2차로 양방향 도로의 교통류는 저속차량과 추월 행태에 따라 다양한 동적 관계를 보인다. 따라서 교통류 모의실험을 이용하여 2차로 도로의 다양한 교통류를 미시적으로 분석하기 위해서는 저속차량의 행태와 더불어 대향차로를 이용한 추월 행태를 동시에 구현하는 차량모형의 개발이 필수적이다. 국내의 경우, 고속도로와 신호교차로를 설명하기 위한 차량추종모형과 차로변경모형에 대한 연구는 보고되고 있으나, 2차로 도로를 구현하기 위한 차량모형에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이산적 시 공간 모형인 CA(Cellular Automata)모형을 기반으로 차량추월을 고려한 미시적 2차로 도로 차량모형을 개발하였다. 개발된 모형은 수정된 CA 차량추종모형과 추월모형을 이용하여 병렬적으로 결합된다. 모의실험을 수행한 결과, 차량추종모형은 다양한 거시적 교통류 관계를 설명하였으며, 추월모형은 대향방향 교통류와 차량추월 확률변수의 조건에 따라 다양한 거시적 교통류를 합리적으로 구현하였다. 따라서 본 연구에서 제시된 차량모형은 보다 다양한 2차로 도로교통류의 모의실험에 활용될 것으로 기대된다.
도로 중앙에 위치한 버스전용차로는 일반차로상에서 복수의 차로변경을 통해 일반차로의 가장왼쪽 차로에서 버스전용차로로 진입할 수 있다. 성공적인 버스전용차로 운영을 위해서 특히 주목해야 할 사항은 도로 진입구에서 도로중앙에 위치한 버스전용차로 진 출입구간까지의 적당한 차로변경구간길이이다. 차로변경길이 증감에 대한 안전민감도 분석을 통해 적절한 차로변경구간길이에 대한 지침을 도출할 수 있다. 하지만 차로변경구간길이에 대한 지침을 도출하기 위한 과정은 다양한 교통량 및 차로변경구간길이와 안전과의 상관관계 현장데이터가 필요하기 때문에 어려움이 있다. 본 연구는 미시적 교통시뮬레이션 프로그램(VISSIM)을 통해 차량의 흐름을 시뮬레이션하고, 시뮬레이션된 각 차량의 궤도(trajectory) 데이터를 기초로 Surrogate Safety Assessment Model (SSAM)을 이용하여 차로변경구간길이 증감에 따른 차량들간의 상충횟수(또는 안전의 정도)를 조사한다. 그리고 차로변경구간길이와 상충횟수의 관계를 다중선형회귀모형으로 정립한다. 마지막으로 다중선형회귀모형을 통해 차로변경구간길이에 대한 디자인 지침을 도출한다. 디자인 지침은 차로변경 교통량이 증가할수록 안전을 확보하기 위해 증가된 차로변경길이가 요구됨을 보여준다.
본 연구에서는 포세린 소성과정 동안 금속하부구조물의 경도가 하강하는 문제점을 개선하기 위해 모의소성 시 산화처리 단계에서 서냉(bench cooling) 대신 급랭(ice-quenching)으로 합금을 냉각시킴으로써 나머지 소성단계 동안 경화효과를 얻을 수 있을 것으로 예측하고, 이를 확인하기 위해 실험을 진행하였다. 본 연구에서는 Pd-Ag-Sn-Au계 금속-세라믹용 합금을 사용하여 실험을 진행하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 산화처리 후 stage 0으로 냉각한 시편과 산화처리 후 급랭한 시편을 glaze까지 모의소성한 결과, 두 시편 모두 소성 첫 단계에서 경도가 상승한 후 지속적으로 경도가 하강하였으나, 산화처리 후 급랭한 시편의 최종 경도가 더 높게 나타났다. 소성 첫 단계에서 일어난 경도의 상승은 면심입방구조의 Pd-Ag-rich 기지에서 면심정방구조의 Pd3(Sn, Ga, In)상의 석출로 인해 기지와 석출물간의 계면에 생성된 격자변형에 기인하였다. 모의소성과정에 따른 경도의 하강은 석출물이 조대화됨에 따라 석출물과 기지사이의 계면의 면적이 감소되어 격자 뒤틀림이 해소된 것에 기인하였다.
