이 논문에서는 도심 지역의 교통 제어 시스템의 동적 응답 성능 향상을 위하여 적응형 Q-Learning 강화 학습 메커니즘을 설계 하였다. 도로, 자동차, 교통 제어 시스템을 지능 시스템으로 모델링 하고, 자동차와 도로 사이는 무선 통신을 이용한 네트워크가 구성된다. 도로와 대로변에 필요한 센터네트워크가 설치되고 Q-Learning 강화 학습은 제안한 메커니즘의 구현을 위해 핵심 알고리즘으로 채택하였다. 교통 신호 제어 규칙은 자동차와 도로에서 매 시간 업데이트된 정보에 따라서 결정되며, 이러한 방법은 기존의 교통 제어 시스템에 비하여 도로를 효율적으로 활용하며 결과적으로 교통 흐름을 개선 한다. 알고리즘을 활용한 최적의 신호 체계는 온라인상에서 자동으로 학습함으로서 구현된다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘이 기존 시스템에 비하여 효율성 개선과 차량의 대개 시간에 대한 성능 지수가 모두 30% 이상 향상되었다. 실험 결과를 통하여 제안한 시스템이 교통 흐름을 최적화함을 확인하였다.
유비쿼터스 교통환경에서는 개별차량의 위치, 속도 등 미세한 데이터 수집이 가능하며, V2V (Vehicle-to-Vehicle), V2I(Vehicle-to-Infra) 양방통신이 가능해 짐에 따라 개별차량 혹은 차량군 단위의 미세 제어가 가능해 진다. 이와 같이 기존 ITS 환경과 차별화되는 유비쿼터스 교통환경에 합당한 새로운 교통관리 개념을 정립하는 것과 이러한 개념을 실현할 알고리즘 개발도 필요하다. 이에 본 논문에서는, 교통류 안정성 유지를 통하여 사고발생 잠재력을 최소화시키고 생산성 저하를 방지하는 예방차원의 u-연속류 정체예방관리 서비스를 정의하고 알고리즘을 개발하였다. 이러한 u-연속류 정체예방관리 알고리즘에는 다음과 같은 요소기술 개발이 포함된다. 첫째, 유비쿼터스 교통센터 네트워크에서 수집된 개별차량 데이터를 처리하여, 3차원의 속도/교통량/밀도 프로파일을 구성하는 기술. 둘째, 차량군과 충격파 프로파일을 추출하는 기술. 셋째, 위의 데이터 처리를 통하여 교통류 안정성을 판단하고 교통상황을 구분하는 기술. 넷째, 교통 상황별 적정속도 산정 기술. 다섯째, V2V, V2I 통신환경을 이용한 개별차량 혹은 차량군 단위 적정속도 제공 기술. 기존의 ITS 환경의 사후관리와 비교할 때, 본 연구에서 제안하는 정체예방관리는, 예방적 차원의 사전관리라는 점에서 진일보한 교통류 관리이다. 향후 유비쿼터스 교통 환경을 모사할 수 있는 시뮬레이션 모형 개발이 필요하며, 테스트 베드를 구축하여 현장실험을 시행하고 알고리즘에서 요구되는 문턱치를 결정하는 것도 필요하다.
본 논문은 교통량이 변하는 복수 교차로망의 신호등 제어에 적합한 지능형 신호 제어기를 제안한다. 교차로망이란 하나의 교차로가 사방으로 연결된 교차로이다. 기존의 교차로 제어방법들은 주로 단일 교차로를 대상으로 연구가 수행되었다. 하지만 단일 교차로 제어는 현실의 교통 상황과는 차이가 있다. 본 논문에서는 교통량과, 녹색 신호시 교차로로 진입하는 차량수와 적색 신호동안 대기하는 차량수를 퍼지 제어의 입력변수로 사용하여, 현재 녹색 현시의 확장시간을 조정하는 퍼지 교통망 제어기를 개발한다. 제안된 방법은 기존의 교차로 신호 주기 제어 방법들과 시뮬레이션을 수행하여 비교하였다. 실험결과는 제안된 퍼지 논리 제어기가 기존의 방법들에 비하여 차량당 지체시간과 논문에서 제안된 비용함수 면에서 우수함을 보여준다.
