도로용량편람에서 정의하고 있는 용량은 하류부에 용량을 제한하는 요소가 없다는 것을 가정한 정상교통류에 대한 용량 개념으로서, 이는 전통적으로 계획, 설계, 현재 및 장래 도로시설의 운영상태 분석 등에 사용되어 왔다. 실시간 제어는, 용량을 초과하지 않는 교통류를 유지시켜 혼잡교통류로의 전이를 막고, 물리적 여건이나 제반 확률적 요인으로 혼잡이 발생하였을 경우 조속히 용량이하로 교통량을 떨어뜨려 정상교통류로 회복시키는 데 목표를 둔다. 이러한 맥락에서 용량은 실시간 제어의 효과를 좌우하는 중요한 입력변수이며, 정상교통류 상태라면 혼잡으로 전이되지 않을 임계치로서의 용량 산정이 중요한 관건이다. 그러나 혼잡교통류 상태에서 정상교통류로 되도록 빨리 회복시켜 주기 위한 제어 기준으로서의 용량은, 하류부 혼잡의 시공간적 전개에 따라 변하는 값이어야 하며 이러한 동적 용량변화를 정확히 예측할 수 있는 방법론이 요구된다. 이에 본 연구에서는 기존의 용량 개념을 출력 개념의 용량으로 정의하고, 입력 개념의 용량을 최대가능처리량(Maximum Sustainable Throughput)으로 새롭게 정의하였다. 이 최대가능처리량은 혼잡의 시공간적 전개에 따라 결정되는 동적 용량이며, 이러한 혼잡의 시공간적 전개는 Newell의 단순화된 교통량-밀도 모형으로 예측할 것을 제안하였다.
고속도로 합류부 지점의 감응식 루프 검지기를 통한 정보 수집의 질은 검지기의 설치 위치와 관련이 있다. 검지기로부터 얻은 교풍자료들은 안정된 교통의 흐름과 높은 안전 수준을 유지하게 위해 필수적으로 사용된다. 또한, 이러한 정보는 교통관리전략 위한 입력 자료로도 사용된다. 본 연구에서는 대표적인 교통관리 전략중 하나인 램프 미터링의 효과를 극대화하기 위해 고속도로 합류부에서의 검지기 최적 설치 위치를 통계기법을 이용하여 산정하였고, 주요한 분석도구로써 미시적 교통 시뮬레이션 모형인 PARAMICS를 사용하였다. 검지기 설치 위치 산정은 통계분석을 통해 도로 구간 별 교통류 특성에 매우 의존하고 있음을 규명하였다.
본 연구에서는 개별 차량의 차두 시간(time headway) 정보를 활용하여 고속도로 환경에서의 단일 링크에 대한 교통류 모형(flow-density diagram)을 추정하는 방법에 대해 탐구한다. 차두 시간 기반 교통류 모형(empirical flow-density diagram) 연구를 위해 차량용 비전 센서가 탑재된 실험 차량에서 9개월동안 수집된 데이터의 전처리 및 GIS 기반 맵 매칭을 수행한다. 기존의 교통류 모델식을 활용한 차두 시간 기반 교통류 모형(empirical flow-density diagram)의 검증을 위해, 차량 검지기 기반의 VDS(Vehicle Detection System) 데이터(loop detection traffic data) 기반 교통류 모형과 결과 비교 및 분석을 수행한다. 차두 시간 기반 교통류 모형의 추정 오차 원인을 분석하기 위해 각 교통류 모형의 차두 시간 및 차두 거리의 확률분포와 단위시간 교통량과 차량 밀도의 표준편차를 활용하였다. 분석 결과 링크 내 제한된 샘플 차량 대수 및 수집 데이터에 대한 주행환경 편향성이 추정 오차의 주된 요인이며. 이에 따른 추정 오차 개선을 위한 방법에 대해 제안한다.
