• 한국도로학회논문집
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• 제10권1호
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• pp.31-39
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• 2008

본 연구는 도로기하구조 요인과 교통사고간의 관계를 규명하기 위하여 CART분석을 이용하여 전국의 4차로 국도를 대상으로 교통사고예측모형을 개발하고, 다중회귀모형, 확률회귀모형과 CART분석모형을 비교 분석하여 개발한 모형의 적합도를 검증하였다. 연구결과로는 첫째, 변수간의 복합적인 상호관계를 설명할 수 있는 CART분석을 이용하여 국도의 교통사고 예측모형을 개발하고 도로기하구조 요인에 따라 표준교통사고율을 의미하는 교통사고발생도표를 제시하였다. 둘째, CART분석모형에 근거하여 교통사고 발생률에 큰 영향을 미치는 도로기하구조 요인이 구간거리(km), 횡단보도폭(m), 횡단길어깨(m), 교통량 순으로 나타났다. 셋째, CART분석모형의 적합도 검증결과, CART분석모형이 실제교통사고율을 타 모형에 비해 전반적으로 잘 묘사하고 있었으나, 각 모형별로 교통사고율의 크기에 따라 교통사고율이 비교적 낮은 구간에서는 다중회귀모형이, 평균이상의 교통사고율을 나타내는 구간에서는 포아송 회귀모형의 예측력이 높았으며, CART분석모형은 교통사고율의 크기와 상관없이 우수한 예측력을 보였다. 넷째, 도출된 교통사고발생도표는 도로기하구조 조건에 따른 표준교통사고율을 제시해주기 때문에 도로설계 시에 안전한 기하구조 설계요소 선정기준을 제시 할 뿐만 아니라, 교통사고 잦은 지점개선사업추진 시 사업의 우선순위를 판단할 수 있는 기준을 제시하는 등 정책적 활용도가 매우 높을 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제33권1호
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• pp.14-28
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• 2015

2000년대 중반부터 인터넷 검색 트래픽을 활용한 다양한 연구가 진행되었다. 대표적으로 구글은 미국의 독감 발병 상황을 인터넷 유저의 검색 패턴을 통해 예측하는 서비스를 만들기도 하였다. 교통지표 역시 인터넷 검색 패턴과 유사할 수 있다는 가설을 확인하기 위하여, 검색 트래픽 데이터를 활용하여 고속도로의 진입 교통량과 구간 속도를 추정하는 모형을 구축하고 적합도 등을 확인하는 것이 본 연구의 목적이다. 그 결과, 첫째, 출퇴근의 상시적 통행이 이루어지는 지점의 TCS 진입 교통량 모형은 구글 검색 트래픽이 입력변수로 우수하였고, 검색 트래픽과는 음의 상관관계를 보였다. 둘째, 여가 통행이 집중적으로 나타났던 지점의 TCS 진입 교통량 모형은 네이버의 검색 트래픽이 입력변수로 선정되었으며, 검색 트래픽과는 양의 상관관계가 나타났다. 셋째, VDS 속도의 경우 시계열 도표상 검색 트래픽과 음의 상관관계를 보였다. 넷째, 검색 트래픽을 입력변수로 활용한 전이함수 잡음 시계열 모형은 그렇지 않은 시계열 모형에 비해 비교적 적합도가 우수하다는 결과를 도출하였다. 다만, VDS 속도 모형의 경우 다수의 입력변수가 포함되고 모형 계수의 부호가 상이함에 따른 한계가 존재하였다. 향후 검색 트래픽의 출처나 검색어, 혹은 시차 및 집계 단위에 대한 추가적 연구가 진행된다면, 교통 분야의 빅 데이터 연구시 활용 폭이 넓어질 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.2473-2481
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• 2013

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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.1729-1740
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• 2017

This paper describes a vision-based method that effectively recognize a traffic light. The method consists of two steps of traffic light detection and discrimination. Many related studies have used color information to detect traffic light, but color information is not robust to the varying illumination environment. This paper proposes a new method of traffic light detection based on intensity and saturation. When a traffic light is turned on, the light region usually shows values with high saturation and high intensity. However, when the light region is oversaturated, the region shows values of low saturation and high intensity. So this study proposes a method to be able to detect a traffic light under these conditions. After detecting a traffic light, it estimates the size of the body region including the traffic light and extracts the body region. The body region is compared with five models which represent specific traffic signals, then the region is discriminated as one of the five models or rejected as none of them. Experimental results show the performance of traffic light detection reporting the precision of 97.2%, the recall of 95.8%, and correct recognition rate of 94.3%. These results shows that the proposed method is effective.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.368-373
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• 2005

This paper presents a new framework for the traffic flow control based on integrated model descriptions as the Hybrid Dynamical System (HDS).

