기존의 교통영향평가 지침으로 규정된 사업 시행 전후의 교통흐름은 가로구간의 경우 교통량, V/C, 평균통행속도와 서비스수준, 교차로의 경우 서비스 수준 등의 교통류 분석지표에 의하여 분석되고 있다. 이러한 교통류 분석지표는 확률론적(stochastic)인 교통류의 특성을 효율적으로 번영하지 못하며, 특히 개별 가로구간과 교차로에 국한하여 분석됨으로서 사업 시행으로 인한 교통영향 분석 범위 전체 구간의 교통흐름을 종합적으로 분석하기에는 미흡하다. 본 연구는 차량추종모형(Car-Following Theory)에 의한 미시적 시뮬레이션(microscopic-simulation) 기법을 적용하여, 개별 구간과 교차로 분석 범위를 넘어서 사업 대상 교통영향 반경 내의 교통흐름을 가시적(visual)하게 보여줄 수 있는 방안과 이를 바탕으로 공간적 범위 설정 개선방안, 개선대책 수립에 따른 효과분석 방안 등 다양한 분석결과를 도출하였다.
본 연구의 목적은 기존 동적통행배정모형의 접근 기법과는 달리 교통류이론을 이용하여 동적분석모형을 구축하고, 이 모형에 적합한 동적통행배정기법을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 기존 동적교통류 모델 중 동적통행배정에 가장 적합하다고 판단되는 Daganzo의 cell transmission theory를 이용하여 동적분석모형을 구축하였으며, 동적통행배정기법인 분류부분할모델, 비용갱신모듈, 링크비용함수모듈을 새롭게 개발하였다. 또한 Daganzo가 명확하게 제시하지 않은 최대대기시간 결정 알고리듬을 제시하였다. 본 연구에서 구축한 모형을 가상의 네트워크에 적용한 결과 병목구간분석, HOV타로 효과분석등은 교통특성을 현실적으로 반영하고 있다. 통행배정결과는 수학적 기법을 적용한 동적통행배정모형과 같이 완전한 균형(equibriun)상태의 해를 보여주지 못하지만, 노선별 평균통행시간이 시간대별로 비슷하게 유지해나가는 결과를 보이고 있다. 본 모형은 고속도로 합류부 및 분류부의 교통특성분석, HOV 효과분석, TCS 및 램프미터링과 접목하여 고속도로 운영에 이용될 수 있으리라 판단된다.
과거 우리는 자연의 현상을 파악하고 분석하여 장래를 예측하기 위한 수단으로 분야별로 다양한 연구를 수행해 왔다. 교통 이론에 있어서도 기존에 제시되었던 많은 이론들이 수정과 보완과정을 거치면서 발전되는가 하면 그렇지 못한 이론들은 한계를 극복하지 못하고 소멸되어 갔다. 이러한 원인중의 하나가 교통류속의 카오스 현상 발견이었다. 교통류의 카오스 발생은 크게 교통량 감소의 원인이 되거나 시뮬레이션 결과의 신뢰성을 저하시키는 원인이 된다. 또한 카오스 이론에서 제시하는 나비효과등으로 인하여 교통모형 정립에 있어서 예측의 한계를 보여줌으로써 카오스 발생이 교통계획에 있어서 장기적인 예측을 어렵게 하는 이유가 되기도 한다. 따라서 교통류 속에서 카오스 현상을 제거하거나 규명할 수 있는 방안이 마련되어야 이러한 한계를 극복할 수 있다는 것이다. 이러한 의도하에 본 연구에서도 기존의 교통류 이론들의 한계와 개선을 위한 새로운 접근 방안을 제시하였으며, 사례로는 카오스 이론을 활용한 링크통행시간 추정을 적용하여 보았다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2473-2489
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2022
Urban development has brought about the increasing saturation of urban traffic demand, and traffic congestion has become the primary problem in transportation. Roads are in a state of waiting in line or even congestion, which seriously affects people's enthusiasm and efficiency of travel. This paper mainly studies the discrete domain path planning method based on the flow data. Taking the traffic flow data based on the highway network structure as the research object, this paper uses the deep learning theory technology to complete the path weight determination process, optimizes the path planning algorithm, realizes the vehicle path planning application for the expressway, and carries on the deployment operation in the highway company. The path topology is constructed to transform the actual road information into abstract space that the machine can understand. An appropriate data structure is used for storage, and a path topology based on the modeling background of expressway is constructed to realize the mutual mapping between the two. Experiments show that the proposed method can further reduce the interpolation error, and the interpolation error in the case of random missing is smaller than that in the other two missing modes. In order to improve the real-time performance of vehicle path planning, the association features are selected, the path weights are calculated comprehensively, and the traditional path planning algorithm structure is optimized. It is of great significance for the sustainable development of cities.
