Kang, Ho Jun;Moon, Tae Nam;Lee, Kang Hyeok;Song, Young Do;Shin, Do Hyoung
국제학술발표논문집
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The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.652-653
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2015
This study investigates the effect of real-time traffic information on the traffic flows in Korea. Recently, the development of smartphones has made it easier to use the route guidance service based on real-time traffic information. By the Big Data analysis in the study, it was found that the number of postings on the web community sites increased sharply in 2010 and 2011 when the smartphones spread widely. In the analysis of the traffic speeds by time, the average traffic speeds for morning and evening rush hours on weekdays from 2009 to 2014 of the 142 sections in the 6 national highways in Gyeonggi-do, Korea were used. From the results of the analysis, it was found that the percentage of the number of sections with the improved traffic flows increased greatly in 2012 compared to 2011. The findings of the study indicate the effect of the real-time traffic information on improving traffic flows.
Telematics is expected to be one of the fastest growing businesses in information technology area. It may create a new emerging market in industry related to automotive, telecommunications, and information services. Especially vehicle navigation service is considered as a killer application among telematics service applications. The current vehicle navigation service typically recommends a single path that is based on the traveling time or distance from the origin to the destination. The system provides two options for users to choose either via highway or via any road. Since the traffics and road conditions of big cities are very complicated and dynamic, the demand of multi-path guidance system is increasing in telematics market. The multi-path guidance system should allow drivers to choose a path based on their individual preferences such as traveling time, distance, or route familiarity. Using the Lawler's algorithm, it is possible to find multiple paths; however, due to the lengthy computational time, it is not suitable for the real-time services. This study suggests a computationally feasible and efficient heuristic multiple paths finding algorithm that is reliable for the real-time vehicle navigation services.
The objective of this paper is to develop the optimal path algorithm for dynamic route guidance system in advanced traveler information system (ATIS). The travel time is forecasted in each path between network nodes. Floyd-Warshall algorithm is used to find the optimal route based on this forecasted travel time in dynamic traffic network. This algorithm is modified to apply the real traffic network that has left-turn restriction, U-turn, and P-turn. A big value is assigned to one of arcs in turn restriction and a virtual node is used to consider U-turn and P-turn for Floyd-Warshall algorithm.
최근 환경문제로 인해 보행, 자전거, 대중교통과 같은 친 환경 교통수단에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 보행과 자전거는 경우에 따라 장거리 이동이 불가능하기 때문에 이용범위가 제한적이라는 단점이 있다. 반면에 대중교통은 교통체증이라는 사회적 문제점까지 해결할 수 있는 교통수단이다. 이러한 대중교통은 시간에 따라 운행여부가 달라진다는 특징을 갖고 있다. 하지만 현재 웹상에서 서비스중인 대중교통정보 안내 서비스는 이러한 특징을 반영하지 못하기 때문에 경우에 따라 사용자에게 잘못된 정보를 제공할 수 있다. 이러한 한계점을 해결하고 대중교통의 운행정보를 고려한 정보제공을 위해 본 연구에서는 STP(Space Time Point)데이터 모델을 제안하였다. STP데이터 모델은 객체의 최하위 개념을 포인트 단위로 인식하고 이들을 계층적으로 구성하여 객체를 표현할 수 있으며, 기존의 시공간 데이터 모델과는 달리 시간에 따라 객체정보가 변하는 다양한 동적 공간객체의 구현이 가능하다. 대전지역을 대상으로 대중교통 운행정보로 버스 및 지하철에 대한 STP모델을 설계 및 구축하고 이를 이용하여 동적 경로 안내 기능을 구현하였다. 구현한 경로안내 기능을 통해 대전국립현충원에서 한남대학교로 가는 경로를 시간대별로 탐색해 본 결과 대중교통의 운행에 제한이 발생하는 심야시간에는 운행이 제한되는 노선을 우회하는 경로를 안내함으로써 시간에 따라 서로 다른 경로를 나타내었다. 이는 기존 데이터 모델에서는 제공할 수 없는 결과로 실시간 운행정보를 고려한 경로안내가 가능함을 확인하였다. 이러한 기능은 실시간 교통정보나 통행이력정보등과 같은 다양한 데이터 모델의 적용을 통해 추가적인 기능 확장이 가능할 것으로 기대한다.
차량 항법 시스템(Car Navigation System)은 요즘 많은 발전을 거듭하여 차량 이용시 사용자가 가고자하는 목적지까지의 길을 쉽게 안내하고 있다. 이런 기술의 발전은 단순한 정적인 길 안내(Static Route Guidance) 뿐만 아니라. 동적인 길 안내(Dynamic Route Guidance)를 함으로써 자동차 운전자가 쉽고 빠른 길을 안내 받을 수 있게 되었다. 그러나 이러한 교통정보는 매우 변화가 심하므로 최초로 경로를 전송 받은 후 그 경로상에 교통정보가 변화하였다면, 이미 전송 받은 경로는 실시간으로 적극적으로 대응할 수 없고 실제 막히는 길로 안내할 수 있다. 목적지까지의 거리가 먼 경우 이런 현상이 더욱 심하게 나타날 수 있다. 이런 경우 운전자는 실제로는 막히는 길로 안내 받을 수 밖에 없다. 이런 문제점을 해결하기 위해 교통정보를 수집하는 기존의 시스템에 Ad Hoc 네트워킹이 가능한 시스템을 탑재한 교통정보 수집 차량(Probe Car)을 이용한다. 정보 수집 차량이 극심한 정체를 발견하면 근처를 지나는 경로를 가진 차량에게 이를 전달하여 새로운 경로를 다운받을 수 있도록 한다. 이런 방법은 Ad Hoc Relaying System〔l〕을 이용하여 가능하며, 센터에 수집되고 가공되는 시간을 최대한 줄일 수 있으며, 센터의 통신 오버헤드를 최소화할 수 있다. 또한 기지국에 호가 집중되어 call blocking이 발생함 경우에 이를 해결할 수 있다.
