• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.1420-1426
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• 2008

본 논문은 IEEE 802.11e 무선랜 환경에서 단말 수에 따른 각 AC(Access Category)별 포화 상태의 시스템 처리율과 관련한 기존 결과에 기반을 두어, IEEE 802.11e 무선랜 네트워크에서의 패킷 전송시간 간격을 통해, 각 AC별 매체 접속 지연 시간을 유도한다. 이 매체 접속 지연 시간을 서비스시간으로 갖는 대기행렬모형을 이용하여, 정상 상태에서의 각 AC별 대 기열의 길이와 패킷 지연 시간을 유도한다. 또한, 수치 해석과 모의 실험을 통하여 모형의 정확성을 검증하고 각 AC별 성능을 분석한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.137-154
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• 2019

본 연구에서는 중앙제어방식 긴급자동차 우선신호를 강북소방서 주변 1.782km 구간에 시험하고 그 효과를 분석하였다. 기존 연구를 검토하여 중앙제어방식과 현장제어방식에 대한 장단점을 비교하였고, 소방서 주변 도로 중 평균 통행속도가 높은 상위 지역 중 왕복 4차로에서 6차로에 해당되는 지역을 시험 대상 지역으로 선정하였다. 우선신호는 긴급자동차 속도로 교차로 도착 예정 시각을 산정, 녹색 신호를 연장하는 방식을 적용하였다. 우선신호 적용 효과는 긴급 자동차 GPS 궤적을 분석하여 속도와 이동시간으로 분석하였고, 주변 교통흐름에 미치는 영향은 긴급자동차 주행방향과 다른 방향의 대기행렬 길이조사를 통해 분석하였다. 시범사업 결과 긴급차량의 평균 통행시간이 41.81% 감소하였고 혼잡한 몇 개의 교차로를 제외한 대부분의 교차로에서의 지체 증가는 매우 적었다. 향후 Early Green과 전이과정에서 우선신호에 대한 보상방법에 대한 연구를 한다면 긴급자동차 우선신호 적용지역을 확대할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제20권3호
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• pp.17-30
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• 2002

반복정체와 함께 돌발상황은 고속도로 교통혼잡의 주요 원인이 되고 있다. 발생된 돌발상황에 대해 즉각 정보를 제공하고 신속히 교통류를 관리하는 정도는 그 교통류관리시스템의 수준을 의미하는 것으로, 돌발상황에 의해 차로가 차단될 시간을 속히 예측하는 것은 돌발상황관리에서 매우 기본적인 사항이라 하지 않을 수 없다. 돌발상황에 따라 교통류관리대책을 수립·실시하고 교통정보를 제공하자면 돌발상황으로 인한 교통영향(지체와 대기행렬 길이)을 먼저 산정해 보아야 하며 그러기 위해서는 지속시간의 예측이 반드시 필요하다. 통상 돌발 상황의 지속시간은 그 유형 및 심각도에 따라 다양해지며 교통, 도로, 환경 등과 같은 복합적인 조건에 영향을 받는다. 따라서 돌발상황 지속시간 예측모형에 사용되는 독립변수는 돌발상황 확인시점에서 수집 가능한 변수이어야 하며 모형의 현장적용을 위해서는 해당도로의 교통관제시스템의 수준과 함께 정보원(CCTV, 순찰반 등)의 특성을 고려하여야 한다. 본 연구는 고속도로 돌발상황 지속시간 예측모형 개발을 목표로 하며, 한국도로공사 수원지사의 교통사고발생 속보 21개월 분의 자료를 정리하여 본선에서 발생한 각종 돌발상황 168건을 사용자료로 추려냈다. 이를 DB화하여 통계분석을 수행하였으며 고속도로에서의 돌발상황 지속시간 예측을 위한 다중선형회귀모형을 구축하였다. 그리고 모델링에 사용되지 않은 자료를 이용해 개발모형의 정확성 평가를 수행하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.276-290
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• 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
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• 제3권2호
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• pp.369-380
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• 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.

• 대한교통학회지
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• 제31권4호
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• pp.3-17
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• 2013

본 연구는 대규모 교통망에서 통행배정시 신호교차로에 의한 지체를 반영한 통행배정을 수행하여 보다 현실 모사가 가능한 통행배정기법을 개발 하는 것이다. 실제로 도시부나 단속류에서 발생하는 통행시간 및 비용의 증가 원인은 많은 부분이 교차로 지체에 의한 정지 혹은 혼잡에 의해 발생함에도 불구하고 기존의 통행배정 모형은 이를 반영하지 못하고 있었다. 본 연구에서 개발한 신호교차로 지체 반영 통행배정 모형은 기존의 통행배정모형과 한국도로 용량편람의 신호교차로 지체 산정 방법을 결합하여 구축하였다. 다양한 모의실험을 통해 이 모형이 실제 가로망에 적용이 가능한 모형임을 보였다. 따라서 본 모형은 대규모 지역에서의 교통정책 및 교통시설의 변화 등에 교차로 지체를 적용하여 분석할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제24권5호
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• pp.7-18
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• 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.

