The objective of this paper is to study the establishing system of truck collaboration and to reduce traffic cost for participating transportation enterprises. The system of truck collaboration can enhance the transport efficiency and to reduce traffic cost without new investment for trucks and equipments. The type of truck collaboration should be enumerated (1) the system of head and branch base (2) the system of central terminal (3) the system of separating collection and delivery for cargo (4) the system of cooperating cargo order and truck allocation. The efficiency of truck collaboration is possible to be realized for transportation enterprises, receiver and sender of cargo.
본 연구에서는 구간통행시간 정보를 기반으로 하는 신호교차로의 신호시간 산정모형을 개발하였다. 도시교통정보시스템 UTIS와 같이 구간통행시간 정보를 수집할 수 있는 검지체계를 적용하였으며, 결정적 지체모형을 이용하여 통행시간 정보로 부터 포화도 및 수요교통량을 산정하기 위한 모형을 정립하였다. 또한 본 모형은 수요교통량을 이용하여 Webster 모형 기반의 신호최적화를 수행함으로써 교차로 지체를 최소화 시키는 신호시간을 산정할 수 있다. 알고리즘의 효과평가를 위해 VISSIM과 API 도구인 ComInterface를 적용한 미시적 시뮬레이션 분석을 시행하였으며, 이동류의 포화상태를 확인하여 지체 최소화를 위한 신호시간이 산정됨을 확인하였다. 최근 국내 교통관리분야에서는 도시교통정보시스템 UTIS, 첨단교통관리시스템 ATMS와 같아 구간통행시간을 수집할 수 있는 검지체계가 급격히 확산되고 있으며, 본 연구에서는 교통신호운영 분야에서 교통정보시스템을 적용하였다는데 의의가 있겠다.
광양항은 부산항과 더불어 우리나라 컨테이너 화물 처리 Two Port System의 한축으로 개발 중인 동북아 중심항만(Hub Port)으로서 향후 2011년까지 총 33개의 컨테이너 선석 등이 개발 추진 중에 있어 해상교통량이 급격히 증가하고 있으며, 또한 거대선 ${\cdot}$ 위험화물운반선 ${\cdot}$ 고속여객선의 통항이 빈번하여 대형사고의 발생우려가 상존하고 있다. 본 연구에서는 광양항을 이용하는 선박의 입출항 항로 등에 대한 해상교통환경을 면밀히 분석${\cdot}$평가하고, 통항로 및 항행보조시설 등의 적정성 검토를 통하여 미래 지향적이고 안전한 해상교통환경을 조성하기 위한 체계적이고 종합적인 항로를 설정한다.
본 논문에서는 네트워크를 설계하고 분석할 수 있는 실용적인 시뮬레이션 도구의 구현에 대하여 기술하였다. 본 시뮬레이터의 특징은 쉽고 직관적인 사용법, 장비와 프로토콜의 실제 동작 구현, 시뮬레이션용 트래픽의 실제 생성과 전송, VoIP의 지원 등이다 특히 본 논문은 VoIP를 지원하는 시뮬레이터의 구현과 적용 방법에 초점을 맞추었다. 음성 트래픽의 특성만을 정의하여 전송하고 일반 데이터와 동일하게 처리하여 지연과 같은 품질만 분석하는 기존의 도구와는 차별을 두었다. 이를 위하여 통화를 연결하고 해제하는 호 신호와 음성 정보 트래픽을 구분하여 생성하고 처리하도록 하였다. 또한, VoIP 게이트웨이와 게이트키퍼 등의 장비를 탑재하여 호 처리율이나 실패율과 같은 장비의 성능과 함께 PSTN과 인터넷 상호 간의 음성 트래픽 전송ㆍ품질을 분석할 수 있도록 하였다. 본 시스템의 구현 방법과 적용 예를 통하여 시뮬레이션 도구의 활용화 방안을 제시하였다.
유비쿼터스 통신 및 센서네트워크 기술발전으로, 기존 ITS(Intelligent Transportation System) 환경에서 불가능했던 미시 교통류 정보의 수집 가공과 V2V(Vehicle-to-Vehicle), V2I(Vehicle-to-Infra) 양방 통신환경을 활용한 개별차량 및 차량군 단위의 미세제어가 가능해졌다. 이에, 유비쿼터스 기술진보에 맞춘 진일보된 교통운영기술로서 적정속도 관리 알고리즘을 제시하고 그 알고리즘의 성능과 효과를 평가하였다. 적정속도 관리 알고리즘은, 소통원활 상황에서 과속을 억제하고 개별운전자간 속도 편차를 최소화함을 목표로 하는 과속저속관리와, 교통류가 임계상태에 가까워 졌을 때 혼잡교통류로의 전이를 예방 혹은 최대한 늦추는 것을 목표로 하는 밀도관리로 구성된다. 현재 교통 상용 시뮬레이션 소프트웨어로는 개발차량의 속도를 관리하는 본 연구의 알고리즘 모사와 평가가 불가능하여, COM(Component Object Model) Interface를 통해 VISSIM과 직접 작성한 프로그램 코드를 가지고 시뮬레이션 테스트 베드를 구축하여 이러한 효과평가를 수행하였다. 평가 결과 본 연구에서 제안한 알고리즘에 의해 적정속도를 관리 할 경우, 혼잡이 줄어들고 통행시간도 감소하는 효과를 볼 수 있었다.
