• 대한교통학회지
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• 제20권2호
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• pp.93-104
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• 2002

본 연구는 거시적 교통류 모형 중 고차연속교통류모형(high-order continuum model)의 개발을 목적으로 한다. 이 모형은 연속류 구간을 대상으로 수행되었고, 그 첫 번째 단계로 유·출입 구간이 없는 차로감소구간에서의 교통류를 묘사하였다. 개발된 모형은 차로변경율을 고려하였으며, 짧은 구간에서, 단기간동안의 교통류 행태에 대한 묘사를 가능하도록 하였다. 본 연구에서 개발된 모형은 우리나라 연속류 시설의 기하구조조건과 운전자들의 운전행태를 고려하여 우리나라 실정에 맞도록 새롭게 적용하였다. 이를 통해 장래에 연속류 시설에 대한 교통제어 전략 수립이나 운영 체계 개선과 같은 교통공학적 관리를 할 수 있을 것으로 기대된다. 모형의 현장적용성을 알아보기 위해, 현장에서 관측한 자료를 가지고 모의실험을 하였다. 그 결과, 교통량, 밀도, 속도의 시간대별 변동을 비교적 충실히 구현해 낸 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제16권1호
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• pp.57-69
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• 2010

uTSN(ubiquitous Transportation Sensor Network)의데이터수집환경은기존ITS(Intelligent Transportation System) 환경과 커다란 차이가 있다. 지점 혹은 구간 검지체계를 근간으로 불연속적인 데이터를 수집하는 ITS 환경과 달리, 유비쿼터스 교통환경에서는 연속적인 개별차량 데이터의 취득이 가능하다. 또한 대응전략 구사에 있어서도, 구간단위 제어나 정보제공만 가능했던 ITS와 달리, 유비쿼터스 환경에서는 개별차량단위의 미세제어가 가능하다. 이러한 환경변화에 맞추어 수집데이터의 가공방식도 새로이 개발되어야 한다. 연속류 uTSN 환경에서 수집된 개별차량 위치와 개별차량 속도 데이터를 대상으로, 가공의 1차적 목적인 교통상황 판단을 위한 가공 방안을 제시하였다. uTSN으로부터 수집된 개별차량 단위 데이터를 기존 ITS와 같은 방식으로 집락하여 가공한다고 하면 그 미세한 정보는 다 손실되고 평균적 추세만 남게 된다. 본 연구에서는 수집 데이터에 담겨있는 미세한 정보를 손실하지 않음과 동시에 교통상황판단에 효과적인 정보를 생성하는 가공방식으로서, 3차원 속도, 교통량, 밀도 프로파일, 차량군 프로파일, 충격파 프로파일 생성을 제안하였다. 특히 밀도, 차량군, 충격파 정보는 교통상황 판단에 효과적이나 기존 ITS환경에서는 생성이 불가능하였던 것들이다. 본 연구에서는 모든 차량에 센서가 부착되어 있을 경우를 가정한 가공방안을 제시하였고, 장착율이 100%가 아닐 경우, 장착율에따라수집데이터를전수화하여프로파일작성하는방안을향후과제로남겨둔다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.88-93
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• 2020

최근 SDN 기술이 실제 통신 사업에 적용되면서 사용자가 많아지며 네트워크에 흐르는 데이터 량이 많아짐에 따라 네트워크 데이터 흐름 관리에 대한 관심이 늘고 있다. 이 과정에서 전송되는 네트워크 상의 데이터의 기밀성, 무결성, 가용성, 추적 가능성이 보장되는지 확인할 수 있어야 한다. 또한, 다양한 분야에서 요구되는 네트워크상에서 데이터를 실시간으로 흐름을 관측하고 통제를 시각적으로 확인할 수 있는 환경이 개발이 필요하다. 본 논문에서는 첫 번째로 Mininet을 응용하여 네트워크 토폴로지를 시각적으로 구성하고 다양한 속성을 부여할 수 있는 환경을 구축하였다. 둘째, Mininet 환경에서 OpenDayLight를 추가하여 네트워크 토폴로지에서 네트워크 트래픽 흐름을 시각적으로 확인하고 제어할 수 있는 시뮬레이션 환경을 개발하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.107-115
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• 2015

