• 제목/요약/키워드: estimation data traffic

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차두시간분포 분석을 통한 고속도로 설계용량 산정모형의 개발 (Freeway Design Capacity Estimation through the Analysis of Time Headway Distribution)

  • 김점산;박창호
    • 대한토목학회논문집
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    • 제26권2D호
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    • pp.251-258
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    • 2006
  • 본 연구에서는 개별차량의 차두시간분포 분석을 통해 고속도로 설계용량 산정모형을 개발하였으며 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 교통류 기본관계와 차두시간 분포특성을 분석한 결과, 1) 개별차량 자료로부터 작성한 속도-교통량 관계는 선형을 이루지 않고 상당한 편차가 있는 분포를 이루고 있었으며, 2) 속도별 차두시간의 통계적 분포는 Pearson type V 분포의 형태로 추정하였을 경우 통계적 검정값이 가장 우수하였다. 새로운 고속도로 설계용량 산정모형은 기존 미국 도로용량편람의 용량의 정의에 본 연구의 결과인 속도별 최소차두시간의 통계적 정의를 포함시킴으로써 개발하였다. 새로운 고속도로 설계용량 산정모형에 의해 설계속도별로 산정한 용량수준을 기존의 용량편람에서 제시한 용량과 비교한 결과, 본 연구에서 제시한 도로설계 시 기준용량은 설계속도 80km/h 이하에서는 기존 용량편람보다 낮게, 설계속도 106km/h 이상에서는 기존 용량편람보다 높게 평가되었다. 더불어 본 연구 결과와 기존 용량편람의 큰 차이점은 용량을 확률분포로 정의함으로써 도로 설계 시 용량수준을 유연하게 적용할 수 있다는 사실이다. 다시 말해 본 연구는 도로설계 시 차로수 산정에 있어 기존의 단 한대의 추가 수요가 발생하더라도 한 차로를 추가하여야 하는 비효용에 대한 이론적 반론을 제시하고 있다.

서버 클러스터 환경에서 에너지 절약을 위한 향상된 서버 전력 소비 추정 모델 (An Improved Estimation Model of Server Power Consumption for Saving Energy in a Server Cluster Environment)

  • 김동준;곽후근;권희웅;김영종;정규식
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제19A권3호
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    • pp.139-146
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    • 2012
  • 서버 클러스터 환경에서 에너지 절약을 위한 방법 중 하나는 서버의 전원을 트래픽 상황에 맞게 제어하는 전원 제어 기술이다. 이는 현재 데이터 센터의 전체 에너지 사용량과 각 서버의 에너지 사용량을 파악하여 적절하게 ON/OFF 상태로 관리하는 기술이다. 이를 위해서 각 서버의 전력을 효과적으로 추정하는 방식이 필요한데, 본 논문에서는 비용 면과 에너지 면에서 효율적인 소프트웨어 방식의 추정 모델을 사용하여 전력을 추정한다. 또한 기존의 전력 추정 모델은 CPU의 유휴(idle) 사용량만을 사용함으로써 현재 서버의 세부적인 CPU 상태나 I/O 장치의 사용량을 정확히 파악하지 못하고, 이는 해당 서버의 전력을 효과적으로 추정하지 못하는 단점으로 이어진다. 본 논문에서는 CPU의 다양한 상태 필드를 활용하여 서버의 CPU 및 시스템의 전반적인 상태를 보다 정확히 파악하고, 이에 따라 서버의 전력을 기존의 두 소비전력 추정 모델(CPU/디스크/메모리 기반의 전력 소비 추정 모델 및 CPU 유휴값 기반의 전력 소비 추정 모델)보다 정확히 측정하는 CPU 필드(field) 기반의 전력 추정 모델을 제안한다. 2대의 서버를 사용하여 실험을 수행하였으며, 전력계를 통해 측정한 실제 전력과 각 추정 모델의 추정 값을 비교하여 평균 오차율을 계산하였다. 실험 결과 기존 소비전력 추정 모델이 평균 8-15%대의 오차율을 보이는 반면, 본 논문에서 제안하는 서버 전력 추정 모델은 2%대의 오차율을 보여 주었다.

