신호교차로의 효과척도는 신호교차로의 신호시간을 최적화 하고 단속류의 교통류를 관리하는데 기준이 되는 척도이다. 일반적으로 교차로나 네트워크를 주행하는 차량의 평균 지체시간을 줄이기 위하여 지체시간을 효과척도로 사용하고, 일부 교통축을 개선하거나 버스의 우선 통행을 위하여 연동효율을 효과척도로 사용하기도 한다. 교통류를 관리하고자 하는 현장 상황이나 목적에 따라 두 개의 효과척도 중 하나를 선택하여 각 척도의 목적에 맞게 신호시간을 관리하고 운영하고 있다. 그러나 실제 운전자가 도로를 주행할 때는 척도와 상관없이 대기시간이 짧을 수록, 교차로에서의 불필요한 정지가 적을수록 운전자의 만족도는 커진다. 본 연구는 지체시간과 연동성 구분없이 두 개를 동시에 고려하여 반영할 수 있는 시뮬레이션 모형을 개발하고자 한다. 기존의 연동폭 최대화 모형에서 반영하지 못한 교통량 수준과 정지선에 미리 대기하고 있던 잔여차량의 영향을 고려하기 위하여 밀도-교통량 곡선을 이용한 충격파 모형을 적용하였다. Daganzo의 Cell Transmission Model을 차용하여 지체시간과 연동지표를 개발하고 시뮬레이션 모형을 구축하였다. 본 모형의 효과를 검증하기 위하여 기존 지체시간 모형인 Transyt-7F와 연동폭 최대화 모형은 PASSERⅤ를 기준으로 지체시간과 연동효율을 산출하여 비교분석하였다.
In this paper, we introduce a system that detects all kinds of violations at a street intersection such as red light running, speed violation, stop line violation and lane violation by tracking individual vehicles. Two cameras are used for defecting violations. One is an analog camera for real-time tracking and the other is a digital camera for license plate reading. This system is connected to the traffic signal system controller and monitors the red, arrow, yellow and green phases of an approach. Two loops in the road are used to detect vehicle approach and speed. The system takes pictures of all vehicles passing a second loop and tracks the vehicles until they go out a street intersection...
본 연구는 인공지능 신호 구현의 일환으로서, 딥러닝을 통해 실시간으로 추정하는 차량대기길이 기반의 감응식 신호 알고리즘을 제시하였다. 알고리즘의 구현을 위해 딥러닝 모형을 구현한 텐서플로우에 미시적 교통시뮬레이터인 Vissim을 제어하는 API, 즉 COM Interface를 구축하였다. Vissim에서 신호주기별로 수집된 링크통행시간과 통과교통량이 텐서플로우에 전달되면 학습이 완료된 딥러닝 모형을 통해 접근로별 차량대기길이가 추정된다. 접근로별 차량대기길이를 기반으로 신호시간을 산정한 후 Vissim 내부의 신호등화를 조정하여 시뮬레이션 한다. 본 연구에서 개발한 알고리즘은 현 TOD 방식에 비해 차량 지체가 약 5% 감소한 것으로 분석되었으며, 이는 네트워크 내 하나의 교차로만 대상으로 적용하여 그 효과가 제한된 것이며, 축 또는 네트워크 제어로의 공간적 확대방안을 향후연구로 제시하였다.
오랫동안 교통신호제어의 효율을 보다 정확하게 평가하기 위한 다양한 방법들이 모색되어 왔다. 요즘에는 HILSS (Hardware-in-the-Loop-Simulation System) 기법을 응용하여 통신환경, 하드웨어 성능, 제어장치의 운영상황 등 물리적 제어환경까지 고려한 평가가 가능한 수준으로 발전하고 있다. 본 연구에서는 CORSIM(5.0)을 교통류 시뮬레이션 모형으로 하고 COSMOS를 교통제어센터로 하여 COSMOS가 CORSIM의 시뮬레이션 가로망의 모든 교차로에 대해 실시간으로 현시진행을 직접 제어하는 방식의 온라인평가모형을 개발하였다. 개발된 평가모형을 검증하기 위해 시뮬레이션에서의 센터 신호계획 반영 정확도를 검증하였으며, 사례연구를 통해 온라인 평가모형에서의 각 가로별 지체시간 분포가 CORSIM 독립시뮬레이션에서의 지체시간 분포비교를 통해 모형의 유효성을 검증하였다. 평가 결과 개발된 평가모형은 COSMOS에 대응하는 실시간 제어에 대응할 수 있음을 보여주었으며, 센터 신호계획에 정확하게 반응하였다. 또한 지체시간 분포 비교를 통해 입력 TOD에 의한 시뮬레이션 결과와 온라인 TOD에 의한 시뮬레이션 결과가 다르지 않은 것으로 나타나 유효한 온라인 평가모형임을 알 수 있었다.
