본 연구는 자전거 대기공간 크기의 변화에 따른 Hook-Turn 방식의 운영효과를 파악하고, 신호교차로를 운영 시 요구되는 적정한 대기공간의 크기를 다양한 교통상황에서 평가하여 제공하는 목적으로 수행하였다. 이를 위하여 시뮬레이션 기법을 이용하여 다양한 차량조건, 자전거 교통량, RTOR 우회전 통행방식을 고려하여 자전거 및 차량 지체의 변화를 평가하였다. 평가 결과, 일반적으로 차량 지체는 자전거 대기공간에 큰 영향이 없으나, 자전거 지체는 대기공간이 증가함에 따라 감소되었다. 그리고 RTOR 적용시와 비적용시의 차량과 자전거 지체의 패턴은 유사하였지만, RTOR 비적용시 차량지체는 약간 증가하였고, 자전거 지체는 감소하였다. 이러한 효과 차이는 우회전 교통향이 크게 증가하면 크게 변할 것으로 예상된다. RTOR 적용시에는 6대의 대기공간이 필요하나, 자전거 좌회전 교통량이 120대보다 많은 경우 9대의 대기공간을 제공하는 것이 권장된다. RTOR 비적용시에는 6대의 대기공간이 필요하나, 자전거 좌회전 교통량이 90대보다 많은 경우 12대의 대기공간을 제공하는 것이 권장된다.
교통여건의 변화로 좌 우회전, 중앙버스 및 자전거 전용신호에 대한 요구가 증대되고 있다. 그러나 현재 운영되고 있는 표준규격 교통신호제어기는 4색등화기를 기반으로 하고 있어, 3색등화기의 방향별 차종별 전용신호를 운영하는 데 제약이 있다. 따라서 본 연구는 기존 표준 교통신호제어기에서 좌 우회전 및 중앙버스의 전용신호를 제어할 수 있는 물리적 소프트웨어적인 방안을 제시하였다. 물리적으로 보행 적, 보행 녹, 적, 황, 화살표 및 녹색등화의 6개 출력단자로 설계된 4색등화기의 신호등구동장치(LSU)를 적, 황, 녹색의 3개 씩 2단 배열로 그룹화 하여, 3색등화기의 전용신호로 사용하는 방안을 제시하였다. 소프트웨어적으로 신호 맵 데이터의 코드값을 3색등화기의 적1 황1 녹1 적2 황2 녹색2의 LSU 출력에 맞게 설정하여, 링별(A/B링) LSU별로 전용신호를 스텝별로 구동하는 방안을 제안하였다. 전용신호 도입 시의 운영효과를 중앙버스전용차로가 운영되고, 좌회전이 허용되는 서울시 망우역교차로를 대상으로 분석한 결과 버스전용차로가 운영되고 있는 주도로(동-서)에서 지체가 크게 개선되어 교차로 전체의 지체시간이 70초/대 이상 개선되는 것으로 분석되었다.
Stepwise 환승계수(이하 STC)는 환승회수 증가에 따라 환승비용을 실제보다 많게 인식하도록 한다. 통행시간과 최소환승회수 정보를 제공하는 것은 이러한 경향을 감안하는 취지이다. STC가 포함된 경로탐색문제는 비가산성비용을 포함하며 최적조건의 비성립으로 경로열거가 요구된다. 따라서 대중교통망에서 STC를 고려하는 경로탐색에 대한 이론적 검토를 통해서 경로탐색의 실패를 우회하는 방안이 요구된다. 본 연구는 STC가 포함되는 대중교통망에서 확률적 통행배정모형에 대하여 검토한다. 비가산성 경로문제를 완화하는 방안으로 유입링크기반 전체경로삭제기법을 활용하는 방안을 제안한다. 전체경로삭제기법은 출발지에서 도착지까지 서로 상이한 경로의 구성된 가능경로집합을 구축하기 용이하다. STC를 반영한 경로기반 Logit 모형을 대중교통통행배정기법으로 구축한다.
