• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제4권3호
• /
• pp.51-59
• /
• 2005

버스의 서비스 질을 향상시키기 위해서 시행중인 버스정보시스템은 버스의 도착 예정시간을 산정하기 위해서 일정주기동안 통행한 버스의 데이터를 바탕으로 신경망 모형, 칼만필터링, 이동평균법등의 알고리즘을 사용하여 예측한다. 하지만 버스의 데이터 결측으로 인하여 버스의 도착 예정 시간을 산정하기 어려울 때는 버스의 시간대별 패턴 데이터를 구축하여 이를 활용하지만, 일반적으로 오차의 범위가 크다. 따라서 본 연구에서는 도착 예정 시간을 산정하기 위해 링크에 설치된 대기행렬 검지기 자료를 이용하여 버스의 링크통행 시간을 산정한다. CORSIM Version 5.1 시뮬레이션 패키지를 이용하여 검지기 지점 속도를 보정하여 검지기 지점속도를 바탕으로 버스의 통행시간을 산정한다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.28-38
• /
• 2001

교통정보는 크게 지점정보와 공간정보로 나눌 수 있다. 지점정보는 한 지점에서의 차량의 유무 판정을 통해 얻을 수 있는 정보이며, 공간정보는 일정 공간을 관찰해야만 얻을 수 있는 고급 교통정보이다. 영상처리를 이용해 공간정보를 측정하기 위해서는 차량의 전역 추적을 필요로 하는데 전역 추적에 기반한 영상검지기는 비디오 입력, 차량 탐지, 차량 추적, 교통정보 측정의 네 부분으로 나눌 수 있다. 기존의 연구들은 비디오 입력시 자동 아이리스를 사용하여 급격한 밝기변화에 대응치 못하는 단점이 있고 차량 탐지시 기존의 배경생성 방법들은 정체가 심한 교차로에서 매우 좋지 않은 결과를 보인다. 또한 대부분의 연구에서 교통정보 측정을 지점 정보로만 국한하였다. 본 연구에서는 자동 아이리스의 단점 개선을 위해 사용자 제어 아이리스 방법을 제안하였고, 복잡한 교차로에서도 배경생성을 견고히 할 수 있는 장면차이 기반 배경생성 방법을 제안하였다. 또한 통행량/시간/속도는 물론 대기행렬 길이, 회전/직진 교통류의 공간 교통정보를 측정하는 방법을 제안하였고 실제 실험을 해 본 결과 95%∼100%의 정확도를 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제28권3호
• /
• pp.473-481
• /
• 2017

초미세먼지 (particulate matter 2.5, $PM_{2.5}$)는 분진의 입경이 2.5 이하의 보다 작은 크기의 미세한 입자들을 말하는데, 미세먼지와 달리 대기 중에서 제거가 어렵고 기도나 코 점막에서 걸러지지 않으며, 호흡 시 폐포까지 직접 침투하기 때문에 장기간 노출될 경우, 폐 기능 감소, COPD (chronic obstructive pulmonary disease) 증가, 폐암 발생증가가 있다고 알려져 있다. 현재 국내외에서 초미세먼지에 대해 다양한 연구가 이루어지고 있는데, 초미세먼지의 농도는 기상인자 (풍속, 강우량, 일사량 등)에 영향을 받는 것으로 알려져 있으며, 이산화질소, 오존, 이산화황, 미세먼지 등 대기물질의 농도에도 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 특히 우리나라는 점차 증가하고 있는 자동차 수나 오염원으로 인한 초미세먼지외에도 중국으로부터 유입되는 초미세먼지 또한 고려되어야 하는 대상이므로 기상인자 중 풍향과 풍속 또한 어느 정도 큰 영향을 미칠 것으로 판단되며 인접 지역에 대한 영양 또한 고려되어야 할 것이다. 본 연구에서는 초미세먼지 농도에 영향을 미치는 유의한 대기물질 및 기상자료와 초미세먼지 농도의 지역적 특성을 고려한 공간자기상관 행렬에 기초한 공간패널모형을 소개하였고 이를 서울 25개 구에서 관측된 초미세먼지 자료에 적용하였다. 또한 초미세먼지와 대기오염물질의 농도를 통해 서울시에서 발생한 호흡기 질환 환자 수를 분석하여 그의 위해성을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.22-31
• /
• 2008

