• 제목/요약/키워드: Road Network Model

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지능형교통체계(ITS) 정보를 이용한 지역 간 도로의 온실가스 및 대기오염물질 배출량 산정 (Calculation of Greenhouse Gas and Air Pollutant Emission on Inter-regional Road Network Using ITS Information)

  • 우승국;김영국;박상조
    • 대한교통학회지
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    • 제31권3호
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    • pp.55-64
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    • 2013
  • 교통부문에서 온실가스 배출량은 주로 연료사용량에 의해 산정되었다(Tier 1 방식). 그러나 이 방법은 연료사용량을 측정할 수 없는 도로 구간에서 발생하는 배출량 산정에 사용되기 어렵다. 도로구간의 대기오염물질 배출량 또한 연료사용량에 의해 정확히 측정되어질 수 없는데 이는 대기오염물질 배출량이 속도, 차종, 차령, 유종 등의 함수이기 때문이다. 이러한 배경에서 본 연구의 목적은 ITS 정보를 이용하여 지역 간 도로에서 발생되는 이산화탄소와 질소산화물의 배출량을 Tier 3 수준으로 산정하는 방법론을 정립하는 것이다. 이 방법론은 집계단위가 작은 ITS 검지기 정보를 이용하기 때문에 배출계수의 오목한 형태에서 기인하는 과소추정의 오류를 피할 수 있는 장점을 갖는다. 제시된 방법론을 4개 사례 도로구간에 적용한 결과는 중차량의 속도관리가 이산화탄소 또는 질소산화물 배출량 관리에 매우 중요함을 시사하였다.

지속가능 녹색 도로 조성을 위한 ANP 모델 기반 자전거도로 환경 평가 방안 (A Study on Environmental Assessment of Bikeway based on ANP Model for Sustainable Green Road)

  • 이지환;주용진;박수홍
    • Spatial Information Research
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    • 제20권6호
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    • pp.33-43
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    • 2012
  • 최근 지속가능한 교통체계의 일환으로 자전거는 보행과 대중교통을 연계하는 근거리 녹색교통수단이자 현행 자동차 교통수단의 문제를 해결하기 위한 대안으로 각광 받고 있다. 이미 유럽이나 미국과 같은 선진국에서는 자전거 이용활성화를 위한 연구와 정책들이 나오고 있다. 국내외 대부분의 연구들은 자전거 도로 서비스 수준, 자전거 보관소나 휴게시설과 같은 인프라 선정 등 공급자 중심 자전거 이용 활성화 방안에 대한 내용이 대부분으로 되어 있다. 이에 본 연구에서는 인천시를 대상으로 자전거 이용자 만족도 수준에 초점을 맞추어 대중교통과의 연계성, 이용자 안전성, 자전거 도로 설치 적합성 등을 종합적으로 고려한 새로운 평가 모형을 개발하여 차별화하고자 하였다. 특히, 평가 모형의 신뢰도 향상을 위해 일반적인 다기준 의사결정의 계층화분석과정(AHP) 대신 분석방법 측면에서 평가 지표 간 다중공선성 상관관계를 고려할 수 있는 ANP(Analytic Network Process) 모델을 이용하였다. 결과적으로 인천시 남동구와 부평구에 자전거 도로의 유지관리와 시설물 개선 대상 도로를 사례별로 도출하고 이를 비교 분석할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 자전거 도로 이용의 유형과 목적에 따른 종합 평가 지수를 도출할 수 있었으며 향후 자전거 도로 선정과 개선을 위한 차별화된 정책 의사결정 수립에 활용 가능할 것으로 판단된다.

도로시설 규모산정에 있어서 교통량 정산과정에 따른 경제적 편익 차이에 관한 연구 (A Study on Differences of Economic Benefits by Volume Calibration in Road Construction Projects)

  • 김상구;김근덕
    • 대한교통학회지
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    • 제27권5호
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    • pp.7-16
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    • 2009
  • 본 연구는 도로사업의 경제적 타당성 분석시 적용되는 편익에 대한 정확성을 높이기 위한 방안을 제시하는 연구이다. 기존 경제적 평가방법의 문제점은 모형의 정산시 교통량만을 정산하기 때문에 실제 교통량과 비슷하게 모형이 정산되지만 모형에서 나오는 통행속도는 실제 속도와 차이를 나타낼 수 있다는 점이다. 실제통행속도와 다른 모형속도는 차량운행비, 통행시간, 대기오염 절감 편익들이 잘못 산정될 수 있게 한다. 따라서, 본 연구에서는 2개의 서로 다른 VDF를 가지고 도로망에서 비슷한 교통량 정산에 의해 서로 다른 속도로 산출된 후 서로 다른 모형속도 결과에 따른 경제적 편익의 차이가 크게 발생되는 문제점을 확인하였다. 이러한 문제점에 대한 개선방향으로 교통량에 따른 정확한 속도를 산출하는 VDF 함수 개발을 포함한 3가지 개선방안을 제시하여 향후 정확한 편익산정과 이로 인한 합리적인 경제성분석이 수행될 수 있는 토대를 마련하였다.

