본 논문은 수요대응형 모빌리티 이용객의 출발지와 목적지까지 최적 경로 산정을 위한 동적정류장 배정 모형을 개발하였다. 여기서 최적화를 위한 변수로는, 운영자 측면에서 버스통행시간과 이용자 측면에서 서비스 이용 시 추가로 소요되는 정류장까지 도보시간 및 대기시간, 우회시간을 사용하였다. 미국 캘리포니아주 애너하임과 주변 도시를 포함하는 네트워크를 대상으로 승객이 예약한 시종점에서 접근 가능한 동적정류장 리스트를 산정하고 K-means 클러스터링 기법을 이용하여 시종점 그룹들을 각기 차량에 배정하였다. 버스통행시간과 이용자 추가소요시간을 최소화하는 동적정류장 위치 및 버스노선 결정을 위한 모형을 개발하고 다목적 최적화를 위해 NSGA-III 알고리즘을 적용하였다. 최종적으로, 모델의 효용성을 평가하기 위해 이용자 추가소요시간 간의 변수를 조정하여 7개의 시나리오를 설정하였고 이를 통해 목적함수의 타당성을 분석하였다. 그 결과, 운영자 측면에서는 버스통행시간과 승객 대기시간만 고려한 시나리오가, 이용자 측면에서는 버스통행시간, 도보시간, 우회시간을 적용한 시나리오가 가장 우수하였다.
네비게이션의 최단 경로 탐색 알고리즘은 일반적으로 Dijkstra 알고리즘에 기반을 두고 있으며, 가중치로 단지 길이 (거리) 만을 고려하고 있다. 거리 기반의 Dijkstra 알고리즘은 출발 노드부터 시작하여 그래프의 모든 노드에 대한 최단 경로를 결정하기 때문에 일반적으로 노드의 수 - 1회를 수행해야 하며, 알고리즘 수행에 많은 메모리가 요구된다. 또한, 거리에만 기반하기 때문에 전방에 차량사고로 인해 병목현상이 발생하였을 때 우회도로를 탐색하는 기능이 없어 항상 동일한 경로만을 탐색한다. 이러한 문제점을 해결하고자, 본 논문은 도로 등급 (고속도로, 국도, 지방도 등)을 고려하지 않고, 속도 기준 (원활, 지체 서행, 정체, 사고 통제 등)도 적용하지 않으며, 단지 도로별 주행시간 (주행속도 ${\times}$ 거리)을 고려한다. 이는 사고, 지체, 공사 등으로 인해 동일한 거리의 도로도 다른 시간이 소요되는 현실성을 반영하여 우회도로를 탐색할 수 있는 장점이 있다. 제안된 알고리즘은 특정 도로에서 사고가 발생하였다고 가정한 경우에도 도로의 통행속도를 실시간으로 반영함으로서 돌발지점을 우회하여 목적지 까지 최단시간 내에 도달 할 수 있음을 증명하였다.
본 논문에서는 Localized Aptive QoS 라우팅을 위해 POMDP(Partially Observable Markov Decision Processes)와 Exploration Bonus 기법을 사용하는 방법을 제안하였다. 또한, POMDP 문제를 해결하기 위해 Dynamic Programming을 사용하여 최적의 행동을 찾는 연산이 매우 복잡하고 어렵기 때문에 CEA(Certainty Equivalency Approximation) 기법을 통한 기댓값 사용으로 문제를 단순하였으며, Exploration Bonus 방식을 사용해 현재 경로보다 나은 경로를 탐색하고자 하였다. 이를 위해 다중 경로 탐색 알고리즘(SEMA)을 제안했다. 더욱이 탐색의 횟수와 간격을 정의하기 위해 $\phi$와 k 성능 파라미터들을 사용하여 이들을 통해 탐색의 횟수 변화를 통한 서비스 성공률과 성공 시 사용된 평균 홉 수에 대한 성능을 살펴보았다. 결과적으로 $\phi$ 값이 증가함에 따라 현재의 경로보다 더 나은 경로를 찾게 되며, k 값이 증가할수록 탐색이 증가함을 볼 수 있다.
In South Korea, Jeju Island has a role as a test bed for electric vehicles (EVs). All conventional cars on the island are supposed to be replaced with EVs by 2030. Accordingly, how to effectively set up EV charging stations (EVCSs) that can charge EVs is an urgent research issue. In this paper, we present a case study on planning the locations of EVCS for Jeju Island, South Korea. The objective is to determine where EVCSs to be installed so as to balance the load of EVCSs while satisfying demands. For a public service with EVCSs by some government or non-profit organization, load balancing between EVCS locations may be one of major measures to evaluate or publicize the associated service network. Nevertheless, this measure has not been receiving much attention in the related literature. Thus, we consider the measure as a constraint and an objective in a mixed integer programming model. The model also considers the maximum allowed distance that drivers would detour to recharge their EV instead of using the shortest path to their destination. To solve the problem effectively, we develop a heuristic algorithm. With the proposed heuristic algorithm, a variety of numerical analysis is conducted to identify effects of the maximum allowed detour distance and the tightness of budget for installing EVCSs. From the analysis, we discuss the effects and draw practical implications.
