최근에 친환경 신교통수단으로서 주목받고 있는 트램은 철도교통 중 도시부 도로교통을 대체할 수 있는 대중교통 수단으로 인식되어 북미지역과 유럽 등의 주요 선진국에서 주요 교통수단으로 운영되고 있고, 우리나라에서도 도심의 혼잡증가와 대중교통 수송분담율 감소, 교통분야의 환경에 대한 관심으로 트램의 도입이 추진되고 있다. 본 연구는 간선도로의 트램 전용차로 구간에서 트램과 일반차량의 효과적인 운영을 위해 트램의 우선 통행권을 확보하면서 일반차량의 지체를 최소화하는 신호 최적화 모형을 개발하였다. 간선도로의 신호 연동화 모형인 KS-SIGNAL 모형을 기초로 트램의 통행특성과 트램 전용차로 시스템의 특성을 반영한 KS-SIGNAL Tram 모형을 개발하였고, 이 신호 최적화 모형을 통해 트램차량의 최소 연동폭을 확보하여 고정식 기반의 트램 우선신호를 구현하였으며, 이와 동시에 일반 이동류의 신호교차로 대기시간을 최소화하는 신호시간을 산출하였다. 미시적 시뮬레이션 프로그램을 통해 KS-SIGNAL Tram 모형의 신호제어 효과를 분석한 결과, 새로운 모형으로 산출한 교차로 신호시간을 적용했을 때 트램차량의 신호교차로 정지수와 통행시간이 감소했음을 확인하였고, 일반차량도 트램 우선신호에 따른 지체증가가 거의 나타나지 않음을 확인하였다.
본 논문에서는 신호 교차로에서 red-time 및 green-time의 backward moving 충격파 속도를 자동 측정하는 영상처리 기반 방법을 제안한다. 충격파(shockwave)란 서로 다른 교통류 상태가 만나는 불연속적인 경계선을 의미하며, 충격파 속도는 충격파가 움직이는 속도 즉, 경계선의 기울기로 구해진다. 본 논문에서는 충격파 속도를 자동 측정하기 위해 거리-시간 다이어그램(distance-time diagram)을 작성하였다. 차량의 전역 추적을 통해서 모든 개별 차량의 이동 경로를 거리-시간 다이어그램에 나타내었고, 이동 경로 곡선의 기울기 변화 패턴을 분석하여 red-time 및 green-time의 backward moving 충격파 속도를 계산하였다. 제안된 방법을 신호 교차로에서 실험하였고 red-time 및 green-time backward moving 충격파 속도의 측정 결과를 얻었다. 충격파 속도를 측정하게 되면 차량 진행 방향의 교통 혼잡 상황을 쉽게 파악할 수 있으므로 고속 도로의 진입차선 제어, 교차로의 자동 신호제어에 효과적으로 응용할 수 있다.
본 연구는 $\circled1$Cellular Automata(이하 CA)모형을 기반으로 대규모 네트워크에 적용 가능한 보다 현실적인 CA차량모형 구축. $\circled2$구축된 CA차량모형을 이용한 차량 모의실험기의 개발과 개발된 차량 모의실험기를 이용한 단기링크통행시간 예측으로 구성된다. 구축된 CA차량추종모형은 기존의 CA차량추종모형 보다 현실적으로 감속을 통한 정지과정을 설명하면서 거시적 지표인 교통량-밀도-속도관계를 설명하였다. 또한 링크의 유출교통량(Outflow)을 제어하기 위한 차량의 링크전이모형은 기존의 차량 링크전이모형에 비하여 보다 안정된 대기차량을 형성하였다. 단기링크통행시간 예측을 위한 차량모의실험기는 대규모 가로망에 적용이 가능하도록 차량묶음(Packet, 이하차량묶음)방식과 링크기반 모의실험방식으로 컴퓨터의 연산 수행속도 및 메모리를 효율적으로 처리할 수 있었으며, 기존의 시계열자료 예측기법에서 고려할 수 없었던 차량의 행태 및 링크 상에서 발생하는 이동류 과포화, 뒷막힘현상 등의 메커니즘을 고려함으로서 기존 시계열자료 예측기법에 비하여 우수한 예측력을 보였다.
