본 연구는 교통관리 시스템의 유고검지 체계를 검토하여 기존 체계의 문제점과 한계점을 극복할 수 있는 새로운 검지체계를 구축하고 새로 구축된 검지 체계에 맞는 알고리즘을 개발하는데 연구 목적이 있다. 새로운 검지체계는 검지기 1개소의 설치로 다차로를 검지할 수 있으며 특히 1개 차로 내에서도 검지영역을 여러 개 검지할 수 있는 다 검지체계의 장점을 최대한 살린 시스템이므로 기존 체계의 한계성인 단일 검지영역 문제를 해소할 수 있으며 경제적으로 교통관리 시스템을 구축할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이 시스템으로 고속도로와 국도상에서 유고 검지율을 기존의 APID와 DES를 비교하여 현장 시험 평가한 결과 이 시스템이 제일 높은 유고 검지율을 나타내어 기존 시스템보다 우수한 것으로 판명되었다.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.268-271
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1998
this paper presents the potential application of fuzzy logic to the automatic incident detection system. While the conventional incident detection algorithms are based on a binary decision process, the algorithm using fuzzy logic can incorporate ambiguity which occurs in determining incidents. Since collecting good amount of data to construct data base for incidents is pretty expensive, a traffic simulator called FRESIM is used to simulate traffic condition in a freeway. Incident data are obtained by changing input parameters of the simulator and the fuzzy algorithm generates fuzzy rule for determining normal and incident traffic conditions. In this paper, various steps are described to test the algorithm and its results are summarized.
혼잡은 반복정체와 비반복(돌발상황)정체로 나눌 수 있다. 고속도로의 효율적인 교통관리를 위해서는 사전 예측이 불가능한 돌발상황으로 인한 비 반복정체를 신속·정확하게 검지하여 대응함이 매우 중요하다. 이러한 목적으로 국내외적으로 많은 노력을 기울여 왔으나, 기존에 개발된 많은 돌발상황검지알고리즘들은 검지율 증가시 수반되는 오보율증가에 대한 문제점을 극복하는데 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이로 인해 고속도로 운영자에게 실질적으로 적용이 가능한 돌발상황검지알고리즘을 제공하지 못하고 있다. 이와 같은 현 여건을 감안하여 본 연구에서는 돌발상황 검지율과 오보율을 모두 향상시킬 수 있는 기존에 개발된 방법론을 응용하고, 운영자측면에서 돌발상황검지의 효용성을 증대할 수 있는 기법을 개발하는데 주안점을 두고 있다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 교통량, 속도, 점유율 등 세 교통변수간 관계식에 근거하여 일차적으로 돌발상황을 검지하고, 다음 단계에서 검지된 교통상황의 돌발상황 여부를 McMaster 알고리즘에서 적용한 반복 및 비반복정체 구분을 위한 교통상황판단 방법론을 응용하여 구축하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘의 구성체계와 연구에 적용된 방법론의 적합성 평가를 위해 미국 캘리포니아에 위치한 I-880고속도로에서 수집된 교통자료를 이용하였다. 평가결과, 돌발상황 검지율과 오보율 측면에서 본 연구에서 제시한 알고리즘의 적용가능성이 매우 긍정적으로 판단된다. 본 연구에서는 캘리포니아 알고리즘에 대한 평가결과도 참고적으로 제시하였다.
현존하는 자동 사고감지 알고리즘의 대부분은 개방도로 혹은 터널 내에서 사고 발생 시 이것을 사고로 감지하지 못하고 혼잡으로 감지하는 경우가 많다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 개방도로에서의 사고감지 알고리즘을 기반으로 터널 내에서의 사고감지 알고리즘을 개선하여 감지율을 높일 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 개선된 알고리즘은 가우시안 혼합모델을 이용하여 픽셀의 변화량을 판단하여 터널 내 사고로 인한 정지차량을 우선 감지한 후 도로를 블록화하여 블록 간 점유율의 편차를 분석하여 최종 판단을 한다. 실제 사고영상에 알고리즘을 적용한 실험에서 모두 오류 없이 검지하였음을 확인하였다.
