미국 FHWA에서 개발한 Surrogate Safety Assessment Model(SSAM)은 상충이론을 기반으로 미시교통시뮬레이션모형(microscopic traffic simulation models)에서 생산된 개별 차량 경로 데이터를 이용하여 상충(conflict)의 발생을 분석하는 소프트웨어이다. 본 연구에서는 SSAM을 이용해 교통신호 제어 유형별 안전도를 비교하였다. 이를 위해 현장 조사를 기반으로 미시교통시뮬레이션모형을 구축한 후, 신호 제어 유형 별로 세 가지 신호운영 시나리오에 대하여 TTC, PET, DR, MaxS, DeltaS 등의 대리척도(surrogate measures)를 산출한 후, 직각충돌형(Crossing), 추돌형(Rear-end), 그리고 차로변경형(Lane Change) 상충 횟수를 추정하였다. 분석 결과 감응식 신호운영이 정주기식 신호운영보다 상충횟수가 많았으며, 그 중 추돌형 상충횟수가 다른 상충 유형에 비해 많은 것으로 분석되었다. 향후 SSAM 활용을 통해 교차로 및 다양한 교통 대안에 대한 안전도 평가가 신속하고 안전하게 수행될 수 있어 SSAM이 도로교통의 안전성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
교통여건의 변화로 좌 우회전, 중앙버스 및 자전거 전용신호에 대한 요구가 증대되고 있다. 그러나 현재 운영되고 있는 표준규격 교통신호제어기는 4색등화기를 기반으로 하고 있어, 3색등화기의 방향별 차종별 전용신호를 운영하는 데 제약이 있다. 따라서 본 연구는 기존 표준 교통신호제어기에서 좌 우회전 및 중앙버스의 전용신호를 제어할 수 있는 물리적 소프트웨어적인 방안을 제시하였다. 물리적으로 보행 적, 보행 녹, 적, 황, 화살표 및 녹색등화의 6개 출력단자로 설계된 4색등화기의 신호등구동장치(LSU)를 적, 황, 녹색의 3개 씩 2단 배열로 그룹화 하여, 3색등화기의 전용신호로 사용하는 방안을 제시하였다. 소프트웨어적으로 신호 맵 데이터의 코드값을 3색등화기의 적1 황1 녹1 적2 황2 녹색2의 LSU 출력에 맞게 설정하여, 링별(A/B링) LSU별로 전용신호를 스텝별로 구동하는 방안을 제안하였다. 전용신호 도입 시의 운영효과를 중앙버스전용차로가 운영되고, 좌회전이 허용되는 서울시 망우역교차로를 대상으로 분석한 결과 버스전용차로가 운영되고 있는 주도로(동-서)에서 지체가 크게 개선되어 교차로 전체의 지체시간이 70초/대 이상 개선되는 것으로 분석되었다.
교차로 과포화 시 대응할 수 있는 실시간 신호제어전략은 전방향 및 대기행렬 검지를 위해 많은 검지기가 필요하며, 높은 설치비용이 요구된다. 또한, 기존 앞막힘 예방제어는 해당 접근로의 현시시간을 축소하는 단편적인 전략으로 대응하기 때문에 그 효과가 일시적으로 제한된다. 본 연구에서는 현장에 설치된 ITS영상정보를 활용한 과포화 신호제어전략을 개발하였다. 교차로 과포화 시 발생되는 대기행렬을 영상분석으로 추출하여 이를 기반으로 포화도 비를 산출하여 포화도 비에 따른 신호제어전략을 수립하였다. 신호제어전략은 과포화를 2단계로 나누어 과포화 1단계는 대기행렬 기반 주방향 신호개선, 과포화 2단계는 과포화 시 발생되는 꼬리물기 현상에 대응할 수 있는 신호제어기법을 개발하였다. 신호제어전략의 현장 적용성을 높이기 위해 기존 현시순서, 옵셋, 주기 등을 고정시키고 운영변수의 미세조정전략을 채택하였고, 주도로 위주의 검지 체계를 구축하였다. 신호제어전략별 모의실험 결과, 과포화 상황에서 지체감소 효과가 뚜렷하였고 실시간신호제어인 COSMOS와 비교하여 비용 대비 효율이 더 높은 것으로 확인하였다.
This work discusses simulation results for the fuzzy logic controller tested the project“Fuzzy Ramp Metering Algorithm Implementation.”The performance objectives were, in order of priority, to maximize total vehicle-miles, maximize mainline speeds, and minimize delay per vehicle while maintaining an acceptable ramp queue. In the fuzzy logic controller, the sensors from the on-ramps were helpful in maintaining reasonable ramp queue and mainline congestion because it considered these factors simultaneously. Each metered ramp had a parameter input file, which allowed the controller to be modified without recompiling the software. Consequently, maintenance costs should be minimal.