전세계적으로 스마트폰과 IOT장치의 발전과 함께 위치기반 서비스가 발전하고 있다. 본 연구에서는 빅데이터 정보를 활용하여 길안내 정보를 보다 효과적으로 제공할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 다양한 경로를 이용하는 사람들의 이동정보를 분석하여 가장 효율적인 경로정보를 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 지도정보를 기반으로 한 시스템을 구성하고, 이동 정보를 실시간으로 서버에서 분석하여 그 경로를 자주 다니는 사람이 직접 안내해주는 것과 같은 효과를 낼 수 있도록 한다. 이 시스템을 통해 사용자는 보다 정확한 경로정보를 제공 받으므로 다양한 LBS서비스와 연계하여 발전할 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 벡터 도메인 안에 대규모 도로 선형 사상을 대상으로 실시간 데이터 변경, 관리가 가능한 네트워크의 다중 표현 데이터베이스 모델을 구축하는 것이다. 즉, 최상위 레벨의 네트워크 데이터로부터 이에 대응하는 하위 베이스 네트워크 데이터로 순차적으로 데이터 통합과 자동 매칭을 수행하는 상의하달 방식(top-down)을 기초로 하는 프레임워크를 제시하며, 이를 통해 변화 가능한 축척(variable-scale)의 지도를 생성하는 모델을 제안하였다. 구현된 MRDB(Multi-Resolution Database) 모델을 차량 항법 서비스에 적용하여 실제 동적 경로 안내 시스템에 활용 가능함을 확인할 수 있었다.
본 연구는 최근 이동권 개선을 위해 교통약자들을 중심으로 이용되고 있는 전동 이동 보조기기의 안전 경로를 제공하는 서비스를 개발하고 평가하였다. 부산광역시에 거주하는 교통약자들과 관련 기관 종사자(부산광역시 내 장애인 자립 생활센터, 장애인 협회 정회원, 전동 이동 보조기기 수리기사, 활동 보조사)들과의 설문을 통해 전동 이동 보조기기의 이동에 영향을 미치는 13종의 요인을 도출하였다. 각각의 요인들에 안전성 점수를 부여하고 현장에서 수집된 데이터로 객체 인식 AI 모델을 학습시켜 해당 요인들을 판별한 후, 최적경로 탐색 알고리즘을 통해 전동 이동 보조기기 경로 안내 서비스를 개발하였다. 동일한 출도착 경로를 대상으로 T-map에서 제공하는 일반 경로와 본 연구의 추천 경로를 비교한 결과, 일반 경로에서는 전동 이동 보조기기의 주행에 방해가 되거나 승차감을 불편하게 하는 장애물이 많았고 가파른 경사로 인해 이동이 불편했지만, 본 연구의 추천 경로에서는 상대적으로 장애물이 적었고 경사도 완만하여 전동 이동 보조기기의 주행에 무리가 없었다. 향후 연구에서는 전동 이동 보조기기 이용자의 실시간 위치를 기반으로 경로 안내 서비스를 구현하고 다수의 이용자를 대상으로 현장 실증테스트를 진행하여 사회적 수용성 평가 및 검증을 수행할 필요가 있다.
Ubiquitous-Transportation sensor network is able to realize a vehicle ad-hoc network. Since there are some problems in an existing ITS system, the new technology and traffic information strategies are requirements in this advanced system, u-TSN. The purposes of this paper is to introduce the components on u-TSN system, establish new traffic strategies for this system, and then evaluate these strategies by making a comparative study of ITS and using micro traffic simulator, AIMSUN. The strategy evaluated by AIMSUN is position-based multicast strategy which provides traffic information to vehicles using V2I (vehicle to Infrastructure) communication. This paper focuses on the providing real-time route guidance information when congestion is occurred by the incidents. This study estimates total travel time on each route by API modules. Result from simulation experiments suggests that position-based multicast strategy can achieve more optimal network performance and increased driver satisfaction since the total accumulated travel times of both the major road and the total system on position-based multicast strategy are less than those on VMS.
구조물에서 화재 발생 시 화재의 발생 위치를 정확하게 파악하지 못해 화재 진압이 용이하지 못하는 문제, 연기나 유독가스로 시야 확보가 어려운 상태에서 비상구 및 탈출로에 대한 정보를 방향지시기와 LED 유도등에 의존하여 위험에 빠지는 문제가 빈번히 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반(RNN) 구조물 재난 시 최적의 대피로를 안내할 수 있는 시스템 알고리즘을 제시한다. 설치되어 있는 감지 센서를 이용하고, 센서별 검출된 데이터를 서버로 실시간 전송되며, 감지 센서 주변의 온도, 열, 연기, 유독가스 등의 정보가 전달된다. 그리고 이를 분석하고, 설정된 임계치 범위 내에 있는 가장 안전한 이동 경로를 파한다. 이때 구조물 내에 있는 LED 유도등과 방향지시기에 실시간으로 정보를 전달하여 위험 요소를 피할 수 있는 서비스를 제공해 준다. 이는 구조물의 각 구역별 온도, 열, 연기, 유독가스의 정보를 파악할 수 있어, 구조물 재난 시 최적의 대피로를 안내받을 수 있을 것이라고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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