• 대한교통학회지
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• 제23권3호
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• pp.85-94
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• 2005

물류시스템의 규모 및 운영상태는 물류시설에서의 화물차량 도착특성 및 하역서비스 능력에 의해 결정되는 교통강도(TI: Traffic Intensity)의 변화에 따라서 민감하게 변화된다. 구체적으로, 물류시스템 운영에 있어서 주요결정요인이 되는 교통강도는 연구 대상기간에 따라 변동되고 교통강도의 작은 변동에 의해서도 물류비용의 변화폭이 상당히 크다고 밝혀져 있다. 그러나, 현재의 물류시스템을 운영함에는 이러한 사항들이 고려되지 못하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 물류시설을 운영함에 따라 불필요하게 발생할 수 있는 초과물류비용이 최소가 되도록 하는 최적의 교통강도를 대기행렬모델을 이용하여 찾아내고자 하였다. 이를 위해서 최적 교통강도 결정모델을 구축하고, 이를 검증하기 위하여 부산에 입지하고 있는 Off-Dock 컨테이너 터미널을 대상으로 컨테이너 차량 유출입 현황자료와 터미널 운영실태 자료를 수집하였다. 이를 기초로 대기비용과 운영비용이 서로 상쇄될 수 있는 최적의 교통강도를 정량적으로 찾아 낼 수 있었다. 또한, 구해진 교통강도를 통하여 현재 물류시설의 운영을 개선할 수 있는 방안을 도착시각 제어와 관련하여 그 효과에 대해 고찰하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.113-127
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• 2018

본 연구에서는 긴급상황 시 긴급차량의 무정차 통과를 위해 융합형 우선신호 제어 알고리즘을 개발하였다. 융합형 우선신호는 센터제어와 현장제어를 결합한 방법이다. 센터제어는 긴급상황이 접수되면 긴급차량 경로의 각 교차로에 대하여 우선신호를 적용한다. 긴급차량 출발이전에 신호시간을 제어하기 때문에 대기차량을 효과적으로 제거할 수 있다. 하지만, 실시간 긴급차량의 소통정보(속도, 위치)를 사용하지 않기 때문에, 센터제어 시 예측한 긴급차량의 교차로 도착시각과 실제 도착시각이 차이를 보일 수 있으며, 이런 경우 신호로 인한 지체를 경험할 수 있다. 현장제어는 실시간 긴급차량의 정보를 활용하여 우선신호를 제어하지만, 대기차량 소거시간을 반영할 수 없는 한계가 있다. 본 연구에서는 센터제어와 현장제어의 단점을 보완하고, 장점을 극대화하기 위하여 융합형(센터+현장) 제어 알고리즘을 제안하였다. 융합형 제어 알고리즘은 긴급상황 시 긴급차량의 지체를 감소시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한교통학회지
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• 제30권6호
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• pp.71-80
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• 2012

본 연구에서는 개별차량의 구간통행시간 정보를 이용한 독립교차로의 실시간 신호제어 알고리즘을 개발하였다. DSRC와 같이 개별차량의 ID와 검지시각 정보를 수집할 수 있는 검지체계를 적용하였으며, 개별차량의 통행시간 정보로 부터 도착교통류율, 지체, 적색시간 변화에 따른 지체 변화량을 산정하기 위한 모형을 정립하였다. 통행시간기반 신호제어 알고리즘은 교차로 지체를 최소화 시키기 위한 현시별 적색시간 변화량을 결정하며, 선형계획모형을 적용하여 신호시간의 최적화 과정을 수행한다. 알고리즘의 효과평가를 위해 CORSIM과 RUN TIME EXTENSION을 적용한 미시적 시뮬레이션 분석을 시행하였으며, 이동류의 포화상태를 확인하여 지체 최소화를 위한 신호시간이 산정됨을 확인하였다. 또한 Probe 차량의 비율에 따라 이동류의 지체추정 성능을 확인하였으며, 특정 시나리오에 한정된 결과이나 40% 이상 Probe 차량 비율이 확보되는 경우 효과적 신호제어가 가능함을 확인하였다. 최근 국내 교통관리분야에서는 하이패스, 첨단교통관리시스템(ATMS), 광역교통정보사업(UTIS) 등 개별차량의 구간정보를 수집할 수 있는 검지체계가 급격히 확산되고 있으며, 본 연구는 실시간 신호운영 분야에서 검지체계의 변화를 수용하기 위한 방안으로서 새로운 형태의 신호제어 방법론을 제시하였다는데 의의가 있겠다.

• 융합보안논문지
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• 제22권2호
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• pp.105-114
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• 2022

본 논문은 퍼스널 모빌리티(Personal Mobility, PM)를 이용하는 청각 장애인에게 소리가 발생하는 도래각(Direction of Arrival, DOA)을 시각화하는 지능형 제어 시스템을 제시하며 도로에서 발생하는 경보음, 크락션 등 소리로 인한 위험한 상황들을 인지하고 예방하고자 한다. 소리 위치 추정 방법은 GCC-PHAT(Generalized Cross-Correlation Phase Transform) 기반 도착 지연 시간(Time Difference of Arrival, TDOA)을 특징으로 갖는 머신러닝 분류 모델을 사용한다. 도로 상황을 재현한 실험 환경에서 각각 풍속 0, 5.8, 14.2, 26.4km/h의 조건에 따라 학습 데이터를 추출한 후 학습한 4가지 분류 모델들을 Grid search cross validation으로 비교하며 성능이 가장 우수한 MLP(Multi-Layer Perceptron) 모델을 알고리즘으로 적용하였다. 최종적으로 바람이 발생하였을 때 제안된 알고리즘이 평균 90.7%의 정확도를 나타내었으며, 이는 기존의 일반적인 소리 위치 추정기법보다 평균 7.6-11.5% 정도의 성능 향상을 보이는 것이다.

• 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.