본 논문에서 VDS(동역학 시뮬레이터)와 ACS(자세제어 시뮬레이터)를 개발하고 VDS를 ACS와 연동한 PILS를 통해 검증하였다. VDS는 정지궤도위성의 자세제어계 하드웨어 특성을 고려한 모델링 및 모듈화로 구성하였다. ACS는 센서 데이터로부터 자세결정을 수행한 후 구동기에 적절한 명령을 생성하는 역할을 한다. 또한, VDS와 PCDU(전력제어분배장치) 하드웨어와의 데이터 송수신을 위해 데이터획득보드를 장착하였다. VDS와 PCDU와의 HILS 연동시험을 통해서도 VDS의 성능검증을 수행하였다.
지난 몇 십년간 링크 단위의 교통자료를 이용한 동적OD 추정모델의 개발에 대한 연구가 다수 수행되어 왔다. 동적OD 추정모델의 한계점은 크게 2가지로 요약될 수 있다. 첫째, 동적 교통류 구현을 위해 교통시뮬레이션모형을 이용함에 따라 사전에 OD가 요구되며, 이는 결국 동적 교통류 모듈과 동적OD 추정모듈간 Bi-level Problem으로 접근해야 한다는 것이다. 둘째, 관측지점의 수가 OD쌍의 수보다 적기 때문에 교통자료의 추정치와 관측치간 오차를 최소화하는 다수의 OD쌍이 존재하는 과소식별문제로 귀결되며, 이로 인하여 추정된 OD와 실제 OD간 오차가 불가피하게 발생한다는 것이다. 본 연구에서는 기존의 Bi-level Problem을 해소하기 위해 VDS에서 수집되는 통행속도 및 점유율을 이용하여 동적 교통류를 구현하였으며, 동적OD 추정의 정확도를 제고하기 위해 VDS에서 수집되는 링크, 진출램프교통량의 관측치 및 일부 진출입램프에 설치된 AVI 자료를 복합적으로 이용한 동적OD 추정모델을 제안하였다. 칼만필터 알고리즘을 이용하여 사전에 설정된 iteration 동안 반복적으로 수행토록 하는 제안 모델은 진입램프에서 진출램프까지 소요되는 time-lag을 고려할 수 있으며 초기OD를 임의의 값으로 적용하는 경우에도 동적OD 추정의 정확도를 높일 수 있다. 서해안 고속도로를 대상으로 평가한 결과, VDS 자료만을 이용한 경우에 비해 더욱 좋은 결과를 보이는 것으로 분석되었다.
최근 국내 외에서는 고속도로 및 여러 도시에 ITS를 도입하여 차량검지기 자료를 수집, 활용하고 있다. 국내에서는 이들 자료를 주로 반복/비반복 정체관리, 돌발상황관리, 경로안내 서비스 등 실시간 정보에 국한되어 이용되고 있으나, 국외에서는 이들 분야 외에 교통정책 평가, 교통사업 평가, 교통안전 증진 등의 다양한 목적에도 활용하고 있다. 본 연구는 차량검지기 자료와 관련된 국내외 연구를 조사, 분석하고 이를 통해 시사점을 도출하여 향후 국내 차량검지기 자료 관련 연구의 발전방향을 제시하였다. 연구범위는 고속도로 등의 연속류 구간과 고속국도 우회도로의 단속류 구간에 설치된 루프검지기와 영상검지기 같은 차량검지기 자료를 대상으로 한다. 다만 자료가공 부문의 자료융합에 대한 연구는 루프검지기의 지점검지자료와 GPS Probe, AW(Automatic Vehicle Identification)의 구간검지자료를 융합하는 것이 대부분이므로 이 연구에 한하여 구간검지자료를 대상으로 한 것도 포함한다. 이를 위해 본 연구는 차량검지기 자료와 관련된 최근 국내외 학술대회 발표논문, 학술지 논문, 연구보고서를 1) 자료수집, 2) 자료가공, 3) 자료저장, 4) 자료품질 부문으로 구분하고 각 연구에 대한 연구대상 차량검지기, 연구목적, 연구방법론등을 분석하였다. 또한 각 부문별 국내외 연구동향 비교와 시사점을 제시함으로써 향후 국내 차량검지기 자료 관련 연구의 발전방향을 제시하였다.
