Earticle

이 연구는 도로 이용의 효율을 향상시키기 위하여, 거시적 시뮬레이션 기법인 Cell Transmission Model (CTM)과 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한, 클라우드 환경에서의 고속도로 교통 예측 및 최적 제어 시스템을 제안하였다. 본 연구에서 제안하고 있는 시스템은 4가지로 구성된다: 1) 전처리 모듈에서는 도로에 설치된 차량 검지기에서 수접된 데 이터를 1차적으로 처리하여 보정한다. 2) 데이터 기반 교통 예측 모듈에서는 계층적 구조 기반의 K-근접이웃 분류기법 (MK-NN)으로 1차 처리된 데이터를 분석하여 미래의 교통량과 스피드를 예측한다. 3) 온라인 교통 시뮬레이션에서는 MK-NN을 통하여 예측된 교통량과 스피드에 기초하여 사고, 공사, 날씨 등의 다양한 도로 환경에 따른 교통 상황의 변 화를 예측 한다. 4) 최적 교통 제어에서는 유전 알고리즘과 CTM을 기반으로 도로의 교통을 제어할 수 있는 최적 해법 을 도출한다. 본 연구의 분석에 따르면 제안된 알고리즘을 현재 고속도로의 교통 제어에 적용할 경우 평균 26%에서 66%의 총통행시간(VHT) 향상을 기대할 수 있다.

This study proposes the traffic prediction and optimal traffic control system based on cell transmission model and genetic algorithm in cloud environment. The proposed prediction and control system consists of four parts. 1) Data preprocessing module detects and imputes the corrupted data and missing data points. 2) Data－driven traffic prediction module predicts the future traffic state using Multi－level K－Nearest Neighbor (MK－NN) Algorithm with stored historical data in SQL database. 3) Online traffic simulation module simulates the future traffic state in various situations including accident, road work, and extreme weather condition with predicted traffic data by MK－NN. 4) Optimal road control module produces the control strategy for large road network with cell transmission model and genetic algorithm. The results show that proposed system can effectively reduce the Vehicle Hours Traveled upto 60%.

교대통행은 2차로 도로에서 한 차로를 점용한 공사 시, 다른 한 차로를 교대로 사용하여교통류를 처리하는 공사구간 교통관리기법이다. 신호수를 이용한 교대통행 교통관리 방안은 작업자의 안전문제와 방향별 통과 교통수요에 능동적으로 대처하는데 한계가 있다. 이런 잠재적 문제점을 해결하기 위한 하나의 방안으로 이동식 교대통행 운영시스템을 개발ㆍ적용하는 것이다. 본 연구에서는 이 시스템의 교통제어 기법을 개발하였다. 검지기에서 수집되는 방향별 교통량을 이용하여 공사구간 교대통행에 적용 가능한 교통제어 운영변수를 도출하고, 공사구간 내 차량의 존재 유무를 고려한 알고리즘을 설계하였다. 또한 교대통행 제어시스템의 운영효율성 극대화를 위하여 제어변수 최적화를 실시하였다. 최적화방안으로 유전알고리즘 기법을 적용하였으며, 적용 유무에 따른 지체시간을 산출하여 운영효율성을 평가하였다. 그 결과, 최적화를 시행했을 때 총 지체시간과 차량 한 대당 지체시간 모두 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 교대통행 동적제어 알고리즘을 통하여 교대통행 공사구간을 통과하는 차량에게 지체시간 감소효과를 기대할 수 있다.

Work zone traffic control is of keen interest because both traffic operations and safety performances are directly affected by traffic management methods. In particular, work zone traffic on two-lane roads needs to be managed in more efficient and safer manners due to its unique characteristics of alternative right-of-way assignment. This study developed a dynamic control algorithm that can be used for real-time operations of two-lane work zone traffic. The performance of the developed algorithm was evaluated by VISSIM microscopic traffic simulator. An applied programming interface (API) based program was developed to plug-in the control algorithm onto the simulator. The results demonstrated the feasibility of the proposed control algorithm for two-lane work zone.

Multipath TCP (MPTCP) is one of the leading transport layer protocols that enables multipath transmission to improve network performance. However, MPTCP can experience throughput degradation due to link congestion, which causes underutilizing of the network capacity. We proposed a new link congestion detection based on Software-Defined Networking (SDN) for MPTCP that detects and detours link congestion to achieve a stable MPTCP performance. Measurement results show that the proposed scheme enables efficient packet transmission by minimizing the effect of link congestion. Moreover, a combination of the proposed scheme and SDN monitoring enables dynamic traffic control based on the proposed link congestion detection.

