미국 FHWA에서 개발한 Surrogate Safety Assessment Model(SSAM)은 상충이론을 기반으로 미시교통시뮬레이션모형(microscopic traffic simulation models)에서 생산된 개별 차량 경로 데이터를 이용하여 상충(conflict)의 발생을 분석하는 소프트웨어이다. 본 연구에서는 SSAM을 이용해 교통신호 제어 유형별 안전도를 비교하였다. 이를 위해 현장 조사를 기반으로 미시교통시뮬레이션모형을 구축한 후, 신호 제어 유형 별로 세 가지 신호운영 시나리오에 대하여 TTC, PET, DR, MaxS, DeltaS 등의 대리척도(surrogate measures)를 산출한 후, 직각충돌형(Crossing), 추돌형(Rear-end), 그리고 차로변경형(Lane Change) 상충 횟수를 추정하였다. 분석 결과 감응식 신호운영이 정주기식 신호운영보다 상충횟수가 많았으며, 그 중 추돌형 상충횟수가 다른 상충 유형에 비해 많은 것으로 분석되었다. 향후 SSAM 활용을 통해 교차로 및 다양한 교통 대안에 대한 안전도 평가가 신속하고 안전하게 수행될 수 있어 SSAM이 도로교통의 안전성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
Ground-based interceptors(GBI) comprise a major element of the strategic defense against hostile targets like Intercontinental Ballistic Missiles(ICBM) and reentry vehicles(RV) dispersed from them. An optimum design of the subsystems is required to increase the performance and reliability of these GBI. Propulsion subsystem design and optimization is the motivation for this effort. This paper describes an effort in which an entire GBI missile system, including a multi-stage solid rocket booster, is considered simultaneously in a Genetic Algorithm(GA) performance optimization process. Single goal, constrained optimization is performed. For specified payload and miss distance, time of flight, the most important component in the optimization process is the booster, for its takeoff weight, time of flight, or a combination of the two. The GBI is assumed to be a multistage missile that uses target location data provided by two ground based RF radar sensors and two low earth orbit(LEO) IR sensors. 3Dimensional model is developed for a multistage target with a boost phase acceleration profile that depends on total mass, propellant mass and the specific impulse in the gravity field. The monostatic radar cross section (RCS) data of a three stage ICBM is used. For preliminary design, GBI is assumed to have a fixed initial position from the target launch point and zero launch delay. GBI carries the Kill Vehicle(KV) to an optimal position in space to allow it to complete the intercept. The objective is to design and optimize the propulsion system for the GBI that will fulfill mission requirements and objectives. The KV weight and volume requirements are specified in the problem definition before the optimization is computed. We have considered only continuous design variables, while considering discrete variables as input. Though the number of stages should also be one of the design variables, however, in this paper it is fixed as three. The elite solution from GA is passed on to(Sequential Quadratic Programming) SQP as near optimal guess. The SQP then performs local convergence to identify the minimum mass of the GBI. The performance of the three staged GBI is validated using a ballistic missile intercept scenario modeled in Matlab/SIMULINK.
본 연구에서는 소형무인기(≤25kg)가 도심 지역에서 비행하고자 할 때 요구되는 고장 빈도를 무인기 추락 시 발생할 수 있는 지상 인명 피해를 기반으로 정량적으로 분석하였다. 도심 지역의 인구 밀도, 차량 교통량, 건폐율, 건물 층수 데이터 및 무인기 추락 궤적 모델링을 이용하여 특정 위치에서 무인기 추락 시 인명 피해를 계산하였고 이를 바탕으로 각 무인기 추락 위치에서 안전성 목표값을 만족하기 위한 최대 허용 가능 무인기 고장 빈도를 계산하였다. 이를 통해 각 무인기 추락 위치별 고장 빈도 요구사항을 맵 형태로 도출할 수 있었다. 최종적으로 최대 허용 가능 무인기 고장 빈도를 몇 구간으로 구분하여 각 구간별 도심 지역 비행 가능 영역을 분석하였다. 영월 지역을 대상으로 했을 때 인구 주거 지역 접근을 위해서는 최소 10-4 (failure/flight hour) 이하의 무인기 고장 빈도가 요구됨을 확인하였다.