구조방정식모형을 이용한 고속도로 교통사고 심각도 분석 (Analysis of Traffic Accident Severity for Korean Highway Using Structural Equations Model)

  • 이주연;정진혁;손봉수
    • 대한교통학회지
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    • 제26권2호
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    • pp.17-24
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    • 2008
  • 교통사고를 감소시키고 안전성을 향상시키기 위해, 사고에 영향을 미치는 요인들을 분석하여 교통사고를 예측하는 모형은 지속적으로 개발되어 왔다. 우리나라의 고속국도 총연장은 약 3,000km에 이르며, 이는 전 세계에서 10위 안에 드는 수치이다. 그러나 고속국도 1km당 사고 건수는 다른 나라들에 비하여 현격히 높은 실정인데, 1980년대 이래로 빠르게 증가한 교통수요와 교통관련 인프라의 규모가 이러한 높은 사고율에 영향을 미친 것으로 보인다. 사고율과 함께 중요하게 인식되는 지표는 사고의 심각도이며, 사고 심각도는 도로의 기하구조나 운전자 행태, 차종, 날씨 등 많은 요인들에 의해 직 간접적인 영향을 받을 것으로 판단된다. 이 밖에도 여러 요인들이 복합적으로 작용하여 사고를 일으키고, 사고의 심각도에 영향을 미칠 것으로 보인다. 구조방정식(Structural Equations Model)은 이처럼 여러 가지 변수들 간의 복잡한 관계를 규명하는데 적합한 모형으로, 본 연구에서는 사고 심각도에 영향을 미치는 요인들을 크게 '도로 요인' 및 '운전자 요인', '환경 요인' 등으로 구분하고, 총 2,880개의 사고데이터를 이용하여 구조방정식 모형을 구축, 각각의 변수들이 사고 심각도에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 도로 및 환경 요인은 통계적으로 유의한 수준에서 사고심각도와 강한 관계를 가지는 것으로 나타났다.

연결로-일반도로 합류부와 인접한 신호교차로의 차로이용률 계수 산출 (Estimation of Lane Utilization Adjustment Factors for Signalized Intersections Adjacent to an Off-ramp-Street Junction)

  • 채찬들;정동우;김영호
    • 대한교통학회지
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    • 제31권5호
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    • pp.71-78
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    • 2013
  • 본 연구는 연결로-일반도로 합류부의 영향권 이내에 신호교차로가 위치한 경우에 연결로 교통류가 신호교차로의 차로이용률에 미치는 영향을 현장에서 관측된 자료를 기반으로 분석하였다. 상관분석 결과 연결로 교통량이 증가할수록 신호교차로 직진차로군의 중앙쪽 차로 이용률은 감소하고, 바깥쪽 차로 이용률이 증가하는 특성이 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 서울, 인천 및 경기지역에서 관측된 자료를 이용하여 도출된 차로이용률 계수는 직진 차로가 2차로인 경우 1.113, 3차로인 경우 1.124, 4차로인 경우 1.131로 산출되었다. 본 연구를 통하여 도출된 차로이용률 계수는 차로수가 적을 경우 도로용량편람의 차로이용률 계수보다 큰 값을 보이고, 차로수가 많을수록 도로용량편람의 차로이용률 계수보다 작은 값을 나타낸다. 이와 같은 현상은 연결로 교통류로 인해 바깥쪽 차로의 이용률이 일반적인 신호교차로보다 더 높아지고 그 정도는 차로수가 적을수록 커지기 때문에 나타나는 것으로 판단되었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 신호교차로가 연결로-일반도로 합류부의 영향권 내에 위치할 경우 신호교차로 접근로의 차로이용율 계수 산출 방법론을 개선하여 합리적인 용량이 산정되어야 할 것이다.

