• 제목/요약/키워드: 실시간 교통량

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대기 차량 최소화를 위한 동적 교통 신호연동 모델 (Dynamic Control of Coordinated Traffic Signals for Minimizing Queue-lengths)

  • 윤경섭
    • 대한교통학회:학술대회논문집
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    • 대한교통학회 1998년도 Proceedings 제34회 추계 학술발표회
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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.

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Turning Point Analysis를 이용한 실시간 교통량 변화 검지 방법론 개발 (Methodology for Real-time Detection of Changes in Dynamic Traffic Flow Using Turning Point Analysis)

  • 김형주;장기태;권오훈
    • 대한교통학회지
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    • 제34권3호
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    • pp.278-290
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    • 2016
  • 연속교통류 운영 및 설계에서는 최대통과교통류율에 따른 교통류 상태변화 분석이 중요하다. 최대통과교통류율은 연속교통류 운영상태를 평가함에 있어 기준이 되고 있으며, 병목현상과 같은 지 정체 발생시 최대통과교통류율이 급격히 감소하게 된다. 현재까지 이러한 연속교통류 운영과 관련된 다양한 연구들이 수행되었지만, 변화되는 교통량을 명확하게 식별하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 교통운영 및 설계 등의 다양한 연구를 수행하는 데 있어 가장 중요한 실시간 교통량 변화 검지 방법론에 대한 연구를 실시한다. 이를 위하여 도시고속도로 자유로 구간의 24시간 레이더검지기의 시계열 자료를 이용하며, 교통류 상태 구분에는 통계적 기법의 일환인 터닝포인트 분석(Tunring Point Analysis, 이하 TPA)를 적용한다. TPA는 베이지안 접근법(bayesian approach)을 이용하며, 차량도착은 포아송 분포로 가정한다. 분석대상 구간에 대한 터닝포인트(Turning Point, 이하 TP)를 도출하였으며, 교통량이 변화되는 시점을 확인할 수 있었다. 또한 실시간 교통상태변화 검지를 위한 방법으로 TP지속시간을 설정하여 분석을 실시하였으며, 실시간으로 교통량의 변화를 검지하였다. 이는 기존의 직관적이고 경험적인 접근법의 한계를 극복할 수 있는 장점을 가지며, 실시간으로 교통량 변화를 식별할 수 있어 램프미터링(ramp-metering), 가변차로 등의 교통운영관리에 적용이 가능하다.

웹 서버 기반 전기차 충전소 전력 소모량 및 교통량 모니터링 시스템 (Web server - based electric vehicle charging station power consumption and traffic volume monitoring system)

  • 이윤수;강석주
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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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.

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동적 교통량-밀도 관계의 특성 분석과 교통류 모형으로의 응용 (Analysis of Characteristics of the Dynamic Flow-Density Relation and its Application to Traffic Flow Models)

  • 김영호;이시복
    • 대한교통학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.179-201
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    • 2004
  • 지능형 교통체계(intelligent transport systems)의 구축이 점차 널리 확대됨에 따라 교통류의 실시간 모형화(online traffic flow modeling)의 중요성이 증대되고 있다. 교통량-밀도 관계는 주어진 교통량, 밀도 상황에서 교통류의 행태를 나타낼 뿐만 아니라 거시 교통류 모형의 결과에 많은 영향을 미친다. 현재까지 교통량-밀도관계에 관한 대부분의 연구는 그 관계식을 규명하는데 그치고 있다. 상류부와 하류부의 교통 상태에 따른 교통량-밀도관계의 시간적 변화는 교통류의 모형화에 반드시 고려되어야 할 특성이지만, 현재까지 그에 대한 연구가 폭넓게 이루어지지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 한 지점에서의 교통량-밀도관계가 시간의 흐름에 따라 분석되었고 states diagram으로 표현되었다. 동적 교통량-밀도관계 (dynamic flow-density relation)는 states diagram으로부터 fuzzy-logic을 이용하여 유추되었고, 거시 교통류모형을 실시간으로 응용할 수 있는 기초를 제공하였다. 동적 교통량-밀도관계를 거시 교통류 모형에 이용함으로써 교통류의 실시간 모형화 과정에서 발생하는 모수추정 (parameter calibration) 문제를 완화하였다.