본 연구에서는 긴급상황 시 긴급차량의 무정차 통과를 위해 융합형 우선신호 제어 알고리즘을 개발하였다. 융합형 우선신호는 센터제어와 현장제어를 결합한 방법이다. 센터제어는 긴급상황이 접수되면 긴급차량 경로의 각 교차로에 대하여 우선신호를 적용한다. 긴급차량 출발이전에 신호시간을 제어하기 때문에 대기차량을 효과적으로 제거할 수 있다. 하지만, 실시간 긴급차량의 소통정보(속도, 위치)를 사용하지 않기 때문에, 센터제어 시 예측한 긴급차량의 교차로 도착시각과 실제 도착시각이 차이를 보일 수 있으며, 이런 경우 신호로 인한 지체를 경험할 수 있다. 현장제어는 실시간 긴급차량의 정보를 활용하여 우선신호를 제어하지만, 대기차량 소거시간을 반영할 수 없는 한계가 있다. 본 연구에서는 센터제어와 현장제어의 단점을 보완하고, 장점을 극대화하기 위하여 융합형(센터+현장) 제어 알고리즘을 제안하였다. 융합형 제어 알고리즘은 긴급상황 시 긴급차량의 지체를 감소시킬 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 교통 교차로 신호의 최적 주기 시간을 구하기 위해 계층분석법(AHP:Analytic Hierach Process) 제어기 사용을 제어한다 전문교통평가자로부터 데이트를 받아 시뮬레이션을 하여 AHP 제어기의 성능이 고정 시간 제어기 퍼지제어기와 비교되었다 시뮬레이션은 안산시청 로타리의 많은 전문 면담자로부터 얻은 더에터를 사용하여 실행되었다 주요한 문제는 AHP 제어기 알고리즘이 교통 교차로 신호제어를 위해 전문 시스템으로 구성되어 교통 신혼 통제 체제를 얼마나 보조할 수 있는가이다 논문은 두 단계를 갖는다 (1) 개개목적의 중요성을 계산할 수 있는 Satty의 연구를 기초로 하는 새로운 방법을 제안한다 (2) 인간의 결정 체계는 퍼지 적분이 사용되는 근사 추론에 의하여 나타내진다는 것을 고려한다.
기존의 횡 방향제어 알고리즘은 도로에서 발생할 수 있는 변수를 고려하여 알고리즘을 작성해야 했다. 이러한 제어 알고리즘을 작성하기 위해서는 주행해야 하는 도로에 따라 파라미터를 재조정해야 하는 문제와 대량의 계산이 요구되는 모델링 문제가 있었다. 본 논문에서는 지능적 횡 방향제어가 가능한 학습알고리즘에 관해 연구하였다. 학습알고리즘은 인공지능 알고리즘 중 자기구성 알고리즘을 사용하였으며 학습데이터는 도로의 특징점을 이용하였다. 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션 결과 본 논문의 학습알고리즘에 의한 조향제어가 가능한 것을 알 수 있었고 실제로 주행이 가능한 자율이동로봇에 적용하여 학습에 의한 횡 방향제어가 가능한 것을 확인하였다.
This paper describes the intelligent robot's hand with three finger sensors for a humanoid robot. In order to grasp an unknown object safely, the intelligent robot's hand should measure the mass of the object, and determine the grasping force using the mass, finally control the grasping force using the finger sensors and the controller. In this paper, the intelligent robot's hand for a humanoid robot was developed. First, the six-axis force/moment sensor was manufactured. second, three finger force sensors were designed and fabricated, third, the high-speed controller was manufactured using DSP(digital signal processor), finally, the characteristic test for determining a grasping force and for grasping an unknown object safely It is confirmed that the hand could grasp an unknown object safely.
교통상황 분류는 신호연동그룹 단위의 정주기식 제어 기법을 효율적으로 적용하기 위하여 TOD 계획을 수립하는데 핵심적인 기술이다. 본 논문에서는 신호연동그룹에 속하는 모든 교차로의 교통 자료 즉, 속도-교통량-밀도를 활용할 수 있는 딥 임베디드 클러스터링(Deep-Embedded Clustering:DEC) 기반 교통상황 분류 방법론을 제시하였다. 기존의 신호계획의 경우 교통량 기반으로 주요 교차로를 선정하고 해당 교차로의 교통자료를 이용하여 단편적인 신호계획을 하였으나, 본 논문에서 제시된 방법론의 경우 신호연동 그룹내 다수 교차로의 종합적인 교통특성에 따라 교통상황을 유연하게 분류하여 신호계획을 할 수 있는 기반을 제공하였다. 본 연구에서 제시된 방법론은 일반적인 군집화 방법론이 입력 자료의 차원이 증가함에 따라 겪는 차원의 저주 (Curse of dimensionality) 문제를 완화함으로써 신호연동그룹에 속하는 모든 신호교차로의 교통자료를 고려한 신호시간 계획 수립이 가능하며 기존의 특정교차로 및 교통량만을 이용한 교통상황 분류방법론의 단점을 극복할 수 있음을 보였다.
In this paper, we propose an expert system for electronic interlocking which enhances the safty, efficiency and expanability of the existing system by designing real-time interlocking control based on the interlocking table automatically generated using artificial intelligence approach. The expert system consists of two parts; an interlocking table generation part and a real-time interlocking control part. The former generates automatically the interlocking relationship of all possible routes by searching dynamically the station topology which is obtained from station database. On the other hand, the latter controls the status of station facilities in real-time by applying the generated interlocking relationship to the signal facilities such as signal devices, points, track circuits for a given route. The expert system is implemented in C language which is suitable to implement the interlocking table generation part using the dynamic memory allocation technique. Finally, the effectiveness of the expert system is proved by simulating for the typical station model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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