본 논문에서는 교통상황을 실시간으로 반영하여 최적의 이동경로를 제공하는 적응형 내비게이션 시스템을 제안한다. 본 시스템은 세 가지 요소로 구성되어있다. 첫 번째로 도로교통망 중 한 구획의 도로상황정보를 수집하고 공유하는 Traffic Control Center (TCC). 두 번째로 개별적인 도로나 교차로에 설치되어 차량으로부터 도로상황정보를 수집하는 Road Side Unit(RSU). 마지막으로 차량들 간의 망 형성을 위해서 사용되는 Dedicated Short Range Communications(DSRC)를 기반으로 차량에 설치된 단말기가 있다. DSRC를 기반으로 RSU와의 통신하는 단말기는 실시간 도로교통정보를 기반으로 운전자에게 최적의 경로를 제공한다. 이동속도와 같은 교통정보는 단말기에서 측정되고, RSU로 전송된다. RSU는 이 정보를 처리하여 해당 도로의 도로상황지수를 생성하고, 주기적으로 TCC에 전송한다. TCC는 RSU로부터 도로상황지수를 통합하여 TCC의 관할 구획의 모든 차량에 대해 도로교통정보를 만든다. 마지막으로 단말기는 효율적인 경로안내를 위해 최적의 경로를 도출하여 운전자에게 제공한다. 따라서 단말기, RSU, TCC간의 상호작용을 통해 AINS는 동적인 교통상황(정체, 교통사고 등)을 기반으로 새로운 형태의 적응형 지능 내비게이션을 제공할 수 있다.
도심지에서 자주 발생되는 교통체증의 문제를 효과적으로 해결하기 위해서는 교통 상황을 신속하고 정확하게 진단하며, 이를 바탕으로 최대한의 효율을 얻을 수 있도록 교통 신호체계를 수립하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 '병렬기반 미시적 교통류 시뮬레이션 시스템'을 활용하여 교통상황을 정확하게 모델링한 결과정보를 추출하고, 이를 바탕으로 교통상황을 종합적으로 진단할 수 있는 '교통류 시뮬레이션 평가 및 진단 시스템'을 제시한다. 교통상황에 대한 시뮬레이션 결과정보를 쉽게 분석할 수 있는 교통류 시뮬레이션 평가 및 진단 시스템을 개발하기 위하여, 교통상황의 해석에 필요한 제반 문제와 원인들의 인과관계를 파악하여 규칙화하고, 이를 바탕으로 규칙 기반추론 기법을 적용할 수 있도록 전문가시스템을 도입하였다. 또한 효율적인 진단을 위하여 시뮬레이션 결과정보로부터 구한 정량적인 각종 평가 지표를 정성적인 측면에서 재평가하여 사유할 수 있도록 fuzzy 기술을 도입하였다. 아울러 교통류 시뮬레이션 평가 및 진단 시스템의 결과는 최적의 신호체계를 수립하는데 활용될 수 있도록 하였다. 서울광역시 과천 주변의 8 개 교차로를 포함하는 교통망에 대한 교통정보를 바탕으로 실험해 봄으로써 사용자가 복잡한 교통망에 대해 보다 효과적으로 교통흐름을 분석하여 정체원인을 실시간으로 판단할 수 있는 가능성을 보여준다.