큐잉 네트워크 모델 기반의 교통량 예측 시스템 설계 및 구현 (Implementation of traffic prediction system based on queuing network model)

  • 박종창;김경태;윤희용
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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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.

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VANET 환경에서 적응적 교통신호 제어 시스템 (Adaptive Traffic Light Control System in VANET Environment)

  • 안도식;조기환
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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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.

교통량 데이터의 실시간 보정 로직 - 국도 3호선을 중심으로 (Real-time Adjustment of Traffic Volume - Based on the National Highway Route 3)

  • 이지연;도명식;김성현;류승기
    • 응용통계연구
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    • 제16권2호
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    • pp.203-215
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    • 2003
  • 교통량, 속도에 근거한 통행시간 추정은 국도교통관리체계(NHTMS)에서 운전자들에게 신속하고 정확한 교통상황에 대한 정보를 제공하기 위해 필요한 중요 작업이다. 이를 위해 기 구축된 교통시스템에서 수집된 교통량 데이터의 특징을 파악하고, 결측이 발생했을 때 원활한 교통정보 제공을 위한 실시간 보정 방법을 알아본다. 기존의 평균을 이용한 보정과 인근의 유사 검지기의 정상적인 데이터를 이용한 자기회귀 보정 등의 방법을 살펴보고 2000년도 국도 3호선에서 얻어진 실제 교통량 데이터에 적용하여 비교한다.

은닉 마르코프 모델 기반의 교통량 예측 기법 연구 (A Study of Traffic Prediction Method Based on Hidden Markov Model)

  • 김민재;윤희용
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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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.

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혼잡교통류 관리를 위한 동적 용량의 개념 및 산정방법 (Dynamic Capacity Concept and its Determination for Managing Congested Flow)

  • 박은미
    • 대한교통학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.159-166
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    • 2004
  • 도로용량편람에서 정의하고 있는 용량은 하류부에 용량을 제한하는 요소가 없다는 것을 가정한 정상교통류에 대한 용량 개념으로서, 이는 전통적으로 계획, 설계, 현재 및 장래 도로시설의 운영상태 분석 등에 사용되어 왔다. 실시간 제어는, 용량을 초과하지 않는 교통류를 유지시켜 혼잡교통류로의 전이를 막고, 물리적 여건이나 제반 확률적 요인으로 혼잡이 발생하였을 경우 조속히 용량이하로 교통량을 떨어뜨려 정상교통류로 회복시키는 데 목표를 둔다. 이러한 맥락에서 용량은 실시간 제어의 효과를 좌우하는 중요한 입력변수이며, 정상교통류 상태라면 혼잡으로 전이되지 않을 임계치로서의 용량 산정이 중요한 관건이다. 그러나 혼잡교통류 상태에서 정상교통류로 되도록 빨리 회복시켜 주기 위한 제어 기준으로서의 용량은, 하류부 혼잡의 시공간적 전개에 따라 변하는 값이어야 하며 이러한 동적 용량변화를 정확히 예측할 수 있는 방법론이 요구된다. 이에 본 연구에서는 기존의 용량 개념을 출력 개념의 용량으로 정의하고, 입력 개념의 용량을 최대가능처리량(Maximum Sustainable Throughput)으로 새롭게 정의하였다. 이 최대가능처리량은 혼잡의 시공간적 전개에 따라 결정되는 동적 용량이며, 이러한 혼잡의 시공간적 전개는 Newell의 단순화된 교통량-밀도 모형으로 예측할 것을 제안하였다.