For decades, simulation technique has been well validated in areas such as computer and communication systems. Recently, the technique has been much used in the area of transportation and traffic forecasting. Several methods have been proposed for investigating complex traffic flows. However, the dynamics of vehicles and diversities of driver characteristics have never been considered sufficiently in these methods, although they are considered important factors in traffic flow analysis. In this paper, we propose a traffic simulation tool called Multi-Agent for Traffic Simulation with Vehicle Dynamics Model (MATDYMO). Road transport consultants, traffic engineers and urban traffic control center managers are expected to use MATDYMO to efficiently simulate traffic flow. MATDYMO has four sub systems: the road management system, the vehicle motion control system, the driver management system, and the integration control system. The road management system simulates traffic flow for various traffic environments (e.g., multi-lane roads, nodes, virtual lanes, and signals); the vehicle motion control system constructs the vehicle agent by using various vehicle dynamic models; the driver management system constructs the driver agent capable of having different driving styles; and lastly, the integrated control system regulates the MATDYMO as a whole and observes the agents running in the system. The vehicle motion control system and driver management system are described in the companion paper. An interrupted and uninterrupted flow model were simulated, and the simulation results were verified by comparing them with the results from a commercial software, TRANSYT-7F. The simulation result of the uninterrupted flow model showed that the driver agent displayed human-like behavior ranging from slow and careful driving to fast and aggressive driving. The simulation of the interrupted flow model was implemented as two cases. The first case analyzed traffic flow as the traffic signals changed at different intervals and as the turning traffic volume changed. Second case analyzed the traffic flow as the traffic signals changed at different intervals and as the road length changed. The simulation results of the interrupted flow model showed that the close relationship between traffic state change and traffic signal interval.
In the companion paper, the composition and structure of the MATDYMO (Multi-Agent for Traffic Simulation with Vehicle Dynamic Model) were proposed. MATDYMO consists of the road management system, the vehicle motion control system, the driver management system, and the integration control system. Among these systems, the road management system and the integration control system were discussed In the companion paper. In this paper, the vehicle motion control system and the driver management system are discussed. The driver management system constructs the driver agent capable of having different driving styles ranging from slow and careful driving to fast and aggressive driving through the yielding index and passing index. According to these indices, the agents pass or yield their lane for other vehicles; the driver management system constructs the vehicle agents capable of representing the physical vehicle itself. A vehicle agent shows its behavior according to its dynamic characteristics. The vehicle agent contains the nonlinear subcomponents of engine, torque converter, automatic transmission, and wheels. The simulation is conducted for an interrupted flow model and its results are verified by comparison with the results from a commercial software, TRANSYT-7F. The interrupted flow model simulation is implemented for three cases. The first case analyzes the agents' behaviors in the interrupted flow model and it confirms that the agent's behavior could characterize the diversity of human behavior and vehicle well through every rule and communication frameworks. The second case analyzes the traffic signals changed at different intervals and as the acceleration rate changed. The third case analyzes the effects of the traffic signals and traffic volume. The results of these analyses showed that the change of the traffic state was closely related with the vehicle acceleration rate, traffic volume, and the traffic signal interval between intersections. These simulations confirmed that MATDYMO can represent the real traffic condition of the interrupted flow model. At the current stage of development, MATDYMO shows great promise and has significant implications on future traffic state forecasting research.
본 연구에서는 기존 기종점 트립 기반 교통시뮬레이션이 가지는 한계를 극복하고 대규모 지역이나 도시를 대상으로 개별 통행주체의 활동기반(activity-based) 모형의 적용가능성을 검증하기 위한 기초 연구로 단속류 가로구간을 대상으로 차량추종모형의 근간이 되는 가 감속 및 차로변경 등의 제어변수를 우리 실정에 맞게 보정(calibration)하는 방안을 제시하였다. 특히, 기존 한 cell의 크기인 7.5m보다는 1.0m가 단속류의 교통특성을 보다 잘 구현함을 확인하였으며 각 차량들에 ID를 부여하여 차량의 거동 특성을 추적하는 기법을 제시하였다. 나아가 차종을 세분화하고 대상구간의 차종비율을 적용시켜 실제 단속류에서의 차량의 주행특성을 분석하였다. 제안한 모델의 검증을 위해 대구시 수성구의 달구벌대로 일부 가로구간을 대상으로 시뮬레이션 한 결과 실제 단속류의 교통특성 구현이 가능함을 확인하였다.
