일반적으로 도로정책평가 시, 이상적인 도로 교통조건에서 수집한 교통류 자료에 근거하여 BPR식 형태로 개발한 통행비용함수식을 일반화하여 적용한다. 하지만, BPR 형태로 개발된 모형은 장래교통량예측이나 통행행태분석에 있어서 적용이 도로 교통환경을 묘사하는데 적합하지 않은 것으로 보고되고 있다.(Spiess, 1989 ; Singh, 1999) 따라서 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 분석대상지의 도로 교통조건에 적합하도록 미시적 교통류시뮬레이터기반(Micro traffic Simulator Based : MSB)으로 생성된 자료로 통행비용함수를 개발, 검증하는 분석방법론을 제시하였으며, 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 이상적인 도로교통조건 이외의 상황에 대한 도로교통정책 평가에 적용이 용이하도록, 단시간에 다량의 교통류 자료생성이 가능한 미시적 교통류시뮬레이터(VISSIM)를 이용하여 분석대상지에 적합한 통행비용함수를 개발하는 방법론을 제시하였다. 둘째, VISSIM을 이용하여 생성한 분석자료를 기반으로 하여 BPR 함수식과 MSB 함수식을 각각 개발하고, 통계값 및 산포도를 이용한 모형들의 비교분석을 통하여 MSB 함수식의 활용가능성을 검증하였다.
In this paper, the authors present a row dynamic route planning by Q-learning. The proposed algorithm is executed in a cellular automation based traffic simulator, which is also newly created. In Vehicle Information and Communication System(VICS), which is an active field of Intelligent Transport System(ITS), information of traffic congestion is sent to each vehicle at real time. However, a centralized navigation system is not realistic to guide millions of vehicles in a megalopolis. Autonomous distributed systems should be more flexible and scalable, and also have a chance to focus on each vehicles demand. In such systems, each vehicle can search an own optimal route. We employ Q-learning of the reinforcement learning method to search an optimal or sub-optimal route, in which route drivers can avoid traffic congestions. We find some applications of the reinforcement learning in the "static" environment, but there are ...
통신망을 효율적으로 설계하고 운영하기 위하여 통신망에 대한 구체적인 시뮬레이션이 필요하며 이에 관한 연구가 현재 활발히 이루어지고_ 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션 시 요구되는 트래픽 모델을 수립하기 위하여 실제 수집된 트래픽 자료를 이용하여 HTTP 요구 수준에서 웹 트래픽을 모델링 한다. 그리고 또한 현재 논란이 되고 있는 인터넷 트래픽의 통계적인 특성이 포아송 과정을 따르는지 아니면 자기유사한(self-similar) 특성을 보이는지를 웹 트래픽의 특성 분석을 통해 알아보았다. 본 연구의 결과로 트래픽은 하나의 함수로 모델링 할 수 없었으며 특정 구간에서는 하나의 함수로, 그리고 다른 구간에서는 다른 함수로 모델링 될 수 있다는 사실을 알 수 있었으며, 그 모델링이 다르게 되는 영역은 HTTP서버의 특성에 따라서 달라진다는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과를 본 연구와 관련된 통신망 시뮬레이터(NetDAS)의 웹 트래픽 생성기의 설계 및 구현에 이용할 수 있도록 하였다.
The objectives of this study is to: (1) develop how applications for driving simulator of national highway safety designs when those are appeared; (2) examine the degree to which those geometric designs of the horizontal and vertical profile; and (3) search positive safety and passive highway safety design of the point at which highway alignment factors initiate driving safety to facility or highway design.
The main purpose of this study is to develope a Simulator for Central Traffic Controller(CTC) which can check the operating status of CTC and support tile maintenance procedure. The simulator supervise the CTC processor units and the data transmission between the CTC modules and the railway station equipments to define the validity of system functions and notify whether the eqipments are good or not. With the help of the simulator we could detect the error of CTC equipments easily. repair the faults efficiently. and improve tile reliability of CTC system.
교대통행은 2차로 도로에서 한 차로를 점용한 공사 시, 다른 한 차로를 교대로 사용하여 교통류를 처리하는 공사구간 교통관리기법이다. 신호수를 이용한 교대통행 교통관리 방안은 작업자의 안전문제와 방향별 통과 교통수요에 능동적으로 대처하는데 한계가 있다. 이런 잠재적 문제점을 해결하기 위한 하나의 방안으로 이동식 교대통행 운영시스템을 개발 적용하는 것이다. 본 연구에서는 이 시스템의 교통제어 기법을 개발하였다. 검지기에서 수집되는 방향별 교통량을 이용하여 공사구간 교대통행에 적용 가능한 교통제어 운영변수를 도출하고, 공사구간 내 차량의 존재 유무를 고려한 알고리즘을 설계하였다. 또한 교대통행 제어시스템의 운영효율성 극대화를 위하여 제어변수 최적화를 실시하였다. 최적화방안으로 유전알고리즘 기법을 적용하였으며, 적용 유무에 따른 지체시간을 산출하여 운영효율성을 평가하였다. 그 결과, 최적화를 시행했을 때 총 지체시간과 차량 한 대당 지체시간 모두 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 교대통행 동적제어 알고리즘을 통하여 교대통행 공사구간을 통과하는 차량에게 지체시간 감소효과를 기대할 수 있다.
