교통류 이론에서 fundamental diagram이라고 불리는 교통량-밀도 관계는 stationary 상태에서의 교통량과 밀도사이의 평형관계 (equilibrium relation)를 나타낸다 본 연구에서는 개별차량 데이터를 이용하여 교통량-밀도 관계의 전제조건인 stationary 조건을 만족하는 데이터를 추출하는 방법을 제시하였고, stationary 조건을 만족하는 데이터를 교통량-밀도 평면에 도시하였다. 개별차량의 흐름이 자유교통류상태와 혼잡교통류상태에서 상이하며 지점에서 관측된 데이터가 서로 다른 특성의 시계열특성을 보인다는 점에 근거하여 두 가지 상태에 따라 서로 다른 stationary조건을 제시하였다. 본 논문에서 제시된 stationary 조건을 실제로 관측된 데이터에 적용한 결과 자유교통류상태의 stationary조건을 만족하는 데이터는 현재까지 알려진 바와 같이 교통류-밀도 관계의 왼쪽가지에 위치하고. 혼잡교통류상태의 stationary조건을 만족하는 데이터는 교통류-밀도관계의 오른쪽 가지에 위치한다. 또한 본 연구에서 제시된 방법론에 따라 교통류-밀도관계의 전범위에 걸쳐 stationary조건을 만족하는 데이터를 구별하여 교통류-밀도평면에 도시한 결과 교통류의 거의 전영역에 걸쳐 재현 가능한 관계가 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
세종특별자치시의 교통량 폭증으로 인한 교통 문제 증가 추세는 시설 인프라의 투자로는 해결하기 어려운 수준에 이르러 데이터 기반의 지능형 교통환경 구축이 필수적이다. 교통데이터를 활용해 교통안전정책을 수립한 국내·외 사례를 알아보고 세종특별자치시 교통정보 및 데이터 활용 실태 등을 분석하여 CCTV를 활용한 주차정보 제공, 스마트 교통신호제어시스템 구축, 안전지키미 드롭존 설치방안을 제안한다. 본 연구가 향후 세종특별자치시의 교통 안전망 강화 정책 수립의 기반이 되기를 기대한다.
In Vessel Traffic Service, the management information on marine traffic control is almost transported by VHF. It is so difficult to exchange a lot of the related information necessary for marine traffic control exactly and in real time. Aiming at improved visualized data transporting network, we examine the methods for transporting and displaying the data on marine traffic controls. In this paper, we design the information networks established by broadcasting method and by internet method using home page in order to manage marine traffics in Masan port.
본 연구에서는 실시간으로 수집되는 고속도로의 검지기 자료를 이용하여 교통사고 발생 가능성을 확률적 관측값으로 나타낼 수 있는 모형을 개발하였다. 사고발생 지점을 기준으로 상류부 및 하류부에서 수집된 사고발생 이전의 교통자료를 모형의 독립변수로 설정하였다. 이항 로지스틱 회귀분석 기법을 적용하여 교통사고 발생을 유발할 잠재력이 높은 교통상황을 교통사고와는 무관한 교통상황으로부터 추출하는 분류문제(classification problem)로 설정하고 모형을 개발하였다. 최근 3년간 서해안 고속도로에서 발생한 사고자료와 검지기 자료를 맵핑하였으며, 유효한 검지기 자료를 모형에 적용하기 위하여 이상치 제거 및 결측치 보정을 위한 자료처리 과정을 별도로 수행하였다. 본 연구에서 개발한 모형에서 산출되는 계량화된 교통사고 발생가능성은 고속도로상에서 실시간 경고정보 제공 및 다양한 교통운영관리 전략의 교통안전 측면에서의 효과를 평가하는데 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
인공 지능이 발전함에 따라 예측 시스템은 우리의 삶에 필수적인 기술 중 하나로 자리를 잡았다. 이러한 기술의 성장에도 불구하고, 21세기 사거리 교통 체증은 계속해서 문제 되어 왔다. 본 논문에서는 Conv-LSTM(: Convolutional-Long Short-Term Memory) 알고리즘을 이용한 사거리 교통 체증 예측 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 교통 체증이 발생하는 사거리에 시간대별 교통 정보를 학습한 데이터를 모델링 한다. 시간의 흐름에 따라 기록된 교통량 데이터로 교통 체증을 예측하며. 예측된 결과를 기반으로 사거리 교통 신호를 제어하고, 일정한 교통량으로 유지한다. VDS(: Vehicle Detection System)센서를 활용하여 도로 혼잡도 데이터를 정의하고, 교통을 원활하게 하기 위하여 각각의 교차로를 Conv-LSTM 알고리즘기반 네트워크 시스템으로 구성하였다.