The links operating interrupted flow are intend to yield the traffic between the out flow and inflow part effect zone of street section, we build the delay model using the time gap between under construction and not. We review the applicability of interrupted flow, and thus we can put this data to practical use as the basis data to compute the inducement charge for traffic delay. Also building about traffic effect zone of interrupted flow wouldn't produce at the section beside occupying roads and construction cross section, thus we must review the plan to minimize traffic delay by the construction occupying road. In future there must be advanced the incomplete in this study, and groping for the various alternatives to minimize the traffic delay by the road occupying construction, with developing the various sets of detailed analyzing models, that is analysis on the street strength, crossroads geometrical forms of crossroads, public traffics, pedestrians, occupying types.
본 연구에서는 단속류 도로에서의 유고상황을 감지할 수 있는 새로운 유고감지기법을 제시하였다. 유고감지를 위하여 적용된 방법은 교통특성들을 이용한 라틴방격(Latin Square)분석법이다. 라틴방격분석법을 이용하여 기존 연구사례에서 시도했던 방법과는 다르게 차로별, 시간대별 교통특성의 변화를 분석하여 유고상황을 감지하였다. 사용된 교통특성자료는 맑은 기상상태에서 정상운영시 또는 유고발생시 관측된 교통량, 속도, 점유율 자료이며, 유고시 자료는 2차로에서 10분간 유고가 발생했었던 자료이다. 정상운영시 및 유고발생시에 대한 교통상황을 감지하기 위하여 교통량, 속도 및 점유율 등을 기준으로 각각 라틴방격분석을 시행했다. 분석결과, 라틴방격분석을 이용하여 교통상황을 감지하는 경우, 교통량을 기준으로 교통상황을 감지하는 것이 다른 교통특성을 기준으로 교통상황을 감지하는 것보다 감지능력이 우수한 것으로 나타났다.
일반적으로 도로의 혼잡상태나 운영상태를 평가하기 위한 효과척도로서 연속류에서는 V/C비를 이용하고, 단속류에서는 평균통행속도를 이용한다. 연속류 및 단속류의 운영상태를 평가하기 위한 효과척도에는 도로조건과 교통조건이 주요한 변수로 적용된다. 그런데 도로 및 교통조건외에 강우시와 같은 기상여건이 도로의 운영상태에 영향을 준다. 연속류에서는 강우시 기상상태를 반영한 보정계수에 대한 연구가 선행되어 있으나, 단속류에서는 관련 연구가 미비하다. 본 연구에서는 단속교통류에서 평균통행속도를 산정할 때 반영할 수 있는 강우시 통행속도 감소에 대한 보정계수를 산정하였다. 도로 및 교통조건이 동일하고 강우시 및 비강우시 등 기상조건이 다를 때 강우시 통행속도를 종속변수로 하는 회귀분석을 시행함으로써 강우시 통행속도 보정계수를 산정하였다. 회귀분석을 통하여 산정된 강우시 보정계수는 첨두시간대, 비첨두시간대, 전시간대로 구분하여 산정하였다. 본 연구를 통한 강우시 통행속도 보정계수를 이용하여 기존에 이용되고 있는 도시내 도로의 운영상태를 평가하기 위한 평균통행속도 산정식을 보완할 수 있다.
도로상에서 발생하는 교통 혼잡비용은 지역 간 도로 보다는 도심부 내에서 비중 있게 발생하며, 이는 전체 혼잡비용의 약 63.39%를 차지하고 있다. 따라서, 교통혼잡비용의 절감을 위해서는 도심부의 교통 혼잡을 해소하는 것이 중요하다. 도심부의 교통 혼잡은 반복정체와 비반복정체로 구분되며, 비반복 정체를 신속하고 정확하게 검지하는 것이 교통혼잡의 해소에 있어 무엇보다 중요하다. 그러나 돌발상황 검지에 관한 연구는 대부분 연속류를 대상으로 수행되어 왔다. 도심부 단속류 도로의 경우, 신호 교차로 주정차 차량 등 다양한 변수가 존재하기 때문에 연속류에 적용되는 돌발상황 검지 알고리즘을 수정없이 적용하기에 무리가 있다. 따라서 본 연구에서는 도심부 단속류 도로를 대상으로 수집된 GPS 기반의 차량궤적 데이터에 인공신경망을 적용하여 돌발상황검지 모형을 구축하였다. 제안된 모형의 정확도 검증 결과, 돌발상황 검지율 46.15%, 오보율 25.00%가 도출되었다. 이러한 결과는 단속류를 대상으로 하는 초기 연구 결과로서 의미가 있다. 또한 내비게이션 장치와 같은 차량 궤적 데이터만을 활용하여 비반복정체를 검지 할 수 있는 가능성을 제시 했다는 것에 의미를 찾을 수 있을 것이다.
