3 세대 이상의 차세대 패킷 기반 이동 통신 시스템은 패킷 네트워크의 특성 때문에 사용자가 받는 서비스의 질이 셀(Cell)의 트랙픽 부하량에 의해 직접적인 영향을 받는 구조로 되어 있다. 또 이동통신 시스템에서 트래픽 집중화 현상은 시스템 자원을 충분히 활용하지 못하면서 호(Call) 탈락률을 높여 전체 시스템 성능이 떨어지는 핫셀(Hot cell) 문제를 야기한다. 그러므로 패킷 네트워크를 기반으로 하는 이동 통신 시스템에서 자원을 효율적으로 사용하기 위해 트래픽을 분산시키는 것은 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 패킷 기반의 이동 통신 시스템에서 핸드오프 시 주변 셀의 부하 정보를 고려해 몰려있는 트래픽을 주위로 분산시키는 적응적 핸드오프 알고리즘을 제안한다. 또, 패킷 네트워크에서 트래픽 부하를 측정하는 방법으로 MAC 상태도에서 트래픽 전송 및 트래픽 대기 상태에 있는 사용자의 수를 이용하는 기법도 제안한다. 그리고 모의 실험 결과를 통하여 제안하는 핸드오프 기법이 트래픽을 분산시켜 시스템 전체 측면에서의 자원을 효율성을 높이고, 사용자의 서비스 질을 보장함을 보인다.
기존 실시간 신호제어시스템의 루프검지기 기반 수집체계의 한계를 극복하기 위해 실시간 택시 GPS 데이터를 신호제어에 활용할 수 있는 방안에 대한 연구의 일환으로, 본 논문은 2016년 발표한 링크평균통행시간과 대기차량길이의 추정 모형과 교통상황 판단 알고리즘에 대해 평과와 개선을 수행하였다. 링크평균통행시간은 연동그룹과 비연동그룹을 고려하여 평균통행시간을 고도화하였고, 대기차량길이는 교통상황을 고려하여 추정모형을 고도화 하였다. 링크평균통행시간의 정확도는 약 95%, 대기차량길이의 정확도는 약 85%로 분석되었다. 교통상황판단 알고리즘은 정확도가 향상된 통행속도와 대기차량길이를 반영하였다. 반영된 지표들의 변동을 줄이고 교통상황의 추세를 판단하기 위해 평활화를 수행하였으며, 과포화 상황 판단 기준에 통과주기를 반영하여 알고리즘을 고도화하였다.
본 논문의 목적은 고속도로 교통사고로 인한 비 반복적 발생 혼잡을 추정하기 위한 방법을 개발하고, 개발된 방법을 국내 고속도로 교통사고에 적용하여 비 반복적 발생 혼잡을 추정하는 것이다. 교통사고로 인한 비 반복적 발생 혼잡은 반복적으로 혼잡이 발생하는 지역에서도 발생하기 때문에, 반복적으로 발생하는 혼잡과 비 반복적으로 발생하는 혼잡의 구분이 매우 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 각 구간별, 시간대별 평균속도와 교통사고로 인해 낮아진 속도와의 차이를 활용하였다. 본 연구에서는 제안된 방법을 활용하여 2008년 1년간 수집된 교통류 자료와 2008년에 발생된 교통사고 자료의 융합을 통한 비 반복적 발생 혼잡을 추정하였다. 이러한 교통사고로 인한 비 반복적 발생 혼잡은 교통사고 관련 개선 프로그램의 효과분석, 교통사고 대응 전략의 수립, 비 반복적 발생 혼잡비용의 추정을 통한 교통혼잡비용의 추정방법의 개선 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
4차 산업혁명의 도래와 함께 자율주행자동차의 주행관리 및 주행 전략과 관련된 연구들이 대두되고 있다. 이러한 연구를 위해서는 차량의 미시적 교통데이터의 확보가 필수적이나, 기존 교통정보 수집 방식은 개별차량의 주행행태를 수집할 수 없다. 본 연구에서는 미시적 교통정보를 수집 가능한 항공에서 내려다보는 관점의 교통정보 수집을 위해 드론 항공영상을 활용하였다. 관련 연구의 한계점을 극복하기 위하여 딥러닝 기반 다중객체추적 알고리즘과 영상정합을 활용하여 미시적 교통데이터를 추출하였다. 그 결과로 속도는 MAE 3.49km/h, RMSE 4.43km/h, MAPE 5.18km/h의 오차율과 교통량 Precision 98.07%, Recall 97.86%의 정확도를 획득하였다.
본 연구에서는 구미시 일부지역을 대상으로 소개(疏開, 혹은 대피) 계획(evacuation planning)수립 기초연구를 위해 가능한 한 실제 네트워크 및 교통특성 자료를 기반으로 미시적 교통시뮬레이션을 이용하여 대안별 특성을 분석하였다. 긴급 상황이 발생했을 경우를 가정한 시뮬레이션을 통해 기존 교통신호 체계를 그대로 유지하는 경우에서의 소개시간과 본 연구에서 제안한 차로기반 경로유도(lane-based routing) 방식을 비교한 결과, 긴급 상황이 발생했을 시 기존 신호체계를 그대로 유지하는 경우에 있어 소개명령의 차이는 모든 차량을 소개시키는데 거의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 그에 비해 본 연구에서 제시한 차로기반 경로유도 방식의 경우 기존 방식에 비해 소개시간과 총 통행시간에서 각각 28~54%와 82~90%의 단축효과가 있음을 확인하였으며, 특히 소개시간을 짧게 해야 하는 급박한 상황이 발생했을 때 소개를 위한 시간단축을 확인하였다.