In the present study, a new methodology is presented to study the ride comfort and bridge responses of a long-span bridge-traffic-wind coupled vibration system considering stochastic characteristics of traffic flow and bridge surface progressive deterioration. A three-dimensional vehicle model with 24 degrees-of-freedoms (DOFs) including a three-dimensional non-linear suspension seat model and the longitudinal vibration of the vehicle is firstly presented to study the ride comfort. An improved cellular automaton (CA) model considering the influence of the next-nearest neighbor vehicles and a progressive deterioration model for bridge surface roughness are firstly introduced. Based on the equivalent dynamic vehicle model approach, the bridge-traffic-wind coupled equations are established by combining the equations of motion of both the bridge and vehicles in traffic using the displacement relationship and interaction force relationship at the patch contact. The numerical simulations show that the proposed method can simulate rationally the ride comfort and bridge responses of the bridge-traffic-wind coupled system; and the vertical, lateral, and longitudinal vibrations of the driver seat model can affect significantly the driver's comfort, as expected.
동적통행배정모형을 이용해서 교통정보를 ㅈ공하기 위해서는 다양한 여행자의 경로선택행태를 고려하는 것이 필요하다. 여행자계층은 일반적으로 3가지 형태로 분류된다: 1) 버스나 지하철과 같은 대중교통의 고정된 경로(fixed route class)를 이용하는 그룹, 2) 자신이 인지하는 경로비용을(perceived route, unguided class) 판단하여 경로를 선택하는 그룹, 3) 정확한 경로선택에 대한 정보를(guided class)기반으로 경로를 선택하는 그룹. 본 연구에서는 이 3그룹의 여행자를 포함하는 동적통행배정모형의 해법을 제안한다. 제안된 해법에서는 링크의 교통량과 유출교통류를 진입교통류 단일변수로 축소하여 시간과 공간을 확장하기 않고 실재의 네트워크에서 최단경로를 도출하는 방법을 적용한다. 따라서 시간종속적인 통행비용함수에 진입교통유율, 교통량, 유출교통유율 3가지 변수를 고려해야 하는 시공간확장방법에 비해 네트워크의 규모와 수행시간에 있어 유리하다.
과거 혼잡세 이론의 초기부터 주장되어온 변동요금징수 체계는 최근 텔레매틱스 산업의 발전과 더불어 기술적 제약이 해결되면서 여러 국가에서 시행되고 있다. 본 연구는 변동요금 체계와 관련하여 교통정보와 요금의 변화가 교통류에 미치는 영향을 시뮬레이션을 이용하여 분석하였고, 이로부터 변동요금에 의한 교통류 관리 방안의 가능성을 제시하고 있다. 본 연구를 통해 고패널티 운전자와 저패널티 운전자간의 시간가치가 달라 요금에 대한 저항이 다르다는 것, 통행요금이 증가하면 운전자들의 요금저항 역시 증가하여 고속도로에서 일반도로에의 이용자 전환이 촉진되는 것을 확인하였다. 또한, 통행요금, 고패널티 운전자비율과 평균소요시간의 관계 분석을 통해서는, 동일한 통행요금 체계일지라도 도로 네트워크내의 고패널티 운전자 비율에 따라서 교통류 상태가 가변적이라는 것을 확인함으로써, 지각패널티와 통행요금에 의한 효율적인 교통류 관리방안의 가능성을 발견하였다.
