• 대한교통학회지
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• 제29권2호
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• pp.7-14
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• 2011

본선 교통류 제어 방안 중 가변속도제어 모형을 제시하고 서울 내부순환로를 중심으로 효과를 검증하였다. 차량 검지기로부터 수집된 데이터 보정 및 평활화 수행후 패턴분석을 통해 도시고속도로의 평일 상태를 4가지로 분류하고 중심 값을 산출하였다. 그리고 분석단위의 상태를 판단하기 위한 상태변수로 전이교통량, 평균밀도, 평균속도를 설정하였으며 제시된 모형과 시나리오에 근거하여 검증한 결과 안전성 및 효율성을 향상시킬 수 있었다. 또한 유입교통량에 따라 가변속도제어의 감속 정도와 유효 적용시간을 산출하였다.

• ETRI Journal
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• 제33권2호
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• pp.219-229
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• 2011

In this paper, we propose a transformation scheme used to analyze online gaming traffic properties and develop a traffic model. We analyze the packet size and the inter departure time distributions of a popular first-person shooter game (Left 4 Dead) and a massively multiplayer online role-playing game (World of Warcraft) in order to compare them to the existing scheme. Recent online gaming traffic is erratically distributed, so it is very difficult to analyze. Therefore, our research focuses on a transformation scheme to obtain new smooth patterns from a messy dataset. It extracts relatively heavy-weighted density data and then transforms them into a corresponding dataset domain to obtain a simplified graph. We compare the analytical model histogram, the chi-square statistic, and the quantile-quantile plot of the proposed scheme to an existing scheme. The results show that the proposed scheme demonstrates a good fit in all parts. The chi-square statistic of our scheme for the Left 4 Dead packet size distribution is less than one ninth of the existing one when dealing with erratic traffic.

• 대한교통학회지
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• 제23권8호
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• pp.53-66
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• 2005

본 연구는 고속도로 가속차로 길이에 따른 합류부의 교통특성과 지정체양상 및 혼잡수준을 분석하여 가속차로의 길이가 합류부 교통소통상태에 미치는 영향을 파악하는데 목적이 있다. 이를 위해 가속차로의 길이가 확연히 다른 두 합류부(수원IC 및 신갈JC)에 대하여 합류부(가속차로구간)를 여러 소구간으로 나누어 카메라로 교통자료를 수집하였으며, 합류부 상하류 구간 조사하였다. 조사자료의 분석에 있어서는 교통류 특성변수인 교통량, 속도, 밀도자료를 사용하였고, 합류부에서 합류의 영향과 지정체양상을 파악하기 위하여 밀도변화량이란 새로운 척도를 도입하여 분석하였다. 가속차로의 길이가 긴 신갈JC의 혼잡도가 수원IC에 비하여 확연히 심하게 나타났으며, 그 원인과 특징 등을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권4호
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• pp.783-793
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• 2010

Several multi-hop applications developed for vehicular ad hoc networks use broadcast as a means to either discover nearby neighbors or propagate useful traffic information to other vehicles located within a certain geographical area. However, the conventional broadcast mechanism may lead to the so-called broadcast storm problem, a scenario in which there is a high level of contention and collisions at the link layer due to an excessive number of broadcast packets. We present a fuzzy alert message dissemination algorithm to improve performance for road safety alert application in Vehicular Ad-hoc Network (VANET). In the proposed algorithm, when a vehicle receives an alert message for the first time, the vehicle rebroadcasts the alert message according to the fuzzy control rules for rebroadcast degree, where the rebroadcast degree depends on the current traffic density of the road and the distance between source vehicle and destination vehicle. Also, the proposed algorithm is the hybrid algorithm that uses broadcast protocol together with token protocol according to traffic density. The performance of the proposed algorithm is evaluated through simulation and compared with that of other alert message dissemination algorithms.

• 전기학회논문지
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• 제65권12호
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• pp.2046-2052
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• 2016

Ramp metering is one of the most efficient and widely used control methods for an intelligent transportation management system on a freeway. Its objective is to control and upgrade freeway traffic by regulating the number of vehicles entering the freeway entrance ramp, in such a way that not only the alleviation of the congestion but also the smoothing of the traffic flow around the desired density level can be achieved for the maintenance of the maximum mainline throughput. When the cycle of the signal detection is larger than that of the system process, the density tracking problem needs to be considered in the form of the discrete-time system. Therefore, a discrete-time sliding mode control method is proposed for the ramp metering problem in the presence of both input constraint in the on-ramp and exogenous disturbance in the off-ramp considering the random behavior of the driver. Simulations were performed using a validated second-order macroscopic traffic flow model in Matlab environment and the simulation results indicate that proposed control method can achieve better performance than previously well-known ALINEA strategy in the sense that mainstream flow throughput is maximized and congestion is alleviated even in the presence of input constraint and exogenous disturbance.

