• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.196-205
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• 1998

교통신호에서 주로 고려되는 변수는 신호주기(cycle length), 녹색시간(green split), 옵셋(offset)그리고 좌회전 현시순서(left-turn phase sequence)로 구성된다. 기존의 대부분의 연동 모델들은 고정된 주기하에서 평균적인 유입 교통량을 측정한 후, 선형최적화 이론을 적용하여 최적 신호를 산출한다. 그러나 이 방법은 어디까지나 평균적인 데이터에 대해서 계산을 한 것이기 때문에 실시간 최적화를 제공하기가 어렵다. 본 연구에서는 평균 차량 통행량 대신 실시간으로 입력되는 차량 대기행렬, 차량 도착률을 기초로 대기차량을 최소화하는 동적 신호시간 산출 모델을 개발하였다. 본 모델에서는 Peytechew가 제안한 각 진입로에서의 대기 차량 예측 모델을 기초로 하여 다음 주기에서의 차량 대기 행렬을 예측한 후, 선형 최적화 이론을 적용하여 신호시간을 산출한다. 본 모델에서 산출된 신호주기와 녹색시간은 대기차량길이를 최소화하는 신호 시간으로서 교차로간의 연동효과를 고려하여 실시산 교통상황에 따라 주기별로 변화한다. 본 모델은 3개의 교차로로 구성된 네트워크를 대상으로 적용하였다. 실험 네트워크의 주도로 교통량은 부도로의 교통량 보다 많다고 가정하였으며 각 링크사이에서의 차량 진출입은 없다고 보았다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 2003.11a
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• pp.234-240
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• 2003

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.34 no.3
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• pp.278-290
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• 2016

Maximum traffic flow rate is an important performance measure of operational status in transport networks, and has been considered as a key parameter for transportation operation since a bottleneck in congestion decreases maximum traffic flow rate. Although previous studies for traffic flow analysis have been widely conducted, a detection method for changes in dynamic traffic flow has been still veiled. This paper explores the dynamic traffic flow detection that can be utilized for various traffic operational strategies. Turning point analysis (TPA), as a statistical method, is applied to detect the changes in traffic flow rate. In TPA, Bayesian approach is employed and vehicle arrival is assumed to follow Poisson distribution. To examine the performance of the TPA method, traffic flow data from Jayuro urban expressway were obtained and applied. We propose a novel methodology to detect turning points of dynamic traffic flow in real time using TPA. The results showed that the turning points identified in real-time detected the changes in traffic flow rate. We expect that the proposed methodology has wide application in traffic operation systems such as ramp-metering and variable lane control.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.349-350
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• 2018

본 논문에서는 전기 자동차 충전소의 전력 소모량 추정 알고리즘을 웹 서버에 도입하여, 충전소에 의한 전력소비가 주변 전력 계통에 미치는 영향을 모니터링할 수 있는 시스템을 제안한다. 우선, 관련 기관으로부터 공급 받는 지역 내 실시간 충전소 별 이용 상태 정보로부터 충전 시간과 그 횟수를 도출하고, 이를 충전소 마다 누적하여 소비 전력을 추정한다. 이렇게 추정된 충전소 별 전력 소모량을 웹 페이지를 통해 사용자에게 시각화하여 제공한다. 또한 같은 지역의 구간별 실시간 교통량 또한 같은 방식으로 제공하여, 전기 자동차 충전소 전력소모량의 변화 추이와 교통량의 변화 추이 간 상관관계를 확인할 수 있도록 한다. 따라서 제안하는 시스템은 지역 내 전기 자동차 충전소의 전력 소모량 및 그 변화 추이 관측하고 이를 바탕으로 지역 내 충전소 추가 설치 필요성, 전력 계통 부하 예측, 충전소 재배치 등 전기 자동차 충전소 운영 전략을 수립하는데 사용할 수 있다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.3 s.74
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• pp.179-201
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• 2004

Online traffic flow modeling is attracting more attention due to intelligent transport systems and technologies. The flow-density relation plays an important role in traffic flow modeling and provides a basic way to illustrate traffic flow behavior under different traffic flow and traffic density conditions. Until now the research effort has focused mainly on the shape of the relation. The time series of the relation has not been identified clearly, even though the time series of the relation reflects the upstream/downstream traffic conditions and should be considered in the traffic flow modeling. In this paper the flow-density relation is analyzed dynamically and interpreted as a states diagram. The dynamic flow-density relation is quantified by applying fuzzy logic. The quantified dynamic flow-density relation builds the basis for online application of a macroscopic traffic flow model. The new approach to online modeling of traffic flow applying the dynamic flow-density relation alleviates parameter calibration problems stemming from the static flow-density relation.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.395-396
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• 2014

