• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.19 no.3
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• pp.133-144
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• 2001

The purpose of this study is to develop micro simulation model for large-scale network with driver's behavior model. This study is performed for uninterrupted flow road section. And this model is developed to simulate traffic flow of the real network with unique geometric structure. The vehicle transmission and drivers' behavior model based on the exiting Cellular Automata approach.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1996.12a
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• pp.17-40
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• 1996

본 연구에서는 거시적 연속교통류 모형에 바탕을 둔 도시고속도로로 시뮬레이션모형의 개발이 시도되었다. 이 모형은 simple continuum model에 통행수요모형 기능을 강화시킨 것으로서 기존 연속교통류 시뮬레이션모형의 단점을 개선하였다. 제안된 시뮬레이션모형은 정산과정을 거쳐 미국 도시고속도로에서 수집한 현장자료에 의해 평가되었다. 특히 링크의 목적지별 차량대수 추정, 실시간 O-D추정의 문제가 확장칼만필터의 형태로 접근되었으며, 개발된 시뮬레이션모형을 ATMS전략에 활용하는 방안이 개발·평가되었다. 이들 전 과정을 통합한 모수적응적 모형(Parameter Adaptive Model)에 의해 교통량을 실시간으로 예측(Real time traffic prediction)하는 방법을 제안하였으며 현장자료에 의해서 평가되었다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.4 no.1
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• pp.45-57
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• 1995

본 연구는 불확실한 경영환경하에서 전략목표에 영향을 미치는 환경요인을 확인하고, 이를 다시 전략계획 시뮬레이션 모형에 체계적으로 반영하기 위한 새로운 전략계획 시뮬레이션 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 전략계획 시뮬레이션 모형은 (1) 환경요인 분석을 위하여 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map)를 적용하고, (2) 경쟁관계를 체계적으로 반영하기 위하여 미분게임(Differential Game) 모형을 이용한다. 퍼지인식도는 특정 의사결정 문제에 있어서 관련된 여러 개념간의 인과관계를 해석하고 그를 통하여 해당 문제전체에 관한 효과적인 의사결정을 지원하는 소위 구조적 모형화(Structural Modeling)도구의 한 방법이다. 한편, 본 연구에서는 미분게임을 이용하여, 퍼지인식도에 의하여 확인된 환경요인을 변수로 감안하고, 아울러 경쟁관계를 수식화 하므로써 보다 체계적인 시뮬레이션이 가능하다. 제안된 전략계획 수립 시뮬레이션 모형을 동태적 광고모형(dynamic advertising model)에 적용하므로써 보다 효과적인 경영전략계획 수립이 가능함을 보였다.

• 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 Korea Society for Simulation Conference
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• 1999.10a
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• pp.108-113
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• 1999

본 논문은 Zeigler가 제안한 이산 사건 시스템 형식론(DEVS : Discrete Event System Specification)을 기반으로 미시적 교통류 시뮬레이션 시스템의 교통 흐름 분석에 대한 연구를 주목적으로 한다. 도로교통망 모델링 방법은 미시적(microscopic)방법과 거시적(macroscopic)방법으로 분류하는데, 미시적 모형은 개별차량의 행태를 바탕을 둔 모형으로 거시적 모형에 비해 설명력이 뛰어나다는 장점을 가지고 있지만 실제 교통상황에서 관측하고 검증하기가 어렵다는 단점을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 신뢰성 있는 미시적 교통류 모형의 설계를 위해 DEVS 형식론을 기반으로 개별 차량에 대한 차량 추종 및 차로 변경 모형을 모델링하고 이를 근거로 교통류 시뮬레이션 시스템의 교통흐름 분석을 한다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1994.10a
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• pp.4-4
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• 1994

미분방정식은 많은 학문에서 현실 세계의 대상을 모형화하고 시뮬레이션하는 데에 매우 유용하게 사용되는 도구이다. 그 중에서도 현실 세계에서 적용되는 물리적 법칙에 근거해서 가상 세계를 만드는 컴퓨터 애니메이션이나 과학적 가시화등의 분양에서는 미분방정식으로 다루고자하는 대상을 모형화하고 시뮬레이션을 통해서 필요한 자료를 추출하는 과정이 필수적이다. 본 연구에서는 현실 세계에 근거한 가상세계를 만들기 위해서 요구되는 물리적 시뮬레이션을 수행하기 위한 방법을 연구하고, 그 소프트웨어를 개발한다. 현실세게를 모형화하는데에 많이 쓰이는 물리학적 방법은 역학에 근거한 미분방정식들이다. 그 중에서도 연립 상미분방정식의 형태로 많이 나타나는 Newton 방정식은 거시적인 물체들간의운동ㅇㄹ 표현하는데에 많이 사용도니다. 그리고 편미분방정식의 형태로 나타나는 Lagrange 방정식은 Hamilton의 원리를 운동방정식에 적용하여 얻은 것으로 Newton 방정식과 관계가 없는 광버무이한 물리적 현상을 표현하는데에 사용된다. 본 연구에서 개발하는 시물레이션 소프트웨어는 연립 상미분방정식으로 모형화되는 대상을 시뮬레이션할 수 있는 방법과 2c, 편미분방정식으로 모형화되는 대상을 시뮬레이션 할 수 있는 방법을 제공한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.2
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• pp.335-345
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• 1999