항공교통관리란 항공교통흐름을 안전하고 신속하며, 질서 있게 소통시키는 것이다. 효율적인 항공교통관리를 위해서는 비행계획 및 비행정보를 이용하여 항공기의 경로 및 거리를 최대한 신속하고 정확하게 탐색하는 능력이 필요하다. 특히 시간에 민감한 항공운송에 있어서 효율적인 항공교통흐름 관리는 필수적이라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 웨이포인트 및 항로를 네트워크화 하여 최적의 항로를 동적으로 탐색할 수 있는 동적 항로탐색 알고리즘을 제안한다. 기존의 방식은 정적 알고리즘인 다익스트라 알고리즘을 이용하는 방법으로써 일부의 항로가 기상 등의 이유로 폐쇄되었을 때 전체 항로를 다시 계산하는 문제점이 있었다. 동적 항로탐색 알고리즘은 항로의 가중치가 변경되었을 때, 해당 항로와 관련이 있는 부분만 재계산하기 때문에 기존의 방법에 비해 신속하고 정확하게 최적의 항로를 찾을 수 있다. 성능비교 결과, 동적 항로탐색 알고리즘이 기존의 방법에 비해 성능이 우수한 것으로 나타났다.
본 논문은 전술 통신망에서 QoS 향상을 위한 클래스 기반의 FQ-CoDel(Flow queue-Control Delay) 알고리즘을 제안한다. 전술 통신망에서 다양한 응용체계 서비스를 제공하게 되면서 병목현상으로 인한 트래픽 손실 및 지연 문제가 대두되었고 따라서 효과적인 트래픽 처리 방안 연구에 대한 필요성이 제기되었다. 제안방안은 클래스 기반의 FQ-CoDel 알고리즘을 이용한 동적인 버퍼 관리 및 스케줄링 기술로써 서비스 특성 및 중요도에 따라 해당 큐에 패킷을 분류하고 주기적으로 각 패킷의 대기시간을 체크하여 기준 대기 시간을 초과하는 경우 해당 패킷을 폐기하여 큐에 저장된 트래픽 양을 일정 수준으로 조절한다.
In the evaluation of Broadband-ISDN, the main issue is to interconnect existing LANs and MANs to B-ISDN based on Asynchrous Transfer Mode. However, LANs provide connectionless services, whereas the ATM network provides connection-oriented services. So some problem arises from accessing ATM switchs to transparently transmit connectionless data via B-ISDN. Two methods then were recommended by ITU-TS to support the connectionaless services. In the paper, we do the numerical analysis, using the stochastic fluid flow method, of dynamic bandwidth allocation sheme with two class traffics in the virtual path established between Interworking Units(JWUS) interconnecting LANs to an ATM network and Connectionless Servers(CLSs). The loss mechanism of each traffic is controlled by the contents of buffer. The vandwidth which the IWU requests the CLS is estimated by the number of On-Off sources in the On state. We use the stochsastic fluide flow method which is to find the steady-state joint probability in each level of the IWU buffer. The length of the IWU buffer as the real random variable is changed by traffics entering the IWU.
텔레매틱스 서비스 중에서 가장 많이 이용하고 있는 것 중 하나는 출발지와 목적지에 이르는 최단 경로를 찾아 주는 서비스이다 . 현재 보편적으로 사용되고 있는 최단 경로 찾기서비스는 실시간 교통 정보를 고려하지 않는 정적인 최단 경로 알고리즘을 사용하고 있다. 본 연구에서는 실시간 교통 정보를 반영하여 현재 시간으로부터 일정 시간 경과한 후의 교통 정보를 예측하기 위한 방법을 제안하고 예측 결과의 정확성을 평가하기 위해 실시간 데이터를 이용하여 실험하였다. 제안된 방법은 도로 위를 달리는 차량의 평균 속도를 5분 단위로 입력 받아 누적된 데이터를 동일한 시간과 요일별로 분석하여 구한 누적 속도패턴과 칼만 필터 방법을 통합한 것이다 . 제안한 방법은 현재 사용되고 있는 누적 속도 패턴만을 이용한 예측보다 더 정확한 예측 결과를 보여 주었다. 예측된 결과는 동적인 최단 경로를 구하기 위해 사용될 뿐만 아니라교통혼잡이 예측되는 지역을 피하여 여행하도록 정보를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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