본 연구는 객체지향 기반의 ITS 아키텍쳐를 구축하는데 있어서 객체를 생성하는 새로운 방법을 제시하고 있다. 우리는 객체 지향적 접근방법에서 나타나는 문제점을 찾고 이를 해결하기 위하여 작업의뢰기술도 라는 새로운 객체 생성방법을 제시하였다. 이를 토대로 차량내 동적경로안내 시스템에 본 연구에서 제시된 방법을 적용하여 객체지향적 기반의 시스템 아키텍쳐를 제시하였다.
n this research neural -based model was developed to forecast link travel times , And it is also compared wiht other time series forecasting models such as Box-Jenkins model, Kalman filter model. These models are validated to evaluate the accuracy of models with real time series data gathered by the license plate method. Neural network's convergency and generalization were investigated by modifying learning rate, momentum term and the number of hidden layer units. Through this experiment, the optimum configuration of the nerual network architecture was determined. Optimumlearining rate, momentum term and the number of hidden layer units hsow 0.3, 0.5, 13 respectively. It may be applied to DRGS(dynamic route guidance system) with a minor modification. The methods are suggested at the condlusion of this paper, And there is no doubt that this neural -based model can be applied to many other itme series forecating problem such as populationforecasting vehicel volume forecasting et .
본 논문은 최근 지능형교통시스템에서 중요한 수단으로 간주되고 있는 차량 간 통신을 이용한 분산식 첨단 교통정보시스템을 개발하고자 한다. 또한 독립자동유고감지 기능을 통해서 제안된 첨단 교통정보시스템의 효과를 개선하고자 한다. 이상적인 통신 환경을 가정한 단순화된 교통네트워크에서 미시적 시뮬레이션 모델인 VISSIM을 통해 제안된 첨단 교통정보시스템을 구현하였으며 특히 비반복적으로 일어나는 교통상황(예를 들면, 교통사고)을 사용하여 모델의 효과를 관찰하였다. 결론적으로 본 연구에서는 차량 간 통신을 통한 첨단 교통정보시스템의 효율성을 확인함과 동시에 독립자동 유고감지 기능이 시스템의 성능을 향상시키는 것을 보여주고 있다.
The purpose of this paper is to develop a microscopic traffic simulation model which is able to both analyze and the evaluate signlaized urban network and to verify its usefulness in comparison with the other model which has alfeady been released. This simulation model adopts the General Motor's 5th model for car-following and introduces an unique lanechanging rule using acceptable gap. It analyzes single and dual-ring signal phases and generates detector information . So it could be applied to dynamic route guidance systems as wel as real time signal control systems. The results derived from Netsim and the observed data from the real network have been used to test the validit of the proposed model. The result of the test has shown that there are no significant differences between the NETSIM model and the proposed model in estimating travel speed and stopped delay. In optimum offset estimatin , it has shown the same results with NETSIM. the measure of effectiveness , however, derived from this model is slightly better than that of the real network situation. This may be due to the fact that the proposed model does not take into account side frictions from interferences and obstacles.
여객선 위험상황 발생 시, 선장 및 승무원들이 신속하고 정확하게 대피안내를 하였는지 여부는 매우 중요하다. 그렇지 못할 경우 세월호 사고와 같이 엄청난 참사를 유발할 수 있기 때문이다. 선장의 대피 의사결정이 지연되고 대피 상황에서 승객들을 안내할 승무원들도 부족한 상황에서 수많은 희생자가 발생한 것은 어쩌면 당연한 결과라고 볼 수 밖에 없다. 여객선 설계 단계에서 구조적, 물리적으로 비상 대피 경로를 반영하고는 있지만, 실제 대피 상황에서 많은 수의 승객들에게 올바른 대피 안내를 제공하는 것은 여전히 간단한 문제가 아니다. 승객들은 공포심에 당황하여 잘못된 방향으로 대피할 수도 있고, 혼잡한 대피상황은 더욱 상황을 악화시킨다. 승무원들도 당황할 수 있는 실제 위험 상황에서 기존의 피난 유도등이나 피난 유도선, 그리고 소수의 훈련 받은 승무원들만으로는 많은 수의 승객을 효과적으로 대피시키기 어려운 현실이다. 여객선 스마트 인명대피 시스템은 2016년부터 4개년 해양수산부 연구개발 과제로 개발 중에 있으며, 대피 경로상의 주요 지점에 설치되는 다수의 능동형 피난유도 장치, 사물인터넷 무선통신기술 LoRa, 실시간 대피경로를 생성 서버, 시각화 관제소프트웨어 등으로 구성된다.
