This work discusses simulation results for the fuzzy logic controller tested the project“Fuzzy Ramp Metering Algorithm Implementation.”The performance objectives were, in order of priority, to maximize total vehicle-miles, maximize mainline speeds, and minimize delay per vehicle while maintaining an acceptable ramp queue. In the fuzzy logic controller, the sensors from the on-ramps were helpful in maintaining reasonable ramp queue and mainline congestion because it considered these factors simultaneously. Each metered ramp had a parameter input file, which allowed the controller to be modified without recompiling the software. Consequently, maintenance costs should be minimal.
일반적으로 골든 타임은 인명 구조나 화재 진압 등의 사고 초기대응에 있어서 가장 중요한 시간을 의미한다. 골든 타임은 재난 상황별로 다르지만 화재나 구급에 있어서는 5분을 목표로 하고 있다. 하지만 실제 현장의 경우 구급차의 평균 출동 시간은 9분, 평균 이송 시간은 17.6분으로 골든 타임과 비교하여 상당히 큰 지연시간이 존재한다. 이러한 지연시간에는 다양한 원인이 존재하지만 가장 큰 원인은 교통체증이다. 해당 문제를 해결하기 위해 정부에서는 긴급 자동차 양보의무법 제정, 사고 발생률이 가장 높은 장소에 구급차 우선 배치 등을 골든 타임을 확보하고 있지만, 교통량이 빠른 속도로 증가하는 출퇴근 상황에서는 해결책이 되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 신호등에 사운드 센서를 설치하여 수집된 소리 데이터를 활용한 딥러닝 기반 긴급차량 우선 신호 시스템을 제안하고 긴급차량의 주파수 대역을 추출하고 거리에 따라 다르게 나타나는 진폭 신호를 분류하는 실험을 진행하였다.
서울시에서 실시간 신호제어를 위해 개발하였던 COSMOS 시스템은 도로의 교통상황을 판단하여 신호운영을 시행하도록 설계되었다. 하지만 COSMOS 시스템에서 사용하고 있는 정지선 검지기나 대기길이 검지기의 경우 도로의 과포화상황을 정확하게 판단하지 못해 신호운영의 효율성이 떨어지는 문제점이 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 정지선 검지기, 대기길이 검지기 체계에서 벗어나 서울시 법인택시 GPS 데이터를 가공하여 통행속도를 산출하였으며 또한 본 연구와 같이 진행한 "GPS 데이터를 이용한 대기행렬 길이 산출에 관한 연구"에서 산출한 대기행렬 길이를 기반으로 도로의 혼잡상황 판단 알고리즘을 수립하였다. 이를 도로의 혼잡상황이 지속적으로 나타나는 국기원 입구 ${\rightarrow}$ 강남역 사거리, 역삼역 사거리 ${\rightarrow}$ 국기원 입구로 구성된 실제 네트워크에 적용하여 실제 교통상황을 반영하고 있는지를 확인해 보았다.
교통 분야에서도 역시 영상을 이용한 시스템의 개발이 주요 이슈가 되고 있다. 이는 영상을 이용한 시스템의 경우 설치비용이 기존 시스템들에 비해 엄청나게 저렴하다는 것과 설치하는 기간 중에도 교통의 흐름을 거의 방해하지 않고 설치가 가능하다는 장점을 가지고 있기 때문이다. 본 연구에서는 임베디드 시스템 환경에서 영상 검지기 시스템의 구현을 제안하였다. 전체 시스템은 호스트 컨트롤러 보드부분과 영상처리 보드 부분으로 나뉜다. 호스트 컨트롤러 보드 부분은 전체 시스템의 제어와 외부와의 인터페이스, 그리고 OSD(On Screen Display) 부분을 담당하게 된다. 영상처리 보드 부분은 알고리즘의 적용, 마우스 신호의 베어를 담당하고 있다 그리고 안정적인 호스트 컨트롤러의 보드의 운영을 위해 uC/OS-II 를 호스트 컨트롤러 보드에 포팅하였다.
본 논문에서는 cdma2000 규격을 채용한 역방향 링크 동기식 DS-CDMA 시스템을 시뮬레이션 하여 시스템의 성능을 분석하려다 cdma2000 시스템은 기존의 IS-95와는 달리 Pilot 채널을 이용하여 페이딩 채널을 추정하고 이를 이용하여 채널 환경에 의한 수신신호의 위상변화를 보상해 준다. 채널 추정필이 31pcg 심볼에서 Pilot 채널과 Traffic 채널의 최적의 전력비를 구하였다. 또한 시스템에 Power Control을 적용하여 Target FER을 만족시키기 위한 required Eb/No를 구하였고, 서로 다른 데이터율의 사용자가 동시에 전송할 때의 성능을 분석하였다.
