• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2001.05a
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• pp.107-112
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• 2001

본 연구는 FTMS와 TCS를 실시간으로 통신하여 톨게이트 운영에 관련된 다양한 교통정보를 제공하는 교통상황 모니터링과 미래의 교통상황을 예측하고 이를 바탕으로 톨게이트 교통상황을 예측하는 톨게이트 시뮬레이션 시스템(TGSS)을 개발하는 것이다. 교통상황 모니터링은 실시간 교통자료를 통계처리하고 분석하여 사용자에게 그래픽하게 교통정보를 제공하고 교통류의 예측은 톨게이트에 도착하는 교통류를 60분 후까지 예측하여 톨게이트 운영자에게 제공한다. 또한 톨게이트 예측시스템은 서울톨게이트에 도착하는 교통류 패턴을 이용하여 미래 톨게이트 교통상황을 시뮬레이션하고 이에 대한 톨게이트 운영 대안을 제시하는 기능을 수행한다. FTMS 및 TCS와 실시간으로 통신하기 위하여 별도의 통신프로그램을 작성하였고 통신에 의해 수집된 실시간 교통자료들은 모니터링 시스템과 연계하여 서울 톨게이트 주변구간의 교통상황과 톨게이트 운영 현황을 제공한다. 교통류 예측 시스템에 사용되는 모형은 거시적 교통류 모형인 Simple Continuum 모형과 시계열 모형을 이용하였고 이를 통해 서울 톨게이트에 도착하는 미래 교통류를 예측 할 수 있다. 톨게이트의 교통상황을 구현하기 위하여 미시적 모형인 차량추종모형과 차로변경모형을 톨게이트 예측 시스템에 반영하였고 현재의 톨부스 운영안과 사용자가 입력하는 톨부스 운영대안에 따라 시뮬레이션 함으로써 미래 톨 플라자내 교통상황을 톨게이트 운영자에게 애니메이션으로 보여줄 수 있다. 톨게이트 시뮬레이션 시스템을 이용하여 현재의 톨게이트 운영안과 최적화된 운영안을 상호 비교함으로써 톨게이트 운영자는 좀더 과학적인 톨게이트 운영을 모색할 수 있을 것으로 생각된다. 실용적 측면에서 볼 때, 톨게이트 시뮬레이션 시스템(TGSS)은 실시간 통신을 통한 모니터링과 교통류 예측으로 톨게이트 상황을 시뮬레이션하고 톨게이트 운영 대안을 제시·평가함으로써 서울톨게이트 운영을 효율화하고 이로 인한 고속도로 소통 증대를 도모할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.257-260
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• 2003

현재 연구가 활발히 진행중인 지능형 교통 시스템(ITS)에서는 운전자에게 정확한 주행정보를 제공하고 적절한 교통량 분산을 위해 현재의 교통상황을 정확히 판단하는 것이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 인간의 추론과정을 모사한 퍼지추론 시스템(FIS)을 사용하여 보다 합리적으로 교통상황을 판단할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 교통상황을 특징짓는 세가지 요인으로 시간, 요일, 속도를 설정하였고 이를 퍼지변수로 표현하여 교통상황 판단을 위한 적절한 규칙에 적용하고 교통상황을 수치화 한다. 또한 본 논문에서는 속도자료로 실제 주행중인 차량의 GPS정보를 사용하여 개발된 알고리즘에 적용하였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.1
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• pp.65-80
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• 2023

In this study, a classification analysis was performed based on the type of traffic situation. The purpose was to derive the major variable factors that could represent the traffic situation. The TTI(Travel Time Index) was used as a criterion for determining traffic conditions, and analysis was performed using data generally detected by the Vehicle Detecting System(VDS). First, the major factors influencing the traffic situation were selected through factor analysis, and traffic conditions were clustered through a cluster analysis of the major factors. After that, variance analysis for each cluster was performed based on the TTI, and similar clusters were merged to categorize the type of traffic situation. The analysis derived, the maximum queue length and occupancy as major factors that could represent the traffic situation. Through this study, it is expected that efficient management of traffic congestion would be possible by just concentrating on the main variable factors that affect the traffic situation.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.369-376
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• 2001

도심지에서 자주 발생되는 교통체증의 문제를 효과적으로 해결하기 위해서는 교통 상황을 신속하고 정확하게 진단하며, 이를 바탕으로 최대한의 효율을 얻을 수 있도록 교통 신호체계를 수립하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 '병렬기반 미시적 교통류 시뮬레이션 시스템'을 활용하여 교통상황을 정확하게 모델링한 결과정보를 추출하고, 이를 바탕으로 교통상황을 종합적으로 진단할 수 있는 '교통류 시뮬레이션 평가 및 진단 시스템'을 제시한다. 교통상황에 대한 시뮬레이션 결과정보를 쉽게 분석할 수 있는 교통류 시뮬레이션 평가 및 진단 시스템을 개발하기 위하여, 교통상황의 해석에 필요한 제반 문제와 원인들의 인과관계를 파악하여 규칙화하고, 이를 바탕으로 규칙 기반추론 기법을 적용할 수 있도록 전문가시스템을 도입하였다. 또한 효율적인 진단을 위하여 시뮬레이션 결과정보로부터 구한 정량적인 각종 평가 지표를 정성적인 측면에서 재평가하여 사유할 수 있도록 fuzzy 기술을 도입하였다. 아울러 교통류 시뮬레이션 평가 및 진단 시스템의 결과는 최적의 신호체계를 수립하는데 활용될 수 있도록 하였다. 서울광역시 과천 주변의 8 개 교차로를 포함하는 교통망에 대한 교통정보를 바탕으로 실험해 봄으로써 사용자가 복잡한 교통망에 대해 보다 효과적으로 교통흐름을 분석하여 정체원인을 실시간으로 판단할 수 있는 가능성을 보여준다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.23 no.1
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• pp.13-25
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• 2024