본 연구에서는 유연성을 가지는 공기 조형물과 같은 기구물이 사용자가 원하는 자세를 안정적으로 유지하며 이동하기 위한 방안을 제안한다. 이를 수행하기 위해 IMU를 이용한 수평 유지 자세 제어와 PI 알고리즘을 적용하여 주어진 궤적에 따라 주행이 가능한 이동로봇의 구조를 가지는 로봇 시스템을 연구하였다. 본 연구에서 사용된 공기 조형물은 고정된 자세로 얇은 끈을 이용하는 경우가 많다. 다른 방법으로는 무게 중심부에 하중을 실어 자세를 유지며 공기의 압력을 사용하므로 유연성을 가지는 시스템이다. 이러한 구조물은 디지털 센서 기술의 융합과정을 통해 유연한 형태의 구조물과 이동로봇의 결합으로 다양한 성과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구는 로봇의 한 분야인 AGV(무인 반송차)의 주행 기술과 다양한 센서를 응용한 기술들을 융합하여 자세제어를 수행하였다. 검증은 공인인증시험을 통해 주어진 성능 평가를 수행하였으며 실험을 통해 그 타당성을 검증하였다.
본 연구에서는 V2X 통신환경 하에서 개별 차량 기반 수집 데이터를 활용하여 독립교차로의 실시간 교통상황대응 최적 교통신호 제어 알고리즘을 개발하였다. 매초 간격으로 V2X 통신환경에서 수집되는 정보를 이용하여 주기, 현시, 현시 순서를 결정하는 알고리즘과 이 알고리즘 안에서 감응식 신호를 적용하여 독립신호 교차로의 신호 최적제어를 실시하였다. 최적화된 신호시간과 본 연구에서 개발된 알고리즘을 활용한 신호제어 성능을 비교하면 전제적으로 평균 지체, 평균 정지지체, 정지횟수, 평균속도가 개선되었음을 나타나고 있으며, 개선 폭이 교통량이 많아질수록 커지는 것으로 분석되었다. 또한 시장점유율에 따른 도입 시기 평가 결과, 평균 지체의 경우 교통량이 500대의 경우 시장점유율이 50% 이하로 내려가면 본 연구에서 개발된 알고리즘이 기존 신호알고리즘보다 높은 지체를 보였으나, 교통량이 1,000대일 경우 시장 점유율 25% 이하에서 지체가 높아졌다. 하지만 1,500대일 경우 시장점유율에 25%에 불과해도 기존의 신호제어 알고리즘보다 지체가 낮아지는 것으로 분석되었다.
기존 실시간 신호제어시스템은 과포화 상황, 지점검지 및 매설식 검지체계의 문제점이 제기됨에 따라 ITS의 활성화와 검지체계의 발전 등으로 진보된 차세대 신호제어시스템의 개발이 요구되고 있다. 본 논문은 차세대 신호제어시스템을 위해 신호제어 기초 변수를 기존 통과교통량이 아닌 교차로 대기행렬을 활용할 수 있도록 대기행렬길이의 산출을 목적으로 하였다. 기존 시스템의 한계로 나타난 과포화 상황에 중점을 두어 범위를 설정하였다. 실시간으로 수집되는 개별차량 위치정보를 좌표로 변환하여 최소제곱법을 이용한 회귀모형에 적용하여 추출한 직선식을 충격파 모형에 적용하였다. 산출된 대기길이와 링크길이의 비교를 통해 대기길이가 링크를 초과하는 경우 상류부 대기차량이 하류부 교차로에 영향을 미친다고 판단하여 하류부 교차로 대기행렬까지 대기길이로 포함하였다. 추출된 대기행렬길이의 신뢰성을 판단하고자 링크 통행시간과의 상관분석을 실시한 결과 두 링크 모두 0.9이상의 수치를 나타내며 높은 상관관계를 보이는 것으로 판단되었다. 본 연구는 실시간으로 수집되는 데이터를 이용하여 대기행렬길이를 산출할 수 있다는 점과 이를 이용하여 신호제어시스템의 개선에 기여할 수 있다는데 의의가 있다.
