본 연구는 특정 구간의 정체가 전체 고속도로에 미치는 영향을 분석하기 위한 고속도로 망의 강건성 민감도 지수(RSI: robustness sensitivity index)를 제안한다. 새로 제안된 RSI는 특정 구간의 길이가 연장되었을 때, 연장된 단위 길이 당 교통망의 총 운행거리 변화량으로 정의한다. RSI 값이 클 경우, 해당 구간의 교통 정체는 다른 구간에 비해 전체 망에 나쁜 영향을 미치게 된다. 기존의 망 강건성 지수(NRI: network robustness index)는 단순히 특정 구간이 있을 때와 없을 때의 교통망 변화를 관찰하지만, 본 연구가 제안한 RSI는 일종의 성능 지표로 특정 구간의 정체 정도에 따른 망 전체의 파급효과를 정량적으로 분석할 수 있게 해준다. 특정 구간의 정체 정도를 변화시키면서, 그 정체가 발생시키는 다른 구간들의 교통량 증가, 감소, 정체 구간의 크기 및 위치 등이 어떻게 변화하는지를 계산할 수 있다. 이 분석은 NRI로는 분석 불가능한 것으로 RSI의 우수성을 입증하는 것이다. 국내 고속도로 망의 데이터를 이용해 RSI의 다양한 성질을 분석한다. 그리고 RSI 개념을 이용하면 특정 구간의 정체 정도 변화가 발생시키는 다른 구간들에 대한 파급효과를 분석할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 북한의 인구현황, 도로현황, 도로의 기능 및 역할을 살펴보았다. 또한, 남한과 중국의 도로망 및 Asian Highway와 연계할 수 있는 도로에 대해 남북축과 동서측 $5{\times}5$로 전망하였다. 추가적으로, 도로의 투자우선순위를 결정하기 위하여 평가항목 및 가중치를 산정하고 전문가그룹의 설문조사를 바탕으로 AHP 분석방법을 활용하였다. 분석결과 축별 우선순위는 남북축은 남북2축(개성~평양~안주~중국),남북5축, 남북1축, 남북3축, 남북4축 순으로 선정되었으며 동서축은 동서2축(남포~평양~원산), 동서1축, 동서3축, 동서4축, 동서5축 구간이 투자우선순위가 높은 것으로 분석되었다.
This paper presents an intelligent control approach for lateral position control of an autonomous four wheel steered snowplowing robotic vehicle. The vehicle is built for removing snow on the highway. Dynamics of the vehicle is derived and linearized for LQR control. Lateral position is controlled by the LQR method first, then the neural network control technique is introduced to improve tracking performances under the presence of load. The feasibility of using four wheel steering control is investigated by simulation studies of lateral position tracking of the Ford F-250 truck model. Performances of a LQR control method and a neural network control method under virtual snowplowing situation are compared.
International journal of advanced smart convergence
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제8권4호
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pp.179-187
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2019
Vehicular density is usually low in a highway environment. Consequently, connectivity of the vehicular ad hoc networks (VANETs) might be poor. We are investigating the problem of deploying the approximation optimal roadside units (RSUs) on the highway covered by VANETs, which employs VANETs to provide excellent connectivity. The goal is to estimate the minimal number of deployed RSUs to guarantee the connectivity probability of the VANET within a given threshold considering that RSUs are to be allocated equidistantly. We apply an approximation algorithm to distribute RSUs locations in the VANETs. Thereafter, performance of the proposed scheme is evaluated by calculating the connectivity probability of the VANET. The simulation results show that there is the threshold value M of implemented RSUs corresponding to each vehicular network with N vehicles. The connectivity probability increases slowly with the number of RSUs getting larger.