PURPOSES: This study analyzes the characteristics of traffic flow on freeway sections under daytime and nighttime conditions to improve traffic safety, and suggests a method to estimate an accurate freeway capacity value that reflects these characteristics. METHODS : The trends and differences in capacity were investigated using comprehensive field data collected under both daytime and nighttime conditions on freeway sections with designated speeds of 80, 100, and 120 kph. RESULTS : The capacity values under nighttime driving conditions were reduced by 3.3%, 6.9%, and 8.8% at 80, 100, and 120 kph, respectively. Several nighttime adjustment factors were deduced for each designated speed category from the analysis results. CONCLUSIONS : It is expected that more accurate capacity values can be estimated for freeway sections under nighttime conditions by applying the resulting adjustment factors. In addition, traffic safety will be improved through the increased efficiency of traffic management on these freeway sections.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권3호
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• pp.589-599
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• 2021

연구목적: 고속도로 구간의 소통상태 정보제공에 있어 신뢰성 있는 혼잡속도 지표는 핵심이다. 본 연구는 비집계 구간속도 자료를 이용하여 개별 고속도로 구간의 소통상태를 결정하기 위한 순응형 혼잡속도 지표를 제시하는데 그 목적이 있다. 연구방법: 교통류의 상태는 전형적으로 비혼잡 상태, 혼재 상태, 혼잡 상태로 구분된다. 개별 차량의 속도를 이용하여 교통류 상태를 계층화함으로써 도로구간별 혼잡속도 지표를 산정하는 방법론을 개발하였다. 도로구간별 혼잡속도는 혼재상태와 혼잡상태의 차량 속도분포를 이용하여 결정된다. 분석결과: 도로구간별 혼잡속도는 미국과 유럽의 혼잡속도 기준인 48.28 ~ 66.0 kp와 유사하게 분석되었다. 이는 도로구간별로 혼잡 경계속도가 다를 수 있음을 의미한다. 결론: 본 연구에서 제시된 방법론과 혼잡지표는 빅 데이터 시대의 고속도로 구간별 맞춤형 실시간 소통정보제공 및 교통혼잡 비용의 산정에 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제30권3호
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• pp.31-41
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• 2012

VMS, 교통방송(라디오), SNS 등 교통정보제공을 통한 교통량 분산에 대한 관심이 높아짐에 따라 교통정보에 대한 운전자의 반응행태 및 효과에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구는 FTMS 및 TCS 데이터가 구축되어 있는 전국 고속도로 본선부를 분석 대상으로, FTMS 데이터와 TCS 데이터를 이용하여 경로전환 교통량과 그에 따른 경로전환율을 추정하는 방법론을 제시하고, 실제 대상구간의 경로전환율을 산출하여 시간 및 공간적 경로 전환율 변동에 대한 특성을 분석하였다. 본 연구에서는 교통정보 제공 이후, 해당 시간대의 평균 유출교통량에 비해 유출교통량이 일시적으로 증가한 경우 이 편차(도로교통상황의 동적인 특성으로 인한 편차 고려)는 교통정보 제공으로 인한 경로전환 교통량이라 정의하고, 본선 교통량과의 비율을 경로전환율로 계산하였다. 시간흐름에 따른 경로전환율 변화를 분석한 결과, 혼잡상황에 대한 교통정보를 먼저 얻게 되는 상류부 IC에서의 초기 경로전환율(유출교통량) 변화는 일시적으로 매우 큰 것으로 나타났다. 이후 공간적 시간적 흐름에 따라 상류부 IC에서의 경로전환율의 변화는 하류부 IC에서의 경로전환에 영향을 미치고, 이는 다시 상류부 IC에서의 변화를 유도하는 등의 경로전환 순환체계(feedback control loop)가 있음을 확인하였다.