Novel online routing algorithms for smart people-parcel taxi sharing services

  • Van, Son Nguyen;Hong, Nhan Vu Thi;Quang, Dung Pham;Xuan, Hoai Nguyen;Babaki, Behrouz;Dries, Anton
    • ETRI Journal
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    • 제44권2호
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    • pp.220-231
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    • 2022
  • Building smart transportation services in urban cities has become a worldwide problem owing to the rapidly increasing global population and the development of Internet-of-Things applications. Traffic congestion and environmental concerns can be alleviated by sharing mobility, which reduces the number of vehicles on the road network. The taxi-parcel sharing problem has been considered as an efficient planning model for people and goods flows. In this paper, we enhance the functionality of a current people-parcel taxi sharing model. The adapted model analyzes the historical request data and predicts the current service demands. We then propose two novel online routing algorithms that construct optimal routes in real-time. The objectives are to maximize (as far as possible) both the parcel delivery requests and ride requests while minimizing the idle time and travel distance of the taxis. The proposed online routing algorithms are evaluated on instances adapted from real Cabspotting datasets. After implementing our routing algorithms, the total idle travel distance per day was 9.64% to 12.76% lower than that of the existing taxi-parcel sharing method. Our online routing algorithms can be incorporated into an efficient smart shared taxi system.

A Real Time Traffic Flow Model Based on Deep Learning

  • Zhang, Shuai;Pei, Cai Y.;Liu, Wen Y.
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제16권8호
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    • pp.2473-2489
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    • 2022
  • Urban development has brought about the increasing saturation of urban traffic demand, and traffic congestion has become the primary problem in transportation. Roads are in a state of waiting in line or even congestion, which seriously affects people's enthusiasm and efficiency of travel. This paper mainly studies the discrete domain path planning method based on the flow data. Taking the traffic flow data based on the highway network structure as the research object, this paper uses the deep learning theory technology to complete the path weight determination process, optimizes the path planning algorithm, realizes the vehicle path planning application for the expressway, and carries on the deployment operation in the highway company. The path topology is constructed to transform the actual road information into abstract space that the machine can understand. An appropriate data structure is used for storage, and a path topology based on the modeling background of expressway is constructed to realize the mutual mapping between the two. Experiments show that the proposed method can further reduce the interpolation error, and the interpolation error in the case of random missing is smaller than that in the other two missing modes. In order to improve the real-time performance of vehicle path planning, the association features are selected, the path weights are calculated comprehensively, and the traditional path planning algorithm structure is optimized. It is of great significance for the sustainable development of cities.

고속도로 VMS 교통정보의 가치산정에 관한 연구 (Quantification of the Value of Freeway VMS Traffic Information)

  • 유태호;이기영;이상수;오영태
    • 한국도로학회논문집
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    • 제9권3호
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    • pp.63-74
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    • 2007
  • 교통정보를 이용자에게 제공하는 것은 도로의 효율성을 높이는데 있어 매우 중요한 역할을 수행한다. 이중 VMS는 불특정 다수에게 실시간으로 교통정보를 제공하는 대표적인 교통정보제공수단으로 널리 보급되어 있으나, 이러한 정보가 이용자에게 제공하는 금전적 가치를 계량화하지 못하고 있다. 특히 기존 VMS와 관련된 연구는 대부분 정보제공후의 경로변경 또는 출발시간 변경 등의 운전자 행태 분석에만 국한되어 있다. 본 연구에서는 선호의식조사를 통하여 수집된 자료를 바탕으로 개별선택이론의 하나인 로짓(Logit)모형을 적용하여 VMS 교통정보에 대한 화폐적 가치를 계량화 하고자 한다. 특히 이러한 개별선택이론을 이용한 분석방법은 장래 VMS외에도 인터넷, 네비게이션, 휴대폰등 다른 매체에서 제공되는 정보에 대한 가치측정을 위한 접근방법으로 활용될 수 있을 것이다.

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Mask R-CNN을 이용한 항공 영상에서의 도로 균열 검출 (Crack Detection on the Road in Aerial Image using Mask R-CNN)

  • 이민혜;남광우;이창우
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제24권3호
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    • pp.23-29
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    • 2019
  • 기존의 균열 검출 방법은 많은 인력과 시간, 비용이 소모되는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하고자 차량이나 드론을 이용하여 취득한 영상에서 균열 정보를 파악하고 정보화하는 자동검출시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 드론으로 촬영한 도로 영상에서의 균열 검출 연구를 진행한다. 획득한 항공영상은 전처리와 라벨링(Labeling) 작업을 통해 균열의 형태정보 데이터셋(data set)을 생성한다. 생성한 데이터셋을 Mask R-CNN(regions with convolution neural network) 딥러닝(deep learning) 모델에 적용하여 다양한 균열 정보가 학습된 새로운 모델을 획득하였다. 획득 모델을 이용한 실험 결과, 제시된 항공 영상에서 균열을 평균 73.5%의 정확도로 검출하였으며 특정 형태의 균열 영역도 예측하는 것을 확인할 수 있었다.

