• 제목/요약/키워드: Vehicle Queue Length

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도로터널의 제연용량 산정을 위한 정체차량대수 산정기법에 관한 연구 - 정체길이를 중심으로 (A study on the calculation method for the number of vehicles in queue to determine the fire ventilation capacity in road tunnels - forced on the effect of queue length)

  • 유용호;김효규;류지오
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제18권1호
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    • pp.41-52
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    • 2016
  • 터널 화재시 정체차량에 의한 정체길이가 터널연장을 초과할 경우, 환기저항의 증가에 따른 제연설비 용량의 증가가 발생하게 된다. 그러나 현행 방재지침에는 정체길이에 대한 정의가 없기 때문에 합리적 산출식의 제시가 필요하다. 본 연구에서는 터널 화재시 정체차량 대수에 의한 정체길이의 산정식을 제시하고, 터널연장별 적용성 분석을 수행하였다. 일반적인 터널의 경우, 화재시 정체길이의 과도한 적용을 방지하기 위해서는 터널연장 1,200 m 까지는 정체길이와 터널연장과의 상호비교가 필요한 것으로 분석되었고, 모델터널에 대한 적용성 평가결과 제연용 제트팬의 절감효과가 있는 것으로 분석되었다. 더불어 정체길이의 판별여부를 대형차혼입률과 터널연장의 관계로 설명할 수 있는 정량화 선도를 제시하였다. 결과적으로 제연설비 용량결정시, 정체차량에 의한 정체길이가 터널연장을 초과하는 경우에는 터널연장을 초과하는 차량대수는 차량에 의한 환기저항 산정에서 제외하는 것이 타당한 것으로 분석된다.

딥러닝을 활용한 차량대기길이 추정모형 개발 (Development of Vehicle Queue Length Estimation Model Using Deep Learning)

  • 이용주;황재성;김수희;이철기
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.39-57
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    • 2018
  • 본 연구는 교통운영 개선에 필요한 빅데이터 및 인공지능 모델 개발의 일환으로서, 도시부의 링크통행시간 및 통과교통량 등 가용 데이터 등을 이용하여 교통변수로 활용도가 높은 차량대기길이와의 관계를 딥러닝(Deep Learning)을 통해 학습하고 추정하는 인공지능 모델을 구축하는 것을 목표로 하였다. 차량대기길이 추정모형은 데이터 분석결과를 토대로 하여 우선 차량대기길이의 링크 초과여부를 분류한 후 링크 초과 및 링크 미초과 상황에서의 차량대기길이 추정하는 3개의 모형으로 모델링하였다. 딥러닝 모형은 텐서플로우로 구현하였으며, 모든 모형은 DNN 구조로서 은닉층과 노드 개수를 다양화하여 학습 및 테스트 후 최소 오차를 나타내는 네트워크 구조를 선정하였다. 차량대기길이 링크 초과여부 분류 모형은 약 98%의 정확도를 나타냈으며, 미초과 모형은 15% 미만, 초과 모형은 5% 미만의 오차를 각각 나타내었다. 링크별 평균 오차는 12%로 도출되었다. 이를 기존 검지기 데이터 기반의 방식과 비교한 결과 오차가 약 39% 감소된 것으로 분석되었다.

택시 GPS데이터를 활용한 대기차량길이, 링크통행시간 추정 및 교통상황판단 알고리즘 개발 (Development of Queue Length, Link Travel Time Estimation and Traffic Condition Decision Algorithm using Taxi GPS Data)

