기존의 교통 신호처리에 있어서는 교차로를 통과하는 차량의 숫자만으로 교통량의 많고 적음을 표시하였으나 정확한 교통 신호 처리에 있어서는 상대교차로의 지연차량수, 진입로의 길이 및 폭등이 고려되어야만 지체시간을 줄이는데 효과적임을 알 수 있다. 본 논문에서는 정확한 교통제어를 위해 진입로의 길이와 차량의 형태등을 고려한 도로상의 점유정도를 퍼지센서 알고리즘을 통해 혼잡량이라는 새로운 상징적 값으로 도출하고 실시간 구현을 위해 룩업 테이블 방식의 퍼지하드웨어를 구성하여 기존의 교통신호 처리 제어와 비교하여 차량 지체시간이 줄어듬을 보였다.
포트홀은 주행하는 자동차와 접촉이 이뤄지면 차체나 운전자에게 충격을 주고 제어를 잃게 하여 도로 위 안전을 위협할 수 있다. 포트홀의 검출을 위한 국내 동향으로는 진동을 이용한 방식과 신고시스템 이용한 방식과 영상 인식을 기반한 방식이 있다. 이 중 영상 인식 기반 방식은 보급이 쉽고 비용이 저렴하나, 컴퓨터 비전 알고리즘은 영상의 품질에 따라 정확도가 달라지는 문제가 있었다. 이를 보완하기 위해 영상 인식 기반의 딥러닝 모델을 사용한다. 따라서, 본 논문에서는 사전 학습된 딥러닝 모델의 정확도 향상을 위한 Feature Level Ensemble 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사전 학습된 CNN 모델 중 Test 데이터의 정확도 기준 Top-3 모델을 선정하여 각 딥러닝 모델의 Feature Map을 Concatenate하고 이를 Fully-Connected(FC) Layer로 입력하여 구현한다. Feature Level Ensemble 기법이 적용된 딥러닝 모델은 평균 대비 3.76%의 정확도 향상을 보였으며, Top-1 모델인 ShuffleNet보다 0.94%의 정확도 향상을 보였다. 결론적으로 본 논문에서 제안된 기법은 사전 학습된 모델들을 이용하여 각 모델의 다양한 특징을 통해 기존 모델 대비 정확도의 향상을 이룰 수 있었다.
본 연구는 RFID를 활용하여 교통정보를 수집 및 제공하기 위해 RFID 방식에 적합한 링크통행시간 추정 기법 개발 및 교통정보 수집체계로서의 적용가능성 평가를 목적으로 하였다. 이를 위해 기존 교통정보 수집 방식을 검토하여 RFID 수집 체계와의 차이점 및 특성을 파악한 후 교통정보생성구간 설정 및 통행시간 추정 기법을 개발하였으며, 현재 교통정보 수집을 위해 많이 이용되고 있는 GPS 방식과 비교분석하여 적용가능성을 평가하였다. 교통정보생성구간은 마스터 리더기를 기반으로 구축하였으나 실제 링크가 너무 길 경우 교통정보생성구간과 차이가 발생하여 이를 해결하기 위해 판단 로직을 추가하였다. 제주 시범사업지역의 조사 자료를 기반으로 통행시간 추정 기법에 대한 정확도 분석 결과 평균 88% 정도의 정확도를 보이는 것으로 나타났으며, GPS 방식(93%)과 비교할 때 거의 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한 t검정으로 분석한 결과 p-value가 0.68로 통행시간의 차이가 통계적으로 없다고 나타났다. 이러한 결과로 볼 때 RFID 방식을 새로운 교통정보 수집체계로 적용가능한 것으로 사료된다.
