최근 몇 년간 도시교통문제의 해결책으로 부각되어온 지능형교통체계(ITS : Intelligent Transport System)의 한 분야로 첨단여행자 정보체계(ATIS : Advanced Travellers Information System)는 자동차에 장착된 항법장치(CNS)를 통해 운전자에게 원하는 목적지까지 최적경로를 제공하거나 경로에 대한 통행시간 정보를 제공 또는 예측해 주는 시스템이다. 본 연구에서는 이러한 최적경로 제공이나 통행시간 예측에 있어 좀 더 효율적인 통행시간 예측모형을 개발하고자 하였다. 현재까지의 통행시간 예측은 운전자가 통행을 시작할 때의 교통상황에 대한 정보이기 때문에 운전 중에 달라지는 교통상황을 반영할 수 없어 이로 인해 운전자가 경험하는 통행시간과 큰 차이를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 이러한 불합리적인 예측시스템을 개선시킬 수 있는 예측된(predicted) 통행시간 예측 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 우선 통행시간 예측모형을 특정링크에 적용시켜 모형들의 예측치와 실제 통행시간을 비교하여 교통량 흐름 패턴에 따라 어느 모형이 적합한지, 또 예측시간이 달라짐에 따라 모형들의 적합도와 첨두와 비첨두시 예측시간 간격에 따라 예측치와 실측치의 오차율을 알아보았다, 이를 통해 선정된 확률과정 모형과 칼만 필터링 예측모형을 서울시의 4개축에 대해서 다시 적용해 보았다. 그 결과 단기통행시간 예측에 있어서는 칼만필터링모형이, 장기 통행시간 예측에 있어서는 확률과정 모형이 통행시간 예측에 있어 우수한 모형임을 밝혀냈다. 마지막으로 서울시 28개 교통축의 5분 후 통행시간 예측에 칼만필터링 모형을 이용하여 오차분석을 적용하여 보았다. 그 결과 칼만필터링 모형이 신뢰할 만한 오차율을 보였다.
과거 도시부 도로 교통흐름을 이해하고 운영관리하기 위해서 교차로 지체도, 간선도로 통행속도 등과 같은 다양한 교통공학 이론 지표들이 적용되어 왔다. 그러나 이러한 이론 및 지표들은 지능형교통체계 구축 이전 교통공학 연구측면 많은 제약이 있는 상태에서 개발되었다. 현재 ATIS 시스템이 존재하기 때문에 해당 자료를 활용하는 별도의 교통공학 기술의 소개가 필요하다. 본 논문에서는 교통공학 분야에서 이미 사용하고 있는 지표인 '혼잡강도'를 활용하여 단속류(접근로, 교차로, 제어군, 간선도로 축)에도 적용 가능 여부를 확인하는 것을 목적으로 한다. 도시부 도로 접근로, 교차로, 제어군, 간선도로 축 대상 교통신호운영 개선 효과 여부 진단 적용지표를 도출 및 제안하였다. 도출된 혼잡강도 지표 검증을 위하여 2가지의 검증작업을 수행하였다. (1)혼잡강도 임계값 분석 검증과 (2)혼잡강도를 이용한 교차로 개선 축단위 사전-사후 분석 검증을 수행하였다. 검증을 통해 과거 수동적이고 인력의 한계를 갖고 있는 기존 교통신호 운영 관리에서 탈피할 수 있도록 5분 단위 속도자료를 이용한 도시부 단속류에서의 혼잡강도 적용이 가능한 것으로 확인되었다.
ITS(지능형교통시스템 : Intelligent Transportation System)는 첨단 정보통신, 전자제어, 교통공학 등의 기술을 기반으로 실시간 교통정보를 이용자에게 제공하는 시스템이다. ITS의 운영효율을 높이기 위해서는 유고(사고, 고장차량, 행사, 통제 둥) 발생 시 신속히 발견하고 조치할 수 있는 체계를 갖추는 것이 중요하다. 그러나 지금까지 개발된 ITS 유고검지 시스템 중에서 신뢰성이 높은 것은 많지 자다. 이 연구에서 제시한 유고검지 시스템은 운영자가 유고판단에 필요한 모수들을 가급적 정확하게 추정할 수 있도록 의사 서비스수준(Pseudo level of service)의 개념에 기초한 범위(Range)를 설정함으로써, 기존의 유고검지 시스템의 문제점을 개선하였다.