  • 황재성;이용주;이철기
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.59-72
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    • 2017
  • 기존 실시간 신호제어시스템의 루프검지기 기반 수집체계의 한계를 극복하기 위해 실시간 택시 GPS 데이터를 신호제어에 활용할 수 있는 방안에 대한 연구의 일환으로, 본 논문은 2016년 발표한 링크평균통행시간과 대기차량길이의 추정 모형과 교통상황 판단 알고리즘에 대해 평과와 개선을 수행하였다. 링크평균통행시간은 연동그룹과 비연동그룹을 고려하여 평균통행시간을 고도화하였고, 대기차량길이는 교통상황을 고려하여 추정모형을 고도화 하였다. 링크평균통행시간의 정확도는 약 95%, 대기차량길이의 정확도는 약 85%로 분석되었다. 교통상황판단 알고리즘은 정확도가 향상된 통행속도와 대기차량길이를 반영하였다. 반영된 지표들의 변동을 줄이고 교통상황의 추세를 판단하기 위해 평활화를 수행하였으며, 과포화 상황 판단 기준에 통과주기를 반영하여 알고리즘을 고도화하였다.

신호교차로 분석시 초기대기행렬이 총지체도에 미치는 영향에 관한 연구 (The Study on Effects Caused by the Initial Queue to the Total Delay Estimation in Analyzing Signalized Intersection)

  • 박순표;김기혁
    • 대한토목학회논문집
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    • 제29권5D호
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    • pp.563-570
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    • 2009
  • 본 연구는 신호교차로 분석시 추가지체 산정을 위하여 적용하는 초기 대기차량이 총 지체도에 얼마나 영향을 미치는지 분석하기 위한 목적으로 실시하였다. 평균교차로 지체시간을 측정하기위하여 통과차량과 대기행렬이 측정되었다. 분석결과, 시험차량의 평균 지체도가 60초/대 미만 일 경우에는 세가지 지체도 산정방법이 모두 유사한 것으로 분석되었으나, 60~70초/대는 초기 대기차량을 적용한 지체도만 시험차량의 평균지체도와 유사한 것으로 분석되었다.

GPS 데이터를 이용한 대기행렬길이 산출에 관한 연구 (Study on Queue Length Estimation using GPS Trajectory Data)

  • 이용주;황재성;이철기
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제15권3호
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    • pp.45-51
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    • 2016
  • 기존 실시간 신호제어시스템은 과포화 상황, 지점검지 및 매설식 검지체계의 문제점이 제기됨에 따라 ITS의 활성화와 검지체계의 발전 등으로 진보된 차세대 신호제어시스템의 개발이 요구되고 있다. 본 논문은 차세대 신호제어시스템을 위해 신호제어 기초 변수를 기존 통과교통량이 아닌 교차로 대기행렬을 활용할 수 있도록 대기행렬길이의 산출을 목적으로 하였다. 기존 시스템의 한계로 나타난 과포화 상황에 중점을 두어 범위를 설정하였다. 실시간으로 수집되는 개별차량 위치정보를 좌표로 변환하여 최소제곱법을 이용한 회귀모형에 적용하여 추출한 직선식을 충격파 모형에 적용하였다. 산출된 대기길이와 링크길이의 비교를 통해 대기길이가 링크를 초과하는 경우 상류부 대기차량이 하류부 교차로에 영향을 미친다고 판단하여 하류부 교차로 대기행렬까지 대기길이로 포함하였다. 추출된 대기행렬길이의 신뢰성을 판단하고자 링크 통행시간과의 상관분석을 실시한 결과 두 링크 모두 0.9이상의 수치를 나타내며 높은 상관관계를 보이는 것으로 판단되었다. 본 연구는 실시간으로 수집되는 데이터를 이용하여 대기행렬길이를 산출할 수 있다는 점과 이를 이용하여 신호제어시스템의 개선에 기여할 수 있다는데 의의가 있다.