본 연구는 차량검지기 데이터를 이용한 통행시간 추정 및 예측에 관한 수집기법 및 추정·예측기법의 고찰을 통해 고속도로 환경에 적합한 통행시간 추정 및 예측모형을 개발하는 데 목적이 있다. 먼저, 기존 통행시간 추정기법의 고찰을 통해 차량검지기에서 수집되는 교통데이터 중 교통류의 변동을 민감하게 포착할 수 있는 교통량을 이용한 통행시간 추정모형을 정립하고자 하였다. 기존방식인 차량검지기 속도 데이터를 이용한 통행시간과 본 연구에서 제안한 추정모형과의 비교 분석을 위해, 실측치에 거의 근사하는 통행료 징수시스템의 출발지기준 통행시간을 이용하여 통행시간 산출기법의 적용성 평가를 수행한 결과, 고속도로 구간의 혼잡시 본 연구모형에 의한 통행시간 산출방식이 기존방식보다 신뢰성있는 통행시간을 제공할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구에서는 고속도로 구간의 차량통과속도가 70km/h이상일 때는 기존 차량검지기 속도데이터를 이용한 통행시간 산출방식을 적용하고 혼잡시에는 교통량을 이용한 추정모형에 의한 통행시간 산출방식을 병용하여 적용하는 것이 타당하다는 결론을 도출하였다. 통계적 모형을 이용한 교통상황의 예측과 보다 정확한 통행시간을 예측하기 위해 본 연구에서 칼만필터를 이용한 단기 예측을 수행해 본 결과, 시시각각 변화하는 고속도로의 교통류에 대해 예측력이 우수한 것으로 판단되었다.
전기버스를 대상으로 교통-전력-시설 통합 정보통신 네트워크 통신방식을 선정하기 위하여 최신기술 동향과 정확성, 안정성, 경제성의 선정요인을 기준으로 차량위치검지 및 무선통신방식을 GPS, CDMA, WLAN 방식으로 설계한다. 또한, 효율적인 연계를 위하여 대안별 주요 특징을 검토하고, 방안별 기술적 난이도와 정책적 행정적 난이도 및 비용타당성의 선정요인을 기준으로 Spoke & Hub 연계방식, 즉, 교통융합충전센터와 교통센터, 스마트 그리드센터를 각각 연계토록 연계방안을 수립한다.
본 논문에서는 가상 AGV를 이용한 AGVS의 시스템 모델링과 교통제어 대해 연구하였다. 실제 AGV에 기초한 가상의 AGV의 모델을 제안하고 각각의 가상 AGV가 독립적으로 명령을 수행하도록 하였다. 또한 공장 환경을 모델링하기 위해 연속된 직선경로정보와 AGV가 작업할 작업장소를 Vector Drawing방식으로 모델링이 가능하도록 하였다. 그리고, 서로 다른 AGV가 경로 합류점에서의 충돌을 방지하면서 정지하지 않고 AGV를 통과시킬 수 있도록 합류구역의 교통제어방식과 경로가 정체될 때 이를 우회할 수 있도록 하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안된 모델과 교통제어방식에 대하여 시뮬레이션을 수행하여 유효성을 검증하였다.
일반적으로 현실(특히 도시) 교통망에서 교차로를 반복해서 방문하는 통행은 존재하지만, 가로를 반복해서 주행하는 현상은 존재하지 않는다. 교통망에서의 루프형 통행은 링크의 반복이 허용되지 않는 링크 비루프(Link Loopless Path) 통행으로 축소된다. 본 연구에서는 K개의 경로탐색에서 기존의 방식과 달리 Heap Ordered Tree를 이용하여 월등한 수행속도(최악의 경우) O(m+ n log n+ K log K)로서 수행되는 Eppstein 알고리즘과 Jimenez et al의 LVEA을 고찰하여, 이들 알고리즘의 문제점인 링크루프의 발생을 제어하는 방안을 제어하도록 한다. 사례연구를 통하여 제안된 알고리즘을 검증 평가한다.
통상적인 다이아몬드 인터체인지(conventional Diamond)는 설계가 용이하고 건설비가 저렴하여 일반적으로 인터체인지 설계에 널리 이용되고 있다. 그러나 주변지역이 개발되고 교통량이 증가하면 이의 설계개선이 요구되지만, 인접지역이 이미 개발되었거나 혹은 사회적, 재정적인 이유로 인하여 시설수지로 추가로 요구되는 공간의 확보는 제약을 받는 경우가 많다. 그러므로 인터체인지를 건설할 때 다른 유형의 인터체인지 설계를 처음부터 고려할 필요가 있다. 교통수요와 패턴이 정적(Static)이라면 설계유형의 결정은 간단하다. 그러나 교통수요와 패턴은 정적이 아니므로 라이프 싸이클 (Life cycle)비용을 고려한 접근방식이 필요하게 된다. 이 방식은 인터체인지 라이프 싸이클 동안의 각종 비용요루와 총 현재가치를 고찰하여 각종 인터체인지간의 상대적인 장점을 평가하는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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