SMART Highway 사업은 첨단 IT통신과 자동차 및 도로 기술이 접목된 세계 최고수준의 빠르고 편안한 지능형 녹색도로 실현을 목표로 하고 있다. SMART Highway의 도로-자동차 기반 교통운영에서 핵심기술인 VANET(Vehicular Ad-hoc Network)은 다수의 차량들이 무선통신을 이용하여 차량 간 통신 또는 차량과 RSU(Road Side Unit)사이의 통신을 제공하는 차세대 네트워킹 기술이다. 특히, 운전자의 안전에 직접적인 영향을 끼칠 수 있는 V2V 통신의 경우 차량 간의 안전한 통신을 위해 차량 간 상호인증이 반드시 고려되어야 한다. 이처럼 빠른 속도로 이동하는 차량 간 인증이 원활이 이루어지기 위해서는 기존의 네트워크에서 사용된 인증방식은 그대로 적용시키기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 다수의 차량 간 통신 시에 보다 효율적인 차량 인증을 위해 카운팅 블룸필터를 이용한 차량 인증 기법을 제안한다.
근래에는 드론을 이용하여 실생활에 적용하는 사례가 늘고 있다. 드론을 이용하여 방송국에서 항공촬영을 하거나, 드론 경기등 다양한 영역에 적용하고 있다. 특히 몇 년 전부터는 드론을 활용하여 고속도로 상에서의 교통위반 차량을 단속하고 있다. 경찰당국에서는 30분 단위로 단속을 하는 '스팟 이동식' 방식을 사용하고 있으나, 적은 인력으로 넓은 지역을 단속하기에는 비효율적인 방식이다. 따라서, 다수의 드론을 무선망으로 연결하여 체계적으로 관리할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 고속도로에 적합한 MANET 드론 통신망에서 다양한 라우팅 프로토콜을 적용하여 가장 효율적인 라우팅 프로토콜을 선택하고자 한다. 이를 위해 OPNET 시뮬레이터로 라우팅 프로토콜을 적용한 드론 패트롤망을 디자인하고 시뮬레이션을 하였다.
본 연구의 목적은 일반국도에서 계획 시에 예측한 교통량과 실제 개통 이후의 교통량을 비교하여 수요예측의 정확도를 파악하는 것이다. 이를 위해 1980년대와 1990년대에 계획된 총 10개 일반국도 구간을 선정하였다. 예측교통량과 실측교통량의 비교를 위해 계획 시의 보고서를 수집하였으며, 상시교통량 조사지점이 있는 구간을 중심으로 선정하였다. 비교를 위한 지표는 오차율을 이용하였으며, 고속국도 등 네트워크 연계성이 있는 구간과 사회경제지표에 의한 구간으로 구분하여 비교 분석하였다. 분석결과, 네트워크 연계성이 있는 구간은 고속국도의 개통에 의한 영향정도에 대한 정확성이 높을수록 오차율이 낮은 것으로 나타났다. 개통시기에 따른 정확도는 개통 이후에 점차적으로 오차율이 낮아지는 것으로 나타나 긍정적인 것으로 판단되었다. 구간별 단위길이에 따른 정확도는 단위길이가 길수록 오차율이 높아지는 것으로 나타났다. 개통 후 3년 시점을 기준으로 오차율을 고속국도와 비교한 결과 일반국도가 다소 안정적인 패턴을 보이고 있으나 개통연도에 따른 오차율의 변화는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 도로기상정보체계에서 습득할 수 있는 노면온도자료를 활용하여 신경망 이론을 통해 노면온도를 예측하는 모형을 개발하였다. 이를 위해 수집된 노면온도자료(노면온도, 대기온도, 대기습도)를 가지고 1시간, 2시간, 그리고 3시간 후의 노면온도를 예측할 수 있는 신경망을 설계하였다. 청원-상주간 고속도로를 대상으로 모형을 수행한 결과, 예측치와 관측치에 대한 편차의 표준편차가 1시간 예측인 경우 $0.55^{\circ}C$, 2시간 예측인 경우 $1.27^{\circ}C$, 3시간 예측인 경우 $1.43^{\circ}C$를 나타났다. 또한 예측된 노면온도를 실제 관측한 자료와 비교한 결과 R2 값이 각각 0.985, 0.923, 0.903으로 나타나 모형의 설명력이 높은 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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