차가 증가함에 따라, 교통은 혼잡하게 되고, 교통 체증은 더욱 심화된다. 만약에, 교통 체증이나 도로의 속도를 이전의 통계를 이용하여 예측할 수 있다면 상당히 도움이 될 것이다. 본 논문은 다양한 종류의 도로 중 고속도로의 속도에 영향을 주는 요소를 분석하여 상호 영향을 주는 요소를 고찰한다. 이를 수행하기 위해 고속 도로 교통에 대한 데이터베이스를 구축하며, 도로 교통 데이터베이스에 교통 체증의 시간대의 가설을 적용하고, 다양한 데이터 마이닝의 연산을 사용하여 결과를 도출한다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.2
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pp.321-327
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2023
With the development of artificial intelligence, the prediction system has become one of the essential technologies in our lives. Despite the growth of these technologies, traffic congestion at intersections in the 21st century has continued to be a problem. This paper proposes a system that predicts intersection traffic jams using a Convolutional LSTM (Conv-LSTM) algorithm. The proposed system models data obtained by learning traffic information by time zone at the intersection where traffic congestion occurs. Traffic congestion is predicted with traffic volume data recorded over time. Based on the predicted result, the intersection traffic signal is controlled and maintained at a constant traffic volume. Road congestion data was defined using VDS sensors, and each intersection was configured with a Conv-LSTM algorithm-based network system to facilitate traffic.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.01a
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pp.163-164
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2020
교통 신호등 자동 제어시스템 기술은 교통 체증 현상을 방지하고 횡단 보도를 건너는 보행자들의 안전을 목적으로 시작되었다. 이는 1가구당 2차량에 가까운 보급률을 보이고 있는 현대 사회에 불가피하게 생기는 문제인데 본 연구에서는 이러한 문제로 인한 교통 신호등 자동 제어시스템 기술을 적용하고자 한다. 사거리에서 운전을 하다 보면 차량이 많이 지나가는 차선이 있는 반면 비교적 차량이 많이 지나가지 않는 차선들을 볼 수 있다. 이런 경우 차량이 많은 차선은 신호시간 내 차량이 모두 지나가지 못해서 교통체증이 발생하게 된다. 교통 체증을 최소화하기 위해서 압력 센서를 설치하여 차량이 많이 정체 되고 있는 차선에 신호의 시간을 증가시켜주고 차량이 많이 없는 차선은 기본 신호의 시간을 주어 차량이 많이 있는 차선의 차들의 교통 체증을 해소시켜 준다. 그리고 차량이 많이 지고 스마트폰의 보급이 많아지다 보니 횡단 보도에서 스마트폰을 보고있다 횡단 보도에서 사고를 당하는 경우 증가하고 있다. 이러한 보행자들을 위해 횡단 보도의 신호가 초록불이 되었을 때 간단한 음악이 나오고 발 밑에 횡단 보도 신호등과 같은 색깔이 나오게 하는 LED를 설치한다. 이렇게 하여 초록불이 들어왔다는 것을 보행자들에 인식시켜 보행자들의 안전을 지킬 수 있다.
교통 체증이나 도로의 속도를 이전의 통계를 이용하여 예측할 수 있다면 상당히 도움이 될 것이다. 본 논문은 다양한 종류의 도로 중 고속도로의 속도에 영향을 주는 요소를 분석하여 상호 영향을 주는 요소를 고찰한다. 이를 수행하기 위해 고속 도로 교통에 대한 데이터베이스를 구축하며, 도로 교통 데이터베이스에 연계도로와 관계를 적용하고, 다양한 데이터 마이닝의 연산을 사용하여 결과를 도출한다.
교통 체증이나 도로의 속도를 이전의 통계를 이용하여 예측할 수 있다면 상당히 도움이 될 것이다. 본 논문은 다양한 종류의 도로 중 고속도로의 속도에 영향을 주는 요소를 분석하여 상호 영향을 주는 요소를 고찰한다. 이를 수행하기 위해 고속 도로 교통에 대한 데이터베이스를 구축하며, 도로 교통 데이터베이스에 연계도로의 속도와 관계을 적용하고, 다양한 데이터 마이닝의 연산을 사용하여 결과를 도출한다.
This study dealt with Traffic Problem to Cheonan city. This study ran parallel literature investigation and actual proof investigation. Questionnaires 394 enforce frequency analysis in SPSS 15.0 versions. Traffic Problem to Cheonan city include the discomfort of public transportation, parking problem, pollution of automobile, traffic accident. By improvement of traffic problem, first, improvement plan of transportation system by administration of logical traffic demand should be readied. Second, because Cheonan city is many an university student who is use target of public transportation, public transportation utilization ratio must raise through discount application. Third, solution of traffic jam need to the improvement and strengthening of system of public transit. Fourth, Cheonan city must push ahead with supplies of traffic facility, modify of transportation network, and improvement of operating system. In particular, Cheonan city need to modify old road and improvement of accessibility though road network briefly. Fifth, Cheonan city need fixing of van traffic culture such as solution of parking problem and traffic order consciousness fostering of users.
교통 체증은 차량 이용이 대중화된 지금 많은 문제를 야기하고 있다. 교통 정체로 인한 시간 허비, 장시간 운전으로 인한 운전자의 피로 증가, 매연 배출로 인한 환경 오염 촉진 등 교통 체증은 사회적으로 무시할 수 없는 여러 문제들을 불러온다. 이에 본 연구는 신호 체계 개선에 초점을 두어 유전 알고리즘을 이용한 도시 규모의 유동성 연동 신호 체계를 구현하고자 하였다. 이를 위하여 교통 시뮬레이션 프로그램 SUMO를 이용하여 실험 환경을 조성하고, 4개의 사거리와 16개의 사거리, 그리고 선릉역 인근의 실제 도로망에서의 최적 신호 주기를 탐색하였다. 실험 결과 4개의 사거리의 경우 유전 알고리즘 적용 전의 초기 설정에 비해 자동차들의 평균 이동 시간이 31.1% 감소, 16개의 사거리의 경우 6.2% 감소, 실제 도로에서는 1.1% 감소함을 확인할 수 있었다. 따라서 유전 알고리즘을 이용한 새로운 교통 체계는 교통 정체를 완화하는 효과가 있으며 본 연구를 실제에 적용한다면 도시 규모의 도로망에서 시간대 별로 교통 흐름을 최적화하는 맞춤형 신호 주기를 구할 수 있을 것이다.
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 논문에서는 네비게이션 시스템 사용 시 교통 체증 등의 상황이 발생하여 최적 경로를 따라 가는 경우의 소요시간이 실제 예상시간보다 크게 증가하게 되는 경우 주변의 샛길을 이용하여 보다 빠른 시간에 체증 구간을 회피하여 목적지에 도착 할 수 있게 하는 알고리즘을 제안하고 이를 항법서버에 구현한다. 교통 체증상황이 발생하는 경우 경로 탐색시의 각 길에 대한 weighting 을 조절함으로써 원래 최적경로와 다른 우회로를 찾아 낼 수 있도록 한다. 상용화 되어있는 네비게이션 단말기를 사용하였으며 PC 시뮬레이터와 개발 서버를 이용하여 샛길 탐색 기능을 구현하였다. 최적경로 탐색에는 A* 알고리즘을 응용하였으며 최적경로에서 샛길 탐색구간을 구하여 전체 경로를 탐색하는 알고리즘을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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