• Spatial Information Research
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• 제22권2호
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• pp.89-97
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• 2014

본 연구는 개별 운전자의 행태가 교통 시스템 전체에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 도로 통제 정보의 전파 정도가 교통 혼잡에 미치는 영향 정도를 파악하고자 하였다. 이를 위해 에이전트 기반 교통 모델을 구축하였고 GIS 데이터를 교통 모델에 직접 활용할 수 있는 방안과 모의실험 결과의 처리과정을 제시하였다. 도로 통제 정보 제공이 교통 흐름에 미치는 영향을 분석한 결과, 전체 운전자의 30~70%에 해당하는 운전자에게 정보를 제공할 때 평균속도가 저하되지 않는 것으로 나타났다. 이에 반해 20% 이하 또는 80% 이상의 운전자에게 정보가 전달되면 전체 운전자의 평균속도가 저하되었다. 연구 결과를 종합해 볼 때, 도로 통제 정보의 제공은 교통의 흐름에 영향을 미치며 우회차량으로 인해 국지적 정체가 발생할 수 있음을 알 수 있었다. 이 결과는 향후 도로 교통 정책의 방향 설정을 위한 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제12권5호
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• pp.136-145
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• 2004

In companion paper, the composition and structure of the traffic environment is derived. Rules to regulate agent behaviors and the frameworks to communicate between the agents are proposed. In this paper, the model of a driver agent which controls a vehicle agent is constructed. The driver agent is capable of having different driving styles. That is, each driver agent has individual behavior settings of the yielding index and the passing index. The yielding index can be defined as how often the agent yields in case of lane changes, and the passing index can be defined as how often the agent passes ahead. According to these indices, the agents overtake or make their lanes for other vehicles. Similarly, the vehicle agents can have various vehicle dynamic models. According to their dynamic characteristics, the vehicle agent shows its own behavior. The vehicle model of the vehicle agent contains the nonlinear subcomponents of engine, torque converter, automatic transmission, and wheels. The simulation has proceeded for an interrupted flow model. The result has shown that it is possible to express the characteristics of each vehicle and its driver in a traffic flow, and that the change of the traffic state is closely related with the distance and the signal delay between intersections. The system developed in this paper shows the effectiveness and the practical usefulness of the traffic simulation.

• Wind and Structures
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• 제30권4호
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• pp.325-338
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• 2020

In this paper, the improvement of the anti-snow performance of a high-speed train (HST) is studied using the unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes simulations (URANS) coupled with the Discrete Phase Model (DPM). The influences of the proposed flow control scheme on the velocity distribution of the airflow and snow particles, snow concentration level and accumulated mass in the bogie cavities are analyzed. The results show that the front anti-snow structures can effectively deflect downward the airflow and snow particles at the entrance of the cavities and alleviate the strong impact on the bogie bottom, thereby decrease the local accumulated snow. The rotational rear plates with the deflecting angle of 45° are found to present well deflecting effect on the particles' trajectories and force more snow to flow out of the cavities, and thus significantly reduce the accretion distribution on the bogie top. Furthermore, running speeds of HST are shown to have a great effect on the snow-resistance capability of the flow control scheme. The proposed flow control scheme achieves more snow reduction for HST at higher train's running speed in the cold regions.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.795-797
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• 2005

During the past few years, various traffic-flow forecasting models, i.e. an ARIMA, an ANN, and so on, have been developed to predict more accurate traffic flow. However, these models analyze historical data in an attempt to predict future value of a variable of interest. They make use of the following basic strategy. Past data are analyzed in order to identify a pattern that can be used to describe them. Then this pattern is extrapolated, or extended, into the future in order to make forecasts. This strategy rests on the assumption that the pattern that has been identified will continue into the future. So ARIMA or ANN models with its traditional architecture cannot be expected to give good predictions unless this assumption is valid; The statistical models in particular, the time series models are deficient in the sense that they merely extrapolate past patterns in the data without reflecting the expected irregular and infrequent future events Also forecasting power of a single model is limited to its accurate. In this paper, we compared with an ANN model and ARIMA model and tried to combine an ARIMA model and ANN model for obtaining a better forecasting performance. In addition to combining two models, we also introduced judgmental adjustment technique. Our approach can improve the forecasting power in traffic flow. To validate our model, we have compared the performance with other models. Finally we prove that the proposed model, i.e. ARIMA + ANN + Judgmental Adjustment, is superior to the other model.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권6D호
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• pp.785-791
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• 2011