• 대한교통학회지
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• 제26권4호
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• pp.41-49
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• 2008

현재 HCM 신호교차로의 운영평가는 차로군 단위로 이루어져 차로별 고유 특성을 일반화하여 실제교통류 특성을 반영하지 못하는 경우가 발생한다. 본 연구에서는 별도의 추가적인 자료수집을 요구하지 않고 현 HCM 분석방법과 관련 software를 활용하여 신호교차로 운영을 차로별로 분석하는 단계별 절차를 제시하였다. 차로별 분석결과는 현재 HCM 차로군 분석결과와 차로별 분석이 가능한 호주 HCM 분석방법을 따르는 aaSIDRA의 결과와 비교분석하였다. 차로별 분석방법은 현 HCM 방법에 비해 HCM 지체도 산정공식중 증분지체의 민감도에 따른 영향으로 미미하게 높은 지체도를 보였다. 포화도와 대기행렬길이 등의 부가적인 효과척도는 두 방식이 유사한 결과를 보였고 aaSIDRA와의 결과비교에서는 비보호좌회전차로의 분석결과를 제외하고는 유사한 결과를 보여주었다. 본 연구에서 제안한 차로별 분석방법은 보다 미시적인 신호교차로 분석을 통해 현 분석 방법의 취약점을 보완할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한교통학회지
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• 제17권1호
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• pp.105-112
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• 1999

차량대수, 속도, 대기행렬길이, 정체 및 유고 검지 등의 실시간 교통 정보를 얻기 위하여 현재 영상처리기술(Image Processing technique)이 기존의 루프검지기(Loop Detector)가 갖는 여러 단점들을 보완하는 효과적인 대체검지기로 널리 인식되고있다. 그러나 현재 사용되는 대부분의 영상검지기는 아주 작은 영역에서의 흑백 강도값(gray level)를 사용하며, 따라서 검지기의 정확도는 취급하는 영상의 화질에 크게 영향을 밭을 뿐만 아니라 3차원 실제 공간이 2차원 영상평면으로 표출되므로 생기는 투시사영(perspective projection)문제에 효과적으로 대처할 수 없다. 이런 문제 때문에 현재 영상검지기는 가능한 한 높게 그리고 도로면에 수직으로 카메라를 설치하여 가능한 한 평면화 된 2차원의 영상을 얻어 처리한다. 그러나 이는 한대의 검지기가 포함할 수 있는 영역이 매우 작을 뿐만 아니라, 가능한 한 카메라를 높게 설치해야 하므로 현실적으로 많은 어려움이 따른다. 본 연구에서는 카메라의 설치 위치 또는 각도에 따라 인식율의 정확도에 큰 차이를 보이는 기존의 알고리즘에서 탈피하여, 낮은 위치에 설치할 때 나타나는 투시사영 문제 및 물체 영상의 일부가 가려져 다음 물체의 인식이 곤란한 문제 등을 해결하기 위한 새로운 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시된 방법은 차량의 검지뿐만 아니라 차량의 위치, 3차원 공간에서의 차량의 관계 등에 관한 정보를 얻을 수 있으며, 사용된 알고리즘은 3차원 공간에서의 물체 인식에 우수한 확장된 Hough Transform에 기초하고 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.65-80
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• 2023

본 연구에서는 교통상황을 대변할 수 있는 주요 요인변수 도출을 목적으로 교통상황 유형에 대해 분류분석을 수행하였다. TTI(Travel Time Index)를 교통상황 판단 기준으로 사용하였고 VDS에서 일반적으로 검지되는 데이터를 활용하여 분석을 수행하였다. 먼저 요인분석을 통해 교통상황에 영향을 주는 주요인을 선정하였고, 주요인에 대하여 군집분석을 통해 교통상황을 군집화하였다. 그 후 TTI를 기준으로 각 군집별 분산분석을 실시하고 유사한 군집을 병합하여, 교통상황 유형을 분류하였다. 분석 결과 교통상황을 대변할 수 있는 주요 요인변수로 최대대기행렬길이와 점유율을 도출하였다. 본 연구 방법론을 통해 교통상황에 영향을 미치는 주요 요인변수만을 활용하여 효율적인 교통혼잡 관리가 가능할 것으로 기대된다.