현재 국내에서는 자율주행차량의 상용화를 목표로 다양한 노력을 기울이고 있으며 자율주행차량이 운영 가이드라인에 따라 안전하고 신속하게 주행할 수 있는 연구들이 대두되고 있다. 본 연구는 자율주행차량의 경로탐색을 미시적인 관점으로 바라보며 Deep Q-Learning을 통해 자율주행차량의 차로변경을 학습시켜 효율성을 입증하고자 한다. 이를 위해 SUMO를 사용하였으며, 시나리오는 출발지에서 랜덤 차로로 출발하여 목적지의 3차로까지 차로변경을 통해 우회전하는 것으로 설정하였다. 연구 결과 시뮬레이션 기반의 차로변경과 Deep Q-Learning을 적용한 시뮬레이션 기반의 차로변경으로 구분하여 분석하였다. 평균 통행 속도는 Deep Q-Learning을 적용한 시뮬레이션의 경우가 적용하지 않은 경우에 비해 약 40% 향상되었으며 평균 대기 시간은 약 2초, 평균 대기 행렬 길이는 약 2.3대 감소하였다.
본 연구는 자율주행차량과 일반차량의 인지 방식과 범위의 차이를 비교하고 미시적 교통시뮬레이션을 활용한 교통안전시설의 설치 및 운영 개선방안을 제안하는 것을 목적으로 하였다. 연구에서는 기존 교통안전표지 설치·관리 업무편람을 검토하고 교통안전시설 중 안전표지를 차량의 행동 변화에 따라 분류하였다. 이후, 분류된 시설에 대해 가상환경에서 시뮬레이션 실험을 통해 안전표지의 설치 위치를 변경해가며 최적 설치지점을 추론하여 개선방안을 제시하였다. 본 연구는 일반 운전자의 시인성을 기준으로 설치된 교통안전시설이 자율주행차량과 일반차량이 혼재된 상황에서 도로 효율성과 안전성에 어떠한 영향을 주는지 확인하였다. 본 연구를 통해 도출한 교통안전시설의 인지에 대한 임곗값은 교통안전시설의 설치·관리에 관한 규칙의 개정 근거로 활용될 수 있다는 데 의의가 있다.
도로용량편람에서 제시하는 서비스수준은 새로운 교통시설 설치 또는 기존 시설 확장에 근거로 사용되고 있다. 신호교차로 서비스수준 분석은 다섯 단계로 진행되는데 그 중 3단계는 차로군 분류 단계이다. 이 단계에서 분류된 차로군으로 연속적인 분석을 진행하기 때문에 서비스수준 분석 시 중요한 요소 중 하나이다. 하지만 본 연구에서 분석한 결과 회전교통량이 적은 경우에도 불구하고 실질적 전용회전차로군으로 분류되는 점을 발견하였다. 이러한 문제점에 대한 대안으로 USHCM의 차로군 분류 방법을 차용하는 방법, 공용차로 당 회전별 교통량 비율을 사용하는 방법 그리고 기준 회전교통량 이하인 경우 통합차로군으로 분류하는 방법 세 가지를 제시하였고 정산한 CORSIM 시뮬레이션과 비교해보았다. 본 논문에서는 각각 방법의 결과 및 한계점을 제시하였고 추후 다양한 네트워크에 대하여 연구가 필요하다는 결론을 내렸다.
교통사고 발생이 교통류와 밀접한 연관을 가지는 고속도로의 경우 교통류를 안정화하여 교통안전을 향상시키기 위한 교통류 관리전략이 필수적이다. 본 연구에서는 실시간 교통안전을 고려한 속도관리 전략을 제안하였다. 제안된 속도관리 시스템은 교통정보센터에서 검지기 및 개별차량 등으로부터 수집된 개별차량 주행궤적 자료를 가공하여 교통안전도(Safety Index)를 검지하고 집중관리구간(Hazard zone)에 진입하는 중차량을 제외한 개별차량에게 속도 정보를 제공하는 에이전트 기반의 시스템을 제시하였다. 수집된 개별차량 주행궤적 자료의 교통안전도를 평가하기 위하여 교통상충기법인 SD(Speed Differenciation)를 활용하였다. 또한, 실시간 교통류의 특성을 반영하기 위하여 교통 소통상황과 중차량 혼입율에 따른 차로별 속도제어관리전략을 수립하였다. 분석결과, 속도관리 구간에 진입하는 개별 차량들에게 교통 소통상황과 중차량의 혼입율을 반영한 속도정보를 제공하는 전략이 유의한 효과가 있는 것으로 분석되었다. 제시된 실시간 속도관리 시스템은 실시간으로 교통류의 안전성을 증진시키기 위한 교통류 운영 및 제어 전략에 효과적으로 활용될 것으로 판단된다.