2차로 양방향 도로의 교통류는 저속차량과 추월 행태에 따라 다양한 동적 관계를 보인다. 따라서 교통류 모의실험을 이용하여 2차로 도로의 다양한 교통류를 미시적으로 분석하기 위해서는 저속차량의 행태와 더불어 대향차로를 이용한 추월 행태를 동시에 구현하는 차량모형의 개발이 필수적이다. 국내의 경우, 고속도로와 신호교차로를 설명하기 위한 차량추종모형과 차로변경모형에 대한 연구는 보고되고 있으나, 2차로 도로를 구현하기 위한 차량모형에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이산적 시 공간 모형인 CA(Cellular Automata)모형을 기반으로 차량추월을 고려한 미시적 2차로 도로 차량모형을 개발하였다. 개발된 모형은 수정된 CA 차량추종모형과 추월모형을 이용하여 병렬적으로 결합된다. 모의실험을 수행한 결과, 차량추종모형은 다양한 거시적 교통류 관계를 설명하였으며, 추월모형은 대향방향 교통류와 차량추월 확률변수의 조건에 따라 다양한 거시적 교통류를 합리적으로 구현하였다. 따라서 본 연구에서 제시된 차량모형은 보다 다양한 2차로 도로교통류의 모의실험에 활용될 것으로 기대된다.

• 산업공학
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• 제23권4호
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• pp.349-356
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• 2010

The role of Intelligent Transportation System (ITS) is to efficiently manipulate the traffic flow and reduce the cost in logistics by using the state of the art technologies which combine telecommunication, sensor, and control technology. Especially, the hardware part of ITS is rapidly adapting to the up-to-date techniques in GPS and telematics to provide essential raw data to the controllers. However, the software part of ITS needs more sophisticated techniques to take care of vast amount of on-line data to be analyzed by the controller for their decision makings. In this paper, the authors develop a traffic congestion prediction model based on several different parameters from the sensory data captured in the Vehicle Detection System (VDS). This model uses the neural network technology in analyzing the traffic flow and predicting the traffic congestion in the designated area. This model also validates the results by analyzing the errors between actual traffic data and prediction program.

• 대한교통학회지
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• 제17권4호
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• pp.71-84
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• 1999

본 연구의 목적은 기존 동적통행배정모형의 접근 기법과는 달리 교통류이론을 이용하여 동적분석모형을 구축하고, 이 모형에 적합한 동적통행배정기법을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 기존 동적교통류 모델 중 동적통행배정에 가장 적합하다고 판단되는 Daganzo의 cell transmission theory를 이용하여 동적분석모형을 구축하였으며, 동적통행배정기법인 분류부분할모델, 비용갱신모듈, 링크비용함수모듈을 새롭게 개발하였다. 또한 Daganzo가 명확하게 제시하지 않은 최대대기시간 결정 알고리듬을 제시하였다. 본 연구에서 구축한 모형을 가상의 네트워크에 적용한 결과 병목구간분석, HOV타로 효과분석등은 교통특성을 현실적으로 반영하고 있다. 통행배정결과는 수학적 기법을 적용한 동적통행배정모형과 같이 완전한 균형(equibriun)상태의 해를 보여주지 못하지만, 노선별 평균통행시간이 시간대별로 비슷하게 유지해나가는 결과를 보이고 있다. 본 모형은 고속도로 합류부 및 분류부의 교통특성분석, HOV 효과분석, TCS 및 램프미터링과 접목하여 고속도로 운영에 이용될 수 있으리라 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제28권6호
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• pp.75-84
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• 2010

