KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권10호
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pp.3858-3874
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2021
As an essential part of the urban transportation system, precise perception of the traffic flow parameters at the traffic signal intersection ensures traffic safety and fully improves the intersection's capacity. Traditional detection methods of road traffic flow parameter can be divided into the micro and the macro. The microscopic detection methods include geomagnetic induction coil technology, aerial detection technology based on the unmanned aerial vehicles (UAV) and camera video detection technology based on the fixed scene. The macroscopic detection methods include floating car data analysis technology. All the above methods have their advantages and disadvantages. Recently, indoor location methods based on wireless signals have attracted wide attention due to their applicability and low cost. This paper extends the wireless signal indoor location method to the outdoor intersection scene for traffic flow parameter estimation. In this paper, the detection scene is constructed at the intersection based on the received signal strength indication (RSSI) ranging technology extracted from the wireless signal. We extracted the RSSI data from the wireless signals sent to the road side unit (RSU) by the vehicle nodes, calibrated the RSSI ranging model, and finally obtained the traffic flow parameters of the intersection entrance road. We measured the average speed of traffic flow through multiple simulation experiments, the trajectory of traffic flow, and the spatiotemporal map at a single intersection inlet. Finally, we obtained the queue length of the inlet lane at the intersection. The simulation results of the experiment show that the RSSI ranging positioning method based on wireless signals can accurately estimate the traffic flow parameters at the intersection, which also provides a foundation for accurately estimating the traffic flow state in the future era of the Internet of Vehicles.
2차로 양방향 교통류의 주요한 특징은 저속차량으로 인한 차량군과 차량추월이다. 따라서 교통류 모의실험을 이용하여 2차로 도로 교통류의 미시적 분석하기 위해서는 차량군의 행태와 더불어 대항차로를 이용한 추월 행태를 동시에 구현하는 차량모형의 개발이 필수적이다. 이에 따라 국내에서는 이산적 시공간을 기반으로 2차로 양방향 교통류 모형이 소개 되었다(윤병조, 2011). 그러나 선행연구는 임계밀도 이하의 안정 교통류 상태에서 차량추월 행태의 설명력이 우수한 반면, 불안정 교통류상태에서 차량추월의 행태를 설명하기에는 단점을 가지고 있었다. 따라서 본 연구에서는 선행연구를 기반으로 불안정 교통류 상태에서 보다 현실적으로 차량추월을 구현하는 모형을 수정/개발하였다. 개발된 모형의 평가를 위하여 모의실험을 수행한 결과, 차량추종모형은 교통류의 미시적 특성중 하나인 가다서다(Stop-and-go) 현상을 설명하면서 거시적 교통류 관계를 효과적으로 구현 하였으며, 추월모형은 대향방향 교통류와 차량추월 확률변수의 조건에 따라 불안정 교통류상태에서도 합리적으로 차량추월을 설명하였다. 따라서 본 논문에서 제시된 차량모형은 보다 더 현실적으로 2차로 도로 교통류의 분석에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Herman과 Prigogine에 의해 제안된 Two-fluid Model은 네트워크에서 거시교통류를 분석하는데 유용하다. Two-fluid Model은 정지차량 비율과 네트워크 평균속도의 관계를 통해 네트워크를 분석하는 것으로, 주로 신호 혹은 비신호교차로가 다수 존재하는 도시부 교통망에 적용되어왔다. 일반적으로 네트워크의 교통수요가 증가함에 따라 네트워크 내 평균주행속도와 평균통행속도 모두 감소하며, 네트워크 내 정지차량의 비율과 정체로 인한 저속차량의 비율도 증가한다. 본 연구는 정체상황을 고려한 Two-fluid Model을 제안하였다. 정체상황을 구분하는 임계속도와 정체상황이 네트워크에 미치는 가중치는 평균 제곱근 편차(RMSE)를 최소화하도록 값을 정산하여 적용하였다. 서울시 네트워크의 임계속도는 약 34 kph로 나타났으며, 정체상황이 네트워크에 미치는 영향의 가중치는 약 0.61로 나타났다. 본 연구에서 제안한 Model은 기존 Model에 비하여 $R^2$가 0.78에서 0.99로 크게 증가하였으며, 파라미터의 값은 큰 차이를 보이지 않았다. 이는 제안한 Model이 네트워크 및 신호운영 평가에 사용될 가능성이 있음을 의미한다.
The common cycle time for the linded signals is usually determined for the critical intersecion, just because the cpacity of a signalized intersection depends on the cycle time. This may not be optimal since the interactions between the flow and the spatial structure of the route or the area are disregarded in this case. It is common to separate the total delay incurred at signals into two parts, a deterministic or uniform delay and a stochastic or random delay. The deterministic delays and the stochastic delays on the artery particularly related to signal cycle time. For this purpose a microscopic simulation technique is used to evaluate deterministic delays, and a macroscopic simulation technique based on the principles of Markov chains is used to evaluate stochastic delays with over flow queue. As a result of investigating the relations between deterministic delays and cycle time in the various circumstances of spacing of signals and traffic volume. As for stochastic delays the resalts of comparisons of the macroscopic simulation and Newell's approximation with the microscopic simulation indicate that the former is valid for the degree of saturation less than 0.95 and the latter is for that above 0.95. Newell's argument that the total stochastic delay on an arterial is dominated by that at or caused by critical intersection is certified by the simulation experiments. The comprehensive analyses of the values of optimal cycle time with various conditions lead to a model. The cycle time determined by this model shows to be approximately 70% of that calculated by Webster's.