교량에 통행하는 차량의 대형화와 통행교통량의 급격한 증가로 인하여 교량부재에서 피로손상이 많이 보고되고 있다. 교량부재의 피로손상을 방지하고, 안전을 유지하기 위해서 합리적인 피로조사를 실시하여야 한다. 교량의 피로설계에서는 차량 1대만 재하 시키는 방법을 채택하고 있으나, 실제 교량의 상부에 차량이 1대만 통과하는 일은 거의 없다. 통상 교량의 상부에는 복수의 차량이 동시에 재하되므로 합리적인 피로설계를 위해서는 동시재하의 영향을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 도로교를 통행하는 차륜하중에 대해 선형중첩법과 교통류의 몬테카를로 시뮬레이션에 의한 변동응력해석을 실시하고, 피로 손상도를 구함으로써 통행차량의 차축하중에 대한 동시재하의 영향에 대해 연구하였다.
도로의 중앙에 일정한 간격으로 마그네틱 마커를 설치하고 차량에 자기 센서를 장착하여 차량의 이동에 따른 자기장의 변화를 측정하여 차량의 주행 경로를 인식하는 시스템의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 도로에 설치하는 마그네틱 마커들의 설치비를 절감하기 위하여 마커들 간의 설치간격을 기존의 경우보다 넓혔다. 이를 위하여 마커들의 간격에 따른 자계의 분석을 행하여 적절한 마커들의 간격을 알아내고, 6개 센서들의 배치방법과 신경회로망을 이용한 제어방법을 제안하였다. 자기장 분석, 지자기 소거. 학습패턴 획득, 신경망 학습에 의해 조향 제어기를 구성하고 컴퓨터 주행 시뮬레이션을 통해 제안된 방법에 의한 자율주행 차량의 성능이 개선될 수 있음을 확인하였다.
현실 세계에서 시간에 따라 연속적으로 위치나 모양이 변하며 이동하는 데이타를 시공간 이동 객체라 한다. 기존의 이동 객체 색인은 R-트리의 구조를 가지기 때문에, dead spare, overlap 등 R-트리의 문제점을 그대로 갖고 있을 뿐만 아니라 고려하는 초점에 따라 이 문제가 더 커진다. 따라서, 이 논문에서는 이 문제점을 해결하기 위하여 MPR-트리(Moving Point R-tree)를 제안한다. 제안된 MPR-트리는 추출 연산을 활용하여 특정 시점 질의 및 시공간 범위 질의를 효과적으로 처리하며, 동일한 이동 객체 위치를 시간에 따라 연결리스트로 연결하여 궤적 질의 처리를 용이하게 처리한다. 기존 이동 객체 색인과 비교한 실험으로부터 이동 객체 질의 처리 및 공간 활용에 대해 추출 연산이 유용하게 산임을 확인하였다. 제안된 MPR-트리는 LBS, GPS를 활용한 차량 관리 시스템, 항법 시스템 등 이동 객체 관리를 위한 시스템에서 활용될 수 있다.
도로이동 오염원 대기환경 빅데이터는 상시 교통량 조사장비인 AVC, VDS, WIM, DTG를 활용한 차종, 속도, 하중 등 실시간 교통류 데이터와 GIS를 활용한 도로형상(오르막, 내리막, 회전구간) 데이터를 연계한 교통류 데이터로 구성되어 있다. 또한, 일반적인 데이터와 달리 단위시간 당 데이터가 많이 발생하고, 다양한 포맷을 가지고 있다. 특히, 이들 상세 교통류 정보로 수집되는 대용량의 실시간 데이터들은 약 총 740만 건/시간 이상이 수집되어 저장 및 가공되기 때문에 효율적으로 데이터를 처리할 수 있는 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 도로이동 오염뭔 대기환경 빅데이터 시각화를 위한 오픈소스 기반의 데이터 병렬처리 성능 최적화 연구를 수행한다.