신호교차로는 교통 네트워크 상에서 지체가 발생하는 중요 지점이며, 또한 신호교차로의 운영 효율성은 전체 네트워크 성능에 결정적인 영향을 끼친다. 신호 교차로 상에서의 MOE(Measure of Effectiveness)는 다양한 기준으로 측정되고 있으며, 그 중 교통류의 지체는 운전자와 교통 전문가들이 일반적으로 가장 잘 이해하기 쉽고 중요한 MOE라 할 수 있다. 따라서, 신호 교차로 상에서 교차로에 유입되는 차량의 지체에 대한 측정은 교차로의 교통 성능의 평가를 위한 중요한 기준이 되며, 그에 따라 지체를 측정하기 위한 다양한 지체 산정 모형들이 개발되었다. 그러나 실제 교통류가 혼합교통류인데 반해, 지금까지의 지체 측정 모형 대부분은 동질 교통류를 가정한 연구로 수행되었다. 그러므로, 본 연구에서는 버스와 승용차로 이루어진 비포화 혼합교통류 상황에서, 신호교차로와 버스 정류장에서 사이에서 발생하는 지체를 직접 산정하기 위한 모형을 개발하였다. 이 모형은 혼합교통류의 모든 교통상황을 반영한 모형이라기 보다는 2차로 도로에서 버스의 정차로 인한 지체현상을 설명하는데 주안점을 두었다. 모형의 검증은 지체 산정모형과 시뮬레이션인 INTEGRATION의 결과값을 비교하여 모형적용에 대한 유효성을 평가하였다. 평가결과 버스의 유입량에 대한 비교에서는 버스의 대수가 많아질수록 평균 지체량은 늘어나는 것으로 나타났다. 신호 교차로와 버스 정류장의 이격거리에 대한 비교에서는 버스가 전방차량의 영향을 받지 않는 경우 일정한 값을 유지하는 결과가 나타났다. INTEGRATION과 본 연구에서 개발한 모델과의 오차범위는 10% 내외로 나타났다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제12권5호
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• pp.125-135
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• 2004

The validity of simulation has been well-established for decades in areas such as computer and communication system. Recently, the technique has become entrenched in specific areas such as transportation and traffic forecasting. Several methods have been proposed for investigating complex traffic flows. However, the dynamics of vehicles and their driver's characteristics, even though it is known that they are important factors for any traffic flow analysis, have never been considered sufficiently. In this paper, the traffic simulation using a multi-agent approach with considering vehicle dynamics is proposed. The multi-agent system is constructed with the traffic environment and the agents of vehicle and driver. The traffic environment consists of multi-lane roads, nodes, virtual lanes, and signals. To ensure the fast calculation, the agents are performed on the based of the rules to regulate their behaviors. The communication frameworks are proposed for the agents to share the information of vehicles' velocity and position. The model of a driver agent which controls a vehicle agent is described in the companion paper. The vehicle model contains the nonlinear subcomponents of engine, torque converter, automatic transmission, and wheels. The simulation has proceeded for an interrupted and uninterrupted flow model. The result has shown that the driver agent performs human-like behavior ranging from slow and careful to fast and aggressive driving behavior, and that the change of the traffic state is closely related with the distance and the signal delay between intersections. The system developed shows the effectiveness and the practical usefulness of the traffic simulation.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권4호
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• pp.1307-1323
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• 2014

With the exhaustion of global IPv4 addresses, IPv6 technologies have attracted increasing attentions, and have been deployed widely. Meanwhile, new applications running over IPv6 networks will change the traditional traffic characteristics obtained from IPv4 networks. Traditional models obtained from IPv4 cannot be used for IPv6 network monitoring directly and there is a need to investigate those changes. In this paper, we explore the flow features of IPv6 traffic and compare its difference with that of IPv4 traffic from flow level. Firstly, we analyze the differences of the general flow statistical characteristics and users' behavior between IPv4 and IPv6 networks. We find that there are more elephant flows in IPv6, which is critical for traffic engineering. Secondly, we find that there exist many one-way flows both in the IPv4 and IPv6 traffic, which are important information sources for abnormal behavior detection. Finally, in light of the challenges of analyzing massive data of large-scale network monitoring, we propose a group flow model which can greatly reduce the number of flows while capturing the primary traffic features, and perform a comparative measurement analysis of group users' behavior dynamic characteristics. We find there are less sharp changes caused by abnormity compared with IPv4, which shows there are less large-scale malicious activities in IPv6 currently. All the evaluation experiments are carried out based on the traffic traces collected from the Northwest Regional Center of CERNET (China Education and Research Network), and the results reveal the detailed flow characteristics of IPv6, which are useful for traffic management and anomaly detection in IPv6.