본 연구에서는 과거의 교통패턴과 실시간 교통데이터와의 차이값을 이용하여 돌발상황을 판정하는 알고리즘을 개발하고자 한다. 이를 통해 운영자의 측면에서 이해하기 쉽고 운영 및 수정 보완이 용이한 돌발상황 감지알고리즘을 개발하는 것이 목적이다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 교통패턴 구축을 위하여 30초 주기 원시데이터를 바탕으로 동일한 지점의 동일한 요일 및 시간대의 교통량과 속도를 이용한 가중이동평균법을 사용하였다. 모형은 오류자료 보정처리, 소통상황 판정, 패턴자료와의 비교, 돌발상황 판정, 지속성 검사의 단계로 이루어졌으며, 적정 파라메타 선정을 위하여 다양한 파라메타값을 적용하였다. 알고리즘의 적용 결과 검지율은 평균 94.7%, 오보율은 0.8%, 평균 검지시간은 1.6분으로 기존 모형과의 비교분석 결과에서도 우수한 편에 속하는 것을 확인할 수 있다. 교통패턴이라는 개념을 사용하여 복잡하지 않은 과정을 통해 우수한 결과를 얻었으며, 운영자의 측면에서 실제 운영자들이 돌발상황을 판단하는 과정을 알고리즘으로 완성하였다는 측면에서 본 연구의 의의가 있다.
This paper introduces a new framework of predicting the arrival time of an aircraft by incorporating the probabilistic information of what type of trajectory pattern will be applied by human air traffic controllers. The proposed method is based on identifying the major patterns of vectored trajectories and finding the statistical relationship of those patterns with various traffic complexity factors. The proposed method is applied to the traffic scenarios in real operations to demonstrate its performances.
본 연구는 현재 우리나라 도로에 설치되어 있는 오르막차로의 문제점에 대한 인지에서부터 시작되었다. 현재 적용하고 있는 오르막차로 설치기준은 운전자의 통행패턴이 고려되지 않아 이용률이 저조하고 합류부에 교통사고 발생 가능성이 있다. 따라서 오르막 구간의 차선설치 기준, 테이퍼 길이, 표지판 설치기준 등에 대한 연구를 수행하여 개선방안을 도출하였으며 효과검증을 위하여 고속도로에 시험적용을 하여 효과분석을 실시하였다. 그 결과 오르막차로 이용률 및 평균 통행속도가 향상되는 것으로 분석되었으며 경제성분석 결과 저투자 사업으로서 타당성이 매우 높은 것으로 분석되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 고속도로 전구간 뿐만이 아니라 국도, 지방도에도 확대 적용할 경우 교통흐름 개선에 크게 기여할 것으로 판단된다.
기존의 방향성 패턴 스펙트럼에 비하여 보다 정확하게 방향성 정보를 나타낼 수 있는 패턴 스펙트럼 성분 함수를 도입하고 그 성질을 분석하였다. 그리고 패턴 스펙트럼 성분 함수에 의하여 잡음성 형상을 식별하고자 적응 거리 함수를 제안하였다. 제안한 패턴 스펙트럼 성분 함수를 주의 교통 표지 식별에 실제 응용하여 적응 거리 함수에 의하여 평가한 본 결과 방향성 패턴 스펙트럼에 비하여 보다 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
PURPOSES : This study aims to examine the differences between the existing traffic demand forecasting method and the traffic demand forecasting method considering future regional development plans and new road construction and expansion plans using a four-step traffic demand forecast for a more objective and sophisticated national highway maintenance. This study ultimately aims to present future pavement deterioration and budget forecasting planning based on the examination. METHODS : This study used the latest data offered by the Korea Transport Data Base (KTDB) as the basic data for demand forecast. The analysis scope was set using the Daejeon Metropolitan City's O/D and network data. This study used a traffic demand program called TransCad, and performed a traffic assignment by vehicle type through the application of a user equilibrium-based multi-class assignment technique. This study forecasted future traffic demand by verifying whether or not a realistic traffic pattern was expressed similarly by undertaking a calibration process. This study performed a life cycle cost analysis based on traffic using the forecasted future demand or existing past pattern, or by assuming the constant traffic demand. The maintenance criteria were decided according to equivalent single axle loads (ESAL). The maintenance period in the concerned section was calculated in this study. This study also computed the maintenance costs using a construction method by applying the maintenance criteria considering the ESAL. The road user costs were calculated by using the user cost calculation logic applied to the Korean Pavement Management System, which is the existing study outcome. RESULTS : This study ascertained that the increase and decrease of traffic occurred in the concerned section according to the future development plans. Furthermore, there were differences from demand forecasting that did not consider the development plans. Realistic and accurate demand forecasting supported an optimized decision making that efficiently assigns maintenance costs, and can be used as very important basic information for maintenance decision making. CONCLUSIONS : Therefore, decision making for a more efficient and sophisticated road management than the method assuming future traffic can be expected to be the same as the existing pattern or steady traffic demand. The reflection of a reliable forecasting of the future traffic demand to life cycle cost analysis (LCCA) can be a very vital factor because many studies are generally performed without considering the future traffic demand or with an analysis through setting a scenario upon LCCA within a pavement management system.