In order to mitigate the damage caused by accidents in nuclear power plants (NPPs), evacuation strategies are usually managed on the basis of off-site effects such as the diffusion of radioactive materials and evacuee traffic simulations. However, the interactive behavior between evacuees and the accident environment has a significant effect on the consequential gap. Agent-based modeling (ABM) is a method that can control and observe such interactions by establishing agents (i.e., the evacuees) and patches (i.e., the accident environments). In this paper, a radiological emergency evacuation model is constructed to realistically check the effectiveness of an evacuation strategy using NetLogo, an ABM toolbox. Geographic layers such as radiation sources, roads, buildings, and shelters were downloaded from an official geographic information system (GIS) of Korea, and were modified into respective patches. The dispersion model adopted from the puff equation was also modified to fit the patches on the geographic layer. The evacuees were defined as vehicle agents and a traffic model was implemented by combining the shortest path search (determined by an A * algorithm) and a traffic flow model incorporated in the Nagel-Schreckenberg cellular automata model. To evaluate the radiological harm to the evacuees due to the spread of radioactive materials, a simple exposure model was established to calculate the overlap fraction between the agents and the dispersion patches. This paper aims to demonstrate that the potential of ABM can handle disaster evacuation strategies more realistically than previous approaches.
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권3호
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pp.225-232
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2023
Owing to advancements in intelligent transportation systems (ITS) and artificial-intelligence technologies, various machine-learning models can be employed to simulate and predict the number of traffic accidents under different weather conditions. Furthermore, we can analyze the relationship between weather and traffic accidents, allowing us to assess whether the current weather conditions are suitable for travel, which can significantly reduce the risk of traffic accidents. In this study, we analyzed 30000 traffic flow data points collected by traffic cameras at nearby intersections in Washington, D.C., USA from October 2012 to May 2017, using Pearson's heat map. We then predicted, analyzed, and compared the performance of the correlation between continuous features by applying several machine-learning algorithms commonly used in ITS, including random forest, decision tree, gradient-boosting regression, and support vector regression. The experimental results indicated that the gradient-boosting regression machine-learning model had the best performance.
본 연구에서는 대구광역시의 달구벌대로의 일부 단로부를 대상으로 신호교차로에서의 차두시간 특성과 교통량, 속도 및 통행시간 특성에 대한 관측 자료를 기반으로 시뮬레이션을 위한 calibration과 검증과정을 통해 TRANSIMS의 단속류에서의 적용 가능성을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 특히, 차두시간의 특성과 우리 실정에 맞는 파라미터의 선정 및 ID 추적 등을 통해 Calibration 과정을 거쳤으며 이렇게 수정된 파라미터를 기반으로 구현된 가로구간의 차로별 교통량, 속도 및 구간 통행시간 등의 특성은 무난하게 우리 실정에 맞게 묘사할 수 있는 것으로 나타났다. 특히 셀의 크기에 따른 교통류 특성 분석에서 기존 연구의 성과를 뒷받침 할 수 있는 결과도 얻을 수 있었다. 그러나 본 연구에서 대상으로 일부 구간만으로 TRANSIMS의 국내 적용가능성을 단정하기에는 무리가 있으며, 다양한 차로 특성, 신호 특성 및 연도 토지이용 특성 등을 고려한 시뮬레이션을 통해 객관적인 분석과 파라미터의 Calibration 과정 및 검증에 대한 향후 연구가 필요할 것으로 판단된다.
회전교차로의 서비스수준은 관측값을 통해 얻은 기하구조 특성과 파라메터 값을 이용한 분석적 모형을 통해 산정하고 있다. 분석적 모형을 통해 회전교차로 관련 연구가 많이 진행되고 있지만, 변수조합 경우의 수가 방대하여 시뮬레이션을 통한 사례연구 또는 한정적인 특성에 따른 적정 교통량의 범위와 서비스수준을 제시하고 있다. 따라서 본 연구에서는 변수조절이 보다 다양하고 용이하도록 Visual Basic Application을 활용한 회전교차로 서비스수준 분석 모형을 구축하였다. 구축한 모형으로 다양한 상황에 따른 교통류 상태를 분석하고 회전교차로의 특성을 분석하였다. 분석 결과 좌회전, 유턴의 비율이 많아질수록, 접근로별 교통량 분포가 한쪽으로 치우칠수록 회전교차로의 한계 교통량이 감소해 혼잡이 빨리 나타나는 특성을 보였다. 특히, 교통량 분포가 균일하지 않을수록 한계 교통량의 감소가 회전비율의 영향을 덜 받는 것으로 분석되었다.
