Earticle

초록

영어

Recent advances in autonomous driving and robotics have introduced diverse forms of emerging mobility, making simulations important for assessing their deployment feasibility and planning their operations. Nevertheless, emerging mobility vehicles lack real-world driving data, making it difficult to incorporate the physical driving characteristics of each vehicle type into operational planning. This study developed a framework that couples an operational simulator, which plans vehicle dispatch and routes, with a physics simulator that reproduces vehicle motion, for multi-type mobility comprising vehicle types with different specifications and driving characteristics. Data structures and correspondence relations for vehicles, routes, and road links exchanged between the two simulators were defined, and procedures were designed to transfer operational plans and return driving results. The observed speeds are aggregated by road link and vehicle type and returned to the road network of the operational simulator. The framework was applied to 20 vehicles of two types on the Hwaseong Living Lab road network. All vehicles completed planned routes totaling 139km, and speed information on 1,223 links was updated. The travel times on the links driven by both types were 1.6 and 2.2 times those of a plan that assumed a uniform speed. These results suggest that operational plans for emerging mobility without real-world driving data can be evaluated by vehicle type using the driving results from physics simulations.

한국어

최근 자율주행 및 로봇 기술의 발전으로 다양한 신규 이동 수단이 등장하면서 도입 가능성 평가와 운영계획 수립을 위한 시뮬레이션의 중요성이 커지고 있다. 그러나 신규 이동 수단은 실제 운행 자료가 부족해 차종별 물리적 주행 특성을 운영계획에 반영하기 어렵다. 본 연구에서는 제원과 주행 특성이 서로 다른 다종 모빌리티를 대상으로 배차와 경로를 계획하는 운영시뮬레이션과 차량의 물리적 움직임을 모사하는 물리 시뮬레이션을 연계하는 프레임워크를 구축하였다. 두 시뮬레이션 사이에 전달되는 차량·경로·도로 구간의 데이터 구조와 대응 관계를 정의하고 운행 계획을 전달하여 주행 결과를 반환하는 절차를 설계하였다. 관측된 속도는 도로 구간과 차종 단위로 집계되어 운영 시뮬레이션의 도로망에 반영된다. 화성시 리빙랩 도로망에서 두 차종 20대에 적용한 결과, 모두 139km의 계획 경로를 완주하였고 1,223개 링크의 속도를 갱신하였다. 두 차종이 함께 주행한 링크의 통행시간은 균일한 속도를 가정한 계획보다 1.6배와 2.2배 길었다. 이는 실제 운행 자료가 없는 신규 이동 수단도 물리 시뮬레이션의 주행 결과로 차종별 운영계획을 평가할 수 있음을 시사한다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
1. 모빌리티 운영 시뮬레이션 및 물리 시뮬레이션
2. 시뮬레이터 연계 및 상세 수준 결합
3. 본 연구의 범위 및 기여
Ⅲ. 연구 방법 및 프레임워크 설계
1. 연구 절차 및 설계 원칙
2. 시뮬레이터 연계 구조
3. 입력 데이터 및 공간 정보 구성
4. 데이터 교환 및 도로망 갱신
Ⅳ. 구현 결과 및 검증
1. 구현 환경 및 검증 개요
2. 운행 경로 연계 및 물리 주행 검증
3. 전체 운행 계획 수행 및 도로망 갱신
4. 차종 및 경로 특성에 따른 주행 결과
5. 결과의 신뢰성 및 적용 범위
Ⅴ. 결론
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

키워드

저자

• 박준규 [ Junkyu Park | 가천대학교 스마트시티융합학과 석사과정 ] 주저자
• 소재현 [ Jaehyun So | 아주대학교 교통시스템공학과 부교수 ] 공저자
• 이용주 [ Yongju Yi | 피커프로젝트 최고운영책임자(COO) ] 공저자
• 이은호 [ Eunho Lee | 피커프로젝트 부대표 ] 공저자
• 여지호 [ Jiho Yeo | 가천대학교 스마트시티학과 부교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338