연구는 국도 단속류 구간에서 DSRC로 수집한 개별차량 통행시간의 대푯값 산정 시 신뢰도를 높이는 최적 수집 간격을 결정하는데 목적이 있다. 이를 위하여, 단속류 구간에서 수집되는 가장 대표적인 개별차량 통행시간의 분포인 양봉형태의 비대칭 분포를 따르는 수집데이터를 활용하고 개별차량 통행시간의 수집 간격 크기를 변화시켜 MSE(Mean Square Error)를 추정함으로 오차가 최소가 되는 최적 수집 간격 크기를 결정한다. MSE 산정을 위한 편의 추정식은 비대칭 분포에서도 활용이 가능한 t-분포의 최대 추정 오차식을 활용하였다. 최적 수집 간격 분석을 위한 데이터 수집 간격은 단속류 구간에서 신호정지로 데이터 수집이 정상적으로 결측 되는 1-2분 수집 간격은 제외하고, 3분 이상의 수집 간격만을 대상으로 하였다. 데이터 수집 시 결측을 발생시키는 수집 간격은 결측 데이터 보정처리 과정에서 또 다른 오차를 유발하게 되어 배제하였다. 분석결과 MSE가 최소가 되는 최적 수집 간격은 3-5분이며, 통행시간 증가 시 최적 수집 간격은 3분으로 짧아짐을 확인하였다. 시스템 운영의 효율성과 통행시간 대푯값 산정의 신뢰도 향상을 모두 고려할 때 기본 수집 간격은 기존과 같이 5분으로 운영하고, 정체 시는 3분으로 수집 간격을 줄여 운영하는 것이 효과적일 것으로 사료된다.
본 연구에서는 대구광역시의 달구벌대로의 일부 단로부를 대상으로 신호교차로에서의 차두시간 특성과 교통량, 속도 및 통행시간 특성에 대한 관측 자료를 기반으로 시뮬레이션을 위한 calibration과 검증과정을 통해 TRANSIMS의 단속류에서의 적용 가능성을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 특히, 차두시간의 특성과 우리 실정에 맞는 파라미터의 선정 및 ID 추적 등을 통해 Calibration 과정을 거쳤으며 이렇게 수정된 파라미터를 기반으로 구현된 가로구간의 차로별 교통량, 속도 및 구간 통행시간 등의 특성은 무난하게 우리 실정에 맞게 묘사할 수 있는 것으로 나타났다. 특히 셀의 크기에 따른 교통류 특성 분석에서 기존 연구의 성과를 뒷받침 할 수 있는 결과도 얻을 수 있었다. 그러나 본 연구에서 대상으로 일부 구간만으로 TRANSIMS의 국내 적용가능성을 단정하기에는 무리가 있으며, 다양한 차로 특성, 신호 특성 및 연도 토지이용 특성 등을 고려한 시뮬레이션을 통해 객관적인 분석과 파라미터의 Calibration 과정 및 검증에 대한 향후 연구가 필요할 것으로 판단된다.
In this paper we propose an analytical model for jitter, wherein we implement the interrupted Poisson process (IPP) for incoming traffic. First, we obtain an analytical model for the jitter on one node with respect to the phase probabilities, traffic load, and tagged traffic share in the aggregate traffic flow. Then, we analyze N-node cases, and propose a model for end-to-end jitter. Our analysis leads to some fast-to-compute approximations that can be used for future network design or admission control. Finally, we validate our analytical results by comparing them with previous results for limit cases, as well as with event-driven simulations. We propose the use of our results as guidelines for jitter evaluation of real IP traffic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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