• 해양환경안전학회지
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• 제24권7호
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• pp.848-857
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• 2018

최근 국제적으로 풍력, 태양광, 파도, 연료전지 등의 친환경 신재생에너지 개발이 활발하다. 특히, 해상에서의 풍력발전단지 개발은 대형화를 통한 단가 절감, 고품질의 풍력자원 활용, 발전기로 인한 소음 피해 최소화를 위해 해안에서 멀리 떨어진 위치에 대규모 부유식으로 건설되는 추세이다. 풍력발전단지의 개발은 해사안전법에 의한 해상교통안전진단제도에 따른 평가가 필요하다. 풍력발전단지의 평가는 해당 수역의 체계적인 개발, 관리, 활용을 위해 선과 면적 개념을 모두 적용하여 수행되어야 하며, 이를 위한 평가 방법과 기준이 개발되어야 한다. 이 연구에서는 해상풍력발전단지처럼 해양 공간을 평가할 수 있는 해상교통조사방법과 평가에 대한 적절한 기준을 수립하고, 이를 시스템적으로 처리할 수 있는 방안에 대해서 연구하였다. 먼저 해상교통조사를 위해 AIS와 레이더를 이용한 이동식 해상교통데이터 수집장치를 설계하였다. 그리고 선과 면적의 개념을 모두 적용한 해상교통 항적도, 밀집도, 경로 분석을 제안하였다. 해상교통밀집도는 Grid-cell의 크기를 조절하여 단위 cell에 대한 공간적, 시간적 점유율을 구분하고 해상교통 경로 분석은 해상을 통항로 또는 작업 공간으로 사용할 때를 구분하여 선박의 이동 패턴을 평가할 수 있도록 제안하였다. 최종적으로 시스템적인 해상교통데이터의 수집과 평가가 가능한 해상교통안전평가솔루션의 개념설계를 수행하였다. 이는 자동적인 해상교통데이터의 수집 저장 분류를 통해, 데이터 누락이나 오표기와 같은 인적 오류를 최소화하고 해상 공간의 용도에 따라 선과 면적 개념을 반영하여 분석함으로써 신뢰성 있는 해상 공간의 평가가 가능하게 한다.

• 대한교통학회지
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• 제26권3호
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• pp.179-186
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• 2008

교통류의 안정성을 깨지 않음과 동시에 생산성을 저하시키지 않는 적절한 교통류 관리 방안이 필요하다. 지금까지 기존 지능형교통시스템(ITS: Intelligent Transportation System)에 의한 교통류관리에서는, 이러한 개념의 교통류 관리 방안을 명시적으로 다루지 못하였다. u-T(Ubiquitous Transportation) 시스템 환경 하에서, 개별차량 위치, 속도 등 미세한 데이터 수집이 가능해 지며, 이러한 개별차량 위치 데이터에 의해 기존 ITS 환경에서는 수집 불가능했던 밀도 산정이 가능해 진다. 또한 V2I(Vehicle-to-Infra), V2V (Vehicle- to-Vehicle) 등 양방통신이 가능해 짐에 따라 개별차량 혹은 차량군 단위의 미세 제어와 개별차량 단위의 미세 대응이 가능해 진다. 본 논문에서는, 이러한 u-T의 수집 데이터와 통신환경을 기반으로, 교통류가 불안정해 사고 잠재력이 커지고 결국 교통류가 와해되어 생산성이 저하되는 것을 예방하는 예방차원의 교통류 관리 방안을 제시하였다. 이것을 실현하기 위한 적정 속도, 적정 차두간격을 그린쉴드 모형에 기반하여 산정하였는데, 제반 교통류 모형을 비교 평가하여 적정 모형을 선택하는 연구도 향후 수행되어야 할 것으로 판단된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권1호
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• pp.216-238
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• 2023

In intelligent transportation systems, traffic management is an important task. The accurate forecasting of traffic characteristics like flow, congestion, and density is still active research because of the non-linear nature and uncertainty of the spatiotemporal data. Inclement weather, such as rain and snow, and other special events such as holidays, accidents, and road closures have a significant impact on driving and the average speed of vehicles on the road, which lowers traffic capacity and causes congestion in a widespread manner. This work designs a model for multivariate short-term traffic congestion prediction using SLSTM_AE-BiLSTM. The proposed design consists of a Bidirectional Long Short Term Memory(BiLSTM) network to predict traffic flow value and a Convolutional Neural network (CNN) model for detecting the congestion status. This model uses spatial static temporal dynamic data. The stacked Long Short Term Memory Autoencoder (SLSTM AE) is used to encode the weather features into a reduced and more informative feature space. BiLSTM model is used to capture the features from the past and present traffic data simultaneously and also to identify the long-term dependencies. It uses the traffic data and encoded weather data to perform the traffic flow prediction. The CNN model is used to predict the recurring congestion status based on the predicted traffic flow value at a particular urban traffic network. In this work, a publicly available Caltrans PEMS dataset with traffic parameters is used. The proposed model generates the congestion prediction with an accuracy rate of 92.74% which is slightly better when compared with other deep learning models for congestion prediction.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1355-1359
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• 2004

In this paper, We elicit the necessity of the Autonomous Decentralized Traffic Control System by analyzing problems of the Centralized Traffic Control System and present operation system. The automatic traffic control system using in large and high-density railway stations is designed and implemented on the basis of the elicited necessity in this paper. It is proposed to use broadcasting protocol for interface of stations in order to ensure autonomy. The result is that advantages of the Autonomous Decentralized Traffic Control System makes on-line expansion and maintenance available. step-by-step construction available. and reduce the area of the influences of system fault when any system fault happens.

• 한국항공운항학회지
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• 제23권4호
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• pp.42-48
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• 2015

This paper has its purpose on constructing a prediction model of the arrival sequencing strategy which reflects the actual sequencing patterns of air traffic controllers. As the first step, we analyzed a pair-wise sequencing of two aircraft entering TMA from different entering points. Based on the historical trajectory data, several traffic factors such as time, speed and traffic density were examined for the model. With statistically significant factors, we constructed a prediction model of arrival sequencing through a binary logistic regression analysis. With the estimated coefficients, the performance of the model was conducted through a cross validation.