빅데이터 시대에 발맞추어, 데이터에 기반한 실효성 있는 국토공간 개편의 바람직한 방향을 제시하기 위해 교통 데이터를 활용한 국토개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 현재 교통 데이터에 대한 연구는 데이터 정리 혹은 보정하는 수준에만 머물고 있다. 본 연구는 여기서 더 나아가 데이터를 가공함으로써 국토공간에 존재하는 숨겨진 가치를 제시하고자 한다. 이에 교통 데이터가 네트워크 구조와 유사하다는 점에 착안하여, 네트워크 분석에 사용되는 알고리즘을 통하여 국토공간에 존재하는 가치를 찾고자 하였다. 본 연구는 중심지를 파악하기 위해 PageRank와 HITS알고리즘을 활용하였다. 알고리즘의 거점 평가 지표로서의 성능을 확인하기 위해 TCS데이터를 이용하여 단순교통량과 비교하여 성능을 확인하였다. 이를 통해 단순히 교통량에만 의지하여 제시되었던 중심지들을 더 세분화된 특성에 맞추어 파악할 수 있었다. 알고리즘을 이용하여 찾은 중심지는 시간적, 기능적 특성을 세분화하여 담고 있으므로 경제권 내의 중심지를 판단하는 객관적인 근거로서 지역 거점 선정과 같은 정책적 결정을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
In order to verify autonomous driving scenarios and safety, a lot of driving and accident data is needed, so various organizations are conducting classification and analysis of traffic accident types. In this study, it was determined that accident recording devices such as EDR (Event Data Recorder) and DSSAD (Data Storage System for Automated Driving) would become an objective standard for analyzing the causes of autonomous vehicle accidents, and traffic accidents that occurred from 2015 to 2020 were analyzed. Using the database system of IGLAD (Initiative for the Global Harmonization of Accident Data), approximately 360 accident data of EDR-equipped vehicles were classified and their characteristics were analyzed by comparing them with accident types of ADAS (Advanced Driver Assistance System)-equipped vehicles. It will be used to develop autonomous vehicle accident investigation guidelines in the future.
항구 등 선박교통이 밀집된 구역에서 선박의 사고는 빈번하게 발생한다. 해양사고는 한번 발생하면 대형사고로 이어질 확률이 높으므로, 철저한 해상교통관리가 필요하다. 본 연구에서는 실 해역의 통계적인 해상교통정보와 실시간 선박 통항분포를 바탕으로 항로 위험도를 정량적으로 평가하기 위한 시뮬레이터를 개발하고자 한다. 항로 위험도 평가 시뮬레이터는 항로정보 입력부, 통항분포 분석부, 알고리즘 실행부로 구성하였다. 또한 완도해역의 해상교통정보를 시뮬레이터에 적용하여 항로의 정량적인 항로 위험도를 산출하고자 한다.
The role of Intelligent Transportation System (ITS) is to efficiently manipulate the traffic flow and reduce the cost in logistics by using the state of the art technologies which combine telecommunication, sensor, and control technology. Especially, the hardware part of ITS is rapidly adapting to the up-to-date techniques in GPS and telematics to provide essential raw data to the controllers. However, the software part of ITS needs more sophisticated techniques to take care of vast amount of on-line data to be analyzed by the controller for their decision makings. In this paper, the authors develop a traffic congestion prediction model based on several different parameters from the sensory data captured in the Vehicle Detection System (VDS). This model uses the neural network technology in analyzing the traffic flow and predicting the traffic congestion in the designated area. This model also validates the results by analyzing the errors between actual traffic data and prediction program.
최근 국내 많은 지능형교통체계 사업에서 스마트교차로를 설치하고 있으나, 교통량 수집 및 통계분석 이외에 교통신호운영에 활용하는 사례가 미비한 상태이다. 하지만, 고질적인 교통혼잡에 대응하기 위해서는 스마트교차로에서 수집된 자료를 활용하여 효율적인 신호운영을 수행하는 방안이 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 효율적인 교통신호운영을 위해 스마트교차로 자료를 활용한 실시간 교통신호제어 알고리즘 운영을 위한 절차를 수립하였으며, 기존 알고리즘을 개선하여 실제 스마트교차로에서 운영이 가능하도록 하였다. 효과 분석 결과, 교차로 지체가 감소하였고 옵셋 조정 시 구간 속도도 개선되는 효과가 나타나는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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