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.
본 연구는 Wilcoxon Rank Sum Test 기법을 이용한 자동 돌발상황 검지 모형을 개발하는 것이다. 본 연구의 수행을 위하여 고속도로에 설치된 루프 차량 검지기(Loop Vehicle Detection System)에서 수집된 점유율 데이터를 사용하였다. 기존의 검지모형은 산정하기가 까다로운 임계치에 의하여 돌발상황을 검지하는 방식이었다. 반면 본 연구 모델은 위치와 시간대 교통 패턴에 관계없이 모형을 일정하게 적용하며, 지속적으로 돌발상황 지점과 상·하류의 교통패턴을 비교 검정 기법인 Wilcoxon Rank Sum Test 기법을 사용하여 돌발상황 검지를 수행하도록 하였다. 연구모형의 검증을 위한 테스트 결과 시간과 위치에 관계없이 정확하고 빠른 검지시간(돌발 상황 발생 후 2∼3분)을 가짐을 알 수 있었다. 또한 기존의 모형인 APID, DES, DELOS모형과 비교검증을 위하여 검지율 및 오보율 테스트를 수행한 결과 향상된 검지 능력(검지율 : 89.01%, 오보율 : 0.97%)을 나타남을 알 수 있었다. 그러나 압축파와 같은 유사 돌발상황이 발생되면 제대로 검지를 하지 못하는 단점을 가지고 있으며 향후 이에 대한 연구가 추가된다면 더욱 신뢰성 있는 검지모형으로 발전할 것이다.
Acquiring context data in a timely and correct way is now regarded as one of the crucial characteristics of the proactive service which runs on ubiquitous computing environment. Moreover, context model should be well designed to provide a solid context-aware system. Since the ubiquitous computing systems aim to provide context-aware services everywhere with any available devices, legacy services which uses context models assuming single or limited domain should be extended enough to be useful even for multi-domain muli-services. This leads us to a motivation to build a generic context model with an appropriate type of model. Hence, the purpose of this paper is to propose a generic context model by assessing a variety of model types with a sort of evaluation measures.
본 연구에서는 중학교 과학 영재아들이 가지고 있는 조석에 관한 정신모형을 탐색하기 위하여 상황에 따른 개념 유형을 분류하고, 각 유형들을 구성하는 국면들을 분석하였다. 조석 현상에 관해 두 가지 상황으로 구성된 과제 수행을 실시한 후 그 응답 결과를 분석한 결과, 상당수의 학생들이 상황에 따라 서로 다른 개념 유형을 나타내었다. 상황에 따른 개념 유형들을 구성하고 있는 국면을 분석한 결과, 각 유형들은 내용-일반적 국면을 공통적으로 포함하고 있었으나, 내용-특정적 국면과 전략적 국면에서는 많은 차이를 나타내었다. 두 가지 상황에서 나타나는 개념 유형들과 이들 유형을 구성하는 국면들을 조합하여 학생들의 정신모형을 분석한 결과 다음과 같은 4가지 모형으로 나눌 수 있었다: (1) Tide model (2) Force model (3) Phase model (4) Hybrid model. Tide model은 과학적으로 옳은 모형이며, Force model과 Phase model은 옳지 않은 모형이며, Hybrid model은 혼합 모형으로 상황에 따라 나타나는 개념 유형이 서로 부합되지 않는 모형이다. 중학교 과학 영재아들이 조석 현상에 대해 가장 많이 가지고 있는 모형은 Tide model(45.0%)이었으며, 그 다음으로는 Hybrid model(30.0%), Force model(12.5%), Phase model(7.5%) 순으로 나타났다.
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 Inteligent Information System Society Conference
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2006.06a
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pp.133-140
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2006
유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 발전함에 따라 상황인지는 유비쿼터스 환경을 구성하는 중요한 요소들 중의 하나로 안정되고 있다. 그러나 아직까지 모든 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적용될만한 일반적인 상황모형 (generic context model)은 제시되지 못하고 있다. 따라서 본 논문의 목적은 혼합형 다단계(hybrid multi-level) 다이어그램을 이용해 보다 적합한 일반적 상황모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 먼저 기존의 다양한 상황 모형들을 분석하고 이를 토대로 유비쿼터스 지능 공간에서의 컴퓨팅 시스템 환경에 적합한 일반적 상황모형을 제안하였다.
This study focuses on improving the performance of freeway incident detection by introducing some new measures to reduce false alarms in developing a new incident detection model. The model consists of the 5 major components through which a series of decision makings in determining the given traffic flow condition are made. The decision making process was designed such that the causes of traffic congestions can be accurately classified into several types including incidents and bottlenecks according to their unique characteristics. The model performance was tested and found to be compatible with that of the existing well-recognized models in terms of the detection rate and detection time. It should noted that the model produced much less false alarms than most of the existing models. The study results prove that the initial objective of the study was satisfied as it was an experimental trial to improve the false alarm rate for the incident detection model to be more pactically usable for traffic management purposes.
This study aims at developing the model that is able to detect the compression wave, which is included as a similar situation in incidents, that causes false applicable to the similar character such as incidents in the incident detection model for expressways. In this study, it has been checked whether the number of false alarms is decreased or not by modularizing this model for being able to applicable to other models such as DES and DELOS, etc. which do not perform the compression wave test based on the compression wave test process of APID model which has been being used in the expressway traffic management system currently. The evaluation in this study focuses on the sensitivity of the model and the results analysis is performed classified by each polling cycle. And how well these models are working is evaluated by each polling cycle. In addition to this, the detection rate, the false alarm rate and the average detection time in both the existing models and the model in this study are calcuated. As a result of appling the model in this study, it is found that the false alarm rate is improved through the reasonable decrease in the number of false alarm frequencies and there are not remarkable changes concerning the detection rate and the average detection time. To sum up, it is expected that a good number of improvement effects will be occurred when this model is applied to the actual expressway traffic management system.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1994.10a
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pp.3-3
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1994
워게임은 전쟁수행능력 평가를 위하여 수많은 변수들이 복잡하게 연결되어 있는 극한상황에서전투수행상황을 신속학 분석할 수 있는 전쟁모의분석 기법의 하나이다. 최근 컴퓨터의 처리능력이 급격히 증대됨에 따라서 워게임의 활용영역이 점진적으로 확대되고 있다. 워게임운용에 있어서 우리의 전쟁상황과 실정에 맞는 전쟁모의모형을 우리가 개발하여 사용하는 것이 가장 이상적이다. 그러나 이러한 모형개발·운영에는 막대한 비용과 시간이 소요되며, 최근까지 초대형모형을 독자적으로 개발할 수 있는 여건이 충분히 성숙되어 있지 않다. 아직가지 워게임 전문연구기관이 국내에 없으며, 워게임모형개발과 전문이력확보에 대한 투자가 미흡함으로써 전쟁연구의 해외의존이 지속되고 있으며, 한국상황에 적합한 전쟁연구는 국내 워게임 관련기관을 중심으로 제한적으로 수행되고 있는 실정이다. 하지만 당면한 국방정책결정과 전쟁수행능력 평가를 효율적으로 수행하기 위해서는, 선진외국의 개밞형을 보전·보완·개선하여 활용하면서 이와 병행하여 중장기적으로 독자적인 한국형 모형을 개발할 수 있는 능력을 보전하여야 한다. 본 논문은 한국형 워게임 보형개발에 있어서 필수적으로 검토 분석되어야 하는 사항과 주요 전투논리를 개선하는데 필요한 개발단계별 검증방법을 제시한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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