스쿨존에서 교통사고를 사전에 예방하려고 노력하고 있다. 하지만, 스쿨존 내 교통사고는 계속 발생하고 있다. 운전자가 어린이보호구역 내 상황 정보를 미리 알 수 있으면, 사고를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 스쿨존 내 사각지대를 없애는 카메라, 사전 교통정보를 수집할 수 있는 번호인식 카메라 시스템을 설계한다. 차량속도 및 보행자를 인식하는 LIDAR 시스템을 개선하여 설계한다. 카메라 및 LIDAR에서 인식된 보행자 및 차량 영상 정보를 수집하고 가공하여, 인공지능 시계열 분석 및 인공지능 알고리즘을 적용한다. 본 논문에서 제안한 딥러닝으로 학습된 인공지능 교통사고 예방 시스템은, 스쿨존 진입 전 차량 내 모바일 장치에 스쿨존의 정보를 운전자에게 전달하는 강제 푸시서비스를 한다. 그리고 LED 안내판에 스쿨존 교통정보를 알람으로 제공한다.
Transportation systems around the world are difficult to maintain sustainability that, in a broad sense, is the capacity to endure. By connecting Entropy theory and systems thinking, we find the current problems and seek alternative plans. Distortions of the current transportation system to improve individual's ease and increasing traffic congestion, impose us the heavy energy consumption and will make increase whole entropy. UNEP reports are presented following three reasons that undermine the sustainabillity. The first one is that the prevalent traffic system highlight benefits of accessibility than benefits of mobility, the second, deteriorate excessive energy consumption, and the last reason is that personal vehicles has inhibited the use of public transportation. Alternative ideas to enhance the sustainable transportation system are these; (1) changeover from 'Ease of movement' to 'space efficiency', (2) evolving the smart traffic system instead of the construction or expansion of the road and (3) creating more comfortable the use of mass transportation. In addition, there are another ways that encouraging modal shift that increase traffic of goods, transport over railway lines and waterways, decongesting transport corridors and elevating technology to improve public transportation. The most importantly, we converse our cognitive process to be willing to enjoy uncomfortable and annoying life.
안드로이드는 구글이 만든 모바일폰용 OS이다. 안드로이드의 등장으로 모바일 개발 공동체 양상을 바꾸어 놓았으며 현재 수많은 모바일용 프로그램이 안드로이드 플랫폼 기반으로 제작되고 있다. 본 논문에서는 위치 기반 서비스를 이용한 안드로이드 플랫폼 기반 모바일 교통 정보 시스템을 제안 개발 한다. 개발된 시스템의 주요한 특징 및 기여도는 다음과 같다. 첫째, 모바일 기반의 교통 정보 시스템 프로그램으로써 공간의 제약을 받지 않는다. 둘째, 기본적인 정보제공 외에도 전화, 홈페이지 바로가기 기능을 사용할 수가 있다. 셋째, 사용자 스스로가 자신이 자주 찾는 장소의 정보를 입력할 수 있도록 한 사용자 맞춤형 프로그램이다. 개발된 시스템의 성능평가는 안드로이드 SDK 1.5용 AVD(Android Virture Device)를 사용하였다.
There has been recent interest in intelligent vehicle technologies, such as advanced driver assistance systems (ADASs) or in-vehicle information systems (IVISs) that offer a significant enhancement of safety and convenience to drivers and passengers. However, unsuitable design of HMI (Human Machine Interface) must increase driver distraction and workload, which in turn increase the chance of traffic accidents. Distraction in particular often occurs under a heavy driving workload due to multitasking with various electronic devices like a cell phone or a navigation system while driving. According to the 2005 road traffic accidents in Korea report published by the ROad Traffic Authority (ROTA), more than 60% of the traffic accidents are related to driver error caused by distraction. This paper suggests the structure of vehicle environment for real-time driving behavior monitoring system while driving which is can be used the driver workload management systems (DWMS). On-road experiment results showed the feasibility of the suggested vehicle environment for driving behavior monitoring system.
본 논문에서는 영상처리를 이용하여 온라인으로 교통표지판을 인식하는 비젼 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 넓은 두 개의 카메라, 즉 광각렌즈(wide-angle lends)와 망원렌즈(telephoto lends)를 장착하였고, 이미지처리 보드가 있는 PC로 구성되었다. 이 시스템은 색상, 밝기, 형태 둥과 같은 정보를 이용하여 광각이미지의 교통표지판을 추출한 다음, 보다 큰 이미지에서 정확한 표지판 후보영역을 추출하기 위해 망원렌즈에서 포착된 이미지를 이용하여 처리하였다. 또한 간단한 실행과정으로 빠른 인식률을 얻을 수 있었으며, 도로상에서의 실험으로 시스템의 효용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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