본 연구는 서울, 수도권 및 부산광역시의 4지 신호교차로를 대상으로 도로의 기하구조측면, 교통특성, 환경특성 등 다양한 요인을 고려하여 교통사고예측모형을 구축하고 교차로사고와의 상호관계를 규명하고자 하였다. 분석 결과 기존의 음이항 모형보다 확률적 음이항 모형의 설명력이 높게 나타났으며 총 52개의 변수 중 10개의 변수가(주도로의 차로 수, 주도로의 좌회전 교통량, 주도로의 주행제약시설 수, 부도로의 우회전 교통량, 부도로의 교차로 시거, 교차로의 총 현시, 부도로의 중앙분리대 유무, 부도로의 제한속도, 부도로의 교통섬 유무, 부도로의 속도제약시설 수) 도시부 4지 신호교차로에서 교통사고에 영향을 미치는 유의한 변수로 나타났다. 또한 10개의 유의한 변수 중 2개의 변수가(부도로의 교차로 시거, 부도로의 차량 주행속도 제약 시설물 수)가 확률적 변수로 나타났다.
일반도로와 노면전차가 교차하는 신호교차로에서 준비되어야 하는 교통신호제어 운영조건을 검토하고 이를 토대로 노면전차 교통신호와 일반차량 교통신호의 효율적 통합 운영을 지원하기 위해 현재의 교통신호제어기가 추가 확보하여야 하는 기능적 및 기술적 요구사항을 진단한다. 본 연구의 검토 내용은 도로 현장에서 발생 가능한 일반차량과 노면전차의 다양한 교차상황, 노면전차 전용신호등의 등기단자 최소 구성, 교통신호현시 순서 운영상황 조합 및 이를 기반으로 한 현시표출방안을 포함한다. 분석결과 우회전 중첩현시 표출을 위한 중첩현시 등기장치 및 노면전차와 일반차량 복합 현시운영을 위한 사중고리현시표출체계 기능을 포함하는 교통신호제어기 도입이 필요함을 제안한다.
램프미터링은 이미 미국, 유럽 등에서 실효성을 인정받았고 가장 효율적인 교통관리기법의 하나로 사용되고 있음에도 불구하고 국내에서는 시설물의 기준 미달 및 홍보 부족 등으로 아직 제대로 시행되지 못하였다. 그러나 1990년 이후 ITS의 도입으로 진입제어에 대한 인식이 증대되어 국내 램프미터링 도입 여건이 조성되었다고 판단되어 본 연구에서는 국내 고속도로에 램프미터링을 원활하게 도입하기 위해 도입 기준을 수립하고 대상지점을 선정하였다. 도입 기준은 미국의 램프미터링 도입 기준을 기반을 국내 여건을 반영하여 제시하였다. 주요 기준은 서비스수준, 우회도로 존재, 대기 공간 길이, 개방식 운영구간 등이며, 이러한 기준을 만족하는 15개 지점을 도입 대상지점으로 선정하였다. 또한 대상지점의 우선순위를 계층화분석과정(AHP)을 통해 선정한 결과 교통량이 많고, 혼잡이 심할수록 우선순위가 높게 나타났다. 본 연구의 결과를 활용하면 국내에 램프미터링 도입함에 있어 실효성을 확보하여 보다 원활하게 도입할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장됨과 더불어 Gamebot과 같은 비정상적인 프로그램으로 인한 게임 서비스 피해사례가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 대표적인 게임 장르 중 하나인 FPS(First-Person Shooter)에서 Aimbot의 사용은 정상적인 이용자들에게 재미 요소를 잃어버리게 하고 상대적 박탈감을 일으켜 게임의 수명을 줄이는 원인이 된다. 비정상 게임 이용자의 근절을 위해서 메모리 변조 및 불법 변조 프로그램 접근 차단 기법과 불법 프로그램 사용의 패턴 모니터링과 같은 기법들이 제안되었지만, 우회 프로그램 및 새로운 패턴을 이용한 비정상적인 프로그램의 개발에는 취약하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 정상적인 게임 이용자의 패턴만 학습함으로써 비정상 이용자 검출을 가능하게 하는 딥러닝 기반 단일 클래스 분류 기법을 제안하며, 가장 빈번하게 발생하는 치트(Cheat) 유형인 FPS 게임 내 Aimbot 사용 감지에 초점을 두었다. 제안된 비정상 게임 이용자 감지 시스템은 정상적인 사용자의 마우스 좌표를 데카르트 좌표계(Cartesian coordinates)와 극좌표계(Polar coordinates)의 형태로 패턴을 추출하는 과정과 정상적인 마우스 동작 기록으로 부터 학습된 LSTM 기반 Autoencoder의 복원 에러에 따른 검출 과정으로 구성된다. 실험에서 제안된 모델은 FPS 게임 내 마우스 동작을 기록한 공개 데이터셋인 CSGO 게임 데이터셋으로 부터 학습되었으며, 학습된 모델의 테스트 결과는 데카르트 좌표계로부터 훈련된 제안 모델이 비정상 게임 이용자를 분류하는데 적합함을 입증하였다.
