본 연구에서는 중앙경간 404m 및 1545m의 현수교에 일련의 차량이 차로하중 형태로 주행하는 상태에 대해 차량-교량 상호작용 해석을 수행하고 주케이블, 행어 및 보강거더의 충격계수를 평가하였다. 활하중 모델은 도로교한계상태설계기준을 참고하였으며, KL-510 트럭은 6-자유도 모델로, 차로하중은 일련의 1축 차량이 연행해서 주행하는 것으로 모사하였다. 주탑부에서 보강거더의 연결 및 지지 형식에 따른 충격계수의 차이를 평가하기 위해 중앙경간 404m 교량에 대해서는 hinge-type과 floating-type 거더 형식을 고려하였다. 해석에서 고려한 매개변수는 활하중 형식-트럭 단독 주행시와 트럭과 차로하중의 주행, 차량의 편심 주행, 노면조도 그리고 주행속도를 고려하였다. 노면조도는 ISO 8608 규정에 근거하여 랜덤 생성하였으며 차량-교량 상호작용해석 시 노면조도는 트럭하중에만 적용하였다. 한편, 케이블 교량의 충격계수 평가를 위해 일반적으로 사용되는 영향선 기법에 의해 충격계수를 산출하고 차량-교량 상호작용해석에 의한 결과와 비교하였다.
분할 계층적 클러스터링(Divisive Hierarchical Clustering)은 하나의 클러스터에서 시작하여 각각의 데이터가 독립된 클러스터에 속할 때까지 각 클러스터를 분할하고 분할된 클러스터 간에 데이터를 이동하는 과정을 반복 수행한다. 하지만, 이러한 일련의 재귀적 호출 과정에서 입력 데이터가 임의적으로 선택되는 경우, 클러스터 내 데이터의 많은 이동을 야기할 수 있다. 이로 인해 주변 차량의 위치를 추정하여 수집된 위치 좌표 정보를 고속으로 클러스터링 할 필요가 있는 로컬 맵 생성 과정에서 사용하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 주변 차량 위치 추정 과정에서 차량의 주행 방향 정보를 활용하여 분할된 클러스터를 구성하는 데이터의 임의성을 제거함으로써, 클러스터링 연산 속도를 평균 40% 가량 향상시킬 수 있는 새로운 고속의 분할 계층적 클러스터링 방법을 제안한다.
고속철도는 고속으로 이동하는 일련의 이동질량효과를 일으켜 교량에 동적인 처짐을 일으킨다. 이러한 이동질량의 동적효과는 동일한 크기의 정적하중이 작용했을때에 비해 교량내부에 큰 응력을 발생시키고, 이때 발생하는 상반응력은 피로의 문제를 야기시켜 교량의 수명을 단축시킬수 있으며 과도한 응력은 교량의 안전에도 영향를 줄 수 있다. 그러나 지금까지 교량의 설계는 정적인 개념으로 되어왔는데, 예를 들면 동적인 영향을 고려하는데 단순히 정적하중에다 충격계수를 곱해준다. 그러나 충격계수의 고려는 단순하므로 동적인 거동에 영향을 미치는 모든 요소를 다 고려할 수는 없다. 따라서 이 연구에서는 고속철도의 이동질량 모형을 연구하여 이를 컴퓨터 모의 기법을 통해 해석하여 교량에 미치는 복잡한 동적 거 동특성을 제시하였다.
본 연구에서는 구간통행시간을 기반으로 하는 실시간 교통신호제어 알고리즘을 개발하였으며, 알고리즘의 현장 실험 및 평가를 수행하였다. 구간통행시간 기반 실시간 신호제어 알고리즘은 전체 접근로의 지체 균등화를 목적함수로 하며, 주요 과정으로는 개별차량 지체와 차량관측 시간을 이용한 대기행렬 해소시간의 산정과 이를 기반으로 교차로 지체를 산정하는 과정이다. 이후 이동류별 주기단위 지체변화량을 산정하고, 주기 결정 및 현시 배분 등의 과정이 이루어진다. 이동류별 지체의 산정과정에서는 연동교차로의 특성을 고려하여 HCM의 연동계수를 이용한 독립교차로에서의 지체로 환산하는 과정을 수행하며, 이때 누적주기의 프르브 차량 정보를 이용함으로써 보다 안정적 신호제어를 도모하였다. 통행시간 기반 신호제어 알고리즘의 현장실험 및 평가를 통해 TOD 제어와의 비교평가를 수행하였으며, 실험대상 가로축은 약 400m의 평균 교차로 간격을 가지는 일련의 4개 교차로로 구성되어 있다. 현장실험 및 평가 결과 TOD 제어 대비 지체 감소 효과와 더불어 이동류별 지체의 표준편차 감소를 통해 지체의 균등화 효과를 확인하였다. 본 연구를 통해 교통정보수집을 위한 범용의 검지체계에서 산출되는 개별차량의 구간통행시간 정보를 기반으로 하는 실시간 신호제어 알고리즘의 개발 및 평가를 수행하였으며, 이는 유비쿼터스 환경의 급속한 확산이라는 교통환경의 변화에 부응하기 위한 신호제어 방법론의 근본적인 변화에 궁극적인 목표를 두고 있다.