교통 분야와 IT 분야의 접목은 기반시설 투자를 통해 해결하려했던 사회적 경제적 문제를 해결하는 새로운 해결책으로 떠오르게 되었고 지능형 교통 시스템 및 텔레매틱스와 같은 새로운 산업을 창출하였다. 특히, 지능형 교통 시스템 및 텔레매틱스 기술 분야 중 차량 통신 분야는 중요 부분으로 인식되고 있으며, 최근 단거리 전용 무선 통신 기술은 국내 지능형 교통 시스템 산업 분야에서 중요한 기술 분야로 인식되고 있다. 단거리 전용 무선 통신은 자동요금징수(ETCS) 시스템을 통해 운전자용 단말기 보급이 활발히 진행되고 있다. 교통 신호 제어 분야에서도 이 기반 시설을 활용한 양질의 실시간 정보를 활용하여 최적의 교통 신호 제어 시스템을 구현하려는 연구가 활발히 진행되고 있으며 WISDOM의 연구개발이 성공적으로 마무리되어졌다. 본 논문에서는 연구 개발된 개별 차량 기반의 신호제어 시스템 WISDOM을 활용하여 교차로 안전 지원 동적 딜레마 경고 서비스를 개발하고 현장 실험을 통하여 신뢰성과 실용성을 평가하였다. 제안된 동적 딜레마 경고 시스템은 교차로에서 WISDOM에 의해 최적화된 동적 교차로 신호에 대한 정보를 방송하고 이를 수신한 차량 단말기는 자신의 위치와 속도를 바탕으로 딜레마 영역을 만들고 운전자에게 경고하도록 하였다.
실시간 교차로의 대기행렬길이 검지는 지능형교통체계의 중요부분인 교통관제를 위해서 매우 중요하다. 특히 교통정보수집을 위한 영상기반 기술은 전통적인 루프검지기 또는 기타 타 검지기에 비하여 내재된 여러 이점 때문에 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 현장 적용시 흔히 발생하는 영상에서의 잡음 및 주변 물체로부터 투영되는 음영 등에 의해 나타나는 차량의 오검지율을 줄이고 수집되는 교통정보의 신뢰도를 높이기 위해서는 보다 효과적인 알고리즘개발이 요구된다. 본 연구에서는 영상처리를 이용한 대기행렬길이 검지를 위한 알고리즘을 제시하였다. 실시간 데이터 수집 및 분석 그리고 패턴분석에 우수한 것으로 알려진 신경망 모형을 이용하였으며, 특히 시스템 신뢰성을 높이기 위하여 퍼지이론이 접목된 퍼지 뉴런모델인 Fuzzy ARTMAP을 모형에 도입하였다. 실험결과 본 연구에서 제시한 대기행렬 측정 방법은 매우 우수한 검지 능력을 보였으며, 대기행렬 검지뿐만 아니라 신뢰성 높은 차량검지 및 차종분류를 위해서도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 공간적 정보를 수집할 수 있는 영상검지기를 이용하여 대기길이를 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘은 접근로 상·하류부에 각각 영상검지기를 설치하여 대기길이를 측정하는 방법을 사용한다. 또한 산출된 대기길이를 기반으로 새로운 신호제어모형을 제시하였다. 특히, 대기길이 기반의 주기길이와 녹색시간을 산출하는 절차와 알고리즘을 제시하였다. 제시한 알고리즘에 대한 검증을 위해 네트워크 환경을 구축하여 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 제안 모형이 기존모형보다 운영효과가 높게 나타났다. 추가적인 연구로는 실시간 교통조건에 병행하여 본 알고리즘을 검증할 필요성이 있다.