교통공학 분야에서 비상사태와 기후 변화로 인한 교통망의 영향을 연구하는 주제는 많은 관심을 받고 있다. 특히, 많은 인구가 거주하고 있는 도심지역 교통망에 대해서는 비상사태에 대응하기 위한 적절한 교통운영관리 대책이 필요하다. 이를 위해 교통망 수요와 공급에 비정상적인 상황이 발생했을 때, 영향권 내에 있는 차량들의 신속한 대피와 그 근방 지점으로 접근 하는 차량들에 대한 우회경로 정보제공 전략 개발을 위한 다양한 시뮬레이션 모형이 개발되어 왔다. 비상사태의 특성에 따라 요구되는 교통운영관리 전략 및 대응방안이 달라지는 것이 일반적이다. 이에 대한 연구의 일환으로 최근 들어 유비쿼터스 (ubiquitous) 통신 및 센서네트워크 기술을 적용하여 비상사태 발생 시 개별 맞춤 정보제공을 통해 교통운영관리의 실효성을 증진하기 위한 방안이 개발 중에 있다. 신속하고 정확한 비상사태 관련정보의 수집, 연계, 제공으로 교통운영관리에 대한 관리기반을 확보하고, 보다 체계적인 교통운영의 상황조치와 모니터링으로 교통운영관리의 시스템 안전성을 유지하는 것이다. 본 연구에서는 이에 필요한 핵심 사항 중 비상사태 발생 시 차량에 대한 대피 및 우회정보 제공을 위한 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 알고리즘은 비상사태 발생 시 교통망에 근거한 동적 대피 및 우회경로 제공을 위해 동적 최단경로 탐색기법과 동적 통행배정모형을 기반으로 하였다. 이를 서울시 강남구 도로망에 적용하였고 가상 시나리오(테러 발생)에 따라 모형의 성능을 평가하였다.
In this paper, we studied about AGVs modeling and material handling automation simulation using a virtual AGV. The proposed virtual AGV model that operates independently each other is based on a real AGV. Continuous straight-line and workstation model using vector drawing method that could easily, rapidly work system modeling are suggested. Centralized traffic control, which could collision avoidance in intersection and should not stop AGV as possible, and algorithm for detour routing which performs when another AGV is working in pre-routed path are proposed. The traffic control and the algorithm have been proved efficiently by simulation.
This paper proposes a collision avoidance algorithm for two mobile robots with independent goals in a same workspace. Using skeleton map, an environment is presented as a graph consisting of nodes and arcs. Robots generate the shortest set of paths using the combination of objective functions of the two robots. Path for collision avoidance of a robot can be selected among three class; the shortest path, detour, paths with a waiting time at safety points around crossing points. Simulation results are presented to verify the efficiency of the proposed algorithms.
This paper presents a new algorithm for the K shortest paths problem in a network. After a shortest path is produced with Dijkstra algorithm. detouring paths through inward arcs to every vertex of the shortest path are generated. A length of a detouring path is the sum of both the length of the inward arc and the difference between the shortest distance from the origin to the head vertex and that to the tail vertex. K-1 shorter paths are selected among the detouring paths and put into the set of K paths. Then detouring paths through inward arcs to every vertex of the second shortest path are generated. If there is a shorter path than the current Kth path in the set. this path is placed in the set and the Kth path is removed from the set, and the paths in the set is rearranged in the ascending order of lengths. This procedure of generating the detouring paths and rearranging the set is repeated until the $K^{th}-1$ path of the set is obtained. The computational results for networks with about 1,000,000 nodes and 2,700,000 arcs show that this algorithm can be applied to a problem of generating the detouring paths in the metropolitan traffic networks.
This paper presents a hierarchical trajectory planning method which can handle a collision-free of the planned path in complex and dynamic environments. A PV (Path & Velocity profile) planning method minimizes a sharp change of orientation and waiting time to avoid a collision with moving obstacle through detour path. The path generation problem is solved by three steps. In the first step, a smooth global path is generated using $A^*$ algorithm. The second step sets up the velocity profile for the optimization problem considering the maximum velocity and acceleration. In the third step, the velocity profile for obtaining the shortest path is optimized using the fuzzy and genetic algorithm. To show the validity and effectiveness of the proposed method, realistic simulations are performed.
수요응답형 대중교통체계 시스템은 사용자의 요청에 따라 서비스 차량의 경로와 스케줄을 설정하는 유동적인 대중교통 서비스이다. 도시 지역에서 대중교통 시스템의 중요성이 증가함에 따라, 수요응답형 대중교통체계를 위한 안정적이고 빠른 경로탐색 방법의 개발 또한 다양하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 빠르고 효율적인 다중차량경로 탐색을 위해, 수요 기종점들의 클러스터링 기술을 활용한 종점수요 우선탐색의 휴리스틱 방법이 제안되었다. 제안된 방법은 기종점 수요 분포가 무작위인 경우, 집중된 경우와 방향성을 가지는 경우에 대하여 테스트되었다. 제안된 알고리즘은 수요밀도의 증가로 인한 서비스 비율의 감소를 저감시키며, 계산 속도가 비교적 빠른 장점을 보인다. 또한, 다른 클러스터링 기반 알고리즘에 비해 수요밀도 증가에 따른 서비스 비율 감소율이 낮고, 차량 용량의 활용성이 개선된 반면, 차량 운행경로 길이의 증가로 승객의 차량 탑승시간은 상대적으로 증가하는 특성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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