본 연구에서는 영동 고속도로 용인IC ~ 양지IC 구간을 대상으로 미시교통시뮬레이션 모형인 VISSIM을 이용하여 고속도로 교통정보 취득을 위한 프루브 차량 최소 비율을 추정하고자 한다. 실험을 위하여 일반상황과 유고상황을 고려한 7,200 가지의 시나리오를 생성하였다. 하지만, 모든 시나리오를 실험을 통해 수행하기에는 어려움이 있어 라틴 하이퍼큐브 샘플링(Latin Hypercube sampling) 방법을 사용하여 40 가지의 시나리오를 채택하였다. 이를 통해 얻은 개별차량의 1초당 데이터를 얻어 프루브 차량 비율을 세분화하여 평균통행시간 분포를 통계적으로 비교 분석 해본 결과 일반 상황에서는 고속도로 교통정보 취득을 위한 프루브 차량의 최소 비율이 1%였고 유고상황에서는 45%로 산정되었다. 또한 시나리오 분석 결과 25%의 프루브 차량 정보를 가지고 유고상황 시나리오 교통상황 중 70%를 충족시킬 수 있는 것으로 확인되었다.
본 연구의 목적은 매 주기마다 교차로에 출입하는 차량의 도착률을 근거로 다음 주기의 대기차량 길이와 평균지체도를 예측하여 대기차량길이와 평균지체도를 최소화하는 이중목적 변동주기 기반의 동적 신호시간 결정모형을 개발하고 유전자 알고리즘을 이용하여 신호 최적화 모형을 구축하는데 있다. 본 논문에 적용된 주기변동기반 시스템은 기존의 고정주기, 고정 현시값을 적용해서는 실제 현장에서 교통상황의 변화에 적응하기 어렵기 때문에 매 주기마다 교통수요에 근거하여 주기길이와 현시길이를 조정하여 교차로 교통신호운영을 최적화 하는 것이다. 또한 목적함수 값으로 평균지체도와 평균대기차량을 동시에 적용함으로써 교차로 막힘이나 타 교차로의 신호운영에 악영향을 미치치 않으면서 최적의 신호운영을 가능하게 하는 것이다. 본 모형의 적용결과 비포화상태나 포화상태의 경우 모두 TRANSYT-7F나 PASSER-II보다는 동적으로 신호를 계산하는 본 모형이 대기차량수와 통과차량수, 지체도에 있어서 더 좋은 결과를 나타내었다. 그리고 이중목적함수를 적용한 결과 두 가지 목적함수값에서 서로 상쇄(trade-off)가 되며 양자를 모두 고려할 수 있는 현시길이와 주기길이를 찾을 수 있다는 것을 보여주었다. 본 연구결과 지능형 교통체계로서 실시간 신호최적화에 유용하게 적용될 수 있는 첨단교통신호 모형으로 주기변동기반 및 다중목적 신호최적화모형의 적용 가능성을 보여준 것으로 판단된다.
이 논문에서는 도심 지역의 교통 제어 시스템의 동적 응답 성능 향상을 위하여 적응형 Q-Learning 강화 학습 메커니즘을 설계 하였다. 도로, 자동차, 교통 제어 시스템을 지능 시스템으로 모델링 하고, 자동차와 도로 사이는 무선 통신을 이용한 네트워크가 구성된다. 도로와 대로변에 필요한 센터네트워크가 설치되고 Q-Learning 강화 학습은 제안한 메커니즘의 구현을 위해 핵심 알고리즘으로 채택하였다. 교통 신호 제어 규칙은 자동차와 도로에서 매 시간 업데이트된 정보에 따라서 결정되며, 이러한 방법은 기존의 교통 제어 시스템에 비하여 도로를 효율적으로 활용하며 결과적으로 교통 흐름을 개선 한다. 알고리즘을 활용한 최적의 신호 체계는 온라인상에서 자동으로 학습함으로서 구현된다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘이 기존 시스템에 비하여 효율성 개선과 차량의 대개 시간에 대한 성능 지수가 모두 30% 이상 향상되었다. 실험 결과를 통하여 제안한 시스템이 교통 흐름을 최적화함을 확인하였다.