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.
고속도로 본선 정체의 원인으로 진출램프에서 발생한 대기행렬의 본선 역류가 크게 작용하며, 이에 고속도로 진출램프 대기행렬 발생으로 인한 본선 영향을 적절히 표현하는 연속류 모형과 실제 제어 시 기반이 되는 적용성 연구가 필요하다. 본 연구에서는 고속도로 용량 변화에 따른 공급과 수요 곡선을 탄력적으로 적용하여 진출램프 대기행렬 영향으로 인한 고속도로 본선 교통류를 표현할 수 있는 Supply-Demand 모형의 적용성을 평가하였다. 먼저 Supply-Demand 모형 적용 시 요구되는 입력자료인 구간별 Sending & Receiving function과 진출램프 대기행렬의 본선 영향 등을 고려한 고속도로 본선 용량제약을 처리하는 방안을 제시하였다. 실시간 data를 사용하여 Supply-Demand 모형을 적용하는 일련의 과정을 모형화 한 후, 극심한 상습정체가 발생하는 내부순환로의 홍은진출을 포함하는 구간에 적용, 조정 및 발전시켜 분석하였다. 적용결과, 대기행렬의 본선 영향 범위와 대기행렬 패턴이 실제 교통류와 유사하게 예측되었다. 즉, Supply-Demand 모형이 Sending & Receiving function을 탄력적으로 적용함으로써, 진출램프 대기행렬의 본선 역류 등으로 인한 고속도로 본선의 용량 변화가 적절히 반영되는 것으로 검증되었다.
SWP(Stochastic Wave Propagation: 확률파장전파) 모형은 Cellular Automata(CA) 이론을 기반으로한 간략한 차량모형을 이용하여 개별차량의 확률적 형태와 혼잡의 전파를 모사하고, 통계물리학을 기반으로 교통류를 거시적으로 해석한다. SWP모형은 이산적 시공간 구조와 정수형 자료를 이용한 프로그램 지향적 모형구조를 가지며 연산수행속도가 빨라 대규모 가로망의 실시간 시뮬레이션을 가능하게 하였다. 그러나 비현실적인 충돌회피과정으로 인한 자연발생적 혼잡(Spontaneous jam)의 형성 때문에 미시적으로는 혼잡내에서 잠금현상(Lockup)이 발생하여 혼잡내 차량의 저속을 설명할 수 없고, 거시적으로는 혼잡의 밀도와 전파속도를 설명하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 비현실적인 차량의 정지과정을 보다 현실적으로 모사하기 위한 정지조작규칙(SMR: Stopping Maneuver Rule)과 혼잡내에서 차량의 낮은 가속을 설명하기 위한 저가속규칙(LAR: Low Acceleration Rule)을 기존의 SWP모형인 NaSch모형에 추가하였다. 이를 통해 미시적으로 보다 현실적인 차량의 정지과정을 모사하면서 혼잡내에서 잠금현상을 방지하고, 거시적으로 혼잡의 밀도와 전파속도를 설명함으로써 보다 다양하게 연속 교통류를 구현하는 모형을 구축하였다.
본 연구는 Daganzo가 돌발상황 검지를 위해 1997년에 제안한 삼연속 검지기 단순화 해법을 통계적 모형으로 구현하고 이에 대한 통계적 적합성 검증을 목적으로 한다. 본 연구는 삼연속 검지기 단순화 해법의 계산과정을 정리하였으며, 이를 통계 프로그래밍을 활용해 구현하였다. 먼저 진출입부가 존재하지 않는 고속도로 본선의 검지기 자료를 활용하여 본 해법을 적용하였다. 그리고 삼연속 검지기 단순화 해법의 통계적 검정을 위해 충격파에 의한 교통량의 동적 변화를 반영하는 30초 단위 누적교통량을 돌발상황 교통류와 정상 교통류 각각에 대해 추정하고, 실측 누적교통량과의 오차를 통계적으로 비교하였다. 오차검정 결과 돌발상황 검지기법을 통한 누적교통량 추정치는 통계적으로 실측치와 적합성이 높게 나타났으며, 오차 값의 유의성은 사고로 인한 돌발상황 교통류가 정상 교통류에 비해 분산 및 평균이 이질적인 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 Newell, Daganzo의 단순화 교통류 모형의 이론적 연구를 돌발상황 검지로 응용 발전시킨 연구이며, 나아가 다양한 도로조건과 돌발상황 유형에서의 실험을 통한 모형 개선을 향후 과제로 한다.