본 논문에서는 통신망의 트래픽 제어를 위한 무한버퍼, 단일 서버와 배치도착과정을 갖는 대기행렬 모형을 고려하였다. 또한 고객 도착 형태와 서비스의 분포는 지수분포를 배치 흐름은 포아송 정상과정 및 배치크기는 기하분포를 따른다고 가정하였다. 서비스를 받기 위해 시스템으로 들어오는 배치의 크기는 시스템의 상태에 따라서 트래픽 제어가 가능하다. 이와 같은 조건에서 시스템에 있는 고객의 수와 배치크기에 대한 결합 확률분포를 분석하였고, 행렬기법을 적용하여 시스템 체재시간에 대한 분석이 수행되었다. 마지막으로 시스템의 주요 성능평가 척도에 대한 효율적인 제어기법에 대한 언급과 수치예제를 통해서 증명하였다.

Addressing traffic congestion in Vehicular Adhoc Networks (VANETs) is crucial for ensuring safety, social welfare, and economic progress. This study introduces a novel approach utilizing transfer learning in conjunction with the Gradient Boosting algorithm to optimize information transmission within VANETs. By leveraging pre-trained nodes as information sources, the proposed model effectively trains newly registered nodes, enhancing congestion control performance. Simulation results conducted in Python demonstrate the model's effectiveness, showcasing reduced execution times compared to traditional fuzzy logic-based methods. Integration of this model into existing congestion control systems promises real-time congestion screening capabilities. The study highlights the importance of further research collaboration to tackle realtime implementation challenges and advance traffic congestion management using AI-based techniques. Simulation results have indicated that the proposed system model achieves a performance of 95.43% accuracy. It also noted that the use of the proposed system in producing the HRA results is more accurate compared to the past methods.

본 도시 교통 혼잡은 간선도로망 전반에서 장시간의 지연, 배출 증가, 그리고 안전성 저하를 초래한다. 본 논문 은 스마트 폴 엣지 컴퓨팅과 연합형 다중 에이전트 강화학습을 결합한 교차로 제어용 엣지-네이티브 프레임워크를 제안 한다. 각 교차로의 경량 에이전트는 폴 탑재 센서로부터 로컬 학습을 수행하고, 프라이버시를 보존하는 연합 절차가 네 트워크 전역에서 주기적으로 모델 업데이트를 집계한다. 통신 계층은 저지연 로컬 V2X 교환을 위한 IEEE 802.11p와 모니터링 및 모델 조정을 위한 MQTT 5.0을 통합한다. 평가는 802.11p와 NR-V2X 링크 동작을 반영하기 위해 VEINS(OMNeT++–SUMO)와 Simu5G를 결합한 디지털 트윈-인-더-루프 환경에서 수행된다. 배출량은 SUMO의 HBEFA 기반 모형으로 추정한다. 고정주기, 감응식, 비연합형 MARL 기준선과 비교할 때, 제안 방법은 네트워크 전역 평균 지연과 대기행렬 길이를 줄이는 동시에 CO₂와 NOx를 낮출 잠재력을 보인다. 본 논문은 아키텍처, 학습 및 통신 설계, 그리고 시나리오 구성·평가지표·통계 검정을 위한 재현 가능한 프로토콜을 상세히 기술한다.

Urban traffic congestion leads to prolonged delays, elevated emissions, and diminished safety across arterial networks. This paper proposes an edge‑native framework for intersection control that combines smart‑pole edge computing with federated multi‑agent reinforcement learning. Lightweight agents at each intersection learn locally from on‑pole sensors while a privacy‑preserving federated procedure periodically aggregates model updates across the network. The communication layer integrates IEEE 802.11p for low‑latency local V2X exchange and MQTT 5.0 for monitoring and model coordination. Evaluation is conducted in a digital‑twin‑in‑the‑loop environment that couples VEINS (OMNeT++–SUMO) with Simu5G to account for 802.11p and NR‑V2X link behavior. Emissions are estimated using SUMO’s HBEFA‑based model. Compared with fixed‑time, actuated, and non‑federated MARL baselines, the proposed approach shows the potential to reduce network‑wide average delay and queue length while simultaneously lowering CO₂ and NOx. The paper details the architecture, the learning and communication design, and a reproducible protocol for scenario construction, metrics, and statistical testing.