• 한국항해항만학회지
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• 제40권5호
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• pp.257-263
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• 2016

Mombasa is the principle port of Kenya, serving inland countries in Eastern and central Africa. Mombasa port has undergone a massive infrastructure upgrade and dredging works with an expectation that more vessels and large post Panamax ships will be able to enter Mombasa port. Therefore, it is vital to carry out a marine traffic risk assessment in order to quantify the degree of navigation safety needed in the Mombasa approach channel and also to evaluate the navigation risk imposed on transit traffic by local ferry traffic. In this paper, a marine traffic risk assessment is carried out using the IWRAP mk2, Environmental Stress (ES) model, and the PARK model. Risk assessment results show that Likoni area has an unacceptable stress/risk ranking at 20.7% by the ES model and 38.89% by the PARK model. The IWRAP mk2 model shows that the crossing area has the highest risk of crossing collision and the area at the entrance to the inner channel has a high risk of grounding. The conclusions derived from this study will provide the basis for proposing the most effective countermeasure to improve navigation safety in the Mombasa approach channel.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.81-84
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• 2016

Mombasa is the principle port of Kenya, serving hinter countries in Eastern and central Africa. Mombasa port has undergone a massive infrastructure upgrade and dredging works with an expectation that more vessels and large post Panamax ships will be able to call at Mombasa port. Therefore, it is vital to carry out a marine traffic risk assessment so as to quantify the degree of navigation safety on Mombasa approach channel and also to evaluate navigation risk imposed on transit traffic by local ferry traffic. In this paper marine traffic risk assessment is carried out using IWRAP mk2, Environmental Stress model, and PARK model. Risk assessment results show that Likoni area has unacceptable stress/ risk ranking at 20.7% on ES model and 38.89% by PARK model. IWRAP mk2 model shows that crossing area has the highest risk of crossing collision and the area at the entrance to inner channel has a high risk of grounding. The conclusions derived from this study will provide the basis for proposing the most effective countermeasure so as to improve navigation safety in Mombasa approach channel.

• Journal of Power Electronics
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• 제14권5호
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• pp.1038-1046
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• 2014

Lithium-ion batteries are widely used in hybrid and pure electric vehicles. State-of-charge (SOC) estimation is a fundamental issue in vehicle power train control and battery management systems. This study proposes a novel model-based SOC estimation method that applies closed-loop state observer theory and a comprehensive battery model. The state-space model of lithium-ion battery is developed based on a three-order resistor-capacitor equivalent circuit model. The least square algorithm is used to identify model parameters. A multi-state closed-loop state observer is designed to predict the open-circuit voltage (OCV) of a battery based on the battery state-space model. Battery SOC can then be estimated based on the corresponding relationship between battery OCV and SOC. Finally, practical driving tests that use two types of typical driving cycle are performed to verify the proposed SOC estimation method. Test results prove that the proposed estimation method is reasonably accurate and exhibits accuracy in estimating SOC within 2% under different driving cycles.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권4호
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• pp.587-593
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• 2018

현재 널리 사용되고 있는 도로교통소음 예측프로그램들은 국외 예측모형을 바탕으로 제작된 것이 대부분이다. 이에 본 연구에서는 국내 도로교통환경에 적합한지를 알아보기 위해 국외 예측모형에 대한 검증을 수행하였다. 또한, 예측모형마다 도로교통소음 발생에 대한 영향요인이 다르기 때문에 주요 요인들에 대한 분석 및 고찰을 선행하였다. 본 연구에서는 도로교통소음 예측 시 사용되고 있는 영향인자와 기존 예측모형에 대하여 고찰하고, 교통환경 및 도로기하구조를 고려하여 주행차량의 발생 소음에 영향을 미치는 영향인자와의 관계를 다중회귀분석을 통한 예측모형으로 도출하였다. 나아가 기존의 도로교통소음 예측모형(국립환경과학원(NIER), 독일의 RLS-90)과 도출된 도로교통소음 예측모형의 실측값을 적용하여 비교 검증 결과, 오차의 절대값 합은 NIER, RLS-90, 모형값 순으로 나타났다. 따라서 본 모형식이 향후 도로교통소음 예측 모델링에 대한 연구의 참고자료로 활용할 수 있는 기틀을 제공하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권2B호
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• pp.217-227
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• 2004

인터넷의 발달로 네트워크 트래픽은 현저하게 증가되었다. 트래픽의 폭증은 전체 네트워크의 성능에 크게 영향을 미치게 되었으며 트래픽의 관리가 망 관리의 중요한 이슈로 되었다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽을 분석하여 효율적인 대응을 수립하기 위해 예측하는 시계열 모형의 적합성을 검증한다. 네트워크 트래픽을 예측하기 위해서는 시간적 흐름에 따라 자료간의 상관 관계를 유추하고, 이 관계를 이용하여 예측을 수행한다. 상관 관계를 유추하는 과정에서 필연적으로 확률적 오류를 포함하게 되는데, 정확한 예측을 위해서는 확률적 오차를 최소화해야 한다. 따라서, 통계학 분야에서 예측 방법으로 널리 쓰이는 시계열 모형인 AR, MA, ARMA, ARIMA 모형을 사용하여 네트워크 트래픽을 예측함과 동시에, 예측하는 과정에서 정확한 예측을 수행할 수 있는지에 대한 적합성을 검증하고자 한다. 적합성 검증은 모형 식별 단계에서 초기 단계인 정상성 가정을 만족하는지의 여부로 판단하며. 정상성 가정은 자기상관함수와 편자기상관함수를 통해 구할 수 있다. 정상성 가정을 만족하지 못하는 모형은 비정상 시계열 자료로 분류되는데 이 경우의 예측은 정확하다고 볼 수 없다. 따라서, 정확한 예측을 수행할 수 있도록 시계열 자료의 정상성 가정을 만족하도록 모형을 분류하는 방안을 제시하고자 한다. 정확한 예측을 수행하면, 네트워크 트래픽을 좀 더 나은 방법으로 관리하며, 예측 결과를 이용하여 동적인 트래픽의 관리가 가능하게 된다.