시뮬레이션 기반의 해상교통 분석 방법은 대상 항만의 항적 데이터를 이용하여 교통 특성 모델을 구축하고, 이를 통해 해상교통 현상을 재현함으로써 분석을 수행하는 방법이다. 교통 특성 모델은 교통 현상을 수치적으로 표현한 일반화 된 모형을 말하며, 모델링 작업에 많은 시간과 노력이 소요된다. 본 논문에서는 해상 교통 특성을 생성하기 위한 자동화 된 프로세스를 제안하며, 실제 목포항의 항적 데이터에 적용하여 교통특성 정보 생성 방법으로서의 활용 가능성을 검토하였다.
본 논문에서는 DSPN(Deterministic and Stochastic Petri Net)을 이용, 교차로에서의 차량 진입과 같은 이산 사건(discrete events)적인 상황을 해석하고, 교통신호기의 동작과 차량흐름을 모델링하였다. 교차로에서의 차량 흐름을 확률적 개념으로 표현하여, 차량 변화에 따른 교차로의 상황을 토큰의 변화로 나타내었다. GreatSPN을 사용한 모의 실험을 통하여, 모델링된 교통신호기하에서의 차량의 평균 지체시간을 분석하였다. 차량 지체시간을 이용하여 단위시간연장 교통량 대응 신호기와 본 논문에서 제안한 최대시간허용 교통량 대응 신호기의 성능을 비교 분석하여, 최대시간허용 교통량 대응 신호기가 단위시간연장 교통량 신호기보다 좋은 특성을 나타냄을 보였다. 2개의 교차로로 이루어진 시스템을 본 논문에서 개발한 기본 모듈들을 서로 연결하여 분석하였고, 이러한 성능 분석을 통하여 주위 여건에 적합한 새로운 교통신호기를 구현할 수 있음을 보였다.
일반적인 해상교통 분석 방법은 대상 항만의 항적 데이터를 기반으로 데이터를 추출한 후 모델을 구축하며, 구축된 모델을 바탕으로 해상교통 현상을 재현하고 있지만, 이러한 방법은 항로 혹은 통항량 변동 등의 변화에 따른 교통류를 예측할 수 없어 그 활용에 제약이 많다. 본 논문에서는 기존의 해상교통 분석 사례를 통해 교통 특성 모델의 요소를 식별하고, 이를 동적인 해상교통 환경을 시뮬레이션 할 수 있는 에이전트 기반의 교통류 생성 기술 개발의 기초 자료로 활용하고자 한다.
본 연구에서는 기존의 한정합리적인 모델에서 자주 언급된 운전자의 인지의 한계와 정보처리능력의 한계에 초점을 두어 운전자의 경로선택 행동에 대한 모델링과 정보제공에 따른 운전자의 교통환경에 대한 신념(belief) 형성과정을 살펴보기로 한다. 나아가 기존의 운전자의 기대형성 및 경로선택 행동에서 자주 인용된 모델들이 가지는 문제점과 현실에서 도입을 위한 한계점을 지적하고 실제의 도로 네트워크를 가정한 시뮬레이션을 통하여 운전자의 이질 성에 따른 경로선택 행동과 운전자의 도로 환경에 대한 신념 형성의 과정을 모델링 하였다. 본 연구를 통해 도로의 특성 및 운전자 그룹의 특성에 따라 운전자의 학습 과정과 정보의 가치가 달라짐을 확인 할 수 있었다. 먼저 교통량의 증가에 민감하게 도로의 혼잡이 심해지는 환경에서 정보의 효용이 커지는 것을 알 수 있었으며, 운전하는 횟수의 차이에 따라 정보의 가치가 차이가 남을 확인할 수 있었다. 나아가 한정된 교통환경하에서 매일 주행하는 운전자의 비율 차이가 운전자가 형성하게 되는 경로의 특성에 대한 신념의 차이로 이어짐도 확인할 수 있었다.