도로 이용자의 교통정보에 대한 수요 증가와 효율적인 도로 이용을 위해 또한, 지능형 교통체계(ITS, Intelligent Transport Systems)의 기본 기술로 교통정보를 수집하여 제공하는 시스템에 대한 개발과 요구가 지속되고 있다. 고속도로에서 가장 많이 사용하는 교통정보 수집 도구로는 차량검지기(VDS)와 단거리무선통신(DSRC)이 있으며, 신뢰성 있는 교통정보의 생성을 위해서는 질 높은 교통데이터 수집 및 가공 기술과 더불어 수집된 자료의 효율적 관리 및 활용이 필요하다. 본 연구에서는 교통정보 수집·제공 기술의 현황을 기술하고, VDS를 통하여 수집되는 교통정보의 현황과 문제점에 대하여 분석한다. 이를 바탕으로 VDS 데이터의 차량정보 계측에 칼만 필터를 활용하여 개선된 수집 알고리즘을 제시하고자 한다. 본 연구의 알고리즘을 활용하면 계측 시 필연적으로 발생하는 노이즈 제거 뿐만 아니라 추정 값의 시간지연(time delay)을 최소로 할 수 있다.
교통정보는 운영 중인 VDS(Vehicle Detector System)를 통해 수집된 교통량, 속도, 점유율 자료를 바탕으로 가공되어 제공된다. 수집된 자료의 응용범위와 이용자 및 활용분야는 점점 증가하는 추세에 있다. 수집된 차량 검지자료 내의 결측자료는 대상의 속성을 포함하지 않은 채 전송되는 일련의 빈 데이터를 말한다. 결측자료는 속성 값을 갖고 있지 않은 관계로 데이터가공 처리대상에서 제외된다. 결국 수집 데이터 내의 결측자료의 비율이 증가할수록 해당 지점의 교통상황을 반영하는데 있어 신뢰성이 결여되는 문제점을 갖게 된다. 본 연구에서는 결측자료에 대해 인접지점 참조방식과 이력자료를 활용한 방법론을 적용한 보정처리 결과를 제시하였다 현재 운영 중인 서해안/경부고속도로의 VDS 자료에 임의의 결측자료 비율을 처리 후 보정처리 방법론을 적용하였다. 보정단위는 차로단위-30초 주기로 수행하였으며 오전/오후/일단위로 구분하여 원데이터 대비 보정된 값의 오차를 분석하였다. 분석결과 인접지점 참조방식에 비해 이력자료를 활용한 보정처리 방법이 원데이터에 가까운 값을 도출하는 것을 알 수 있었다.
PURPOSES : To operate more efficient traffic management system, it is utmost important to detect the change in congestion level on a freeway segment rapidly and reliably. This study aims to develop classification method of congestion change type. METHODS: This research proposes two classification methods to capture the change of the congestion level on freeway segments using the dedicated short range communication (DSRC) data and the vehicle detection system (VDS) data. For developing the classification methods, the decision tree models were employed in which the independent variable is the change in congestion level and the covariates are the DSRC and VDS data collected from the freeway segments in Korea. RESULTS : The comparison results show that the decision tree model with DSRC data are better than the decision tree model with VDS data. Specifically, the decision tree model using DSRC data with better fits show approximately 95% accuracies. CONCLUSIONS : It is expected that the congestion change type classified using the decision tree models could play an important role in future freeway traffic management strategy.