상호운영성 기반의 텔레매틱스 컨텐츠 게이트웨이 설계 및 구현 (Design and Implementation of Telematics Contents Gateway Based on Interoperability)

  • 김도현;민경욱;장병태;이기준
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제14D권2호
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    • pp.249-264
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    • 2007
  • 사람들의 이동성 증가로 인해 차량을 중심으로 제공되는 텔레매틱스 서비스에 대한 요구가 증대함에 따라, 현재 독립적으로 수집.제공되고 있는 컨텐츠들을 연계.공유하여 다양한 텔레메틱스 컨텐츠를 제공하는 것이 반드시 필요하다. 그러나 현재 텔레매틱스 컨텐츠 제공 시스템들은 각기 다른 구조의 도로네트워크를 사용하기 때문에, 컨텐츠의 교환.통합이 어려운 실정이다. 이에 본 연구는 텔레매틱스 컨텐츠들이 상호 호환될 수 있도록 연계시켜주는 시스템인 '텔레매틱스 컨텐츠 게이트웨이'를 제안하고자 한다. 이 시스템은 웹 서비스 형태의 컨텐츠 검색 및 관리를 제공함으로서, 기존 시스템에서 메타데이터의 부재로 인해 컨텐츠 사용이 어려웠던 점을 해결한다. 또, 기존 시스템들이 상이한 도로 네트워크 모델을 사용함에 따라 상호 연계가 어려웠던 점을 해결하기 위하여, 도로 네트워크 토폴로지 간의 매칭 모델을 제시한다. 뿐만 아니라, 매칭 정확성을 향상하기 위한 알고리즘도 함께 제안한다. 또, 이 시스템은 시스템간의 연계를 위해 다중 큐, 다중 쓰레드 구조로 설계되었다. 이 시스템은 윈도우즈 환경에서 C#을 사용하여 개발된 이후, 시범 운영되고 있으며 컨텐츠 통합과정에서 정보 누락이 발생하지 않고, 컨텐츠 통합 및 전송속도가 현재 텔레매틱스 서비스들의 요구 수준을 만족시키는 것을 확인하였다.

의사결정나무와 신경망 모형 결합에 의한 운전자 우회결정요인 분석 (Drivers Detour Decision Factor Analysis with Combined Method of Decision Tree and Neural Network Algorithm)

  • 강진웅;금기정;손승녀
    • 한국도로학회논문집
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    • 제13권3호
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    • pp.167-176
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    • 2011
  • 본 연구는 불특정 다수의 도로이용자들이 경로우회 시 갖는 의사결정과정속에 내포된 비선형성과 불확실성을 고려한 정도 있는 모형구축으로 주요 우회결정요인을 분석하는 것이 주요 목적이다. 이를 위하여 고속도로 및 국도를 이용하는 운전자를 대상으로 우회여부에 관련된 SP조사를 실시하였고, 조사결과에 대하여 의사결정나무와 신경망이론의 결합된 모형을 구축하여 운전자 우회결정요인을 분석하였다. 분석결과 운전자 우회여부결정에 영향을 미치는 요인은 우회도로 인지여부, 교통정보 신뢰도 및 이용빈도, 경로전환빈도, 나이순으로 나타났다. 또한 오분류표를 통한 기존 모형과의 예측력의 비교결과 결합된 모형의 오분류율이 8.7%로 기존 모형인 로짓모형 12.8%, 의사결정나무 단독 모형 13.8%와 비교했을 때 가장 예측력이 높은 것으로 나타나 운전자 우회결정요인 분석에 관한 모형의 적용 타당성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 교통량 분산효과와 도로망 효율 증대를 위한 효과적인 우회관리전략 수립 시 기초 자료로 활용가능하리라 사료된다.

다계층운전자를 고려한 동적통행배정모형의 해법 (An Solution Algorithm for A Multi-Class Dynamic Traffic Assignment Problem)

  • Shin, Seong-Il;Kim, Jeong-Hyun;Baik, Nam-Cheol
    • 대한교통학회지
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    • 제21권6호
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    • pp.77-88
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    • 2003
  • 동적통행배정모형을 이용해서 교통정보를 ㅈ공하기 위해서는 다양한 여행자의 경로선택행태를 고려하는 것이 필요하다. 여행자계층은 일반적으로 3가지 형태로 분류된다: 1) 버스나 지하철과 같은 대중교통의 고정된 경로(fixed route class)를 이용하는 그룹, 2) 자신이 인지하는 경로비용을(perceived route, unguided class) 판단하여 경로를 선택하는 그룹, 3) 정확한 경로선택에 대한 정보를(guided class)기반으로 경로를 선택하는 그룹. 본 연구에서는 이 3그룹의 여행자를 포함하는 동적통행배정모형의 해법을 제안한다. 제안된 해법에서는 링크의 교통량과 유출교통류를 진입교통류 단일변수로 축소하여 시간과 공간을 확장하기 않고 실재의 네트워크에서 최단경로를 도출하는 방법을 적용한다. 따라서 시간종속적인 통행비용함수에 진입교통유율, 교통량, 유출교통유율 3가지 변수를 고려해야 하는 시공간확장방법에 비해 네트워크의 규모와 수행시간에 있어 유리하다.