이 논문에서 우리는 기존의 영상식 또는 루프식 좌회전 감응 시스템과는 달리 라이다(LiDAR)센서 및 영상 카메라를 이용하여, 좌회전 대기 차량을 2중으로 검지하고 좌회전 차선의 대기 길이에 대응하는 좌회전 교통신호체계를 효율적으로 부여할 수 있는 시스템을 소개하였다. LiDAR 센서에 의해 송수신된 LiDAR 신호에 대해서는 실시간으로 좌회전 대기 차량을 검지하고, 영상 카메라에 의한 영상에 대해서는 실시간 또는 일정한 주기별로 분석하도록 구성함으로써 불필요한 연산 처리를 절감시켜 실시간 감응 처리가 가능하도록 하였다. 실제 신호처리기를 이용한 교차로 시뮬레이션으로 1주일 동안 매일 5시간 성능 테스트를 해 본 결과 기존 방식에 비해 3%~5% 향상된 99.9%의 검지율을 기록하였다. 장점으로는 LiDAR 센서로 99.9% 좌회전 대기 차량이 검지되었으며 의도적인 검지 누락을 발생시키더라도, 영상에 의한 자체 보정을 통해 즉각적인 대응이 가능하여 좌회전 대기 차량의 과도한 대기시간을 조절시켜 교차로 내 모든 차선의 교통흐름을 원활하게 유도할 수 있었다. 또한 좌회전 차량이 뜸한 외곽의 교차로에 적용 시 불필요한 신호 비용을 줄이는 등 서비스 신뢰도 및 효율성을 높일 수 있다.
In this paper, we present the Q-learning method for adaptive traffic signal control on the basis of multi-agent technology. The structure is composed of sixphase agents and one intersection agent. Wireless communication network provides the possibility of the cooperation of agents. As one kind of reinforcement learning, Q-learning is adopted as the algorithm of the control mechanism, which can acquire optical control strategies from delayed reward; furthermore, we adopt dynamic learning method instead of static method, which is more practical. Simulation result indicates that it is more effective than traditional signal system.
고속통신망에서 데이터 전송률의 결정은 폭주제어 기법을 갖는 되먹임 구조 통신망시스템의 안정성에 매우 중요한 요소이다. 비동기전송망에서, ABR 서비스는 하위 노드의 트래픽 정보를 전달할 수 있는 RM(resource management) 셀 기반의 되먹임 구조를 갖는다. 그러나 일반적인 IP 기반 통신망에서는 하위 노드 트래픽의 현재상태가 각 전송원으로 바로 전달되어 질 수 없다. 본 논문에서는 고속통신망에서의 폭주 제어를 위해 지수이동가중 평균(exponential weighted moving average: EWMA)을 이용한 전송률 기반의 효과적인 되먹임 통신망 제어 기법을 제안한다. 제안된 통신망 폭주 제어기법은 스위치 대기열의 안정성을 보장하고 보다 높은 통신망 활용 효율을 보인다. 또한, 제안된 폭주제어 기법은 통신망에서의 전송원의 수의 증가에 대하여 보다 유연성을 갖으며, 이를 통하여 망 확장성을 증가시킬 수 있다.
본 논문에서는 교통정보의 자동 전송시스템에 대한 연구결과를 제시한다. 여기서는 구급차나 소방차와 같은 긴급차량의 진로를 방해하는 것을 교통이벤트로 정의한다. 차량 내부에 설치된 블랙박스에 기록되는 동영상으로부터 교통이벤트 발생이 판정되는 경우 해당 정보를 증거영상과 함께 전자우편을 통하여 자동적으로 관제선터에 전송하는 시스템을 구현하였다. 이를 위하여, 전방에서 주행하는 차량의 번호판으로부터 문자와 숫자를 인식하는 알고리즘, 교통이벤트 발생 판정알고리즘을 실현하였다. 또한, 신고를 위하여 텍스트와 영상 파일을 전자우편과 파일전송프로토콜을 통하여 자동 전송하는 기능도 추가하였다. 따라서 교통이벤트를 확장하여 제시된 시스템에 적용하면 다양한 교통법규 위반 사항에 대한 편리한 신고체계를 수립할 수 있으므로 교통법규 위반 사례를 크게 줄일 수 있을 것으로 판단된다.
국내에 교통량의 변동을 고려하기 위하여 영상검지기를 이용한 반감응 신호제어시스템의 설치가 증가하고 있지만 그러한 반감응 신호제어시스템의 도입효과 및 성능을 평가하기 위한 절차 및 방법론은 아직까지 수립되어 있지 않다. 이에 본 연구에서는 효과분석 및 성능평가를 위한 방법론을 수립하였다. 개발된 방법론에서는 반감응 신호제어시스템의 특성을 고려하여 교통환경 개선 파악에 유용한 효과척도와 조사항목이 우선 설정되었고, 현장조사와 평가를 통해 시스템의 성능 및 도입에 따른 교통환경의 개선효과를 파악할 수 있는 방법을 제시하고 있다. 또한 본 연구에서는 개발된 방법론을 파주시 반감응 신호제어시스템에 대해서 사례 분석을 실시하였다. 단일교차로와 간선축으로 구분된 사례분석에서 교통량, 통행속도 항목과 신호효율측면의 현시이용효율, 연동효율 등 선정된 효과척도 분석결과 시스템 도입에 따라 일정수준의 개선효과가 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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