본 연구에서는 운전자가 지향하는 교통행동 통제소재가 위험운전행동에 미치는 설명력을 밝히기 위해, 성인 운전자 294명을 대상으로 자료를 수집한 후, 상관분석과 선형적 회귀분석 방법을 이용하여 이를 분석하였다. 먼저, 교통행동 통제소재의 특성을 살피기 위해 운전행동 결정요인 간의 상관분석을 살펴보았다. 그 결과, 교통행동 통제소재요인의 자기 자신과 다른 운전자 요인은 모두 대인분노와 유의한 상관을 보였다. 그리고 차량 및 환경 요인은 운전행동 결정요인의 대인분노와 문제회피 성향 사이에는 유의한 정적 상관을 보였다. 끝으로 교통행동 통제소재의 운 요인은 운전행동 결정요인의 문제회피 성향, 이익/자극추구, 대인분노 그리고 공격성 사이에 정적 상관을 보였다. 교통행동 통제소재이 위험운전행동에 미치는 영향과 독립적인 설명량을 살펴본 결과, 교통행동 통제소재는 위험운전행동 중 과속운전행동, 난폭운전행동, 음주운전행동을 유의하게 설명하는 것으로 나타났다. 교통행동 통제소재의 자기 자신 요인은 과속운전행동에 정적으로 유의한 영향력을 가지고 있었다. 그리고 운 요인은 모든 위험운전행동에 정적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 교통사고의 원인을 운으로 보는 운전자는 교통사고의 원인을 자신의 행동, 다른 운전자, 차량 및 환경과 같이 직접 확인할 수 있는 것이 아닌 보이지 않는 운으로 치부하여 위험운전행동에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다.

This study investigated the relationship between Traffic Locus of Control(T-LOC) and Reckless Driving Behavior, by using correlation analysis and a hierarchical regression for the data gathered through 294 adults. First, this study examined correlation analysis between T-LOC and Driving Behavior Determinants(DBD). As a result, “Self” and “Other drivers” factors of T-LOC were positively correlated with ‘Interpersonal Anger’ factor, “Vehicle/Environment” factor was positively correlated with ‘Avoiding Problems’ factor, and external “Fate” was positively correlated with ‘Avoiding Problems’, ‘Benefit/Stimulus Seeking’, ‘Interpersonal Anger’ and ‘Aggression’. Whereas, there was positively correlated between all T-LOC and ‘Interpersonal Anger’. The result to examine influence of T-LOC on Reckless Driving Behavior was showed that T-LOC had significant amount of explained variance on Speed Driving and Wild Driving of Reckless Driving Behavior. And this showed that Fate effected on all Reckless Driving Behavior. That is, drivers who think that an accident caused by a ‘fate’ which can’t be observed, unlike their actions, other drivers, vehicles and driving environments tend to drive more dangerously.

차량의 과속은 도시부 도로에서 번번하게 일어나는 교통사고의 중요한 원인 중 하나이다. 교통사고의 감소를 위하여 설치하는 교통통제창치의 일종인 과속경보장치(DFS)는 국내에서는 차대사람 교통사고를 예방하기 위하여 점차 다양한 곳에 적용을 확산해나가고 있다. 본 연구에서는 이 교통통제장치의 효과가 어느정도인지를 파악하기 위하여 설치전후로 첨두시간과 비첨두시간대로 나누어 필드 조사를 수행하였고, 수집자료의 분석에는 차량평균속도 및 속도분산을 포함한 여러 가지 종속변수에 대하여 실험결과에 대한 통계적 검증과 함께 논의 되어졌다. 따라서 본 연구에서는 사고감소 및 교통안전도 향상을 위한 교통통제장치로써 과속경보장치(DFS)가 단속에 의한 강제적 방법을 사용하지 않고도 교통류의 속도를 효과적으로 통제하여 보다 안전한 보행환경을 제공하고, 사고율을 낮춤으로써 교통안전도를 향상시키는 것으로 파악되었다.

Speeding is one of the major causes of traffic accidnets in urban areas. Driver feedback sign(DFS) is a traffic control device that can be used for many traffic environments including work zones, school zones, and roadways. In this paper, the effectiveness of DFS was evaluated through a field study using speed data collected from before and after study periods. In addition traffic safety improvement was also quantitatively estimated using the variance of speed data collected. Staistical test results showed that the speed difference was statistically significant, and the distribution of speed data was also shifted greatly. Therefore, it was concluded that installing the DFS in roadways might lead to unifomity of speed of traffic flow, thus, potential safety improvement might be expected.

These paper present vechile traffic control system using hierachy topology type internet of things. This system structer is sum of traffic control system terminel and first IoT server of IBM or SKT telecommunication and second IoT server of raspberry pi and theard IoT terminal arduino. This flatform present secure digital card consist of WiFi, bluetooth communication. Traffic control system is detecting loof system and traffic light system and traffic vechile counting system. This system concluded of efficent resulting system consist of IoT hierachy stopology system.