인터넷 기술의 발달로 다양한 응용분야의 컴퓨팅 환경은 상당한 변화를 겪어 왔다. 특히 지난 3년여 동안 물류분야에서는 물류 회사간 인터넷 기반의 가상 비즈니스 활동 또는 서비스 아키텍처를 의미하는 e-로지스틱스라는 새로운 개념에 대한 활발한 연구가 진행되었다. 효과적인 e-로지스틱스 프레임워크 구축을 위해서 GIS, GPS 및 시공간 데이터베이스를 포함하는 이동체 기술 개발이 진행 중에 있다. 이동체 기술은 자동차, 비행기, 선박 등과 같이 시간에 따라 공간상의 위치를 변경하는 시공간 객체에 대한 효율적인 데이터 관리를 의미한다. 그러나 기존의 관련 시스템은 여러 가지 이유로 이동체에 대하여 오직 가장 최근에 검출된 위치정보만을 관리하기 때문에, 과거 및 미래의 불확실한 위치 추정방법에 대한 구체적인 제시는 미약한 상태에 있다. 따라서 이 논문에서는 이동체에 대한 이력정보 관리와 이를 이용한 과거의 위치 추정이 가능한 시스템을 제안한다. 이를 위해 물류 운송차량 위치 추적을 위한 모델링과 데이터베이스 및 시스템 구조를 제시한다. 아울러 제안 시스템을 e-로지스틱스 분야의 주요 응용인 택배 차량에 대한 위치정보 불확실성 처리 시나리오에 적용하는 예를 가지고 설명한다.
4차 산업혁명의 빅데이터 시대와 더불어 교통정보 수집원도 기존 지점검지 체계에서 구간검지체계로 바뀌었다. 위성측위시스템 기반의 DTG(Digital Tachograph) 자료를 대상으로, 원시자료와 가공단계에 따른 자료의 속성을 고찰하였다. 가공단계에 따라 생성되는 개별차량의 주행궤적, 개별차량의 링크통행시간, 링크 평균통행시간 정보의 특성을 분석하였다. 가공자료의 특징에 따라 교통관리분야에서 활용할 수 있는 방안을 고찰하고, 센터의 자료 관리현황과 현 시점에서 활용 가능한 이력자료를 선정하였다. 광범위성을 가지고 상시 수집 가능한 링크 평균통행시간의 이력자료를 이용하여 통행시간지표를 생성하는 방법을 제시하였다. 통행시간지표를 이용하여 도심 네트워크의 혼잡을 모니터링하는 방법에 대해 고찰하고, 단독 교차로의 운영 방법이 바뀔 경우 이에 대한 사전 사후 분석을 사례로 분석하였다. 동시에 DTG 자료의 온전한 활용이 어려운 현재의 상황을 한계점으로 제시하였다.
미시적 교통류 모형의 정산은 시뮬레이션 분석에 있어 매우 중요한 요소이다. 유전자 알고리즘은 교통류 모형의 정산에 널리 활용되어 왔으며, 일반적으로 이러한 최적화 문제에 있어 높은 효율성을 보이는 것으로 알려져 있다. 하지만 제한된 시간내에 신속한 의사결정을 위한 시뮬레이션 분석에 있어 유전자알고리즘의 모형 정산속도는 여전히 느리다. 이에 본 연구에서는 정산 효율 향상을 위해 중심합성계획법 기반의 이중유전자알고리즘을 활용한 차량추종모형 정산방법론을 개발하였다. 개발된 정산 방법론에서는 실험계획법 중 하나인 중심합성계획법과 유전자알고리즘을 결합하여 준최적해를 찾고, 이를 다시 유전자알고리즘의 초기 값으로 하여 모형 파라미터의 최적해를 찾는다. 개발된 방법을 활용하여 Gipps의 차량추종모형을 정산하였다. 선행연구에서 사용된 단일 유전자알고리즘을 활용한 방법과 비교한 결과, 본 연구에서 개발한 방법이 더 짧은 시간내에 최적해를 찾는 것으로 확인되었다. 개발된 방법론은 유전자알고리즘을 사용하는 다양한 교통분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
차세대 지능형 교통시스템은 육상교통 환경에서 차로구분 수준의 위치결정을 요구하며, 이는 위성항법시스템을 활용하는 것이 가장 효과적이다. 위성항법 기반 정밀위치결정 시스템에서 차로구분 성능의 동적환경 평가가 동반되어야 하며, 이를 위한 평가 시스템 구성이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 위성항법시스템 기반 차로구분 정밀위치 결정 사용자 시스템의 평가를 위한 성능지표 선정, 평가 장비 구성, 기준장비 신뢰성 확보 방안, 평가 구간, 평가 시나리오/조건 선정 등 시험 평가 방안에 대해 설명하였다. 그리고 설명한 성능 평가 시스템을 실제 시스템에 적용한 사례를 다루었으며 평가 시스템적용을 위해 개발한 성능 평가 툴에 대해 설명하였다. 실제 시험 평가 구간 주행을 수행하여 수집한 데이터를 바탕으로 수치적 성능 평가를 하였으며, 실제 주행 궤적과 주행영상 비교를 통해 실제 차로 구분 성능 평가를 수행하여 차로구분 정밀위치결정 사용자 시스템의 평가 결과를 도출하고 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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