인지 무선 네트워크에서 제어 및 데이터 정보 전송을 위한 최적의 채널 선택 방법으로 주사용자의 트래픽 정보를 이용하여 유휴 채널 구간을 예측하는 기법을 제안하다. 채널예측을 통해 채널을 선택함으로서 주 사용자에 대한 충돌을 최소화하고 전송효율을 증가시킬 수 있다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법이 시스템 수율을 향상시킴과 동시에 주사용자에 대한 간섭 또한 적정한 임계치 이하로 줄이는 것을 확인할 수 있었다.
인터넷에 기반한 응용 프로그램의 종류와 네트워크 대역폭이 증가하면서 페이로드 시그니처 기반 트래픽 분류 시스템에서 처리하는 데이터의 양이 급격하게 증가하고 있다. 대용량 트래픽 데이터에 대한 처리 속도를 향상시키기 위한 방법으로 다양한 패턴 매칭 알고리즘이 제안되고 있다. 하지만 비약적으로 늘어나는 시그니처의 수와 트래픽 양에 비해 패턴 매칭 알고리즘의 성능 향상 속도는 한정적이고, 입력데이터의 특성에 의존적인 성능을 나타낸다. 따라서 본 논문에서는 분류 시스템의 입력 데이터로 제공되는 트래픽 데이터와 시그니처의 탐색 공간을 최적화할 수 있는 분류, 시스템 구조를 제안한다. 또한 제안하는 분류 시스템을 학내 망에서 발생하는 대용량의 트래픽에 실시간으로 적용하여 그 타당성을 증명한다.
본선 교통류 제어 방안 중 가변속도제어 모형을 제시하고 서울 내부순환로를 중심으로 효과를 검증하였다. 차량 검지기로부터 수집된 데이터 보정 및 평활화 수행후 패턴분석을 통해 도시고속도로의 평일 상태를 4가지로 분류하고 중심 값을 산출하였다. 그리고 분석단위의 상태를 판단하기 위한 상태변수로 전이교통량, 평균밀도, 평균속도를 설정하였으며 제시된 모형과 시나리오에 근거하여 검증한 결과 안전성 및 효율성을 향상시킬 수 있었다. 또한 유입교통량에 따라 가변속도제어의 감속 정도와 유효 적용시간을 산출하였다.
도로용량편람에서 정의하고 있는 용량은 하류부에 용량을 제한하는 요소가 없다는 것을 가정한 정상교통류에 대한 용량 개념으로서, 이는 전통적으로 계획, 설계, 현재 및 장래 도로시설의 운영상태 분석 등에 사용되어 왔다. 실시간 제어는, 용량을 초과하지 않는 교통류를 유지시켜 혼잡교통류로의 전이를 막고, 물리적 여건이나 제반 확률적 요인으로 혼잡이 발생하였을 경우 조속히 용량이하로 교통량을 떨어뜨려 정상교통류로 회복시키는 데 목표를 둔다. 이러한 맥락에서 용량은 실시간 제어의 효과를 좌우하는 중요한 입력변수이며, 정상교통류 상태라면 혼잡으로 전이되지 않을 임계치로서의 용량 산정이 중요한 관건이다. 그러나 혼잡교통류 상태에서 정상교통류로 되도록 빨리 회복시켜 주기 위한 제어 기준으로서의 용량은, 하류부 혼잡의 시공간적 전개에 따라 변하는 값이어야 하며 이러한 동적 용량변화를 정확히 예측할 수 있는 방법론이 요구된다. 이에 본 연구에서는 기존의 용량 개념을 출력 개념의 용량으로 정의하고, 입력 개념의 용량을 최대가능처리량(Maximum Sustainable Throughput)으로 새롭게 정의하였다. 이 최대가능처리량은 혼잡의 시공간적 전개에 따라 결정되는 동적 용량이며, 이러한 혼잡의 시공간적 전개는 Newell의 단순화된 교통량-밀도 모형으로 예측할 것을 제안하였다.
본 논문에서는 퍼지 패턴 추정기를 구성하여 신경망 학습시에 훈련되지 않은 새로운 종류의 호가 발생할 때, 재학습을 하지 않고 그 호의 수락/거절을 효과적으로 행할 수 있는 IFVQ-NNCA(Inverse Fuzzy Vectorquantizer-Neural Networks Call Admission Control)를 제안한다. 이 방식은 연결을 요구하는 호의 입력 트래픽 패턴이 발생하면, 그 입력패턴은 수락/거절 표준패턴(코드북), 퍼지 소속 함수값, 그리고 FCM(Fuzzy-C-Means) 연산을 이용하여 학습화한 패턴을 발생한 후, 그 패턴을 신경망의 입력으로 하여 호 수락/거절을 결정한다. 이 방식은 셀 스트림의 평균과 분산값을 트래픽 파라메터로 사용함으로써 트래픽 모델과는 무관한 호 수락제어가 가능하며, 입력패턴(프레임별 관측패턴)과 표준패턴의 멤버쉽 함수값을 CAC에 신고하는 트래픽 파라케터로 사용하는 새로운 방법이다. 신경망은 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 표준패턴으로 학습한다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 신경망 방식과 제안된 방식의 Fuzziness 값의 설정에 따른 호 수락/거절 오류를 비교하여 제안된 방식이 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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