도로 교통의 혼잡이 나날이 증가되고 있는 현실 상황에서 이를 해결하기 위한 새로운 도로의 무제한적 건설은 정보의 예산절약, 필요한 도로용지 확보의 어려움, 환경오염 문제 등으로 인해 현실적인 한계에 이르렀다. 따라서, 이러한 도로의 혼잡상황에 효과적으로 대처하기 위해서는 승용차를 이용하고자 하는 수요를 대량수송이 가능한 대중교통 이용수요로 전환시켜야 하며, 이를 위해서는 대중교통의 서비스수준 제고 및 운영 관리 체계 등의 개선이 필요하다. 이를 위한 전략적 및 운영적 측면에서의 대중교통계획은 미래 대중교통수요의 정확한 예측을 전제로 하여 수립되며, 이러한 수요의 예측은 필수적으로 현실을 보다 더 정확하게 묘사해 줄 수 있는 통행배정모형을 필요로 한다. 대중교통 통행배정은 규칙적인 배차시간과 정해진 노선을 운행하는 고정서비스 시스템으로 구성되어 있어서 한 링크 상에서도 여러 개의 운행노선을 고려해야 하기 때문에 승용차 통행배정과는 독립적으로 취급되어 왔으며, 이로 인해 그 동안 많은 연구가 선행되어 있지 않은 실정이다. 본 연구는 교통예측 프로그램 중의 하나인 EMME/2에서 사용하고 있는 대중교통수요 통행배정 모형인 최적전략모형(Optimal Strategy Model)의 단점을 보완하기 위한 것이다. 최적전략모형은 수요 배정시, 최적전략에 속하는 경로들에 대해 단순히 운행횟수에 비례하여 수요를 배정함으로 인해서, 예를 들면 운행횟수는 많지만 환승이 많은 경로에 수요를 많이 배정하는 것과 같은 비현실적인 결과가 발생하기도 한다. 본 연구는 이를 개선하기 위해서, 두 가지 대안을 제시했다. 먼저, 노선배정에 우선되는 최적경로 탐색시 환승노드에서의 환승에 대한 벌점을 그 노선의 운행회수에 줌으로써 환승이 많은 경로에 수요의 배정이 적게 되도록 하는 방법과 두 번째로 수요의 배정시 운행횟수가 아닌 목적지까지의 통행시간과 대시시간에 따른 확률적 배분을 통해 기존 모형의 단점을 보완하고자 했다.
VMS(Variable Message Sign)는 운전자에게 교통정보를 제공함으로써 교통혼잡과 돌발상황 등에 적절하게 대응하여 사회적 비용을 절감하는 도구로 사용되고 있다. 본 연구는 인공지능방법 중 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 지체시간이 최소가 되는 VMS 최적 위치를 선정하였다. 또한 이 최적위치들을 바탕으로 VMS의 설치비용과 설치에 따른편익을 고려한 경제성분석을 통하여 VMS의 최적개수를 도출하였다. 본 연구에서는 시뮬레이션에서 교통량의변화, 돌발상황의 빈도와 지속 시간, 전환교통량 등을 고려하여 현실적인 측면이 최대한 고려하도록 노력하였다. 본 연구의 주요내용을 살펴보면, VMS의 위치에 따른 운전자의 VMS정보 선택에 의 편익을 도출하기 위해 시나리오분석을 통한 교통량과 돌발상황을 고려하여 가변적인 상황을 고려하였다. 또한 유전자 알고리즘에 의해서 도출된 VMS 최적 지점을 비교하여 통행시간 절감효과를 경제성분석을 통하여 선정하였다. 따라서 본 연구의 분석결과는 일반 선험적인 기준의 VMS 설치위치에 비해 본 연구에서 제시하는 VMS의 위치와 VMS의 개수에서 총 통행시간이 절감됨을 알 수 있다.
본 논문에서는 기본적으로 라우팅(routing) 메커니즘을 이용하는 개미 알고리즘(ant algorithm)을 이용하여 실시간으로 변화하는 교통 상황과 U턴, P턴 및 회전제약(좌회전 및 U턴 금지)을 고려하여 다수의 최적경로를 제한된 시간내에 탐색제시 할 수 있는 경로 유도 방법을 제시하고자 한다. 이 방법은 기존 최적경로알고리즘과 비교하여 회전 제약 상황을 쉽고 빠르게 고려할 수 있는 장점이 있다.
오늘날 도시교통은 계속적으로 증가하는 자동차에 의해 극심한 정체를 겪고 있다. 복잡한 교통상황에서 도시의 한정된 도로를 최적으로 이용함으로써 교통의 흐름을 효율적으로 통제할 수 있는 시스템의 필요성이 높아지고 있다. 멀티 에이전트 시스템은 이러한 복잡한 교통 상황을 해소하는 새로운 방법으로 인식되고 있다. 본 논문에서는 Visual C++ 언어를 이용하여 개발하고 교차로망 시뮬레이션을 위한 에이전트 기반의 퍼지 논리 제어기를 제안하였다. 제안된 퍼지 논리 제어기는 교통량이 많더라도 교통신호 주기를 통제하기에 적합한 방법이며, 이 방법의 효과를 교차로망 시뮬레이션을 이용하여 입증하였다.