본 연구에서는 차세대 ITS로 주목받고 있는 국내외 C-ITS 기술 동향을 현재 국내에서 진행 중인 프로젝트를 중심으로 분석하였으며, 해외 선진국들의 추진 사례를 바탕으로 국내 C-ITS 정책이 기존의 ITS 인프라와의 연계 모색이 미흡함을 지적한다. 이를 극복하기 위한 방안으로, 기존 ITS 인프라가 C-ITS에 대응이 가능하도록 세 가지 방향성을 제시한다. 첫째, 기존 인프라 설비의 성능을 고도화하고 자동화하는 기술을 개발(Performance-enhanced ITS)하고, 둘째, 능동형 센서 및 융합 센서를 개발하여 V2X 통신 기술과 더불어 선제적 안전 운행 지원 기술을 개발(Safety-enhanced ITS)하며, 셋째 Nomadic Device의 보급으로 발생하는 비정형 교통 데이터를 기존 ITS 설비로 수집한 데이터와 융합하여 고급 교통정보를 생성하는 기술 개발(Cloud-ITS)이다. 이와 같이 기존 ITS 인프라에 V2X 통신 환경에 필요한 기능을 추가하고 효율적인 유지관리 기술을 개발한다면 C-ITS에서 추구하는 차량과 차량, 차량과 노변 장비와의 상호 협력적인 기술 기반이 조성되고, 예산의 중복 투자 방지가 가능해져 C-ITS 도입 효과를 극대화할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 IEEE 802.11a PHY를 기반으로 IEEE 802.11p MAC(Medium Access Control)과 IEEE P1609.3을 이용하여 IT 기반 지능형 도로 교통 체계를 위한 WAVE(Wireless Access in Vehicular Environment) 기술을 구현하였다. 구현된 WAVE 시스템은 최대 120km/h의 속도에서 노변 기지국과 차량 간에 최대 0.5km 범위 내에서 하향 기준 최대 12Mbps의 전송 속도로 통신이 가능하게 하였다. ITS를 위한 WAVE 시스템의 적합성 검증을 위해 도로에서의 저속 및 고속 주행 시 통신 반경 크기, 링크 접속 시간, 데이터 전송 속도, 오류율, 지연시간 등의 파라미터를 측정하여 WAVE가 IT 기반 ITS에 적합하다는 것을 입증하였다.
웹 환경 기반 모델링 기술의 발전으로 다양한 산업분야에서 활용할 수 있는 서비스 모델에 대한 시뮬레이션 연구가 진행되고 있다. DEVS 형식론은 시간의 흐름에 따라 다양한 정보를 사용하여 시나리오를 통해 시뮬레이션 할 수 있는 도구로써 활용되고 있다. 또한 DEVS/WS는 웹 기반의 DEVS모델들을 분산컴퓨팅환경을 통해 통합하여, 고성능 컴퓨팅과 데이터 분산 등이 요구되는 시뮬레이션 환경으로 활용이 가능하다. 본 연구에서는 이동 노드 간 공간에 대한 정보를 효율적으로 관리하기 위해 Dynamic Interest Management Model(DIMM)를 제안하여 DEVS/WS 환경에서 시뮬레이션 하였다. DIMM에서 시뮬레이션 중 노드의 효율적인 위치 이동을 위해 Genetic 알고리즘을 통하여 최적의 경로를 유도하게 된다. 본 연구에서는 DIMM의 성능을 평가하기 위해 None Interest Management와 전송메시지 수, 시뮬레이션 시간을 비교하였다. DIMM은 공간정보에 대한 인지도관리를 통해 메시지의 수와 시뮬레이션 시간을 절약하는 성능을 제공하였다.
교통사고 예방과 교통난 완화를 목적으로 도입된 지능형교통체계(ITS; Intelligent Transport System)는 민간영역의 다양한 서비스들과 결합하여 새로운 생활양식을 창출하는 종합 서비스의 개념으로 발전하고 있다. ITS 서비스에 이용되는 여행자단말장치도 별도의 장치라기 보다는 기존의 이동전화기, PDA, PC, KIOSK 등을 통해 구현되고 있으므로, 이러한 단말장치들이 갖춰야 할 ITS적인 요소들을 검토할 필요가 있다. 이에 본 연구는 민간사업자들이 ITS서비스를 고려하여 단말장치를 개발할 수 있도록 국가 ITS아키텍쳐를 근간으로 여행자장치형 구성요소를 구현하기 위한 구축단위들의 프레임워크를 UML로 모델링하였다. 모델링과정은 소속서브시스템파악 구축단위/기능명세 일반화, 정보/기능관점 참조모델작성, 참조모델의 UML모델링 등의 4단계를 따른다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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