본 논문은 10개 교차로를 연동제어를 할 수 있는 새로운 교통체제 개념을 제안한다. 예를 들어서 오늘 야구경기가 8시경에 열린다고 하면 야구경기가 시작하기 전 1 시간 혹은 1시간 혹은 1시간 30분전에 교통량이 증가할 것이다. 이럴 때에는 아무리 우수한 전자 신호등 시스템도 최적녹색시간을 예측할 수 없다. 그러므로, 본 논문에서는 평균 승용차 대기시간을 최소화하고 평균 주행속도를 향상하기 위해서 퍼지규칙 및 신경망을 이용한다. 모의실험결과 제안된 연동 녹색시간이 연동 녹색 시간을 고려하지 않은 전자신호등보다 평균 승용차 대기시간을 줄일 수 있음을 입증했다.
본 논문은 10개 교차로를 연동제어를 할 수 있는 새로운 교통체제 개념을 제안한다. 예를 들어서 오늘 야구경기가 8시경에 열린다고 하면 야구경기가 열리기전 1시간 흑은 1시간 30분전에 교통량이 증가할 것이다. 이럴때에는 아무리 우수한 전자 신호등 시스템도 최적녹색시간을 예측 할 수 없다. 그러므로, 본 논문에서는 평균 승용차 대기시간을 최소화하고 평균 주행속도를 향상하기 위해서 퍼지규칙 및 신경망을 이용한다. 모의실험결과 제안된 연동 녹색시간이 연동 녹색시간을 고려하지 않은 전자신호등보다 평균 승용차 대기시간을 줄일 수 있음을 입증했다.
본 논문은 RFID를 이용한 효율적인 교통신호 체계를 구축하기 위해서 연구했다. 이 시스템은 4차선의 주차로 와 2차선의 소방로로 이루어진 교차로 에서 주차로의 교통량이 많을 경우, 차로에서는 녹색불이 지속되어 교통의 흐름을 원활하게 해주며, 소방로에서 차량이 일정량 증가하게 되면, 주차로의 선호 등이 적색등으로 바꾸어 소방로의 차량이 소통되도록 하는 지능형 교통체계시스템용 설계하였다. 본 시스템의 구성을 위해서 RFID 태그를 차량에 설치하고, 리더기를 도로에 설치하여 차량의 유무를 판별할 수 있도록 하였다.
전자교통신호등은 차량이 교차로에 많을 때에는 교통신호주기를 연장할 수 있고, 교차로에 차량이 적을 경우에는 교통신호주기를 단축할 수 있다. 그러나, 요즈음과 같이 교통체증이 많아서 평균주행속도가 10Km-20Km일 때에는 전자신호등의 기능을 수행할 수 없다. 본 논문에서는 퍼지 규칙을 이용하여 최단경로검색 및 최적 녹색시간 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 모의실험결과 앞 막힘 현상이 발생하는 경우에는 평균 승용차 대기시간 및 평균주행속도를 10%-32% 가량 개선시킬 수 있음을 입증하였다.
본 논문은 교통량이 변하는 복수 교차로망의 신호등 제어에 적합한 지능형 신호 제어기를 제안한다. 교차로망이란 하나의 교차로가 사방으로 연결된 교차로이다. 기존의 교차로 제어방법들은 주로 단일 교차로를 대상으로 연구가 수행되었다. 하지만 단일 교차로 제어는 현실의 교통 상황과는 차이가 있다. 본 논문에서는 교통량과, 녹색 신호시 교차로로 진입하는 차량수와 적색 신호동안 대기하는 차량수를 퍼지 제어의 입력변수로 사용하여, 현재 녹색 현시의 확장시간을 조정하는 퍼지 교통망 제어기를 개발한다. 제안된 방법은 기존의 교차로 신호 주기 제어 방법들과 시뮬레이션을 수행하여 비교하였다. 실험결과는 제안된 퍼지 논리 제어기가 기존의 방법들에 비하여 차량당 지체시간과 논문에서 제안된 비용함수 면에서 우수함을 보여준다.