도시고속도로축은 도시고속도로와 운전자가 대체도로로 이용할 수 있는 인접도로로 구성된 가로망을 말한다. 고속도로에서 사고나 극심한 혼잡으로 인해 지체가 생길 경우 단순히 진입램프에서 램프미터링만을 실행하는 것이 아니라 인접도로로의 경로전환을 통해 도시고속도로축의 효율을 극대화할 수 있다. 이는 지능형교통체계(ITS)에서 고려하고 있는 경로안내시스템과도 결부된다. 그러므로, 도시고속도로측에서는 진입램프에서의 램프미터링전략과 진출램프에서의 경로전환전략, 인접도로에서의 신호최적화전략을 통한 제어를 실행할 수 있다. 그러나, 이를 통합한 제어전략은 아직 고려되고 있지 못하다. 따라서, 본 연구에서는 도시고속도로에서의 진입 램프미터링과 진출램프를 통한 경로전환, 인접도로에서의 신호시간조정을 통합한 제어모형을 구축하였으며 통합제어모형은 적정 제어변수의 값을 구하기 용이하게 하기 위해 선형 형태로 구성하였다. 본 통합제어모형은 기존의 선형계획법을 이용하여 제어변수의 값을 쉽게 구할 수 있으며, MPL(버젼 4.0)을 이용하여 문제를 풀었다. 또한, 시뮬레이션(TSIS 4.01)을 통해 통합제어모형과 알고리즘의 우수성을 검증하였다.
국지적 탐색 알고리즘들은 최적해를 찾기 위해서 이웃해를 생성하여 평가한 뒤에 좋은 해로 이동하는 과정을 반복한다. 본 논문에서는 생성된 이웃해를 원래의 목적함수로 평가하기 전에 간단한 예비 평가 휴리스틱을 이용하여 미리 평가함으로써, 좋지 않아 보이는 이웃해를 확률적으로 여과할 수 있는 기법을 소개한다. 이 확률적 여과 기법은 결국에 버려질 이웃해를 엄밀하게 평가하는데 낭비되는 시간을 절약하고, 이 시간 동안 보다 좋아 보이는 이웃해를 더 많이 탐색할 수 있게 함으로써 탐색 효율을 높이는 기법이다. 대규모의 실세계 최적화 문제인 교통망에서의 교통 신호 최적화 문제와 작업 일정 계획에서의 부하평준화 문제를 대상으로 한 실험에서 확률적 여과를 적용한 경우가 적용하지 않은 경우에 비해 주어진 탐색시간 동안 더 좋은 질의 최적해를 얻을 수 있는 것으로 확인되었다.
실시간 신호제어군의 결합 및 분리를 통한 실시간 연동신호교차로군 조절은 최근에 강조되고 있는 첨단교통신호제어시스템의 기능 중 하나이다. 필요에 따라 연동축 및 연동방향을 능동적으로 조절하는 과정에서 신호제어군의 실시간 분리 결합 상황이 발생하며, 이때 필수적으로 옵셋을 재조정을 위한 '옵셋전이시간'이 소요된다. 이 때 '옵셋전이시간'이 필요이상 긴 경우 비효율적인 신호운영변수가 장시간 적용됨으로 인하여, 필요이상 짧은 경우 갑작스런 신호시간 변화에 따른 교통흐름 장애 (turbulence)로 인하여 해당 구간 신호제어 운영 효율성이 저하될 수 있다. 현재의 국내 실시간 신호제어시스템은 3주기에서 5주기에 걸쳐 '옵셋전이시간'을 적용할 것을 개략적으로 권고하고 있으나 해당분야에서의 공학적 연구가 미비하다. 본 연구에서는 네 가지 다른 옵셋전이시간(한 주기길이, 두 주기길이, 세 주기길이, 네 주기길이)를 활용하는 네 가지 다른 옵셋전이방법의 성능을 CORSIM 모의실험 환경에서 CORSIM RTE 기능을 이용하여 분석하고 비교하였다. 설정된 총 15가지 상이한 교통소통 상황을 토대로 다양한 무작위난수를 적용하는 모의실험을 수행하며 수집된 평균 차량지체자료를 통계 분석한 결과 한 주기 길이 옵셋전이시간이 본 연구에서 설정된 모든 교통상황에서 기타 옵셋전이시간보다 우수하거나(낮은 지체도) 적어도 동일한 것으로 분석되었다. 본 연구는 한 주기 '옵셋전이길이' 적용을 옵셋전이 적용지침으로 사용할 것을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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