RT/IMPOST는 실시간 내부미터링 제어를 위하여 과포화 간선 축을 대상으로 실시간으로 수집되는 검지기 정보를 이용하여 대기행렬길이를 예측하고 이를 기반으로 상/하류부 녹색시간의 제어를 통하여 각 링크의 유출입 교통량을 조절하여 각 링크의 대기길이를 조절한다. 본 연구에서는 국내 실시간신호제어시스템인 COSMOS의 환경에 내부미터링 제어를 구현하기 위한 방안을 통신환경 및 제어시점을 중심으로 검토하였다. 이를 위하여 현재 정의된 COSMOS 통신환경을 분석하였고, RT/IMPOST 모형의 통신 시점 및 제어절차에 대한 평가를 통하여 실제적으로 적용 가능한 대안을 제시하였고 이를 시뮬레이션 평가를 통하여 검증하였다. 평가 결과, 두 가지 방법이 유사한 결과를 제시하여, 본 연구에서 제시한 방안이 현실적으로 적용 가능한 방안이 될 수 있음을 확인하였다. 내부미터링을 실시간으로 적용하기 위하여는 보다 많은 분야에 대한 연구가 필요한 바, 향후 이에 대한 관심이 요구된다

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.75-84
• /
• 2003

도로 교통 상황을 감시하고 교통 정보를 추출하는 현재의 기술은 고가이며 설치하기가 어려운 하드웨어에 의존하고 있다. 비디오 카메라와 컴퓨터 비죤 기술의 이용은 기존의 방법의 새로운 대안이 될 수 있다. 비디오 카메라를 이용한 교통 정보 추출은 최근의 교통 운영 시스템의 중요한 열쇠이다. 본 논문에서는 비디오 카메라를 이용한 영상처리 기술을 적용하여 교통 정보를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 주변 환경에서 여러 가지 잡음으로 인한 오 인식을 제거하기 위하여 적응적 배경영상 갱신 방법을 사용하였다. 또한 교통정보 추출 방법에서는 거리 값을 정의하여 검색구간을 통과하는 차량의 점유율을 통해 교통변수를 구하고, 이를 이용하여 8개의 교통상태를 정의하여 교통량을 측정하였다. 제안된 방법은 도심의 교통상황 데이터를 이용하여 실험하였다.

• 대한교통학회지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.7-18
• /
• 2006

신뢰성 있는 통행시간정보제공과 교통정보센터의 효율적인 운영을 위해 통상 국내에서는 5분 주기로 통행시간자료를 수집하고 있다. 그러나 주기 단위로 수집할 경우 수집주기내에 링크를 통과하지 못하는 데이터는 사용할 수 없으며, 특히 혼잡시 이러한 데이터가 많이 발생하므로 혼잡정보가 늦게 제공되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 대기행렬소멸길이와 신호현시 등을 추정하여 링크통행시간 추정하는 기법을 개발하였다 현장실험을 기반으로 MAPE와 MAE를 사용하여 평가한 결과 제안기법의 정확도는 1.98%, 4.75초로 실측치와 큰 차이를 보이지 않았다. 제안기법은 혼잡할 경우에 GPS기반으로 부족한 데이터의 절대량을 보족해 줄 수 있는 대안으로 기대된다.