본 연구에서는 측정된 S-파라미터를 사용하여 드레인-소스 전압 Vds에 무관한 게이트-소스 overlap 캐패시턴스를 추출하고, 이를 바탕으로 deep-submicron MOSFET의 Vds 종속 게이트-벌크 캐패시턴스 곡선을 추출하는 RF 방법이 새롭게 개발 되었다. 추출된 캐패시턴스 값들을 사용한 등가회로 모델과 측정된 데이터가 잘 일치하는 것을 관찰함으로써 추출방법의 정확도가 검증되었다. 추출된 데이터로부터 overlap과 depletion 길이의 Vds 종속 곡선이 얻어졌으며, 이를 통해 drain 영역의 채널 도핑 분포를 실험적으로 측정하였다.
국내 경부고속도로와 남해고속도로는 부산항을 각각 남북방향과 동서방향으로 연계하며 20%이상의 중대형화물트럭 혼재율과 특정시간대 통행량이 집중되는 핵심 간선도로로 시간교통량계수(K-factor)에 대해 연구의 필요성을 깨닫게 되었다. 그리하여 본 연구에서는 경부고속도로와 남해고속도로의 기본구간에서 단기간동안 수집된 차량검지시스템(vehicle detection system, VDS)자료를 이용하여 고속도로의 K-factor와 K-factor추정치(estimate)사이의 상관분석을 통해서 고속도로의 K-factor추정모형 구축을 목적으로 연구하였다. 결과적으로 7일 VDS자료의 K-factor추정치(estimate)와 함께 파워(POW)모형이 K-factor를 추정에 높은 설명력과 신뢰성이 있음을 확인할 수 있었다.
PURPOSES : The density in uninterrupted traffic flow facilities plays an important role in representing the current status of traffic flow. For example, the density is used for the primary measures of effectiveness in the capacity analysis for freeway facilities. Therefore, the estimation of density has been a long and tough task for traffic engineers for a long time. This study was initiated to evaluate the performance of density values that were estimated using VDS data and two traditional methods, including a method using traffic flow theory and another method using occupancy by comparing the density values estimated using vehicular trajectory data generated from a radar detector. METHODS : In this study, a radar detector which can generate very accurate vehicular trajectory within the range of 250 m on the Joongbu expressway near to Dongseoul tollgate, where two VDS were already installed. The first task was to estimate densities using different data and methods. Thus, the density values were estimated using two traditional methods and the VDS data on the Joongbu expressway. The density values were compared with those estimated using the vehicular trajectory data in order to evaluate the quality of density estimation. Then, the relationship between the space mean speed and density were drawn using two sets of densities and speeds based on the VDS data and one set of those using the radar detector data. CONCLUSIONS : As a result, the three sets of density showed minor differences when the density values were under 20 vehicles per km per lane. However, as the density values become greater than 20 vehicles per km per lane, the three methods showed a significant difference among on another. The density using the vehicular trajectory data showed the lowest values in general. Based on the in-depth study, it was found out that the space mean speed plays a critical role in the calculation of density. The speed estimated from the VDS data was higher than that from the radar detector. In order to validate the difference in the speed data, the traffic flow models using the relationships between the space mean speed and the density were carefully examined in this study. Conclusively, the traffic flow models generated using the radar data seems to be more realistic.
본 연구는 이동통신 로그 데이터를 통해 산출된 교통량 정보를 활용하여 기존 검지기에 준하는 교통량 정보를 추정하기 위해, 머신러닝의 앙상블 기법을 기반으로 하는 최적의 이동통신 기반 교통량 추정 모형을 개발하는 것이다. 이동통신 데이터를 통해 계측된 교통량 등의 정보와 VDS 실측 데이터를 활용하여 머신러닝 모형들을 통해 비교·분석한 결과, LightGBM 모형이 교통량 추정의 최적모형으로 선정되었다. 국도 1, 3, 6호선 검지영역 96개소를 대상으로 교통량 추정 모형의 성능을 평가한 결과, 전체 검지영역의 경우 MAPE 8.49로 교통량 추정 정확도가 91.51%로 분석되었다. VDS가 설치되지 않은 구간의 경우 교통량 추정 정확도는 92.6%로, VDS 설치가 어려운 구간에서도 LightGBM 교통량 추정 모형이 적용 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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