• 대한교통학회지
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• 제17권4호
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• pp.59-69
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• 1999

도시고속도로축은 도시고속도로와 운전자가 대체도로로 이용할 수 있는 인접도로로 구성된 가로망을 말한다. 고속도로에서 사고나 극심한 혼잡으로 인해 지체가 생길 경우 단순히 진입램프에서 램프미터링만을 실행하는 것이 아니라 인접도로로의 경로전환을 통해 도시고속도로축의 효율을 극대화할 수 있다. 이는 지능형교통체계(ITS)에서 고려하고 있는 경로안내시스템과도 결부된다. 그러므로, 도시고속도로측에서는 진입램프에서의 램프미터링전략과 진출램프에서의 경로전환전략, 인접도로에서의 신호최적화전략을 통한 제어를 실행할 수 있다. 그러나, 이를 통합한 제어전략은 아직 고려되고 있지 못하다. 따라서, 본 연구에서는 도시고속도로에서의 진입 램프미터링과 진출램프를 통한 경로전환, 인접도로에서의 신호시간조정을 통합한 제어모형을 구축하였으며 통합제어모형은 적정 제어변수의 값을 구하기 용이하게 하기 위해 선형 형태로 구성하였다. 본 통합제어모형은 기존의 선형계획법을 이용하여 제어변수의 값을 쉽게 구할 수 있으며, MPL(버젼 4.0)을 이용하여 문제를 풀었다. 또한, 시뮬레이션(TSIS 4.01)을 통해 통합제어모형과 알고리즘의 우수성을 검증하였다.

• ESCO지
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• 통권4호
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• pp.24-27
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• 2000

세광에너텍은 최근 국내 최초로 무전극 램프를 개발하고 가로등과 주택보안등 시장에 차별화 진출을 시도하고 있다. 그동안 63빌딩, 대우자동차, E-MART 등 우리나라를 대표하는 건물, 산업체, 유통분야의 사업장에 ESCO 조명사업을 시행해 그 실력을 인정받았던 이 회사의 앞으로의 활약이 기대된다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1999년도 제36회 학술발표회논문집
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• pp.41-46
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• 1999

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2002년도 제1회 정기총회 및 학술대회
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• pp.1-4
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• 2002

• 대한공간정보학회지
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• 제5권2호
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• pp.29-43
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• 1997

ITS 구축을 위한 고속도로축 통합최적제어모형은 진입램프미터링, 진출램프전환율 그리고 인접노면가로 g/C비 결정 등 3가지 제어 변수를 동시에 결정될 수 있도록 구축하였다. 또한 실시간 처리가 가능하도록 당초 비선형문제를 선형문제로 전환하기 위해 교통밀도 관계식을 두 개의 선형함수로 축약하고, SLP알고리즘을 사용한 컴퓨터 알고리즘도 제안하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 1999년도 추계학술대회논문집
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• pp.131-140
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• 1999

Today freeway is experiencing a severe congestion with incoming or outgoing traffic through freeway ramps during the peak periods. Thus, the objectives of this study is to identify the traffic characteristics, analyze the relationships between the traffic characteristics and finally construct the delay predictive models on the ramp junctions of freeway with 70mph speed limit. From the traffic analyses, and model constructions and verifications for delay prediction on the ramp junctions of freeway, the following results were obtained: ⅰ) Traffic flow showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period when compared with the afternoon peak period. ⅱ) The occupancy also showed a big difference depending on the time periods, and the downstream occupancy(Od) was especially shown to have a higher explanatory power for the delay predictive model construction on the ramp junction of freeway. ⅲ) The speed-occupancy curve showed a remarkable shift based on the occupancies observed ; Od < 9% and Od$\geq$9%. Especially, volume and occupancy were shown to be highly explanatory for delay prediction on the ramp junctions of freeway under Od$\geq$9%, but lowly for delay predicion on the ramp junctions of freeway under Od<9%. Rather, the driver characteristics or transportation conditions around the freeway were through to be a little higher explanatory for the delay perdiction under Od<9%. ⅳ) Integrated delay predictive models showed a higher explanatory power in the morning peak period, but a lower explanatory power in the non-peak periods.