스마트횡단시스템 활성화를 위한 교통약자의 횡단속도 추정 (A Study on Estimating the Crossing Speed of Mobility Handicapped for the Activation of the Smart Crossing System)

  • 김형규;변상철;윤여환;김재석
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.87-96
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    • 2022
  • 고령보행자를 포함한 교통약자는 신체적 능력이 저하되어 보행속도가 상대적으로 낮으며, 인지반응시간이 느린 특성을 가지고 있지만, 현재 교통약자를 위한 보행신호는 0.8m/s로 일률적으로 적용하고 있다. 문제점을 개선하기 위하여 스마트 횡단시스템이 개발되어 운영되고 있지만, 보행자별 적정 보행속도를 반영한 신호운영이 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 교통약자비율이 높은 지역에서 수집된 영상정보를 활용하여, 교통약자의 종류, 보행자의 수, 도로의 기하구조 등을 고려한 신경망모형과 다중회귀모형기반의 횡단속도 추정모델을 개발하였다. 이를 통해 개발된 모델을 스마트횡단시스템에 적용하여 실시간 교통약자에 따른 최적 보행신호 제공을 지원하고자 하였다. 경기도 파주시의 도시 교통 네트워크에서 수집된 실제 교통 상황 데이터 2,400개를 사용하였다. 모델의 성능은 상관계수, 평균 절대오차 등 7개의 선택된 지표를 통해 평가되었다. 다중선형회귀모델은 상관 계수가 0.652이고 MAE가 0.182였으며, 신경망모델은 상관계수가 0.823이고 MAE가 0.105로 나타나. 신경망모델이 더 높은 예측력을 보였다.

가산자료모형(Count Data Model)을 이용한 버스이용횟수추정에 관한 연구 (서울시 통근.통학자를 대상으로) (Count Data Model for The Estimation of Bus Ridership (Focusing on Commuters and Students in Seoul))

  • 문진수;김순관;임강원
    • 대한교통학회지
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    • 제17권5호
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    • pp.123-135
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    • 1999
  • 개인교통수단의 선호로 인한 자가용 승용차의 급증은 서울시의 교통혼잡을 가중시키는 주요한 요인이 되고 있다. 이러한 서울시의 교통혼잡을 완화하기 위해서는 대중교통 중심의 교통체계가 구축되어야 하며 승용차 이용자를 대중교통수단으로 유인할 수 있는 대중교통 활성화정책이 필요하다. 이러한 인식하에 버스를 이용하는 통근 및 통학목적 통행자의 버스이용횟수에 대한 개별행태모형을 통하여 버스 이용에 영향을 미치는 요인을 파악함으로써 승용차 이용자를 대중교통수단으로 유인할 수 있는 정책적인 시사점을 도출하고자 하였다. 본 연구의 목적은 일주일간 버스이용횟수 추정에 적합한 가산자료모형의 적용이다. 국내에서는 가산자료모형을 이용한 연구가 많지 않은 실정이며, 또한 모형의 설정시 과산포(overdispersion)에 대한 검정을 통하여 자료에 적합한 모형을 설정하는 것이 중요함에도 불구하고 적절한 검정없이 일반적으로 사용되고 있는 포와송 회귀모형을 주로 사용하여 왔다. 그러나 본 연구에서는 가산자료모형을 선정하기 전에 과산포에 대한 통계적인 검정을 시행한 결과 음이항 회귀모형이 본 연구의 자료에 적합한 것으로 판정되었으며, 모형설정의 중요성을 살펴보기 위하여 음이항 회귀모형을 이용하여 추정한 결과와 포와송 회귀모형을 이용하여 추정한 결과를 비교하여 보았다.