본 연구에서는 퍼지 추론을 이용하여 여러 가지 상황 변화에 따른 링크 속도를 예측, 이를 경로 탐색 시 고려하는 알고리즘을 구현하였다. 도로 상황의 변화에 영향을 미치는 요소들로는 시간대, 강수 정보, 차로 통제 정보의 세가지를 고려하였으며, 이에 따라 달라지는 통행링크 속도를 해당 링크의 통행비용으로 전환하여, 최단경로를 탐색하는 알고리즘을 구현하였다. 본 연구는 크게 세 부분으로 구성되어 있다. 첫째, 퍼지 변수를 설정하고, 퍼지이론을 이용하여 시간과 도로 상황에 따라 변화하는 링크속도를 예측한다. 이를 위해 각각의 퍼지 변수들에 대한 퍼지 멤버십 함수를 구축하고, 이를 링크 속도와 연결하기 위한 퍼지 추론 관계들을 설정한다. 둘째. 되추적(backtracking) 기법을 이용하여 위의 퍼지추론에 의해 변화되는 통행 속도를 반영한 최단 경로 탐색을 한다. 셋째, 본 연구의 알고리즘을 가상 네트워크에 적용하여 최단 경로를 도출한다. 결과로서 본 연구의 알고리즘을 이용한 통행경로는 변수의 변화에 따라 적절하게 우회경로를 선택하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 주행 경로의 소요 시간 예측의 정확도를 높이기 위해 인공 신경망을 사용하여 링크 속도로부터 각 차로 별 속도를 예측하는 방법을 제시하였다. 링크를 통과하는 차량의 소요시간은 해당 링크 끝의 교차로에서 직진하거나 우회전하거나 좌회전하는 방향에 따라 링크를 지나가는 소요 시간이 다르게 관찰된다. 따라서, 차량의 진행 방향에 따라 속도를 예측하는 것이 필요하다. 대구광역시 국채보상로의 공평네거리와 이를 중심으로 인접한 4개 교차로에서 측정한 데이터를 정제하여 학습과 검증에 필요한 데이터를 구성하였고, 5개의 신경망 모델을 사용하였다. 또한 예측 결과의 오류 분석을 수행하여 연구 목적에 적합한 신경망을 실험적으로 선별하였다. 실험 결과, 각 차로 별 소요 시간 예측에 대한 오차가 직진 차로는 17.4%, 우회전 차로는 4.4%, 좌회전 차로는 3.9% 감소하였다. 이 결과는 링크 하나의 분석 결과로 경로 전체를 대상으로 한다면 효과는 더욱 커질 것으로 예상한다.
본 논문은 수요대응형 모빌리티 이용객의 출발지와 목적지까지 최적 경로 산정을 위한 동적정류장 배정 모형을 개발하였다. 여기서 최적화를 위한 변수로는, 운영자 측면에서 버스통행시간과 이용자 측면에서 서비스 이용 시 추가로 소요되는 정류장까지 도보시간 및 대기시간, 우회시간을 사용하였다. 미국 캘리포니아주 애너하임과 주변 도시를 포함하는 네트워크를 대상으로 승객이 예약한 시종점에서 접근 가능한 동적정류장 리스트를 산정하고 K-means 클러스터링 기법을 이용하여 시종점 그룹들을 각기 차량에 배정하였다. 버스통행시간과 이용자 추가소요시간을 최소화하는 동적정류장 위치 및 버스노선 결정을 위한 모형을 개발하고 다목적 최적화를 위해 NSGA-III 알고리즘을 적용하였다. 최종적으로, 모델의 효용성을 평가하기 위해 이용자 추가소요시간 간의 변수를 조정하여 7개의 시나리오를 설정하였고 이를 통해 목적함수의 타당성을 분석하였다. 그 결과, 운영자 측면에서는 버스통행시간과 승객 대기시간만 고려한 시나리오가, 이용자 측면에서는 버스통행시간, 도보시간, 우회시간을 적용한 시나리오가 가장 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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