IT 정보통신 기술의 발달로 인하여 차량통신분야쪽에서 정보, 전자, 통신기술이 융합된 지능형 교통 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. VANET환경에서는 주로 차량과 차랑간의 통신, 차량과 기반 시설간의 통신을 하고 있으며 교통의 편의성 및 안전성을 제공하고 있다. 효율적인 지능형 차량통신을 구축하기 위해서는 보안 기술이 정립되어야 하고, 정적인 네트워크 환경과는 달리 동적인 고속의 이동성을 가지는 VANET환경에서는 차량 통신간의 무선 보안 위협과 많은 취약점이 존재한다. 그러므로 본 논문에서는 VANET 환경에서 차량의 차대번호를 사용하여 이를 신원기반 암호기술로 암호화 하여 안전한 메시지 통신 프로토콜을 설계한다. 제안하는 프토로콜은 차량의 차대번호와 RSU의 일련번호를 활용하여 차량을 등록하고, 신원기반 암호화 방식의 안전한 통신 프로토코을 설계한다. 성능 평가부분에서는 기존의 VPKI 기술과 비교하여 속도적인 측면에서 약 44%의 감소하였으며, 안전성에서는 인증, 메시기 기밀성 및 프라이버시 위협등을 분석하였다.
본 연구에서는 전동 이동기기를 이용하는 교통약자의 이동을 제한하는 노면 불량 요소를 딥러닝을 이용해 자동 검출하는 불량 노면객체 인식모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 부산시 관내 5개 지역에서 실제 전동 이동 보조 장치가 이동할 것으로 예상되는 보행로, 주행로를 대상으로 하여 노면 정보를 수집하였으며 이때 도로 정보 수집은 데이터 수집을 보다 용이하게 하기 위하여 소형 차량을 이용하였다. 데이터는 노면과 주변을 그 주변을 구성하는 객체로 구분하여 영상을 수집하였다. 수집된 데이터로부터 교통약자의 이동을 저해하는 정도에 따라 분류하여 보도블록의 파손등급 검출과 같은 일련의 인식 항목을 정의하였고, YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 해당 데이터에 적용하여 실시간으로 객체를 인식하는 불량노면 객체 인식 딥러닝 모델을 구현하였다. 연구의 최종단계에서 실제 주행을 통해 객체 단위로 분리 수집된 영상 데이터의 가공, 정제 및 어노테이션 과정을 수행한 후 모델 학습과 검증을 거쳐 불량노면객체를 자동으로 검출하는 딥러닝 모델의 성능 검증 과정을 진행하였다.
지속적인 도로 건설에도 불구하고 이용차량의 급증으로 인해 도로에서 발생하는 혼잡은 만성적인 수준에 도달했으며, 도로에서의 이동성 및 정시성 저하를 초래하는 등 심각한 교통문제를 유발하고 있다. 이러한 교통문제를 해결하기 위해서는 소통상태 추이 및 혼잡 징후 파악, 혼잡 원인 및 영향범위 분석 등을 통해 혼잡관리 방안을 수립 시행하는 일련의 과정이 필요한데, 이를 위해서는 교통상태를 모니터링 할 수 있는 지표의 개발이 가장 선행되어야 할 중요한 사항이다. 이러한 이유로 미국을 비롯한 여러 나라들에서는 다양한 형태의 혼잡판단기준 및 혼잡지표를 개발하여 왔다. 본 연구에서는 국내 실정에 부합하고 실효성 있는 교통소통관리를 위해 기존 혼잡지표들의 특징 및 국내 적용 가능성을 검토하여 향후 새로운 혼잡지표의 기능 및 요구사항 등에 대한 개발방향을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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