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Portable Laser Profiler를 이용한 도로 포장의 노면조직 깊이 측정 방법 연구 (A Study on the Measurement of Texture Depth of Pavement Using Portable Laser Profiler)

  • 홍성재;현택집;김형배;권오선;이승우
    • 한국도로학회논문집
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    • 제14권6호
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    • pp.45-55
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    • 2012
  • PURPOSES : Skid resistance and noise of roads highly depend on the characteristics of pavement texture. Therefore, estimation of texture characteristics may give useful information for the skid resistance and noise of road. Generally, Sand Patch Test is performed in order to estimate MTD(Mean Texture Depth). However, it is time-consuming and needs traffic control. This study aimed to investigate the effectiveness of measurement texture depth using the Portable Laser Profiler that give the MPD(Mean Profile Depth). METHODS : MTD and MPD were collected on the number of expressway sections including Central Inland Test Road sections in Korea. Statistical analysis are performed to establish the relationship between MTD data based on Sand Patch Test and MPD data obtained by the Portable Laser Profiler. RESULTS : Linear relationship MPD and MTD is observed for both of asphalt pavement and concrete pavement such as R-square of 0.51 to 0.58. CONCLUSIONS : Even though, the test method and definition of MPD and MTD are different. EMTD(Estimated Mean Texture Depth) can be obtained by using the correlationship between MPD with MTD.

IPSec보안서버의 성능분석 모델 (IPsec Security Server Performance Analysis Model)

  • 윤연상;이선영;박진섭;권순열;김용대;양상운;장태주;유영갑
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제41권9호
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    • pp.9-16
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    • 2004
  • 본 논문에서는 IPSec 가속기를 보안서버에 장착하였을 경우의 성능분석모델을 제안하였다. 제안된 보안서버는 M/M/1 시스템으로 모델링하였으며 트래픽 로드는 포아송분포를 이용하였다 보안서버의 성능변수를 통합하여 디코딩지연이라고 정의하였으며 IPSec 가속기인 BCM5820의 실측 결과와 비교하여 15%정도의 차이를 갖는 디코딩지연을 추출하였다 디코딩 지연을 제안된 성능분석모델에 대입하여 시뮬레이션 하였을 경우 보안연결은 BCM5820의 발표된 성능의 75%의 처리량을 보였다. 그리고 데이터전달은 발표된 성능의 각각 3.125%(패킷크기 64byte), 14.28%(패킷크기 1024byte)의 처리량을 보였다.

Dynamic Route Guidance via Road Network Matching and Public Transportation Data

  • Nguyen, Hoa-Hung;Jeong, Han-You
    • 전기전자학회논문지
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    • 제25권4호
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    • pp.756-761
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    • 2021
  • Dynamic route guidance (DRG) finds the fastest path from a source to a destination location considering the real-time congestion information. In Korea, the traffic state information is available by the public transportation data (PTD) which is indexed on top of the node-link map (NLM). While the NLM is the authoritative low-detailed road network for major roads only, the OpenStreetMap road network (ORN) supports not only a high-detailed road network but also a few open-source routing engines, such as OSRM and Valhalla. In this paper, we propose a DRG framework based on road network matching between the NLM and ORN. This framework regularly retrieves the NLM-indexed PTD to construct a historical speed profile which is then mapped to ORN. Next, we extend the Valhalla routing engine to support dynamic routing based on the historical speed profile. The numerical results at the Yeoui-do island with collected 11-month PTD show that our DRG framework reduces the travel time up to 15.24 % and improves the estimation accuracy of travel time more than 5 times.

의사결정 학습 모델 기반 교통카드 데이터 하차 정류장 추정 모델 연구 (A Study of Estimating the Alighting Stop on the Decision Tree Learning Model Using Smart Card Data)

  • 유봉석;추상호
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.11-30
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    • 2019
  • 교통카드 데이터는 다양한 대중교통 통계 지표 산출, 정책 및 평가를 위한 자료로 활용되어 그 활용범위가 상당히 높다. 그러나 교통카드 데이터 내 주요 문제점은 하차 정류장에서 태그를 안 하고 하차하는 경우가 대부분으로 이는 교통카드 이용자의 불완전한 OD 통행 자료로 활용범위에 있어 한계가 있다. 본 연구는 의사결정 모델 기반 교통카드 데이터 하차 정류장 추정 방법을 적용한 결과 오차 범위 2개 정류장 이하에서 하차 정류장 추정 정확도는 89.7%으로 분석되었다. 이를 통하여 교통카드 데이터의 불완전성을 해소함으로써 다양한 대중교통 분석 및 평가 등에 대한 기초 자료로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.