최근 급증하는 교통 혼잡으로 인해 시간적/물리적 손실이 크게 발생하고 있다. 이러한 교통난 해소는 시설투자만으로는 근본적인 해결책이 될 수 없다는 판단 하에 지난 수년간 보다 정확한 교통량을 예측하기 위해 다양한 교통량 예측 모델들이 개발되어왔다. 그러나 기존 모델들은 회기분석을 통해 과거 교통량을 분석하고 과거의 교통패턴이 미래에 지속적으로 연장된다는 가정 하에 연구되었기 때문에 실시간으로 급변하는 불규칙한 교통 패턴에 대한 예측의 신뢰성을 떨어트린다. 이를 위해 본 논문에서는 큐잉 네트워크 모델 기반의 교통량 예측 모델을 설계 하고 이를 바탕으로 안드로이드 기반의 애플리케이션을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.343-345
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• 2012

기존의 교통제어 시스템은 고정된 녹색 신호의 길이와 주기를 갖고 있다. 그에 따라 차선 간 차량 밀집도가 불균형한 경우 교통 처리량이 저하되고 응급상황이 발생할 경우 지정체가 유발된다. 본 논문에서는 VANET을 이용하여 교통량의 실시간 정보를 수집해 적응적으로 교통 신호를 제어하는 시스템을 제안한다. 차량의 수, 평균 신호대기 시간, 차선 간 균형, 응급상황 등을 고려하여 교통 신호를 가변적으로 제어 한다. 차량이 교차로에 진입하기 전 통신모듈을 갖고 있는 신호등에게 위치, 방향, 속도 정보 등을 송신하고 traffic control system에서 교통량을 분석하여 녹색 신호를 가변적으로 할당 한다. 실험결과 제안 기법이 교통 처리량, 평균 신호대기시간에서 기존 교통신호 제어 기법보다 높은 성능을 확일 할 수 있었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.16 no.2
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• pp.203-215
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• 2003

In order to provide the drivers with more reliable transportation information in NHTMS(National Highway Transportation Management System), it is important to estimate the expected passage time by using the traffic volume and speed. In this study, we analyze the characteristics of the traffic volume in the national highway and we investigate two real-time adjustment methods: the average adjustment method and the auto-regressive adjustment method. In addition, we compare them using the real data collected at the National Highway Route 3 in 2000.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.347-348
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• 2014

최근 급증하는 교통 혼잡으로 인해 시간적/물질적 손실이 크게 발생하고 있다. 이러한 교통난 해소는 시설투자만으로는 근본적인 해결책이 될 수 없다는 판단 하에 지난 수년간 보다 정확한 교통량을 예측하기 위해 시계열 기반의 다양한 교통량 예측 모델들이 개발 되어 왔다. 그러나 시계열 기반의 모델들은 회귀분석을 통해 과거 교통량을 분석하고 과거의 교통패턴이 미래에도 지속적으로 연장된다는 가정 하에 연구되었기 때문에 실시간으로 급변하는 불규칙한 교통 패턴에 대한 예측의 신뢰성을 떨어트린다. 또한 시계열 기반의 예측 기법은 어떠한 회귀분석 모델을 사용하는지에 따라 성능의 차이가 많이 나타나기 때문에 회귀분석 모델 선택이 중요하다. 이러한 제약을 극복하기 위해 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov model)을 이용해 동적인 교통 패턴에 따라 현재 상황에 맞는 회귀분석 모델을 선택하는 신뢰도 높은 교통량 예측 시스템을 제안한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.3 s.74
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• pp.159-166
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• 2004

The capacity concept presented in the Highway Capacity Manual is for steady-state traffic flow assuming that there is no restriction in downstream flowing, which is traditionally used for planning, design, and operational analyses. In the congested traffic condition, the control objective should be to keep the congested regime from growing and to recover the normal traffic condition as soon as possible. In this control case, it is important to predict the spatial-temporal pattern of congestion evolution or dissipation and to estimate the throughput reduction according to the spatial-temporal pattern. In this context, the new concept of dynamic capacity for managing congested traffic is developed in terms of spatial-temporal evolution of downstream traffic congestion and in view of the 'input' concept assuming that flow is restricted by downstream condition rather than the 'output' concept assuming that there is no restriction in downstream flowing (e.g. the mean queue discharge flow rate). This new capacity is defined as the Maximum Sustainable Throughput that is determined based on the spatial-temporal evolution pattern of downstream congestion. And the spatial-temporal evolution pattern is estimated using the Newell's simplified q-k model.