최단경로문제(Shortest Path Problems)는 군사적 측면에서 매우 중요한 이슈이며. 가상전쟁에서도 매우 중요한 시뮬레이션 대상이다. 그러나. 기존의 군수송계획모델에는 링크(link)의 비용만을 고려한 하나의 해와경로만을 찾으므로 그 현실성이 떨어졌다. 본 연구는 Shier 알고리듬을 이용하여 차량군의 특성을 갖는 이동부대가 군사적 개념의 링크 용량과 시간개념의 비용을 갖는 네트웍에서 목적지로 가는 다수의 최단 경로를 찾는 것이다. 이 알고리듬의 수송계획 모델에의 사용가능성 여부를 검증하기 위하여 다양한 크기와 형태의 네트웍을 대상으로 기존의 Dijkstra 알고리듬과 비교 실험을 하였으며, 실제 군 병참 네트웍과 우발상황 네트웍을 대상으로 실증분석을 하였다. 본 연구를 통하여 첫째, 군수송계획 모델에의 적용가능성이 큰 것으로 나타났으며, 군 병참 네트웍을 대상으로 분석한 결과 링크의 비용에 대한 개념전환이 필요한 것으로 나타났다. 둘째, 다양한 제대를 대상으로 분석한 결과 각 대안별로 용량의 제약을 받는 구간이 발생하였으며, 이를 극복하기 위한 취약구간에 대한 대책, 이동수단의 성능향상, 분리행군에 대한 교범상의 반영 등이 필요함이 발견되었다. 연구의 한계점으로는 첫째, 다수 최단경로문제를 군사적 분야에 적용한 기존의 연구들이 대부분 임의의 네트웍을 대상으로 분석했기 때문에, 본 연구에서 군사적 네트웍에 적용한 결과치와의 차이점을 파악하기가 곤란하였다. 둘째, 본 연구는 링크의 용량만을 제약사항으로 두었는데, 교량이나 터널 등의 제약사항을 고려한 분석이 이루어지면, 전차나 공병장비 같은 중차량의 이동계획 수립시에도 보다 현실적으로 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
무선 환경에서 시공간 이동 객체들의 위치 정보를 획득할 수 있는 기술들의 발달로 인해, 차량 추적 시스템, 산불 관리 시스템, 디지털 전장 시스템 등과 같은 다양한 응용 시스템들이 개발되고 있다. 이와 같은 응용에서는 이동 객체의 연속적인 변화 과정을 표현하고, 처리할 수 있는 데이터 모델이 필요하다. 그러나 관계형 모델을 이용하여 이동 객체를 표현할 경우 매 시간 마다 변경된 모든 정보를 저장할 수 없는 문제점이 발생된다. 또한 기존의 이동 객체 데이터 모델에서는 질의 시점을 데이터베이스로 관리되는 과거 시간이나 현재로부터 가까운 미래 시간으로 제한하는 단점이 있다. 따라서 이 논문에서는 모양 변화 처리 기법과 과거와 미래의 위치 추정 함수를 사용함으로써 이동 점 및 이동 영역 객체의 연속적인 움직임을 표현하고 모든 질의 시점에서의 연산을 저리 할 수 있는 이동 객체 데이터 모델을 제안한다 아울러 제안 모델을 산불관리 시스템에 적용 및 구현한 결과를 통해 타당성을 평가한다.
최근 도로 네트워크 환경에서 날로 증가하는 교통 수요를 충족시키고 각종 교통 문제를 해결하기 위해서 지능형교통시스템(ITS, Intelligent Transportation System)을 적용하고 있다. 특히, 첨단교통정보 시스템(ATIS, Advanced Traveler Information System)은 개별 차량의 주행을 최적화시키는 시스템으로서 운전자에게 출발지에서 목적지까지 빠르고 쾌적한 주행경로를 제공하는 차량 경로계획 수립을 제공한다. 하지만 이러한 시스템은 도로 구간의 비용으로 정적인 값을 이용하므로 동적으로 변화하는 구간 비용을 가지고 도로 네트워크에서 최단 경로를 제공하기는 어렵다. 따라서, 이 논문에서는 교통 혼잡을 고려한 최단 경로 탐색 연산자를 제안한다. 제안된 연산자는 현재 시간 비용과 과거의 시간 비용 변화 량을 더하여 출발지에서 목적지까지 경로를 탐색하는데 이용한다. 이러한 방법은 시간에 따라 변화하는 도로의 상황을 반영하며 출발지에서 목적지까지의 최단 경로뿐만 아니라 예상 도착 시간을 추정할 수 있다. 또한 제안된 연산자는 효율적인 도로 이용, 물류비용 감소, 응급 상황 대체, 연료 절약 및 환경 오염 감소 등의 장점을 가지며 첨단교통정보시스템에서 응용 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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