• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.1-7
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• 2017

ITS(Intelligent Transport Systems)는 시민들의 교통이용 안전과 편의를 도모하고 교통 시스템의 효율적인 운영 및 관리를 위해 대도시를 중심으로 도입되었다. 우리나라의 경우 ITS가 전국적으로 확대되면서 도로소통상황, 교통량, 대중교통운영현황 및 관리상황, 대중교통이용현황 등 다양한 교통정보가 생성되고 있다. 본 논문에서는 ITS에서 수집되는 데이터 중 하나인 DSRC(Dedicated Short Range Communications) 빅데이터를 활용하여 도시 교통구조를 네트워크 분석 기법을 통해 규명한다. 이를 통해 도심에서의 복잡한 교통현상을 단순화시키고, 차량 흐름에 따른 도시 교통의 구조적 특징을 도출한다. 분석 결과는 도시의 교통을 좀 더 쉽게 이해할 수 있도록 도와주고, 향후에 도시교통의 혼잡 해소방안, 도로 확장 계획 등의 교통정책 수립시 기초연구 자료로 활용할 수 있다.

• KNOM Review
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• 제24권2호
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• pp.13-23
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• 2021

최근 IoT 기기들의 활성화에 의해 네트워크가 복잡해짐에 따라, 네트워크의 혼잡을 예측하고 미리 대비하기 위해 단기 트래픽 예측을 넘어 장기 트래픽 예측 연구가 활성화되고 있다. 단기 트래픽 예측 결과를 입력으로 재사용하는 재귀 전략은 멀티 스텝 트래픽 예측으로 확장되었지만, 재귀 단계가 진행될수록 오류가 축적되어 예측 성능 저하를 일으킨다. 이 논문에서는 다중 출력 전략을 사용한 LSTM 기반 멀티스텝 트래픽 예측 기법을 소개하고그 성능을 평가한다. 실제 DNS 요청 트래픽을 기반으로 실험한 결과, 제안된 LSTM기반 다중출력 전략 기법은 재귀 전략 기법에 비해 비정상성 트래픽에 대한 트래픽 예측 성능의 MAPE를 약 6% 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 한국대기환경학회지
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• 제10권3호
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• pp.197-202
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• 1994

The research described in this paper is conducted to estimate the short-term concentrations of nonreactive pollutants such as CO and TSP from vehicle emissions near Kyungbu Highway. An emphasis is placed on the development of a model for a hourly traffic volume for each vehicle type, which is based on real traffic data. By using the model and the calculated emission factor due to vehicle speed for each vehicle type, the emission rate of CO and TSP for each traffic line is computed. The hourly emission rate and meteorological data are used to simulate by HIWAY-2 for the distance of 5m and 10m from the downwind edge of Kyungbu Highway located in relatively uncomplicated terrain.

• 수면정신생리
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• 제10권2호
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• pp.84-87
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• 2003

Drowsy driving is a major cause of automobile crashes and can lead to more serious injuries than other causes of traffic accidents. Factors increasing the risk of drowsy driving and related crashes include sleep loss, late night driving, untreated or unrecognized sleep disorders, use of sedating medications and consumption of alcohol. Young people, especially young males, shift workers, and people with untreated sleep apnea syndrome and narcolepsy are well known as the population groups at highest risk. To prevent drowsy driving and its consequences, getting adequate and quality sleep is both easier and much more successful than any remedial measure. Other helpful behaviors include avoidance of alcoholic beverages and limiting late night driving. Taking a short nap or consuming caffeine can make a short-term difference in driving alertness. In addition, information should be actively provided to the public about the importance of sleep disorders and their consequences. To reduce injuries and death caused by drowsy driving, it is a prerequisite to increase public awareness that drowsy driving can cause serious automobile crashes and has morbidity and mortality rates as high as those of drunk driving.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권5B호
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• pp.395-404
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• 2012

이 논문에서는 지능형 교통 시스템(ITS)를 위해 IEEE 1609.3 표준 문서에서 규정한 WAVE 네트워킹 서비스를 위한 표준 프로토콜 개발 결과를 제시한다. 그 중에서 특히 WAVE Management Entity(WME)와 WAVE Short Message Protocl(WSMP) 개발 결과에 중점을 두고 설명한다. 검증을 위해서 Traffic Management System(TMS)과 RSU 관리자의 개발 결과와 이를 이용한 교통사고 발생 시나리오에서의 TMS의 동작을 통해 개발 결과에 대한 검증 결과도 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.633-636
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• 2022

The reduction of energy consumption at the base station (BS) has become more important recently. In this paper, we consider the adaptive muting of the antennas based on the predicted future traffic load to reduce the energy consumption where the number of active antennas is adaptively adjusted according to the predicted future traffic load. Given that traffic load is sequential data, three different RNN structures, namely long-short term memory (LSTM), gated recurrent unit (GRU), and bidirectional LSTM (Bi-LSTM) are considered for the future traffic load prediction. Through the performance evaluation based on the actual traffic load collected from the Afghanistan telecom company, we confirm that the traffic load can be estimated accurately and the overall power consumption can also be reduced significantly using the antenna musing.

