This paper investigated the wind-snow flow around the bogie region of a high-speed train under crosswinds using a coupled numerical method of the unsteady Realizable $k-{\varepsilon}$ turbulence model and discrete phase model (DPM). The flow features around the bogie region were discussed and the influence of bogie fairing height on the snow accumulation on the bogie was also analyzed. Here the high-speed train was running at a speed of 200 km/h in a natural environment with the crosswind speed of 15 m/s. The mesh resolution and methodology for CFD analysis were validated against wind tunnel experiments. The results show that large negative pressure occurs locally on the bottom of wheels, electric motors, gear covers, while the positive pressure occurs locally on those windward surfaces. The airflow travels through the complex bogie and flows towards the rear bogie plate, causing a backflow in the upper space of the bogie region. The snow particles mainly accumulate on the wheels, electric motors, windward sides of gear covers, side fairings and back plate of the bogie. Longer side fairings increase the snow accumulation on the bogie, especially on the back plate, side fairings and brake clamps. However, the fairing height shows little impact on snow accumulation on the upper region of the bogie. Compared to short side fairings, a full length side fairing model contributes to more than two times of snow accumulation on the brake clamps, and more than 20% on the whole bogie.
본 논문에서는 MPLS망에서 효과적인 트래픽 엔지니어링을 위하여 IP 플로우 모델에 기반한 레이블 할당 방법을 제안하고 성능을 분석하였다 지속시간이 길고 많은 패킷들을 포함하고 높은 전송률을 보이는 베이스 플로우들은 전체 트래픽 로드의 많은 부분을 차지하고 있기 때문에 네트워크에서 장기적인 혼잡현상을 발생시키는 주요원인이 된다 따라서 트래픽 기반 레이블 할당방법에 의해 분류된 베이스 플로우들을 네트워크 혼잡시 우선적으로 우회 LSP에 할당하는 명시적 경로 설정 방법을 이용하여 혼잡 현상을 빠르게 해결할 수 있다 제안한 레이블 할당 방법은 X/Y 플로우 판별자와 라우팅 테이블을 이용하는데 베이스 플로우를 판별하기 위하여 패킷수 기반과 cut-through ratio 기반 방법을 제안하여 비교하였다 제안한 방법들은 2계층으로 스위칭 되는 패킷수의 비율(Cut-throguh Rtatio)을 크게 떨어뜨리지 않고 할당되는 레이블 수를 최소화시킨다.
교통혼잡은 운전자의 인지반응시간, 운전미숙, 무리한 차로변경 등 인적요인으로부터 발생된다. 자율주행자동차가 도입되면 이러한 인적요인들이 배제되고 군집주행으로 인해 평균주행속도 상승, 교통흐름 안정화, 도로용량 증대 효과가 예상된다. 본 연구는 자율주행자동차도입으로 인한 교통흐름 변화를 교통량-밀도-속도 산포도 그래프를 통해 분석하고, 도로용량 증대 효과를 도출하였다. 분석 결과, 자율주행자동차의 혼입율이 높아질수록 교통량-밀도-속도의 그래프 곡선이 완화되며, 폭이 줄어들어 교통류가 안정적으로 변화하였다. 또한 자율주행자동차 혼입율 100%에서는 도로용량이 약 120% 증대되는 것으로 분석되었다. 자율주행자동차 도입으로 인한 교통혼잡개선 및 교통수요관리 측면에서 긍정적인 기대효과가 있을 것으로 분석되었다.
The prediction of short-term traffic flow is the theoretical basis of intelligent transportation as well as the key technology in traffic flow induction systems. The research on short-term traffic flow prediction has showed the considerable social value. At present, the support vector regression (SVR) intelligent prediction model that is suitable for small samples has been applied in this domain. Aiming at parameter selection difficulty and prediction accuracy improvement, the artificial bee colony (ABC) is adopted in optimizing SVR parameters, which is referred to as the ABC-SVR algorithm in the paper. The simulation experiments are carried out by comparing the ABC-SVR algorithm with SVR algorithm, and the feasibility of the proposed ABC-SVR algorithm is verified by result analysis. Continuously, the simulation experiments are carried out by comparing the ABC-SVR algorithm with particle swarm optimization SVR (PSO-SVR) algorithm and genetic optimization SVR (GA-SVR) algorithm, and a better optimization effect has been attained by simulation experiments and verified by statistical test. Simultaneously, the simulation experiments are carried out by comparing the ABC-SVR algorithm and wavelet neural network time series (WNN-TS) algorithm, and the prediction accuracy of the proposed ABC-SVR algorithm is improved and satisfactory prediction effects have been obtained.
본 논문은 ATM망의 통화유랑 제어중 최적한 폭주제어의 실현을 위해 필수적인 다중매체 통화유량 예측에 관한 논문으로서 ATM망에 유입 될 다중매체 통화유량의 특성이 시대의 발전에 따라 서서히 변화될 것이 예상되므로 모의실험에 사용 될 다중매체 통화유랑을 단위시간당 접속호수는 프아송분포, 각 호당 요구전송속도는 감마분포, 각 호의 유지시간은 지수분포를 기준으로 하여 각각의 분포특성을 변화시켜 통화유량 특성변화를 유도하여 발생시킨 후 이를 신경망과 실시간 처리를 위해 제안된 3중신경망 모델[3]로 추정하여 비교함으로써 제안된 모델이 ATM망의 통화유량 예측에 이용될 수 있음을 보인다.