최근 환경문제로 인해 보행, 자전거, 대중교통과 같은 친 환경 교통수단에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 보행과 자전거는 경우에 따라 장거리 이동이 불가능하기 때문에 이용범위가 제한적이라는 단점이 있다. 반면에 대중교통은 교통체증이라는 사회적 문제점까지 해결할 수 있는 교통수단이다. 이러한 대중교통은 시간에 따라 운행여부가 달라진다는 특징을 갖고 있다. 하지만 현재 웹상에서 서비스중인 대중교통정보 안내 서비스는 이러한 특징을 반영하지 못하기 때문에 경우에 따라 사용자에게 잘못된 정보를 제공할 수 있다. 이러한 한계점을 해결하고 대중교통의 운행정보를 고려한 정보제공을 위해 본 연구에서는 STP(Space Time Point)데이터 모델을 제안하였다. STP데이터 모델은 객체의 최하위 개념을 포인트 단위로 인식하고 이들을 계층적으로 구성하여 객체를 표현할 수 있으며, 기존의 시공간 데이터 모델과는 달리 시간에 따라 객체정보가 변하는 다양한 동적 공간객체의 구현이 가능하다. 대전지역을 대상으로 대중교통 운행정보로 버스 및 지하철에 대한 STP모델을 설계 및 구축하고 이를 이용하여 동적 경로 안내 기능을 구현하였다. 구현한 경로안내 기능을 통해 대전국립현충원에서 한남대학교로 가는 경로를 시간대별로 탐색해 본 결과 대중교통의 운행에 제한이 발생하는 심야시간에는 운행이 제한되는 노선을 우회하는 경로를 안내함으로써 시간에 따라 서로 다른 경로를 나타내었다. 이는 기존 데이터 모델에서는 제공할 수 없는 결과로 실시간 운행정보를 고려한 경로안내가 가능함을 확인하였다. 이러한 기능은 실시간 교통정보나 통행이력정보등과 같은 다양한 데이터 모델의 적용을 통해 추가적인 기능 확장이 가능할 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 수단선택과 통행배정의 결합모형을 통하여 정보이용률, 정보제공전략, 혼잡상태의 변화에 따른 자가용 운전자와 버스승객의 정보제공효과를 비교, 평가하는 데 있다. 평가모형은 수단간 효용차를 웨이블 분포로 가정한 수단선택과 정보이용자와 비이용자의 노선선택시 비용인지오류크기를 상이하게 적용하여 노선선택행위를 설명한 확률적 사용자 평형모형으로 구성된다. 정보제공전략에 있어 사용자 최적과 체계 최적외에 두 전략의 혼합전략을 구사했을 경우를 비교하였다. 모의실험은 Sioux Falls Network에서 이뤄졌다. 평가결과 정적모형에서는 혼잡이 심하고, 체계최적상태에서 정보이용률이 0.4∼0.6일 때 총 통행시간의 절감효과가 크게 나타났으며. 이 때 버스 분담율도 증가하였다. 특히 정보이용률에 따른 총 통행비용의 분포가 U자 형태를 나타냄으로써 Braess의 역설이 존재함을 알 수 있었다. 그러나 일별동적모형에서는 시간이 경과함에 따라 정보이용률에 비례하여 정보제공효과가 나타남으로써 다소 상이한 결과를 보여주었다.
교통공학 분야에서 비상사태와 기후 변화로 인한 교통망의 영향을 연구하는 주제는 많은 관심을 받고 있다. 특히, 많은 인구가 거주하고 있는 도심지역 교통망에 대해서는 비상사태에 대응하기 위한 적절한 교통운영관리 대책이 필요하다. 이를 위해 교통망 수요와 공급에 비정상적인 상황이 발생했을 때, 영향권 내에 있는 차량들의 신속한 대피와 그 근방 지점으로 접근 하는 차량들에 대한 우회경로 정보제공 전략 개발을 위한 다양한 시뮬레이션 모형이 개발되어 왔다. 비상사태의 특성에 따라 요구되는 교통운영관리 전략 및 대응방안이 달라지는 것이 일반적이다. 이에 대한 연구의 일환으로 최근 들어 유비쿼터스 (ubiquitous) 통신 및 센서네트워크 기술을 적용하여 비상사태 발생 시 개별 맞춤 정보제공을 통해 교통운영관리의 실효성을 증진하기 위한 방안이 개발 중에 있다. 신속하고 정확한 비상사태 관련정보의 수집, 연계, 제공으로 교통운영관리에 대한 관리기반을 확보하고, 보다 체계적인 교통운영의 상황조치와 모니터링으로 교통운영관리의 시스템 안전성을 유지하는 것이다. 본 연구에서는 이에 필요한 핵심 사항 중 비상사태 발생 시 차량에 대한 대피 및 우회정보 제공을 위한 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 알고리즘은 비상사태 발생 시 교통망에 근거한 동적 대피 및 우회경로 제공을 위해 동적 최단경로 탐색기법과 동적 통행배정모형을 기반으로 하였다. 이를 서울시 강남구 도로망에 적용하였고 가상 시나리오(테러 발생)에 따라 모형의 성능을 평가하였다.
