본 연구에서는 지하철망에서 각 노선을 운행하는 차량과 승객을 동적으로 시뮬레이션 할 수 있는 동적 지하철차량 시뮬레이션 모형과 동적 지하철승객 시뮬레이션 모형을 개발하고, 이를 이용해 통행자 기반의 동적 지하철 출발시간 선택 알고리듬을 개발하였다. 개발된 모형은 개별적인 통행자들의 행태를 이질적(Heterogeneous)으로 설정해 기존에 이용되던 통행자간의 동질성 가정을 완화하였다. 또한, 통행자들은 불완전한 정보와 제한적인 합리성을 가진다고 가정하여 보다 현실적인 시뮬레이션이 가능하도록 하였으며, 간단한 예제 가로망에 대해 모형을 분석하였다. 분석결과 통행자들을 이질적으로 가정한 경우와 동질적으로 가정한 경우간에 출발시간선택에 명확한 차이를 보였다. 통행자들을 동질적으로 가정한 경우 출발시간선택과정에서 기종점에 관련된 특성들이 중요한 역할을 하는 반면 이질적으로 가정한 경우 개별 통행자의 선호특성이 출발시간 선택에 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 특히 통행자들을 동질적으로 가정할 경우 출발시간 선택결과가 비현실적으로 나타날 수 있음도 보였다. 또, 기존의 확률과정과 달리 선택 차원이나 선택 대안의 수가 많아질 경우 추가적인 고려가 있어야 학습과정을 보다 현실적으로 모형화할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구모형에서는 지하철 통행자의 동적 출발시간 선택과정을 묘사하기 위해 인지 및 의사결정과정으로서 추론과정과 귀납적인 선호형성과정을 학습모형에 포함시킴으로써 보다 현실적인 분석결과가 도출되도록 하였다. 각 승객들은 충분한 학습을 거친 뒤에도 합리적인 선택을 하기보다는 자신의 경험에 따라 형성되는 선호의 영향을 받아 임의적으로 출발시간을 선택하는 문제도 나타날 수 있는 것으로 분석되었다. 이런 분석결과는 기존의 전통적인 교통수요모형(이용자균형 통행배정모형 등)들에서 주로 이용되는 통행자의 완전한 정보, 합리성 및 동질성 가정 등에 따른 집계적인 수요추정결과가 실제로 나타나는 개별적인 통행행태와 다를 수도 있음을 보여 주는 것이다.
엇갈림 현상은 고속도로에서 동일 방향을 진행하는 두 교통류가 연결로에 의해 다른 도로와 연결됨으로써 교통류간에 합류 또는 분류가 일어남에 따라 발생하는 교차현상을 말한다. 엇갈림 현상은 짧은 구간에서 집중적으로 발생하는 운영 특성 때문에 다른 도로구간에서 발생하는 교통혼란보다 더 과도한 혼란이 생기기 쉬우며 이는 도로 전체 서비스수준 저하를 초래하는 원인이 되기도 한다. 본 연구는 개별차량에 대한 미시적 분석이 가능한 고속도로의 항공사진 자료를 분석함으로써 교통와해 발생시 고속도로 엇갈림구간의 교통류 특성을 차로별로 미시적인 방법을 통하여 관찰하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 엇갈림구간의 진출입교통량으로 인한 본선 교통류의 정체과정을 분석하기 위해 고속도로의 엇갈림구간에서 수집한 항공사진 원시 자료를 차로별 30초 단위의 교통량, 속도, 밀도자료로 생성하고, 이 자료를 토대로 차로별 안정류에서 정체류로 변화하는 시간대와 구간을 파악하여 교통와해 특성을 분석하며, 또한, 개별차량데이터를 이용하여 시간과 거리에 따른 시공간도를 작성하여 엇갈림구간의 특성에 대해 해석하여 교통와해 발생 여건을 분석하고 차로 별 교통류 전파과정을 면밀히 관찰한다. 본 연구는 혼잡교통류 상태의 고속도로 엇갈림 구간에 대한 미시적 분석을 수행하여 교통와해 현상을 실제 자료를 토대로 확인하고, 유비쿼터스 환경하에서 개발 가능한 개별차량들의 교통특성과 알고리즘개발에 대한 기초이론을 제공한다는 데에 의의가 있다.
ICT 기술의 발달로 로봇의 실내 활용이 증가하고 있다. 현재 이용되거나 향후 이용 범위가 증가할 수 있는 운반, 청소, 안내 로봇 등의 연구가 고도화 될 것이다. 실내 공간에서 이동 로봇 활용을 원활히 하기 위해 자기 위치 인식 문제는 가장 먼저 해결되어야 하는 중요한 연구이다. 추가적으로 이동 로봇의 위치가 인위적으로 이동되거나 예기치 못한 충돌로 인해 기존의 경로에서 이탈하였을 경우 등에서도 이동 로봇이 이런 상황을 인지하고 판단하여 목적지로 정확히 이동할 수 있는 강인한 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 이동 로봇의 자기 위치 관련 여러 문제들을 해결하고자 실내에 설치되어 있는 다수의 CCTV 등 외부 영상 및 이를 절대 공간 좌표 변환한 정보와 더불어 이동 로봇의 엔코더 정보 등을 융합하여 강인한 위치 인식 시스템을 구현하였다. 추가로 이동 로봇 시스템에 경로 주행 알고리즘인 벡터 필드 히스토그램 기법을 적용하였고 실제 실험 수행 후 연구 결과를 확인하였다.
최근 중요한 매핑기술이 된 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 다른 수치표고자료 획득 기법에 비해 높은 정확도와 세밀한 밀도를 가지고 있어 3차원 모델링에 필요한 높이정보를 제공한다. 이러한 시스템의 가장 중요한 작업은 디지털화된 리턴 펄스의 모양을 이해하여 수신권내의 반사되어 오는 시간을 측정하여 이와 대응되는 표면 위치를 계산하고 이를 지리좌표와 연결시키는 것이다. 디지털화된 파형(waveform)은 수신권내의 지표 형태에 따라 다른데 처음 발생된 펄스와 같은 단일 모드이거나 수신권내에 여러 표면이 있는 경우 각 반사 표면에 해당하는 여러 모드로 구성된 복잡한 파형일 수 있다. 자료처리 과정에서 반사표면에 대해 일관성 있는 거리측정 지점을 찾기 위해서는 리턴 파장에서 각 모드의 중심위치나 피크 진폭의 위치를 찾아내는 방법이 필요하다. 복잡한 파장의 경우에는 여러 개의 반사지점에 대해 정확한 높이를 계산해 내는 것이 쉽지 않은데 이를 위해 각 모드가 수신권내의 반사 표면에서 레이저 에너지가 반사되는 분포를 나타낸다고 가정하고 리턴 파장을 각 구성 모드로 분해하는 방법이 제안되었다. 이때 분석을 단순화하기 위해 레이저 출력 펄스 모양이 가우시안 분포를 따른다고 가정하고 전체 리턴 파장을 다변량 가우시안(multivariate Gaussian) 분포를 이용하여 분석한다. 여기서는 혼합분포에서 정확한 피크 위치와 half-width와 같이 모형의 파라미터에 대한 추정치를 구하기 위해 EM 알고리즘을 적용하여 MLE 값을 구하였다. 그러나 실제 레이저 고도계에서 얻어진 데이터는 가우시안이 아닌 오른쪽으로 기울어진 분포를 보여주고 있어 응용분야에 따라 정확한 분석이 필요한 경우 이러한 펄스 모양을 고려한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 펄스 모양을 처리하기 위한 새로운 방법론이 제시되어 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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