The signals obtained from the $5^{th}$-order (two-dimensional) Raman spectrum of a liquid can depend dramatically on the polarizations of the various light beams, but to date there has been no evidence presented that different polarization conditions probe any fundamentally different aspects of liquid dynamics. In order to explore the molecular significance of polarization we have carried out a molecular dynamics simulation of the $5^{th}$-order spectrum of a dilute solution of CS₂ in liquid Xe, perhaps the simplest system capable of displaying a full range of polarization dependencies. By focusing on the 5 distinct rotational invariants revealed by the different polarizations and by comparing our results with those from liquid Xe, a liquid whose spectrum has no significant polarization dependence, we discovered that the polarization experiments do, in fact, yield valuable microscopic information. With different linear combinations of the experimental response functions one can separate the part of the signal derived from the purely interaction-induced part of the many-body polarizability from the portion with the largest contributions from single-molecule polarizabilities. This division does not directly address the underlying liquid dynamics, but it significantly simplifies the interpretation of the theoretical calculations which do address this issue. We find that the different linear combinations differ as well in whether they exhibit nodal lines. Despite the absence of nodes with the atomic liquid Xe, observing the resilience of our solution's nodes when we artificially remove the anisotropy of our solute leads us to conclude that there is no direct connection between nodes and specifically molecular degrees of freedom.
본 연구에서는 운전자의 일관성 있는 교통 정보 학습과정을 기반으로 한 일별 동적 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 교통 정보 서비스의 효과 분석이 가능한 형태의 체계를 갖추었다. 즉, 교통 시스템에는 교통 정보 서비스 업체(ISP, Information Service Provider)가 존재하며, ISP의 가입자는 과거 실시간 교통 정보를 제공받으며, 이를 바탕으로 경로를 선택한다. 반면, 교통 정보 미가입자는 개인의 경험 또는 친구, 교통방송 등을 통해서만 교통 정보를 학습하게 된다. 운전자의 경로 선택은 Boundedly-rational 모형으로 표현되었으며, 주어진 동적 통행 수요와 경로 선택에 따른 도로 교통망의 성능을 평가하기 위해 미시 교통 시뮬레이션 모형 (파라믹스)이 사용되었다. 개발된 모형은 실제 도로망에 적용되었으며, 도출된 결과는 개발된 모형의 수렴성과 일관성있는 교통 정보 학습 모형의 효과를 입증하였다.
본 연구는 도로점용공사가 신호교차로의 정지선에 인접하여 시행될 시, 물리적 차로점용으로 인하여 변화하는 포화교통류율을 산정하기 위한 수학적 논리모형 개발을 목적으로 한다. 우선 문헌조사와 사전 모의실험을 통하여 신호교차로에 인접한 도로의 포화교통류율이 도로점용공사의 위치, 차로 수, 신호주기, 유효녹색시간에 의해 민감하게 변화함을 확인하였다. 이러한 포화교통류율 변화요인을 독립변수로 선정하고, 기존 교통류이론을 활용한 수학적 논리모형을 개발하였으며, 개발모형은 도로점용공사의 위치(교차로 상/하류)에 따라 각각 달리 적용하도록 이원화하였다. 개발된 논리모형의 검증을 위하여 다양한 미시적 시뮬레이션을 수행하였으며, 논리모형 적용과 모의실험 수행을 통해 각각 얻어낸 포화교통류율 결과 값을 비교/분석하였다. 검증결과, 각각의 방법으로 얻어낸 포화교통류율의 절대적 차이가 다소 존재하였으나, 독립변수의 영향에 의한 포화교통류율 분포 형태가 통계적으로 유의함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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