동적 경로 안내 시스템과 같은 첨단 여행 정보 시스템(ATIS)의 발전에 따라 도로 네트워크 상에서 보다 정확한 주행 시간 예측 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 대부분의 연구들은 주어진 경로 상의 평균 주행 속도만을 기반으로 주행 시간을 예측한다. 이는 러시아워 시간대의 혼잡한 도로, 주말에 교외로 나가는 대규모의 차량 등과 같은 일별 혹은 주별 도로 교통 상황을 반영하지 못하기 때문에, 주행 시간 예측의 정확도가 저하된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 규칙-기반 분류화 기법을 이용한 주행 시간 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 데이터마이닝 기법인 규칙-기반 분류화 기법을 사용하여, 과거 차량의 궤적 데이터로부터 하루의 시간대별 교통량과 주별 차량의 운행 양식 등 도로 교통 상황을 추출하고, 이를 통해 차량의 주행 시간을 보다 정확하게 예측한다. 제안된 알고리즘 기존의 링크-기반 예측(link-based prediction) 알고리즘, Micro T* 알고리즘[3], 그리고 스위칭 (switching) 알고리즘[10]과 예측 정확도 측면에서 성능 비교를 수행한다. 예측 정확도 성능 비교 결과, 제안된 기법이 타 예측 기법에 비해 MARE (mean absolute relative error) 가 크게 감소하여 성능이 향상됨을 보인다. 그 밖에 다른 기법들과 장단점을 비교하여, 제안된 기법의 유용성을 나타낸다.
최근 보다 경제적이고 쉽게 적용이 가능한 차량간 무선통신과 같은 첨단 기술들은 고비용의 교통시설과 미래의 교통수요에 대한 공간적 시스템 확장이 제한적인 고속도로에서 주로 시행되고 있는 중앙제어식 인프라기반 교통정보시스템의 가능한 대안으로 간주되고 있다. 본 논문은 차량간 무선통신을 이용한 분산식 첨단교통정보시스템을 개발하고 제안된 시스템의 효과 (운전자의 통행시간단축)를 향상시키는 세가지 보조기능(독립자동유고감지알고리즘, 실험차량 샘플 모델, 운전자행태 모델)을 소개하고자 한다. 그리고 전형적인 $6{\times}6$ 도시형 도로망에서 미시적 시뮤레이션모델(VISSIM)을 이용해서 세가지 중요한 패러미터(교통류, 무선통신 라디오 레인지, 통신차량의 보급율)에 따른 그 효과를 교통사고 시나리오에서 평가하고자 한다. 본 논문의 연구결과로는 세가지 시스템 패러미터가 증가함에 따라 보다 많은 무선통신 차량이 교통데이터 전송에 관련되었고 데이터전송 속도도 더 빨라짐을 보였다. 또한 통신차량들은 동적으로 현재의 교통상황 파악과 교통사고로 야기된 정체지역을 우회하는 최적의 경로를 탐색함으로써 운전자의 통행시간을 단축시키는 결과를 보였다. 교통사고로 인한 혼잡교통류 상황에 순간적으로 반응(통행시간 데이터베이스 갱신과 최적 경로 탐색)하는 차량들을 중심으로, 상대적으로 교통량이 적은 상황에서는 보다 시스템 효율적인 시간대에 운전자들이 경로를 변경하는 행태를 보인 반면에 교통량이 많은 상황에서는 많은 운전자들이 덜 효율적인 시간대, 예를 들면 교통사고가 해소된 후에도 경로를 변경하는 경우가 목격되었다. 따라서 차량당 평균통행시간단축은 교통수요와 밀접한 관계를 보였다. 그리고 실제 교통사고 시간 동안 교통사고의 직접적인 영향에 의해서 경로를 변경하는 통신차량들을 제외하면 도로망에 진입하는 차로에 있는 통신차량이 도로망내에 있는 다른 통신차량보다 통행시간이 짧은 것으로 나타났다. 또한 교통사고지점의 위치와 방향은 경로변경차량의 공간적인 분포를 결정하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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