본 연구에서는 최근 활발하게 활용되고 있는 머신러닝 기법을 교통분야에 적용하여 효율적인 돌발상황 검지 알고리즘을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 미시교통시뮬레이션 모형을 통하여 대상지의 네트워크를 구축하였고 돌발상황에 영향을 줄 것으로 예상되는 변수의 여러 조합을 통해 시나리오를 설정하여 가상의 돌발상황 데이터를 수집하였다. 다음으로 대표적인 돌발상황 검지 알고리즘인 McMaster 알고리즘과 본 연구에서 개발한 나이브 베이즈 분류기를 구현하여 비교 평가하였다. 비교 결과, 나이브 베이즈 분류기가 McMaster 알고리즘에 비해 돌발상황 검지 간격에 따른 부정적인 영향이 적었고 더 우수한 검지율을 보였다. 하지만 검지율이 증가하는 만큼 오검지율 또한 증가하는 것을 확인할 수 있었다. McMaster 알고리즘은 4주기를 통해 검지가 가능하지만 나이브 베이즈 분류기는 1주기(30초)만으로 돌발상황을 판단할 수 있다. 본 연구를 통해 개발한 나이브 베이즈 분류기가 효율적으로 돌발을 파악할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
기존의 고속도로 돌발상황 검지 알고리즘들은 돌발상황 발생시 혼잡이 발생하는 교통류상황을 전제로 하여 개발된 것으로 교통량이 낮아 혼잡이 발생하지 않은 경우에는 모형의 성능이 유지된다고 보기 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 3가지 교통류 유형 특성을 우선적으로 분석하고 속도변수를 기준으로 수정교통량-점유율 관계도를 생성한다. 또한, 제안된 새로운 관계도를 이용하여 교통류 상태를 5개 영역으로 구분하고 돌발상황을 검지하는 알고리즘을 개발하고 실제 고속도로 검지기 자료를 가지고 평가하는 것을 목적으로 한다. 수정교통량-점유율 관계도를 이용한 영역구분은 기존 McMaster 알고리즘에서 보여주었던 부정확한 영역구분으로 인해 낮은 교통량 상태에서 돌발상황 검지가 어렵다는 단점을 개선할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 평가결과로서 검지율과 오보율 등의 성능지표 측면에서 기존 McMaster 알고리즘과 비교평가하여 제시하고자 한다.
This paper documents the development of a fuzzy logic based incident detection model for urban diamond interchanges. Research in incident detection for intersections and arterials is at a very initial stage. Existing algorithms are still far from being robust in dealing with the difficulties related with data availability and the multi-dimensional nature of the incident detection problem. The purpose of this study is to develop a new real-time incident detection model for urban diamond interchanges. The development of the algorithm is based on fuzzy logic. The incident detection model developed through this research is capable of detecting lane¬blocking incidents when their effects are manifested by certain patterns of deterioration in traffic conditions and, thereby, adjustments in signal control strategies are required. The model overcomes the boundary condition problem inherent in conventional threshold-based concepts. The model captures system-wide incident effects utilizing multiple measures for more accurate and reliable detection, and serves as a component module of a real-time traffic adaptive diamond interchange control system. The model is designed to be readily scalable and expandable for larger systems of arterial streets. The prototype incident detection model was applied to an actual diamond interchange to investigate its performance. A simulation study was performed to evaluate the model's performance in terms of detection rate, false alarm rate, and mean time to detect. The model's performance was encouraging, and the fuzzy logic based approach to incident detection is promising.
본 연구에서는 음향신호 처리기반 터널 돌발상황 탐지시스템을 개발하고 평가하였다. 개발 시스템은 알고리즘, 음향신호 수집기, 서버시스템 세 가지 구성 요소로 구성된다. 비음수 텐서 분해와 은닉 마코프 모델을 이용하여 돌발상황음(충돌, 스키드)을 검출한다. 개발시스템 성능은 제한된 환경과 실제 운영환경에서 평가되었다. 그 결과, 제한된 환경 평가에서 거리별로 80~95%의 검지성능을 보였고, 실제 운영환경에서는 94% 검지성능을 보였다. 기존의 터널 돌발상황 검지기술인 영상 및 루프검지기 기반 시스템 성능과 비교한 결과, 본 개발 기술의 장점은 신속한 검지시간(2초 이내)인 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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