연결수락제어(CAC : Connection Admission Control)는 ATM(Asynchronous Transfer Mode)망내에 새로운 호의 연결이 요구되었을 때 이 새로운 연결호의 서비스품질을 만족하고, 충분한 자원이 망내에 확보되어 있는 가를 확인한 후 기존에 연결된 호의 서비스 질을 저하시키지 않는 지의 여부를 판단하여 연결 수락 또는 거절을 결정하는 기능을 말한다. 본 논문에서 제안하는 적응적 연결수락제어방법은 신고치와 측정치를 이용하여 트래픽을 예측하는 방법으로서, 신고치를 이용한 트래픽 예측은 호 연결 또는 호 해제 시에 회귀적(recursive) 방법으로 계산되며, 측정치를 이용한 트래픽 예측은 측정반영율 및 측정 반영주기는 트래픽 흐름의 변화를 정확히 추정하고 측정에 의한 예측 오차를 줄이는데 중요한 파라미터이다. 본 논문에서는 측정 반영율의 적응적 조정을 위해 트래픽 흐름의 변화가 크게 일어나는 시점인 연결 수락 또는 연결 해제 시점을 기준으로 하여 그 이후의 경과 시간에 따라 측정 반영율을 변화시키는 방안을 제안한다. 제안된 방법에 대해 동질 트래픽과 이질 트래픽의 경우에서 성능평가를 수행한 결과 적응적 연결수락제어방법이 이용율과 서비스품질(QOS : Quality Of Service)관점에서 기존의 연결수락제어방법보다 개선됨을 확인하였다.
선박 조종자는 방파제를 통항할 경우 조선 부담감을 느낀다 방파제를 배치할 때 아직까지 선박 조종자의 조선 부담감을 고려한 적은 없다. 이 연구는 해상교통류 시뮬레이션을 이용하여 조선 부담감이 발생하는 상황을 재현하여 선박 조종자의 조선 부담감을 정량적으로 표현한 모텔인 환경스트레스모델을 그 재현된 상황에 적용하였다. 주요한 결과는 다음과 같다. (1) 방파제 배치 변화에 의한 조선 부담감의 차이는 그다지 크지 않다 (2) 방파제 사이의 항로 폭이 동일하면 선박의 속력에 따라 조선 부담감의 크기가 다르다. (3) 방파제 사이의 항로 폭이 넓어지면 조선 부담감은 감소한다.
From the traffic analysis, and model constructions and verifications for speed prediction on the freeway ramp junctions with 70mph speed limit, the following results were obtained : ⅰ) The traffic flow distribution showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period when compared with the afternoon peak period. ⅱ) The occupancy distribution was also shown to be varied by a big difference depending on the time periods. Especially, the occupancy in the morning peak period showed over 100% increase when compared with the 24hours average occupancy, and the occupancy in the afternoon peak period over 25% increase when compared with the same occupancy. ⅲ) The speed distribution was not shown to have a big difference depending on the time periods. Especially, the speed in the morning peak period showed 10mph decrease when compared with the 24hours'average speed, but the speed did not show a big difference in the afternoon peak period. ⅳ) The analyses of variance showed a high explanatory power between the speed predictive models(SPM) constructed and the variables used, especially the upstream speed. ⅴ) The analysis of correlation for verifying the speed predictive models(SPM) constructed on the ramp junctions were shown to have a high correlation between observed data and predicted data. Especially, the correlation coefficients showed over 0.95 excluding the unstable condition on the diverge section. ⅵ) Speed predictive models constructed were shown to have the better results than the HCM models, even if the speed limits on the freeway were different between the HCM models and speed predictive models constructed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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