본 논문은 PCS(Photovoltaic power system)에서 MPPT 구현을 위한 TLB 컨버터의 모델링 및 제어기 설계를 제안한다. TLB 컨버터는 기존 부스트 컨버터에 비해 인덕터 크기가 감소하고, 효율이 증가하는 장점이 있다. 하지만 듀티비 0.5를 기준으로 2개의 동작 모드가 존재하여 제어기 설계 시 각 모드에 대한 해석이 필요하다. 또한 토폴로지를 모델링을 함에 있어 비선형적인 특징을 갖는 태양전지의 출력을 고려해야하는 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 태양전지 출력 특성의 선형화 방정식을 이용하여 2가지 동작모드가 존재하는 TLB 컨버터를 각 모드별로 CCM 동작에서 분석하여 동일한 전달함수를 도출하였다. 이를 기반으로 MPPT 전압제어기를 설계하였으며, 제시된 모델링과 제어기는 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
본 논문은 Crisp Discrete Event System(CDES)에서 다룰 수 없는 특성을 가지는 의료진단이나 교통제어와 같이 애매하거나 불확실한 판단 그리고 관련성이 모호한 판단의 근거들에 의해 결정되어지는 사건들로 이루어진 Fuzzy Discrete Event System(FDES)의 모델링 방법과 그 응용에 대하여 연구하였다. 일반적인 CDES는 모델링 방법이 많이 연구되어져 왔으나, FDES는 발생되어지는 사건들의 정성적인 특성과 적용되어지는 경우가 드문 이유로 거의 연구되어져 있지 않다. 본 논문에서는 Fuzzy Timed Transition Petri Net(FTTPN)으로 FDES인 교통 시스템을 모델링하고 교통 신호제어기를 설계하였다.
해상교통 환경은 항해사, 관제사, 자선, 타선 등의 복합적 상호작용과 관계에 의해서 형성되지만 그동안의 해상교통 분석은 과거 항적 데이터의 통계분석이나 선박운항 시뮬레이터를 이용한 자선의 운항특성을 분석하는 것에 국한되어 왔다. 복잡함 속에서도 교통흐름과 특성을 나타내는 교통 환경을 사실적으로 모사하기 위해서는 교통 환경을 구성하는 각 요소에 대한 모델링 및 시뮬레이션이 사실적으로 이루어지고 요소간의 상호작용이 재현될 수 있어야 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 에이전트 기반의 시뮬레이션 기술을 분석하고 적용 방안을 연구하였다.
차량과 보행자의 충돌시에는 충돌의 원인을 규명하는데 필요한 선회특성이 나타나게 된다. 지금까지의 연구에서는 보행자의 운동형태를 기초 물리학에서 유도된 공식으로 표현하였다. 그 결과 차량과 보행자의 다양한 변수에 대해 충분한 고려를 하지 못하였다. 그러한 한계를 극복하기 위하여 동역학적 시뮬레이션 프로그램인 MADYMO를 이용하여 다양한 조건하에서의 보행자 충돌 형태를 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션에서 차체와 보행자 더미는 강체, 조인트, 스프링으로 모델링하였다. 보행자 시뮬레이션은 차량의 속도별로 수행되었으며 그 결과를 이전의 기초 물리학 공식과 비교하였는데 이전의 공식은 보행자의 상태조건을 제대로 반영하지 못함을 알수 있었다. 따라서, 보행자 충돌시에 차량과의 충돌현상에 대해 명확히 설명해 주는 동역학적 시뮬레이션을 사용하여야 한다.
시간 페트리 네트는 실시간 값을 갖는 이산사건 시스템을 모델링하고 해석하기 위한 방법중 하나이다. 시간 페트리 네트는 각 트랜지션에 대하여 두 개의 시간 값, 최초 발화 시간 $\alpha$$_{i}$와 최종 발화 시간 $\beta$$_{i}$를 갖는다. 본 논문에서는 최적 발화 시간을 결정하기 위하여 퍼지 이론을 적용한 퍼지 트랜지션 시간 페트리 네트를 제안하였다. 퍼지 트랜지션 시간 페트리 네트의 트랜지션 점화 시간 ${\gamma}$$_{i}$는 고정 최초 발화 시간 $\alpha$$_{i}$와 고정 최종 발화 시간 $\beta$$_{i}$ 사이에서 어떠한 복잡한 계산 절차나 임의의 조건 없이 입력정보를 이용한 퍼지 이론으로부터 결정된다. 교차로에서 교통 신호제어기는 퍼지 트랜지션 시간 페트리 네트에 의하여 모델링되고 해석되었다. 퍼지 트랜지션 시간 페트리 네트의 중요한 특성은 교통 신호기의 모델링과 시뮬레이션에 의해서 보여진다. 의해서 보여진다.
본 논문은 crisp discrete event system(CDES)에서 다룰 수 없는 특성을 가지는 의료진단이나 교통제어와 같이 애매하거나 불확실한 판단 그리고 관련성이 모호한 판단의 근거들에 의해 결정되어지는 사건들로 이루어진 fuzzy discrete event system(FDES)의 모델링 방법에 대하여 연구하였다. CDES는 모델링 방법이 많이 연구되어져 왔으나, FDES는 발생되어지는 사건들의 정성적인 특성과 적용되어지는 경우가 드문 이유로 거의 연구되어져 있지 않다. 본 논문에서는 temporal logic에 fuzzy개념을 도입하여 fuzzy DES의 새로운 모델링 방법을 제시하고 의료진단 시스템에 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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