• 산업공학
• /
• 제25권3호
• /
• pp.283-289
• /
• 2012

M/G/1 queue with server vacations period depending on the previous vacation and customer's arrival is considered. Most existing studies on M/G/1 queue with server vacations assume that server vacations are independent of customers' arrival. However, some vacations are terminated by some class of customers' arrival in certain queueing systems. In this paper, therefore, we investigate M/G/1 queue with server vacations where each vacation period has different distribution and vacation length is influenced by customers' arrival. Laplace-Stieltjes transform of the waiting time distribution and the distribution of number of customers waiting for each class of customers are respectively derived. As performance measures, mean waiting time and average number of customers waiting for each class of customers are also derived.

• 한국BIM학회 논문집
• /
• 제11권3호
• /
• pp.34-44
• /
• 2021

This study quantitatively analyzes the work performance of the structural safety diagnosis team that diagnoses pipe racks. To this end, a method for evaluating the performance of the structural safety diagnosis team using the queuing model was proposed. For verification, the case of applying the existing method and the method of introducing a 3D laser scanner for one site was used. The period, number of people, and initial investment cost of each project were collected through interviews with case project experts. As a result of analyzing the performance of the structural safety diagnosis team using the queuing model, it was possible to confirm the probability of delay in the work of each project and the amount of delayed work. Through this, the cost (standby cost) when the project was delayed was analyzed. Finally, economic analysis was conducted in consideration of the waiting cost, labor cost, and initial investment cost. The results of this study can be used to decide whether to introduce 3D laser scanners.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.276-290
• /
• 2023

현재 국내에서는 자율주행차량의 상용화를 목표로 다양한 노력을 기울이고 있으며 자율주행차량이 운영 가이드라인에 따라 안전하고 신속하게 주행할 수 있는 연구들이 대두되고 있다. 본 연구는 자율주행차량의 경로탐색을 미시적인 관점으로 바라보며 Deep Q-Learning을 통해 자율주행차량의 차로변경을 학습시켜 효율성을 입증하고자 한다. 이를 위해 SUMO를 사용하였으며, 시나리오는 출발지에서 랜덤 차로로 출발하여 목적지의 3차로까지 차로변경을 통해 우회전하는 것으로 설정하였다. 연구 결과 시뮬레이션 기반의 차로변경과 Deep Q-Learning을 적용한 시뮬레이션 기반의 차로변경으로 구분하여 분석하였다. 평균 통행 속도는 Deep Q-Learning을 적용한 시뮬레이션의 경우가 적용하지 않은 경우에 비해 약 40% 향상되었으며 평균 대기 시간은 약 2초, 평균 대기 행렬 길이는 약 2.3대 감소하였다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제3권2호
• /
• pp.369-380
• /
• 1996

최근에 이르기까지 교통분야에서 차량에 관한 정보를 수집하기 위하여 사용되고 있는 검지쳬계는 유도식 루프검지기 (Inductive Loop Detector,ILD)이다. 유도식 검지기로 부터 수집되는 교통자료는 점유시간(차량이 검지기를 점유한시간)과 비점유시간(통행 차량과 차량간의 시간차)및 교통량이 기초 수집자료가 된다. 특히 점유 시간은 신호의 현시 길이를 결정 및 과포화제어를 위한 대기행렬예측 등 다양한 관제알고리즘에 있어서 핵심적인 자료이므로 높은 신뢰도가 요구된다. 이러한 신뢰도는 검지로 부터 수집될 수 있는 자료들을 토대로 통행 차종을 식별함으로써 향상시킬 수 있으며, 관련 관제 알고리즘의 신뢰도 향상은 물론 최근 관심이 고조되고 있는 무인자동감시 체계 및 교통정보 자동 수집장치의 개발을 유도할 수 있다. 본 논문에서는 통행하는 차량들에 대하여 수집 되는 기초자료를 기반으로 인식하기 위한 방법으로 통계적 클러스터링 방법 두 가지와 신경망 클러스터링 방법 등 세가지 방법을 제시하고, 결과로서 무인 자동감시 체계에 관한 활용 방법을 제시한다.