시뮬레이션 실행 시간이 매우 오래 걸려서 보통 이용하는 비선형최고제곱법으로는 시뮬레이션의 입력 파라메터(또는 절대 상수)를 추정하기 힘든 경우의 추정 문제를 통계적인 메타모델을 이용하여 해결하는 방법에 대하여 기술하였다. 미리 답을 알고 있는 장난감 모형을 이용하여 절대 상수를 추정하기 위해 사용되는 세가지 통계적 메타모델들(전통적 희귀모형, 공간적 선형모형 그리고 projection pursuit 희귀모형)의 성능을 비교하였다. 그 결과 일양 크리깅(universal Kriging)에 의한 공간적 모형이 가장 우수하였고, 이를 실제 핵융합 시뮬레이션 자료에 적용하여 절대 상수를 추정하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1998.10a
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• pp.73-77
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• 1998

고가의 생산장비를 효율적으로 운영하기 위한 방법을 제시하는 방법으로 일정계획은 중요한 역할을 담당한다. 일정계획을 수립하기 위한 방법으로 많은 방법이 적용되고 있지만 시뮬레이션은 일정계획의 수행도 분석에 중요한 기능을 담당한다. 그러나 일정계획의 분석에 있어서 적용되는 기존의 시뮬레이션 방법에는 대상 시스템을 모형화하기 위해 적지 않은 노력이 필요하고, 사용하는 시뮬레이션 프로그램의 사용 방법 및 모형 작성 방법에 대한 학습이 필요한 경우도 적지 않다. 본 논문은 일정계획을 시뮬레이션하기 위한 일정계획 시뮬레이터 개발에 대한 연구이다. 기존의 시뮬레이션 프로그램이 가지는 이벤트 개념 대신 상태 개념을 이용하여 시뮬레이터를 개발하는 방법을 제시하였다. 생산시스템에 대한 모형을 작성하고자 할 경우 특별한 프로그래밍 작업없이 대상시스템의 모형을 작성하도록 하여 보다 편리하게 모형을 작성하였다. 대상시스템에 대한 프로그램없이 대상시스템의 구성 정보와 주문 정보를 입력하여 우선 순위규칙에 의한 다양한 일정계획의 수행도를 분석하는 일정계획 시뮬레이터를 개발하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.18 no.6
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• pp.47-61
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• 2000

차량추종모형은 차선변경모형과 함께 미시적 시뮬레이션 모형의 핵심 모형으로서 정확한 차량추종모형의 적용은 시뮬레이션 모형 분석결과의 신뢰성에 영향을 미친다. 기존의 차량추종모형은 대부분 가속상황과 감속상황에 동일한 모형을 적용하거나 자극부문과 민감도 부분은 거의 동일한 형태를 취하고 있으며, 가상자료를 토대로 모형이 개발되었다. 본 연구의 목적은 첫째, 모형을 추정하기 위한 연구체계를 구성하고, 둘째, 이러한 연구체계를 이용하여 신호교차로 미시적 시뮬레이션에 직접 적용이 가능한 차량추종모형을 정립하는 데 있다. 본연구에서는 이를 위해서 신호교차로에서 미시적 실측자료를 수집하였으며, 수집된 자료에서 통계적 기법을 통해서 모형 추정에 적합한 자료를 구축하였다. 현장에서 실측된 이산적인 원시자료는 차량추종모형 추정에 직접 이용할 수 없다. 따라서, 이산적 원시자료를 모형추정에 적합한 자료로 구성하기 위하여 비선형 곡선적합 알고리즘을 이용하여 연속적인 궤적함수를 구성하였고, 이를 통해서 모형추정에 필요한 선두차량과 후행차량의 현재시점과 반응시간 이후 시점에서의 위치, 순간 가속도와 순간속도 등을 도출하였다. 본 연구에서는 차량추종상황을 가속상황, 감속상황, 출발상황, 그리고 정지상황으로 구분하여 차량추종모형을 구축하였다. 가속상황과 감속상황에 대해서는 실측자료를 이용하여 모형을 추정하였으며, 출발상황과 정지상황에 대해서는 추정된 가/감속상황의 모형을 바탕으로 출발상황과 정지상황에서의 차량행태를 설명할 수 있는 모형을 구축하였다 또한, 민감도와 자극부분을 새롭게 정의하여 각 상황별로 미시적 실측자료를 이용하여 모형을 추정하였다. 이렇게 추정된 모형들 중에서 통계적 기법과 실측치와의 비교를 통해서 가장 적합한 모형을 선택하였다. 선택된 모형은 통계적 검정, 가상자료 그리고 실측치와의 비교를 통해서 분석하였으며, 분석결과 구축모형의 적용성은 우수한 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2000.11a
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• pp.228-234
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• 2000

본 논문에서는 웹 기반에서 과학 실험을 효과적으로 구현하기 위한 과학 가상 실험 모형을 제시하였다. 위의 목적을 달성하기 위하여, 시뮬레이션 이론과 웹 기반 수업 이론, 그리고 과학 학습 모형을 탐색하였으며, 이를 근거로 하여 과학 가상 실험 모형을 설계하고 프로그램을 구현하였다. 본 논문을 통하여 과학 가상 실험 모형은 크게 안내적 실험 모형(guided experiment model)과 자기주도적 실험 모형(self-directed experiment model)으로 구분하였다.