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.
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.
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.
This study is concerned with theoretical aspects of urban logistics with the aim of revealing limitations of the literature, suggesting directions for further studies and developing a conceptual model for evaluating policy alternatives. Several limitations have been revealed and, based on these, the directions for further studies were suggested as more effort needs to be put on microscopic aspects of urban logistics ; and integrated conceptual evaluation models need to be developed. For the models it defined microscopic evaluation factors by the subject of urban logistics activities, and with these factors it established a conceptual model. Especially it introduced the simulation models developed recently to predict the route of freight vehicles and suggested how both microscopic and macroscopic aspects of urban logistics could be evaluated.
The application of micro-simulation model has been extended farther with improvement of computer performance and development of complicated model. To make a micro-simulation model accurately replicate field traffic conditions, model calibration is very crucial. Studies on calibration of micro-simulation model have not been enough while lots of studies on calibration of macro-simulation model have been continued in our country. This paper presents an auto-calibration of parameter values in micro-simulation model(VISSIM) using genetic algorithm. RMSE(Root Mean Square Error) of collected volume on the urban expressway versus simulated volume is set as MOP(measure of performance) and objective function of optimization is set as to minimize the RMSE. Applying to urban expressway(Nae-bu circular) as a case study, it shows that RMSE of optimized parameter values decrease 60.4%($19.3{\longrightarrow}7.6$) compared to default parameter values and the proposed auto-calibration system is very effective.
고속도로-연결로는 두 개의 교통흐름이 서로 상충되는 지점으로서 복잡한 교통행태를 나타내고 고속도로 구간 중 용량저하 및 교통와해현상, 난류현상이 일어나는 구간으로서 운영상 문제점이 많이 일어나고 있는 상태이다. 이 구간에서의 운영상태가 전체 시설물의 운영상태에 큰 영향을 끼친다는 점을 감안할 때, 이 구간의 국내자료를 토대로 한 교통류 분석은 중요한 의미를 가진다. 따라서, 교통행태에 대한 미시적인 분석이 이루어지지 않은 상태로 기존의 HCM 모형과 같은 거시적인 분석 방법만을 가지고는 분류구간 교통현상을 규명하기 어렵다. 본 연구에서는 기존 연구들 분석방법의 문제점을 해결하기 위해, 고속도로-연결로 구간중 유출부 구간을 대상으로 현장조사를 실시하였고, 지점(구간)과 차로로 세분하여 미시적인 방법으로 교통특성을 규명하였다. 또 한 유출부 구간의 여러 지점에서 지점 및 차로별 교통량을 예측할 수 있는 교통분포 모형식을 개발하였다. 정립된 교통분포 모형식을 적용해 본 결과 유출부 구간의 분석 및 서비스 수준의 평가는 연결로 접속차로(Vl)의 교통량만을 고려하여 분석하는 것은 합리적이지 않고, 연결로나 본선 모두와 진입부를 포함한 연결로 전체를 다 고려해야 한다는 것을 알 수 있었다. 미시적인 분석방법을 통한 차로별 교통분포 모형식은 기존 분석방법과 비교하여 더 정확하게 그리고 폭 넓은 분석 및 적용하기에 손쉬운 모형이라는 점에서 상당히 효과적인 분석방법이라고 할 수 있다. 하지만 본 연구의 결과는 한 조사지점에 대한 적은 자료를 토대로 하였기 때문에 실제적용 가능성에서 향후 보강할 필요가 있으며, 다른 지점의 현장조사와 세밀한 비교연구가 필요하다.
This study aims to design and implement a traffic model that can simulate the traffic behavior on the microscopic level by using the GIS. In the design of the model, the vehicle in the simulation environment recognizes the GIS road centerline data as road network data reflecting number of lanes, speed limit and so on. In addition, the behavior model was designed by dividing functions into the environmental perception model, time headway distribution model, car following model, and lane changing model. The implemented model was applied to Jahamun-road of Jongno-gu district to verify the accuracy of the model. As a result, the simulation results on the Jahamun-road had no great error compared with the actual observation data. In the aspect of usability of model, it is judged that this model will be able to effectively contribute to analysis of amount of carbon emission by traffic, evaluation of traffic flow, plans for location of urban infrastructure and so on.
전산기술의 발달에 힘입어 근래에 모의실험을 이용한 연속교통류의 미시적 분석이 활발히 수행되고 있고 다양한 모의실험 전산모형이 소개되고 있다. 미시적 연속교통류 전산모의실험은 차량추종모형과 차로변경모형을 적용하여 다양한 운전자들의 차량운행행태를 모사하여 분석하는 실험이다. 전산모형은 난수를 토대로 차량의 자유속도와 초기 발생 차로를 배정하기 때문에 낮은 자유속도를 할당받은 차량이 높은 속도의 차로(예:1차로)로 발생되는 경우가 발생한다. 많은 모의실험모형이 사용하고 있는 차로변경의 가정이 "운전자는 자신이 원하는 속도(자유속도)를 유지한다"는 것이며 그러한 가정만의 적용으로 인해 현실적이지 않은 차로 이용률이 결과되고, 따라서 전산모형을 통한 교통류 흐름분석에 문제를 제공하고 있다. 본 논문에서는 미국 도로국에서 20여년 동안 개발되고 수정되어왔으며 현재 실용적으로 가장 많이 사용되고 있는 Freeway Simulation(FRESIM) 전산모형이 내재한 차로변경모형을 토대로 고속도로 기본구간에서의 선택적 차로변경모형을 제시한다. 제시된 모형에서는 (1)저속의 선행차량이 고속의 후행차량에게 차로를 양보하는 가정이 새롭게 추가되고 (2)FRESIM모형에서 사용하는 상수값을 국내 현장조사를 통하여 도출된 분포식을 통한 값으로 대체하였다. 수집된 자료분석결과 연속 교통류에서의 15% 차두시간은 1.34초이며 차로변경시간은 평균 2.22초인 F분포를 따르고, 자유속도는 정규분포를 따르는 것으로 결과되었다. 모의실험결과 무작위난수를 토대로 배정된 차로로 생성된 차량들이 새롭게 제시된 차로변경모형의 적용으로 현장 차로이용률을 95% 신뢰수준에서 모사하는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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