구간검지체계의 통행시간정보를 이용한 신호제어 알고리즘 개발 (Development of The Signal Control Algorithm Using Travel Time Informations of Sectional Detection Systems)

  • 정영제;김영찬;백현수
    • 대한교통학회지
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    • 제23권8호
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    • pp.181-191
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    • 2005
  • 본 연구에서는 구간통행시간과 같은 링크의 속성정보를 수집 가능한 검지체계를 구간검지체계로 정의하여 이러한 검지체계를 기반으로 실시간 신호제어 알고리즘을 개발하였다. 신호제어를 위한 변수는 공간적 개념을 가지는 대기행렬길이를 제안하였다. 개별차량에 대해 검지기 통과 시 차량의 ID와 통과시각이 수집 가능한 DSRC와 같은 기술을 이용하여 링크 통행시간을 수집하며, 한 주기 동안 수집된 개별차량 통행시간은 지체를 경험한 차량과 그렇지 않은 차량으로 구분된다. 이를 이용하여 대기행렬 해소시간을 산출가능하며, 결정적 지체모형을 기반으로 주기별 최대대기행렬을 산출하였다. 실시간 신호제어의 목표는 접근로별 대기행렬의 균형화로서 각 접근로의 대기행렬이 사전에 정의된 임계대기행렬을 초과하지 않는 범위에서의 균등화될 수 있도록 대기행렬의 비율에 따라 신호시간을 배분하는 방법을 이용하였다.

딥러닝으로 추정한 차량대기길이 기반의 감응신호 연구 (Study of the Operation of Actuated signal control Based on Vehicle Queue Length estimated by Deep Learning)

  • 이용주;심민경;김용만;이상수;이철기
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.54-62
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    • 2018
  • 본 연구는 인공지능 신호 구현의 일환으로서, 딥러닝을 통해 실시간으로 추정하는 차량대기길이 기반의 감응식 신호 알고리즘을 제시하였다. 알고리즘의 구현을 위해 딥러닝 모형을 구현한 텐서플로우에 미시적 교통시뮬레이터인 Vissim을 제어하는 API, 즉 COM Interface를 구축하였다. Vissim에서 신호주기별로 수집된 링크통행시간과 통과교통량이 텐서플로우에 전달되면 학습이 완료된 딥러닝 모형을 통해 접근로별 차량대기길이가 추정된다. 접근로별 차량대기길이를 기반으로 신호시간을 산정한 후 Vissim 내부의 신호등화를 조정하여 시뮬레이션 한다. 본 연구에서 개발한 알고리즘은 현 TOD 방식에 비해 차량 지체가 약 5% 감소한 것으로 분석되었으며, 이는 네트워크 내 하나의 교차로만 대상으로 적용하여 그 효과가 제한된 것이며, 축 또는 네트워크 제어로의 공간적 확대방안을 향후연구로 제시하였다.

점유율을 이용한 대기행렬길이 추정 알고리즘 개발 (The Development of Traffic Queue Length Estimation Algorithm Using the Occupancy Rates)

  • 강지훈;오영태;강증식
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제4권2호
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    • pp.13-22
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    • 2005
  • 본 연구는 대기행렬길이를 보다 정확하게 측정하는데 목적을 두고 있다. 현재 서울시 실시간 신호제어시스템(COSMOS)에서 적용되는 대기행렬산출 알고리즘은 평균차량길이와 점유시간을 이용하여 속도를 산출하고 이를 다시 밀도 개념의 정체도로 환산하여 대기행렬길이를 구하고 있다. 평균차량길이에 의한 속도산출로 인하여 오차가 발생되고, 운영자가 지정해 주어야하는 값이 산재되어 그 값을 최적화하기가 어려워 정확한 대기행렬길이를 구하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 정지선으로부터의 거리와 대기검지기에서부터 수집되는 점유율 간의 관계를 밝혀, 이를 대기행렬길이 산출 알고리즘에 적용하였다. 대기행렬길이 추정 알고리즘을 사용할 경우 루프 검지기에서 많은 가공단계가 필요하지 않은 기본 데이터인 점유율을 이용하여 대기행렬길이를 예측할 수 있다고 할 수가 있다. 그리고 운영자 지정값이 없어 현장 적용에 있어서 그 값에 대한 최적화 작업이 필요가 없어 쉽게 적용할 수 있는 장점이 있다. 개발된 대기행렬길이 추정알고리즘을 COSMOS시스템이 운영중인 사이트(Site)에 적용할 결과 현재 사용 중인 대기행렬길이 추정 알고리즘 보다 우수한 것을 확인 할 수가 있었다. 하지만, 본 연구에서 개발된 대기행렬길이 추정 알고리즘을 일반적으로 적용하기 위해서는 다양한 현장 및 경우에 대하여 적용하여 검증을 하여야 할 것이다. 이에 관련한 연구가 향후 진행될 경우 현재 대기행렬길이 추정 알고리즘 보다 적용이 쉽고, 정확한 값을 얻는 알고리즘으로 완성될 것으로 기대한다.