• 자동차안전학회지
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• 제7권2호
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• pp.50-54
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• 2015

Rollover accidents are a common occurrence on the highway ramp section. At highway ramp section, unexpected situations might occur due to demand on complex steering control unlike routine driving maneuver in the main streamline. Commercial vehicles have higher risk of rollover due to their high center of gravity. In this study, the lateral acceleration causing rollover would be found. In addition, sections would be classified as dangerous and safe ones by confirming the maximum lateral acceleration for various speed and curvature.

• 대한교통학회지
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• 제14권4호
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• pp.7-29
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• 1996

The optimal solution obtained by a linear programming model is to maximize the ramp inflow rate. It is argued in this paper that the maximization of inflow rate is different from the maximization of outflow rate under congested conditions. Therefore, this paper proposes a systematic searching procedure from a linear programing formulation to a integer programming : first obtain the optimal solution by a linear programming and then adding weight to linear programming then. solve the optimal solution again by integer programming i.e. The proposed method is an interactive approach. Measure of effectiveness by simulation models regards the real time data(O/D, queue, delay, etc), can be utilized in the proposed interactive process.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제3권1호
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• pp.53-65
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• 2004

도로에서 발생하는 비반복적이며 예측불가능한 일련의 사건을 돌발상황(incident)이라고 하며 이러한 돌발상황이 발생하게 되면 교통류의 정상 흐름이 와해되고 이로써 도로의 용량감소를 일으키며 교통혼잡과 대기오염 등 막대한 사회$\cdot$경제적 손실을 초래한다. 돌발상황으로 인한 피해를 최소화하고자 국내외 각종 교통관리센터에서는 자동 돌발감지 알고리즘에 의한 자동감지 방법을 사용하고 있다. 그러나 현재 운영중인 돌발상황 감지 알고리즘들은 어느 정도의 감지율은 확보하고 있으나 오경보율이 높아 대체적인 성능은 낮은 것으로 판단된다. 유출입램프 수요과다로 인해 도로용량이 다른 구간에 비해 현저히 떨어지는 병목(bottleneck)구간의 경우, 돌발상황이 빈번하게 발생함에도 불구하고 진출입차량으로 인한 대기행렬과 차로변경등의 유사 돌발상황이 발생하여 자동 돌발상황 감지가 더욱 어려운 실정이다. 본 연구에서는 진출입영향권내에서 발생하는 돌발상황을 정확히 감지하기 위해 돌발상황시 혼잡상황 구분을 통한 자동감지 알고리즘을 바탕으로 램프구간의 혼잡 감지시 인접한 본선의 차로를 돌발상황 판단모듈에서 제외함으로써 모형의 성능을 향상시킬 수 있음을 살펴보았다.

• 한국항만학회지
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• 제14권2호
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• pp.175-185
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• 2000

Today freeway is experiencing a severe congestion with incoming or outgoing traffic through freeway ramps during the peak periods. Thus, the purpose of this study is to identify the traffic characteristics, analyze the relationships between the traffic characteristics and finally construct the delay predictive models on the rap junctions of freeway with 70mph speed limit. From the traffic analyses, and model construction and verification for delay prediction on the ramp junctions of freeway, the following results were obtained : ⅰ) Traffic flow showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period. ⅱ) The occupancy also showed a big difference depending on the time periods, and the downstream occupancy(Od) was especially shown to have a higher explanatory power for the delay predictive model construction on the ramp junctions of freeway. ⅲ) The delay-occupancy curve showed a remarkable shift based on the occupancies observed : O$\_$d/〈9% and O$\_$d/$\geq$9%. Especially, volume and occupancy were shown to be highly explanatory for delay prediction on the ramp junctions of freeway under O$\_$d/$\geq$9%, but lowly for delay prediction on the ramp junctions of freeway under O$\_$d/〈9%. Rather, the driver characteristics or transportation conditions around the freeway were thought to be a little higher explanatory for the delay prediction under O$\_$d/〈9%. ⅳ) Integrated delay predictive models showed a higher explanatory power in the morning peak period, but a lower explanatory power in the non-peak periods.