교통신호 평가시스템 HILS는 교통신호 시스템을 평가하기 위해 만들어진 시스템으로, 실제의 교통신호 환경을 모사하는 시뮬레이터와 교통신호 제어기를 모사하는 LCS를 이용하여, 실제 환경을 모사하는 시뮬레이션을 구동하는 기능을 갖는다. 본 연구는 교통신호 제어기의 기능을 모사하며 센터시스템과 교통시뮬레이터(VISSIM)에 연결되어 동작하는 LCS의 설계에 대한 것이다. LCS의 프로그램 설계는 이식성이 좋은 파이썬 언어를 이용하였으며, 약간의 코드 수정을 통해 PC 환경의 윈도우에서 동작하는 버전과 임베디드 환경의 리눅스에서 동작하는 두 가지 버전으로 설계하여 두 가지 에서의 동작을 비교 분석하였다. 본 연구에서 PC환경의 윈도우에서 LCS 사용시의 한계점을 분석하였으며, 규모가 큰 용량에서 임베디드 환경의 리눅스를 통한 시뮬레이션의 용이함을 확인하였다.
복잡하고 다양한 이동통신 서비스 환경을 위한 여러가지 시뮬레이터가 개발되어 사용되고 있다. 이러한 시뮬레이터들은 각자 고유의 텔레트래픽 모델을 가지고 있으며, 텔레트래픽 모델은 트래픽 소스 모델과 네트워크 트래픽 모델로 구성되어 있다. 본 논문에서는 도시 지역을 위한 이동통신 시뮬레이션에서 보다 더 정확한 시뮬레이션 결과를 얻기 위하여 실제 환경에서 습득한 자료를 바탕으로 한 네트워크 트래픽 모델과 트래픽 소스 모델을 정의하였다. 본 논문에서 제시한 네트워크 트래픽 모델은 시간당 호 발생 주기와 호 지속 시간을 실제 설치된 기지국으로부터 수집된 자료를 분석하여 시간과 지역별로 반영하였으며, 트래픽 소스 모델은 기지국 설치 지역의 수송분담율과 평균 속도 정보를 포함하고 있다. 본 논문에서는 제시된 트래픽 소스 모델을 반영하는 이동호스트 객체와 기지국 객체, 그리고 네트워크 트래픽 모델을 반영하는 Call Generator 객체와 이를 지원하는 여러 객체를 정의하고 설계하였다. 본 논문에서 제시한 텔레트래픽 모델을 이용하여 실제 서비스 환경과 유사한 형태의 사용자 이동성과 트래픽 특성을 시뮬레이션에 반영할 수 있으며, 이를 통해 보다 더 정확한 시물레이션 결과를 얻을 수 있다. 또한 객체지향적 기법을 사용함으로써 개발된 이동통신 시뮬레이터가 항상 실제 서비스 환경을 반영할 수 있도록 새로운 서비스 기능이나 환경을 손쉽게 추가하거나 변경할 수 있다.
Objective: The aim of this study is to investigate effect of driver's cognitive distraction on driver's physiological state and driving performance, and then to determine parameters appropriate for detecting the cognitive distraction. Background: Driver distraction is a major cause of traffic accidents and poses a serious threat to traffic safety due to ever increasing use of in-vehicle information systems and mobile phones during driving. Cognitive distraction, among four different types of distractions, prevents a driver from processing traffic information correctly and adapting to change in surround vehicle behavior in time. However, the cognitive distraction is more difficult to detect because it normally does not involve significant change in driver behavior. Method: A full-scale driving simulator was used to create virtual driving environment and situations. Participants in the experiment drove the driving simulator in three different conditions: attentive driving with no secondary task, driving and conducting secondary task of adding numbers, and driving and conducting secondary task of conversing with an experimenter. Parameters related with driver's physiological state and driving performance were measured and analyzed for their change. Results: The experiment results show that driver's cognitive distraction, induced by secondary task of addition and conversation during driving, increased driver's cognitive workload, and indeed brought change in driver's physiological state and degraded driving performance. Conclusion: The galvanic skin response, pupil size, steering reversal rate, and driver reaction time are shown to be statistically significant for detecting cognitive distraction. The appropriate combination of these parameters will be used to detect the cognitive distraction and estimate risk of traffic accidents in real-time for a driver distraction warning system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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