• Wind and Structures
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• 제35권5호
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• pp.309-322
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• 2022

Due to the complex terrain around high-speed railways, the windbreaks were established along different landforms, resulting in irregular windbreak transition regions between different subgrade infrastructures (flat ground, cutting, embankment, etc). In this paper, the effect of a windbreak transition on the wind flow around railways subjected to crosswinds was studied. Wind tunnel testing was conducted to study the wind speed change around a windbreak transition on flat ground with a uniform wind speed inflow, and the collected data were used to validate a numerical simulation based on a detached eddy simulation method. The validated numerical method was then used to investigate the effect of the windbreak transition from the flat ground to cutting (the "cutting" is a railway subgrade type formed by digging down from the original ground) for three different wind incidence angles of 90°, 75°, and 105°. The deterioration mechanism of the flow fields and the reasons behind the occurrence of the peak wind velocities were explained in detail. The results showed that for the windbreak transition on flat ground, the impact was small. For the transition from the flat ground to the cutting, the influence was relatively large. The significant increase in the wind speeds was due to the right-angle structure of the windbreak transition, which resulted in sudden changes of the wind velocity as well as the direction. In addition, the height mismatch in the transition region worsened the protective effect of a typical windbreak.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.795-797
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• 2005

During the past few years, various traffic-flow forecasting models, i.e. an ARIMA, an ANN, and so on, have been developed to predict more accurate traffic flow. However, these models analyze historical data in an attempt to predict future value of a variable of interest. They make use of the following basic strategy. Past data are analyzed in order to identify a pattern that can be used to describe them. Then this pattern is extrapolated, or extended, into the future in order to make forecasts. This strategy rests on the assumption that the pattern that has been identified will continue into the future. So ARIMA or ANN models with its traditional architecture cannot be expected to give good predictions unless this assumption is valid; The statistical models in particular, the time series models are deficient in the sense that they merely extrapolate past patterns in the data without reflecting the expected irregular and infrequent future events Also forecasting power of a single model is limited to its accurate. In this paper, we compared with an ANN model and ARIMA model and tried to combine an ARIMA model and ANN model for obtaining a better forecasting performance. In addition to combining two models, we also introduced judgmental adjustment technique. Our approach can improve the forecasting power in traffic flow. To validate our model, we have compared the performance with other models. Finally we prove that the proposed model, i.e. ARIMA + ANN + Judgmental Adjustment, is superior to the other model.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권9호
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• pp.2191-2201
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• 2012

Traffic classification seeks to assign packet flows to an appropriate quality of service (QoS) class based on flow statistics without the need to examine packet payloads. Classification proceeds in two steps. Classification rules are first built by analyzing traffic traces, and then the classification rules are evaluated using test data. In this paper, we use self-organizing map and K-means clustering as unsupervised machine learning methods to identify the inherent classes in traffic traces. Three clusters were discovered, corresponding to transactional, bulk data transfer, and interactive applications. The K-nearest neighbor classifier was found to be highly accurate for the traffic data and significantly better compared to a minimum mean distance classifier.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권1호
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• pp.38-55
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• 2013

Wireless network systems provide fast data transmission rates and various services to users of mobile devices such as smartphones and smart pads. Because many people use high-performance mobile devices, the use of real-time multimedia services is increasing rapidly. However, the preoccupation of resources by real-time traffic users is causing harm to other services-for example, frequent call interference, lowered service quality, and poor network performance. This paper suggests a resource allocation algorithm for effective traffic service support in a hybrid network. The main objective is to obtain an optimum value of data rates by comparing user requirements with the amount of resources that can be allocated. A new mechanism based on Adaptive-Quality of Service (QoS) and a monitoring system based on Queue-Aware are proposed. Adaptive-QoS supports effective resource control according to the type of traffic service, and the monitoring system based on Queue-Aware measures the amount of resources in order to calculate the maximum that can be allocated. We apply our algorithm to a test system and use Qualnet 4.5.1 to evaluate its performance.