상적인 교통흐름을 대처할 수있다.
Data for travel information Provision are regularly aggregated to Provide travel time information in a reliable and convenient manner and to manage traffic data and information efficiently. In most of practices in Korea, the GPS based travel time data are mainly aggregated every 5 minutes As a result, some probes can't pass by a link within aggregation interval and thereby create uncompleted link passing data. But these data are mostly generated during the congested times and therefore a method that uses such uncompleted link passing data are required. This study estimated queue dissipation length, green time and cycle that use GPS spot speed and developed a link travel time estimation method using such uncompleted link passing data. It also presents method and the overall process of using such data to estimate link travel time in a more accurate manner. As a result, MAPE 1.98% and MAE 4.75 sec of link travel time accuracy improvement has been reported, which is not much different from the real link travel time. The method Proposed here would be an alternative to increase the amount of GPS probe data, especially in congested urban arterial case.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.47
no.6
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pp.35-41
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2010
The ubiquitous-transportation sensor network (u-TSN) system is a next generation transportation system that provides traffic information through analysis and processing periodic information from vehicles. In this paper, we propose the adequate transmission scheme from vehicles for collecting vehicular information. The conventional scheme is transmitting each vehicle information every 0.1s. A variable transmission period scheme is proposed in this paper according to vehicle speed. The proposed and conventional schemes are compared with computer simulations.
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.
본 논문의 목적은 링크통행시간 자료를 수집하는 시스템에서 소요 프로브차량대수에 영향을 주는 요소들을 규명하고. 최적의 소요 프로브차량대수를 결정하는 모형을 개발하는데 있다. 자가용승용차, 택시, 버스, 택배차량 등 여러 종류의 차량들이 프로브차량으로 사용될 수 있다. 그러나 일정한 정확도 이상의 교통정보를 수집하기 위해서 얼마나 많은 프로브차량이 필요한지에 대한 연구는 그다지 깊이 있게 이루어지지 않았다. 적정 소요 프로브차량대수는 링크통행시간 자료수집 기술 수집대상 링크의 공간적 범위, 프로브차량의 종류 및 운행 특성, 자료수집 시스템의 신뢰도, 수집되는 자료의 정확도 등에 영향을 받게 된다. 소요 프로브차량대수를 결정하는 링크당 평균 통행시간 자료수, 프로브차량 밀도의 최소 확률, 그리고 자료 미수집링크의 허용비율의 3가지 결정기준이 정의되었다. 또한 이러한 결정기준에 대해 소요 프로브차량대수를 산출하는 모형이 개발되었다. 일반적으로 주기당, 링크당 평균 필요 통행시간 자료수$(d_R)$, 단위길이당 프로브차량의 대수 또는 밀도$(n_{min} or {\alpha})$, 일정 프로브차량밀도 이상의 확률($\beta$), 그리고 자료 미수집링크의 비율($\gamma$)이 클수록 소요 프로브차량대수는 증가한다. 민간 교통정보회사의 통행시간 수집시스템에서 소요 프로브차량대수를 산정하는 사례연구가 수행되었으며, 여러가지 조건에서 소요 프로브차량대수가 산출되었다.
본 연구는 공간적 정보를 수집할 수 있는 영상검지기를 이용하여 주어진 대기행렬길이를 기반으로 하는 최적주기 알고리즘을 개발함으로써 교통신호 제어에 대한 새로운 신호계획을 제공한다. 본 연구에서는 교통수요의 공간적인 정보를 획득하는 방안으로서 영상검지기 기반의 대기행렬길이를 사용한다. 전략적 측면에서 다양한 교통상태를 적용하였으며, 주요 결과는 아래와 같다. 1. 영상검지기 기반의 대기행렬길이 계산방안을 제안한다. 이 방법은 한 링크의 상류부와 하류부에 2대의 영상검지기를 설치하여 대기행렬길이를 산출하는 방안이다. 2. 신호제어 변수인 주기 계산모형이 개발된다. 이 방법 역시 영상검지기를 기반으로 하는 대기행렬길이를 사용한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.341-344
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2006
유고란 도로상에서 교통량의 주기적인 집중에 의한 혼잡과는 구별되는 개념으로 교통사고, 도로보수 그리고 자연재해와 같은 비 반복적인 정체의 상황을 일컫는다. 이러한 유고는 막대한 통행시간이 추가로 발생하고 연료소모, 환경피해 등의 문제가 발생하므로 이러한 교통손실을 최소화하기 위하여 자동유고감지 알고리즘의 개발이 필수적이다. 이를 위하여 현재 다양한 검지기에서 수집된 교통 데이터를 바탕으로 유고를 감지하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 각종 유고 상황을 인지하여 제2의 사고를 예방할 수 있는 효율적인 유고감지 알고리즘을 개발하기 위하여 퍼지논리와 패턴을 함께 사용하였다. 먼저 퍼지논리와 패턴에 사용되는 데이터는 루프 검지기에서 5분 마다 수집된 교통정보(교통량, 점유율, 속도)를 이용하였다. 교통정보를 이용하여 구축된 요일 및 시간대별 패턴과 함께 퍼지논리를 이용하여 도출된 유고 소속도를 가지고 유고를 감지하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.05a
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pp.901-903
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2013
현재 정부 기관을 비롯한 많은 공공기관에서는 다양한 방법으로 교통정보를 제공하여 사용자에게 보다 더 정확한 교통정보를 제공하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 수많은 정보제공 기관에서 수집되는 많은 정보들은 각기 다른 주기를 포함한 다른 정보를 제공하기 때문에, 해당 정보를 사용하는 사용자 입장에서 가공되어지는 교통정보는 다소 상이할 수 있다. 본 연구에서는 웹에서 제공하는 실시간 교통정보와 DMB 채널을 이용하여 제공되는 TPEG의 정보를 각기 특성에 맞게 가공하는 정보정합 시스템에 관한 연구이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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