In traffic management, gaps in understanding traffic conditions continue to exist. While the self-belonging problem indicator develops relative to speed, belonging, and self-based relative inclination, it does not apply elimination criteria that may indicate situations that contrast with attribute-specific problems. In this study, we develop integrated indicators that specify communication situations and safety levels for modeling. We review indicators of changes in traffic conditions and raise safety issues, reviewing the indicators so that ITS data can be applied, analyzing the relationships between indicators through factor analysis. We develop combined, integrated indicators that can show changes and stability in traffic situations and that can be applied in traffic information centers to contribute to the development of a traffic environment that can monitor related traffic conditions.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.2
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• pp.1-9
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• 2022

To provide real-time traffic conditions, crowd sourcing based traffic information services in which users directly report and share traffic conditions are being developed. However, the existing traffic information service provides limited traffic conditions because it only shares information reported by specific service participants. In this paper, we design and develop a crowd sourcing based traffic information service that provides real-time traffic conditions by collecting direct reports from users and public traffic conditions. The proposed service allows users to directly report traffic conditions by voice and text, and collects and integrates traffic conditions published by external organizations. The collected traffic conditions are provided in real time through a push service, and new traffic conditions are transmitted when the user's location changes. The proposed service can report traffic conditions and share real-time traffic conditions through an Android app.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 2008.11a
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• pp.463-466
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• 2008

기존의 교통상황판운영에 사용하는 지도는 2D를 기본으로 하는 전자지도를 중심으로 표준노드링크의 속성을 반영하는 형태이다. 2D형태의 교통전자지도는 그래픽형식에 운영자에게 실시간으로 교통상황을 직관적으로 판단하는데 도움을 제공 하였으나 2D형식이라는 한계가 존재할 수밖에 없었다. 점차적으로 IT기술의 고도화, 하드웨어, 통신기술의 발달 등으로 과거에 다룰 수 없었던 대용량데이터처리가 원활해지고, 다양한 도로이용자의 고급화된 교통수요에 대응하기 위해서는 점차적으로 교통관리자나 운영자들이 교통정보관련 장비들이나 운영시나리오에 대해 다각적으로 분석을 할 수 있는 방안이 강구되어야 한다. 이에 위도, 경도, 고도를 제공하는 3D형식의 전자지도에 실시간적으로 교통정보를 제공하는 4D형식의 교통상황판이 운영될 수 있도록 하는 방안을 제공할 수 있는 기술적 내용과 교통시나리오를 제공하고자 한다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.1
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• pp.81-92
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• 2023

Traffic state classification is crucial for time-of-day (TOD) traffic signal control. This paper proposed a traffic state classification technique applying Deep-Embedded Clustering (DEC) method that uses a high dimensional traffic data observed at all signalized intersections in a traffic signal control sub area (SA). So far, signal timing plan has been determined based on the traffic data observed at the critical intersection in SA. The current method has a limitation that it cannot consider a comprehensive traffic situation in SA. The proposed method alleviates the curse of dimensionality and turns out to overcome the shortcomings of the current signal timing plan.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2020.11a
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• pp.181-181
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• 2020

IT 분야에서 에이전트는 상황에 따라서 의도를 이해하고 자립적인 판단에 의해 처리를 실행하는 기능을 의미한다. 디지털 해상교통 환경을 구축하기 위해서는 해상교통환경을 구성하는 교통류, 선박, 항해사, 관제사 등의 주요 요소들에 대해 에이전트 기술개발이 필요하다. 관제사 에이전트는 해상교통환경에서 관제 기능을 수행하여 실제 상황과 유사한 해상교통 상황을 제공하고, 해상교통 영향 평가에 있어서 관제 요소가 부여된 평가를 수행하는 것이다. 본 논문에서는 관제사 에이전트 개발에 대한 설계, 구축 현황을 소개하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.19 no.6
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• pp.219-227
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• 2001

In this study, the simulation was constructed using CA(Cellular Automata) rule to analyze the effect of incidents, which was verified using real-time VDS data and data collected on the field. The study analyzed the effect of incidents on highways by the simulation. The result appears to be statistically available with 5% of significance level. In order to analyze the effect of incident, the study classified time period of incidents and types of incidents in relation with traffic volume. Also, the effect of each type of incidents was analyzed in terms of time difference in sectional travel and delay time. In conclusion, little effect of incidents on traffic flow is noticed with light traffic volume but it becomes serious as the traffic volume increases. In addition, the delay happens to appear without incidents as the traffic volume increases over 2000 veh/hour. Also, when incidents happened during 45 minutes, the delay was about 425-722 veh·hour.