차량들의 차량추종과 차로변경에 행태에 의해 차량 교통류는 다양한 형태를 보이게 되며, 차로변경의 행태에 따라 차로이용률은 매우 다양하게 나타난다. 따라서 미시적 차량 모의실험을 이용하여 다양한 교통류를 설명하기 위해서는 차량추종과 더불어 다양한 차로이용 행태를 구현하는 차로변경 모형이 필수적이다. 국내의 경우 차량추종모형에 대한 연구는 보고되고 있으나 차로변경모형에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 대규모 고속도로망 모의실험에 적합한 CA(Cellular Automata)모형을 기반으로 미시적 2차로 차로변경모형을 개발하였다. 개발된 모형을 기존의 CA 차량추종모형과 결합하여 모의실험을 수행한 결과, 다양한 차로이용률 행태를 설명하는 것으로 분석되었다. 개발된 차로변경모형은 보다 다양한 고속도로 교통류의 모의실험에 활용될 것으로 기대된다.
It is the actual condition that the increasing traffic delay and accident caused by inefficient management on various construction by occupying the roadways. Since almost roadway improvements are for the public convenient, negative effects by them are ignored. But now due to the increase of traffics demand and limitation of road supply, the positive management scheme and treatment plan on the constructions must be considered. Thus, to the extent of this study divides uninterrupted flow into freeways and the Highway, yielding the time spread between under construction and not, that is delay time, we build capacity and delay model in the change of traffic volume and occupying length.
현재 국내에서는 지역간 교통의 이동성 및 안전성을 향상시키기 위해 국도를 대상으로 ITS사업을 추진중에 있다. 이러한 ITS 사업을 통해 교통정보를 이용자에게 실시간으로 제공해 줌으로써 기존의 교통시설의 이용을 극대화 하는데 목적을 두고 있다. 이러한 정보 제공시 운전자에게 보다 정확한 통행시간정보를 제공해 주는것이 가장 중요하므로 본 연구에서는 자료의 전처리를 통해 원시데이터의 이상치 제거 및 결측처리를 실시하였다. 이를 통해 통행시간 예측의 기본이 되는 원시데이터의 정확성을 향상시켜 정보의 신뢰도를 높일 수 있는 방안을 모색하였다. 그리고 통행시간 예측을 위해 단속류 도로의 특성을 보다 정확히 반영할 수 있는 히스토리컬 프로파일 모형을 구축하였으며 실제 교통류의 특성을 적극적으로 반영하기 위해 보정식을 개발하였다. 따라서 제안된 모형과 히스토리컬 프로파일 모형과 보정식을 통해 통행시간을 예측한 후 기존의 방식인 신경망 모형, 칼만필터 모형과의 비교검증을 실시하였다. 결과적으로 일반적인 상황에서는 칼만필터 모형과 비슷한 예측력을 보였으나, 첨두시나 유고상황에서는 개발모형이 실제 교통흐름을 상대적으로 정확히 반영하여 예측을 수행함을 확인하였다.
보행교통류를 주제로 다양한 연구들이 진행되었지만 초기의 보행연구는 차량의 교통류이론을 그대로 적용하여 해석하기도 하였다. 최근 보행교통류에 대한 다양한 모형들이 제시되고 있으며, 특히 CA모형은 보행교통류를 위한 시뮬레이션 모형으로 빈번하게 사용되고 있다. 대표적인 CA 모형으로 가스입자의 움직임을 이용하여 양방향의 보행교통류를 설명하기도 하였는데 초기에는 정방형의 Gas-lattice 모형이 제안되었으며 이후에 정육방 Gas-lattice 모형을 이용하여 보행자의 움직임과 회피를 묘사하기도 하였다. 하지만 이러한 모형들은 보행자의 움직임을 편의임의보행으로 가정하였기 때문에 단일방향으로의 움직임만을 설명할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 MLPM(the Multi-Layer Pedestrian Model)은 어떤 공간에서 복수개의 기종점을 가진 경우에도 현실적인 보행자의 움직임을 설명할 수 있는 모형이다.
용량의 산정이 적합하지 못하다면 고속도로의 분석 및 예측에 잘못된 결론을 도출하게 된다. 도로의 용량을 일시적으로 크게 감소시키는 교통사고는 예측 불가능한 비반복정체를 발생시켜 혼잡관리가 어렵다. 따라서 본 연구는 사고발생시 속도에 따른 도로용량 파악을 목적으로 한다. 본 연구에서는 사고발생구간의 차량의 행태를 파악하여 교통류 속도에 따른 임계차두간격 산출모형과 최대통과교통량 산출모형을 구축하였다. 구축된 모형을 토대로 사고발생시의 고속도로용량감소율을 산정하였다. 그 결과 교통류의 속도가 40km/h일 때, 도로용량이 37%감소할 것으로 예측되었고, 다른 결과값은 본문에 수록하였다. 구축된 모형에 대한 검증은 제대로 수행할 수 없었지만 속도에 따른 도로용량감소율을 파악하고자 했다는데 본 연구의 의의를 두고 싶다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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