한국전자거래학회 2001년도 International Conference CALS/EC KOREA
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pp.457-465
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2001
■ 필요성 1. 교통 혼잡으로 인한 물류비 상승으로 국가 경쟁력 약화 2. 기존 최단경로 알고리즘(Dijkstra, Floyd-Warshall 등)의 한계 3. 대규모 네트워크(NP-hard문제)→정보 사용자가 제시하는 시간 내에 정보를 제공 필요 4. 교통 제약(회전금지, U턴, U턴 금지, P-턴) → 실제 교통 상황과 순환 노드 고려가 필요 ■목적 1. 교통제약을 포함한 대규모 교통네트워크에서 실시간 교통정보를 바탕으로 제한된 시간 내에 차별화 된 다수 최적경로 산출 함 2. 유전자알고리즘(GA)을 적용한 동적경로안내시스템 개발(중략)
본 논문은 시간 혹은 주변의 상황에 따라 가변적으로 변화하는 교통량을 스스로 파악하여 효과적으로 제어할 수 있는 에이젼트를 설게하고 가상 실험을 하여 기존의 고정식 신호등과 비교 평가하였다. 대부분의 교통 신호등은 교통량의 변화에 능동적으로 대응하지 못하고 미리 설정해 놓은 시간에 따라 각 방향의 신호를 주고 있기 때문에 교통량의 변화에 적절히 대응하지 못하고 있다. 또한 급작스런 교통상황의 변화에 대응 할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 DTCA(Distributed Traffic Control Agent)가 설계되었다. DTCA는 교차로의 교통정보를 수집하여 신호등을 제어한는 정보로 활용하고, 인접 교통제어 에이젼트와 교신한면서 최적의 신호시간과 신호주기를 결정한다. DCTA는 시간대별, 요일별 교통과 통계를 수집, 분석한 데이터를 기초로 하고 현재 교통량을 동적으로 수집 그리고 주변의 상호제어 에이젼트와 정보를 교환하여 비정상적인 교통흐름을 대처할 수있다.
최근 사회 전반적으로 빅데이터가 주목 받고 있다. 기존 대중교통 안내 어플리케이션의 경우 현재 교통정보를 기준으로 추천하기 때문에 실제로는 최적의 경로가 아닌 경로가 추천될 수 있다. 본 논문에서는 빅데이터 분석을 통한 실시간 최적 교통 경로 안내 시스템을 설계하고 구현한다. 설계한 시스템은 과거 교통 정보를 분석하여 각 경로들의 교통상황을 예측하여 경로 이동 계획을 설정해준다. 또한 중간에 교통상황이 급변하여 경로를 수정해야할 필요가 있을 때 사용자에게 알림을 주고 그에 대한 조치를 취할 수 있도록 지원한다.
본 논문에서는 모호한 상황에서도 적절하게 대처하는 인간의 판단능력과 유사한 퍼지논리를 이용, 교차로 교통신호등의 최적현시를 결정하는 제어기를 구현하여 기존의 차량감응식 제어기(Vehicle Actuated Controller)와 고정주기식 제어기(Fixed Cycle Time) 및 그외의 구현 가능성 있는 제어기와 비교하여 성능이 우수한 알고리즘을 제시한다. 각 현시단계의 주기시간을 결정함에 있어 기존의 방식인 웹스터(Webster)식을 이용하는 방법보다는 상황에 맞는 현시순서를 퍼지 논리 알고리즘을 통해 선정하고, 불확실한 교통량변화에 적절하게 대응하는 퍼지최적주기시간을 결정하여 구성한 퍼지 최적현시제어기가 비교제어기에 비해 교통소통에 우수함을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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