객관적이고, 과학적인 수사를 위해, 교통사고는 공정한 기록에 의해서, 컴퓨터 모의실험, 및 학문, 그리고 충돌 사고 역동성, 도로 및 교통 공학으로 검증되어야 한다. 본 논문에서는, 교통사고, 과학, 객관적인 방법을 이용하여 진짜 교통사고 및 결과를 재현한다. 본 논문에서는 모의실험 결과 다음 같은 사항이 입증되었다. 습한 도로 조건에서 브레이크 작동시간이 건조한 도로 상태보다 더 긴 것이 입증되었다. 뿐만 아니라, 포장도로와 비포장 돌에서는 비포장도로의 제동시간이 포장도로의 제동시간 보다 짧다는 것이 입증되었다.
차량검출은 교통량 관측을 위해서 필요한 가장 기본적인 요소이다. 영상을 기반으로 한 교통정보 추출 시스템은 다른 방식을 이용하는 시스템들과 비교했을 때 몇 가지 두드러진 장점을 가지고 있다. 그러나, 영상기반 시스템에서는 영상에 포함된 그림자가 차량검출의 정확도를 저해하는 요소로 작용하는 데, 특히 이동중인 차량에 의해서 발생하는 활성 그림자는 심각한 성능저하를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 차량검출과 그림자 영향 제거를 위해서 배경 빼기와 에지 검출을 결합한 새로운 접근방법을 제안하였다. 제안한 방법은 노변의 지형지물에 의해서 발생하는 비활성 그림자가 크게 증가하는 상황에서도, 98[%]이상의 차량검출 정확도를 나타내었다. 본 논문에서 제안한 차량검출 방법을 기반으로 하여, 차량 추적, 차량 계수, 차종 분류, 그리고 속도 측정을 수행하여 각 차선의 부하를 나타내는 데 사용되는 차량 흐름과 관련된 여러 가지 교통정보를 추출하였다.
도로표지는 도로의 원활한 소통을 위해 운전자에게 안내를 위한 정보를 제공하는 시설물로써, 설치 및 관리기준은 도로법 제57조 및 국토해양부장관령인 도로표지규칙으로 정하고 있다. 하지만 도로표지규칙에서 정하는 사항에 대해 준수하지 않은 경우와 예외사항을 과다 적용하는 경우가 종종 발생하여 도로표지의 혼란정도를 야기하게 된다. 이를 포함하여, 도로명 안내표지, 출구중심 도로표지 등 다양한 도로표지는 운전자에게 이해하기 어려운 것일 수 있으며, 그에 따른 혼란정도가 높아질 수 있다. 본 연구에서는 도로표지 중 도시지역의 방향표지를 대상으로 하여 혼란정도를 유발시킬 수 있는 도로표지의 요소를 제시하고, 정보표기 한정 개수를 산출하였으며, 혼란정도 인자를 그래프 이론을 통해 모형화하였다. 또한, 그에 따른 도로표지의 혼란정도를 예측하였다. 교차로별 혼란정도의 값과 3년간 교통사고 통계자료와의 비교를 통해 도로표지의 혼란정도가 교통에 미치는 영향에 대해 제시하였다.
장기간 동안 활하중의 반복재하로 인한 응력누적에 의해 발생하는 피로현상은 강교량의 내구수명을 지배하는 주요 인자중 하나이다. 본 논문은 차량 주행시 동적효과가 비교적 크게 일어나는 일반적인 중소규모의 플레이트 거더교를 대상으로 피로수명에 영향을 미치는 교통하중의 특성을 검토하였다. 검토결과, 피로수명은 시간교통량과 대형차 혼입율이 증가할수록 짧아지고, 교통하중특성의 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 이러한 검토결과를 토대로 피로수명에 영향을 주는 교통하중의 특성을 대표할 수 있는 새로운 파라미터를 제시하고, 그 유용성을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.647-669
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2016
Multiple attribute for decision making including user preference will increase the complexity of route selection process. Various approaches have been proposed to solve the optimal route selection problem. In this paper, multi attribute decision making (MADM) algorithms such as Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product Method (WPM), Analytic Hierarchy Process (AHP) method and Total Order Preference by Similarity to the Ideal Solution (TOPSIS) methods have been proposed for acoustic signature based optimal route selection to facilitate user with better quality of service. The traffic density state conditions (very low, low, below medium, medium, above medium, high and very high) on the road segment is the occurrence and mixture weightings of traffic noise signals (Tyre, Engine, Air Turbulence, Exhaust, and Honks etc) is considered as one of the attribute in decision making process. The short-term spectral envelope features of the cumulative acoustic signals are extracted using Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Adaptive Neuro-Fuzzy Classifier (ANFC) is used to model seven traffic density states. Simple point method and AHP has been used for calculation of weights of decision parameters. Numerical results show that WPM, AHP and TOPSIS provide similar performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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