Abadi, Afshin;Ioannou, Petros;Moore, James E. II;Bardet, Jean-Pierre;Park, Jiyoung;Cho, Sungbin
Asian Journal of Innovation and Policy
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제11권1호
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pp.110-147
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2022
Many megacities are exposed to natural hazards such as earthquakes, and when located in coastal regions, are also vulnerable to hurricanes and tsunamis. The physical infrastructures of transportation systems in megacities have become so complicated that very few organizations can understand their response to extreme events such as earthquakes and can effectively mitigate subsequent economic downfalls. The technological advances made in recent years to support these complex systems have not grown as fast as the rapid demand on these systems burdened by population shift toward megacities. The objective of this paper is to examine the risks imposed on and recoveries of transportation systems in megacities as the result of extreme events such as an earthquake. First, the physical damage to transportation infrastructure, loss of the transportation system performance, and the corresponding economic loss from disruptions to passenger and freight traffic is evaluated. Then, traffic flows are re-routed to reduce vehicles' delay due to earthquakes using a microscopic traffic flow simulator with an optimization model and macroscopic terminal simulator. Finally, the economic impact of the earthquake is estimated nationwide. Southern California is regarded as the region of study. The results demonstrate the effectiveness of the integrated model and provide what and how to prepare innovative resilience policies of urban infrastructure for a natural disaster occurrence.
동적 통행배정모형에서 주로 사용되는 링크 통행비용함수가 현실상황을 제대로 표현하지 못함에 따라, 최근 교통류의 특성을 현실적으로 묘사할 수 있는 여러 형태의 교통류모형(Traffic model)들이 제시되고 있다. 현재까지 개발된 모형들을 차량의 동적 움직임을 표현하는 가장 특징적인 요소인 교통류 전파(flow propagation) 과정에 따라 구분하면 교통량-통행시간(Flow-travel time)간의 관계를 명시적인 함수 형태로 사용하는 경우 (Functional approach)와 Cell transmission model이나 개별차량 또는 몇 개의 차량을 1개의 그룹으로 묶은 미시적인 패킷(package)에 기초한 시뮬레이션 형태로 표현하는 경우로(Non-functional approach) 나눌 수 있다. 그러나 함수형태의 비용함수는 여러 연구에서 실제 차량의 행태를 묘사하는 데에는 한계가 있음을 보여주고 있다. 따라서, 본 연구에서는 차량의 통행시간을 패킷기초의 시뮬레이션으로 묘사하는 기법을 개발하는 데, 수직형 대기행렬모형(Vertical queue model 또는 Point Queue model)으로 개발한다. 개발된 모형의 동적 교통류 표현능력을 검토하기 위하여 교통류의 전파를 시간 종속적으로 재현하는 시뮬레이션 부하기법(Simulation loading algorithm)을 개발하고 개발된 모형을 상용 프로그램과 비교한다. 본 연구에서는 교통류의 기본 변수인 교통량-속도-밀도간의 관계와 통행시간간의 관계를 살펴본다. 분석결과, 미시적모형에 비해 상대적으로 간단한 전파규칙(propagation rule)을 사용함에도 불구하고 현실적인 교통류에서 나타나는 중요한 특성들을 모두 확인할 수 있었다.FA비율에 있어서 D$_2$, D$_3$, D$_{6}$이 D$_1$에 비해 유의적으로 높게 나타났지만 D$_1$, D$_4$, D$_{5}$, D$_{7}$, 실험구간 그리고 D$_2$-D$_{7}$, 실험구간 사이에서는 각각 유의적인 차이가 없었다(P<0.05). DHA/EPA의 비율에 있어서 D$_{7}$이 유의적으로 높았으며, D$_{5}$가 유의적으로 낮았다(P<0.05). 상기의 결과를 토대로, 성장과 전어체내 지방산조성에 있어서 뱀장어 치어의 사료내 EPA와 DHA의 첨가효과 미약한 것으로 판단되며, 사료내 LNA (n-3)와 LA(n-6) HUFA을 각각 0.35%, 0.65% 첨가했을 때 WG, SGR, FE, PER이 가장 높았으나, 이전의 실험(Takeuchi, 1980)과 동일한 수준인 n-3와 n-6를 각각 0.5%씩 첨가한 실험구와는 유의적인 차이를 보이지 않았다. 이렇게 볼 때, 뱀장어 치어의 필수지방산은 LNA (n-3), LA (n-6)이고, 그 적정수준은 각각 0.35-0.5%, 0.5-0.65%임을 보여준다.George W, Bush)가 새로운 지도자로 취임하여 얼마 되지 않은 2001년 9월 11일 사상 초유로 본토에서 알 카에다 테러리스트 조직에 의해 공격받게 되었다. 뉴욕의 세계무역센터 빌딩 2개가 완전히 붕괴되고, 펜타곤에 민간 여객기가 충돌하여 많은 사람이 살상 당하고, 전체적으로 세계 80여 개국으로부터의 6천여 명이 살상되었다. 전 세계와 미국은
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[게시일 2004년 10월 1일]
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