• 대한교통학회지
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• 제20권4호
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• pp.135-150
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• 2002

기 제안된 수리적 동적통행배정모형은 전체 시뮬레이션 기간동안 시간종속적 교통수요와 교통망의 교통상황이 이미 안정되어 있고 장래에도 예측가능 하다는 가정을 전제로 개발되었다. 이러한 가정은 실제 시시각각으로 변화하는 교통수요와 교통상황의 예측 불가능함 고려할 때 비현실적이라고 할 수 있다. 한편, Rolling Horizon Implementation(RHI)은 기종점간의 수요행렬(trip matrix)과 교통상황(traffic condition)이 단기간의 예측시간동안 현재의 예측정보를 기반으로 신뢰성 있게 모니터링 될 수 있고, 그 시점에서 보다 미래로 연장된 시간으로는 불확실성(uncertainty)의 증가를 고려한다는 가정을 전제로 제안되었다. 따라서, RHI개념과 부합되는 수리적 동적통행배정모형은 시뮬레이션 출발시점에 수요와 교통상황에 대한 확정적 정보가 이미 획득되어 있고, 그 기간이후의 정보에 대해서는 시간이 흐름에 따른 정보의 유용성을 근거로 각 운전자 그룹이 인지 (Perceived)하는 가로망의 통행비용(travel cost)을 최소화되도록 차량을 배정하는 것으로, 실시간적으로 인지된 교통수요와 교통망에 대한 정보를 통행배정초기에 입력변수로 사용하여 실시간 교통정보모형으로서 운영가능 하다는 장점을 제공한다. 본 연구는 수리적 동적통행배정모형이 RHI개념과 부합되어 교통상황과 수요변화를 실시간적으로 반영하여 운영되도록 모형의 기능을 확장하는 데 있다. 이를 위해, 다계층 이용자(multiple user classes) 동적통행배정모형을 변동등식(variational equality)이론에 근거한 모형식을 기반으로, 실시간 통행배정에서 발생하는 종점에 도착하지 못한 차량(unfinished trips)과 이들의 재배정(rerouting strategy) 문제를 인식하고, 이 차량들을 링크상의 교통량 전파조건(flow propagation constraint)을 토대로 다음 통행배정 시간대의 실시간 수요로서 반영할 수 있는 방안을 제시한다.

• 한국시스템다이내믹스연구
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• 제10권4호
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• pp.53-72
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• 2009

More than 24.43 million people received a special pardon to mark the anniversary of Liberation Day on Aug. 15 and to commemorate other national event, during 15years(1995-2009), in this period six times of presidential pardon was implemented. The special pardon allows traffic law violator to drive again with their violation records wiped clean. But traffic records show that traffic accidents used to increase very fast in a short period by up to 3-15 percent after implementing the every massive pardons. This study explores the causal feedback relationship between presidential special pardon for traffic law violators and the occurrence of an traffic accidents using a system thinking approach and simulation modelling. Particularly, this study focused on the analysing significant negative impact of the traffic pardon on the occurrence of worrisome traffic accidents. The results of this study show that presidential special pardon have had impact on the traffic accidents as a increasing leverage of positive feedback loop and the obedience of traffic law as a decreasing leverage of negative feedback loop. Finally, this study conclude that the cyclical increasing pattern of traffic accident is resulting from the periodically conducted presidential pardons with political aims.

• ETRI Journal
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• 제46권3호
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• pp.379-391
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• 2024

To meet increasing traffic requirements in mobile networks, small base stations (SBSs) are densely deployed, overlapping existing network architecture and increasing system capacity. However, densely deployed SBSs increase energy consumption and interference. Although these problems already exist because of densely deployed SBSs, even more SBSs are needed to meet increasing traffic demands. Hence, base station (BS) switching operations have been used to minimize energy consumption while guaranteeing quality-of-service (QoS) for users. In this study, to optimize energy efficiency, we propose the use of deep reinforcement learning (DRL) to create a BS switching operation strategy with a traffic prediction model. First, a federated long short-term memory (LSTM) model is introduced to predict user traffic demands from user trajectory information. Next, the DRL-based BS switching operation scheme determines the switching operations for the SBSs using the predicted traffic demand. Experimental results confirm that the proposed scheme outperforms existing approaches in terms of energy efficiency, signal-to-interference noise ratio, handover metrics, and prediction performance.

• 대한교통학회지
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• 제21권1호
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• pp.91-102
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• 2003

본 연구는 $\circled1$Cellular Automata(이하 CA)모형을 기반으로 대규모 네트워크에 적용 가능한 보다 현실적인 CA차량모형 구축. $\circled2$구축된 CA차량모형을 이용한 차량 모의실험기의 개발과 개발된 차량 모의실험기를 이용한 단기링크통행시간 예측으로 구성된다. 구축된 CA차량추종모형은 기존의 CA차량추종모형 보다 현실적으로 감속을 통한 정지과정을 설명하면서 거시적 지표인 교통량-밀도-속도관계를 설명하였다. 또한 링크의 유출교통량(Outflow)을 제어하기 위한 차량의 링크전이모형은 기존의 차량 링크전이모형에 비하여 보다 안정된 대기차량을 형성하였다. 단기링크통행시간 예측을 위한 차량모의실험기는 대규모 가로망에 적용이 가능하도록 차량묶음(Packet, 이하차량묶음)방식과 링크기반 모의실험방식으로 컴퓨터의 연산 수행속도 및 메모리를 효율적으로 처리할 수 있었으며, 기존의 시계열자료 예측기법에서 고려할 수 없었던 차량의 행태 및 링크 상에서 발생하는 이동류 과포화, 뒷막힘현상 등의 메커니즘을 고려함으로서 기존 시계열자료 예측기법에 비하여 우수한 예측력을 보였다.