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신호교차로 대기행렬 내 프로브 차량의 위치 정보를 활용한 다차로 접근로에서의 프로브 차량 비율 추정 (Estimation of Probe Vehicle Penetration Rates on Multi-Lane Streets Using the Locations of Probe Vehicles in Queues at Signalized Intersections)

  • 모대상;이재현;김선호;이청원
    • 대한토목학회논문집
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    • 제41권2호
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    • pp.133-141
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    • 2021
  • 프로브 차량 데이터로부터 전수화 된 교통량, 밀도, 대기행렬 길이를 추정하기 위해 프로브 차량 비율이 필요하다. 이를 위해 기존 연구는 프로브차량과 일반 차량의 위치에 대한 확률구조를 활용하여 지점 검지기 없이 프로브 차량 비율을 추정하는 방법을 제시하였으나, 기존 연구의 방법론은 다차로 도로에 적용할 수 없다는 한계가 있었다. 따라서 본 연구는 각 차로의 대기행렬 길이에 확률분포를 도입함으로써 다차로 접근로에서 프로브 차량 비율을 추정하고자 하였다. 사례연구 결과, 추정치와 관측치 간 이격이 있었으나, 추정치가 관측치의 경향을 따라가는 것으로 나타났으며, 향후 보정계수 도입 등을 통하여 추정치를 개선할 여지가 있었다. 본 연구는 지점 검지기가 없는 다차로 접근로에서 전수화 된 교통량, 밀도, 대기행렬 길이를 추정하기 위한 기초연구로서 활용될 것으로 기대된다.

대기행렬길이 제약조건을 고려한 Preemption 제어 전략에 관한 연구 (A Study on the Preemption Control Strategies Considering Queue Length Constraints)

  • 이재형;이상수;오영태
    • 대한교통학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.179-187
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    • 2009
  • 현재 신호교차로에서 긴급 상황 시 신호교차로의 혼잡 상황으로 인해 긴급차량이 신호를 무시하거나 차선이탈, 역주행 등 타 이동류 및 보행자의 안전을 위협하는 상황이 발생하고 있다. 일반적인 Preemption 제어는 긴급차량의 검지 즉시 Preemption 제어를 실시하고 있다. 이로 인해 긴급차량의 연속주행 확보는 가능하지만 일반차량의 지체는 증가하게 된다. 본 연구에서는 대기행렬길이 제약조건을 고려한 Preemption 제어 전략을 개발하여 긴급차량의 연속주행 확보와 일반차량의 지체 최소화를 동시에 구현하고자 하였다. 개발된 제어전략에 대한 시뮬레이션 평가결과 9개 CASE 모두 긴급차량의 지체도는 일반신호제어와 비교하여 44.3%${\sim}$96.1% 감소하였고, 통행속도는 8.8%${\sim}$42.0% 증가하는 효과를 나타냈다. v/c 1.0 이상인 과포화 상황이거나 주도로 링크길이가 200m이하인 경우 기존 Preemption 제어가 우수하고, v/c 0.8 이하의 근포화 이하의 상황에서 주도로 링크길이가 500m 이상인 경우 기존 Preemption 제어에 비해 대기행렬길이 제약조건을 고려한 Preemption 제어의 개선효과가 큰 것으로 나타났다.