Various procedures for evaluation of traffic noise annoyance have been proposed. However, most of the studies of this type are restricted for improving traffic flow. In this paper, a method to predict the road traffic noise is proposed in terms of equivalent continuous A-Weighted sound pressure level (Leq), based on a probability model. First, distribution of the road traffic noise level are investigated. second, the weibull distribution parameters are estimated by using the quantification theory. Finally, a prediction model of the road traffic noise is proposed based on the weibull distribution model The predicted values of the Leq are closely matched the measured data.
이 논문은 확률론적인 방법을 이용하여 동적 통행시간(dynamic travel time) 모형을 도출한다. 동적 통행시간 모형은 차량의 통행시간은 도로 공간상에서의 교통흐름 분포에 따라, 또는 통행구간 출발점에서 시간에 대한 교통흐름의 분포에 따라 결정된다고 가정하여 얻어진다. 이 모형들에서 교통흐름의 분포가 차량의 통행시간에 미치는 정도를 나타내는 확률밀도함수(probability density function)는 여러 가지 형태의 도입될 수 있으나 지수분포를 따른다고 가정한다.
교통량, 교통밀도, 교통류 속도 등, 교통류 변수에 대한 현재까지의 불확실한 정의와 연속적 파동방정식의 거시적 교통류 해석상의 문제점을 지적하고 이를 개선하기 위해 교통류 변수들에 대한 새로운 확률적 정의를 제시하고 이들의 성격을 규명하였다. 이러한 새로운 교통류 변수들에 대한 새로운 정의를 바탕으로 미시적 운전자 행동을 세밀하게 수용할 수 있고 많은 교통환경에서 연속적 파동 방정식을 대체하여 교통류 변수들과 통행시간을 예측할 수 있는 미분방정식 체계를 확률 미분방적식을 이용하여 도출하였다. 도출된 미분 방정식을 단일 차량의 시공 괘적에 적용해 보았다.
In Pusan Harbour, new port development projects are implemented such as the Extended Terminal adjacent to the Gamman Terminal, Pusan New Port, the Navy $\bigcirc$$\bigcirc$ piers, etc. which will require new marine traffic environments in the Passage I of Pusan Harbour. Specially, the turning basin of the Extended Terminal adjacent to the Gamman Terminal has been designed to overlay the Passage I of Pusan Harbour, which will interrupt the inbound traffic flow and the results will be worried to decrease the efficiency of port operation. Therefore, this paper will be aimed to evaluate the traffic congestion in the Pusan Passage I due to the opening of new ports within Pusan Harbour in 2006 and 2011 by using computer simulation based the queueing theory.
This study proposed a method of accessment for traffic flow on roads based on the driver's decision making. In order to, an attempt is carried out to express driving speeds through driver's congnitive language theoretically and experimentally. Membership function is derived to express driver's congnitive language about driving speed through a fuzzy set theory and examines the applicability for speed evaluation. As a resul, the membership function of the recognized as medium by drivers almost agrees with the frequency distribution of speeds on roads constrtained at 50km/h.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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