친환경 녹색성장 대표 교통수단인 철도는 자동차와는 달리 연계환승 체계가 꼭 필요한 교통수단이다. 이에 주요 철도거점역을 중심으로 하는 연계체계의 필요성은 국가적인 핵심 사업으로 필요하게 될것이다, 따라서 이용고객의 환승체계의 시스템이 이루어지지 않으면 녹색성장 및 대중교통 활성화 서비스는 멀게만 느껴질것이다. 아울러, 본 연구에서는 경남지역 철도거점역(창원, 북창원, 마산) 과 타 교통수단간 연계 환승 구축 및 활성화 방안을 소개하고자 한다. 이 방안은 지역거점역의 연계환승체계 구축 모델이 될 수 있을것으로 판단되며, 철도 대중교통 이용고객 편의를 위한 방안으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.
1971년 4월 시청 앞에서 지하철 1호선을 착공한 이래 중간에 잠시 중단된 적도 있었으나 꾸준하게 건설된 서울지하철은 이제 영업연장 총 287 km의 지하철을 보유하게 되었다. 이는 세계 어느 도시와 견주어도 손색이 없는 도시철도망으로써 시청 앞에서 1호선의 첫 삽을 뜬 이후 실로 30년만에 거둔 성과이다. 그동안 많은 물량을 동시에 건설함에 따른 사업비 조달상의 문제, 교통불편 등 어려움도 있었으나, 지하철은 가장 효율적이고, 전천후 교통수단으로서 공해발생이 거의 없는 녹색 대중교통으로서 대도시 교통문제 해결을 위한 유일한 대안으로 인식되고 있다. (중략)
현재 사용되고 있는 실시간 신호제어시스템의 좌회전 녹색시간 배분모형은 검지기 장애가 일정기간 동안 유지되는 경우에 장애가 발생한 좌회전 이동류의 포화도를 항시 작게 산출하여 최소녹색시간으로 운영하고, 정상적인 이동류에 불필요한 녹색시간을 배분하여 수요에 비합리적인 녹색시간을 배분하는 한계성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 개선하기 위하여 해당 교차로 접근로의 검지기 정보 및 이력자료를 이용하는 8가지 모형을 검토하여 다양한 교통상황하에서 평가하였다. 평가 결과로부터 장애발생시 같은 요일 및 시간대의 4 주간 포화도를 평균하여 사용하는 모형이 최소의 오차를 나타내었고, 이를 개선모형으로 제시하였다. 개선모형의 실제적 효과에 대한 평가를 위하여 NETSIM 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 기존모형과의 평균지체시간을 비교분석한 결과 개선모형이 기존모형보다 평균지체시간이 매우 감소된 결과를 얻었다. 그리고 산출된 평균지체시간의 차이에 대하여 t-검정을 실시한 결과, 통계적으로 유의하게 나타나 개선모형이 실제적으로 효과가 있음을 확인하였다.
기상은 교통흐름, 운전자의 주행패턴, 교통사고 등 여러 방면에서 도로교통에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 본 연구는 기상상황과 노면상태 사이의 관계에 초점을 맞추어 기계학습을 통해 도로의 노면상태를 추정하는 모델을 개발하였다. 노면 상태의 수집을 위해 실험 차량에 노면센서를 부착하여 '건조', '습윤', '젖음', 3가지 범주로 구분된 노면상태 정보를 수집하였고, 이를 추정하기 위한 변수로 도로의 기하구조 정보(곡률, 구배), 교통정보(교통량), 기상정보(강우량, 습도, 온도, 풍속)를 활용하였다. 노면 상태를 예측하기 위한 알고리즘으로는 다양한 기계학습 알고리즘이 검토되었으며, 그 중 가장 높은 정확도를 보인 'Random forest'를 기반으로 한 2단계 분류모형을 구축하였다. 총 16일의 실측 데이터 중 14일의 데이터를 모델을 학습하는 데 활용하였고, 2일의 데이터를 모형의 정확도를 검증하기 위해 사용하였다. 그 결과 81.74%의 검증 정확도를 가지는 노면상태 예측 모델을 구축하였다. 본 연구의 결과는 기상청에서 관측하는 기상정보로 도로의 노면상태를 추정할 수 있다는 가능성을 보여주며, 새로운 장비나 센서를 설치하지 않고도 기존의 기상 관측 정보와 교통정보 등을 활용하여 노면의 상태를 추정할 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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