고속도로에서 공사로 인한 차로폐쇄가 발생하면 병목이 형성되어 혼잡이 발생한다. 따라서 공사구간의 도로 운영효율을 개선하기 위해 다양한 교통관리전략이 개발되었으며, 대표적으 로 공사구간 상류에 운영하는 합류제어가 있다. 일반차 환경에서는 혼잡시 운전자가 합류에 어려움을 겪어 전략 운영에 한계가 존재하나, 자율협력주행차는 통신기능을 활용하여 고도화 된 교통관리전략의 운영이 가능하다. 이에 본 연구는 자율협력주행차 환경에서 동적합류제어 와 차로변경제어를 통합한 교통관리전략을 개발하였다. 통합제어전략은 공사구간 상류의 점 유율을 기준으로 조기합류 또는 지연합류를 운영하며, 비공사차로의 차로별 교통량을 균형화 하기 위해 차로를 변경할 차량수를 결정한다. 미시교통시뮬레이션에 자율협력주행차와 전략 을 구현하고 분석한 결과 누적 통과교통량, 공사구간 상류의 평균속도 및 네트워크 평균통행 시간이 개선되어 도로 운영성이 향상된 것을 확인하였다.

A bottleneck and congestion occur when a freeway is closed due to maintenance and construction activities on the freeway. Although various traffic managements have been developed to improve the traffic efficiency at freeway work zones, such as merge control, there is a limit to those controls with human drivers. On the other hand, the wireless communication of connected and automated vehicles (CAVs) enables the operation of advanced traffic management. This study developed a traffic control strategy that integrates Dynamic Merge Control (DMC) and Lane Change Control (LCC) in a CAV environment. DMC operates as an either early or late merge based on the occupancy rate of upstream of the work zone. The LCC algorithm determines the number of vehicles that need to change their lane to balance the traffic volume on open lanes. The simulation results showed that integrated control improves the cumulative vehicle count, average speed upstream, and average network travel time.

항만 내 기항 선박의 증가와 고속화, 대형화됨에 따라 제한적인 항만 내의 해상교 통은 더욱 혼잡해지고, 해상사고의 위험도가 증가하게 되었다. 이에 따라 해상사고의 위험을 예방하고자 일정한 시계가 확보되지 않을 경우 선박의 출항을 통제하고 있다. 국내 시계제한에 따른 출항통제는 500m이나 이에 대한 규정은 명확하지 않으며 선박의 크기와 무관하게 동일한 기준을 적용하고 있다. 선종 및 크기와 관계없이 동 일한 시계 조건에서 출항 통제하는 것이 가장 안전할 것이나 본 연구에서는 선박의 크기에 따른 시계제한 기준을 제시하기 위해 크기별 조종성능에 따른 Reach와 선박 에 설치된 항해등의 광학적 광달거리를 검토하여 충돌회피 여유거리를 산출하였다. 그 결과, 시계 500m 상황에서 전부 마스트등을 목측으로 식별할 수 있는 거리는 1,019m로 분석이 되었다. 이 때 각 크기별 대상선박이 타선과 마주치는 상태로 조우 상황에서 타선 등화를 식별한 순간으로부터 Reach에 따른 충돌회피 거리는 길이 223m까지의 모든 선박은 타선을 조우하더라도 충돌회피 여유거리가 최소 47.6m의 여유거리를 두고 통과하는 것으로 분석되었다. 그러나 길이 255m 이상의 선박의 경 우 시계 500m 조건에서 전타 회피 조종으로 인한 Reach 거리에 따른 충돌 회피 여 유거리를 확보하지 못하는 것으로 분석되었다. 단, 현재의 시계제한 기준인 500m 보 다 상향된 1,000m 시계 조건에서는 등화의 광학적 광달거리가 1,574m로 증가되므로 길이 255m~340m 이하 범위의 선박은 최소 318m부터 최대 460m의 충돌 회피 여유거리가 확보되는 것으로 분석되었다. 충돌 회피 여유거리에 대한 산출 결과에 따른 분석을 통하여 본 연구에서는 선박의 조종성능에 따라 길이 255m 이상의 선박은 현 행의 500m 시계제한 통제기준보다 강화된 시계제한 기준을 적용하여야 하고 길이 223m 미만의 선박은 500m 시계제한 상황에서 항만의 여러 안전 여건이 확보될 때 운항 허가를 재고할 수 있을 것이라 제시하였다. 이는 제한된 시계 내에서 상대선의 전부 마스트등을 육안으로 초인하는 거리 및 선박별 Reach 거리를 기준으로 산출된 자선 및 타선 간의 충돌회피 여유거리가 선 박 크기별로 각기 다르므로 선박 길이에 따라 시계제한 통제기준을 달리 적용할 필 요성이 있음을 시사한다. 단, 마스트등의 광달거리 및 연구범위 내 부두를 기항하는 선박의 크기를 분석 기 준으로 하였기 때문에 향후 선종에 따른 조종성능 변수 및 화물 적재여부에 따른 Reach의 거리 변화 등 이에 대한 후속연구가 필요하다.

As a increase, speed-up and enlargement of ships for calling ships in ports, maritime traffic environment has became more congested, and the risk of maritime accidents increased in restrictive ports. Accordingly, when visibility is restricted, the ship is under control to prevent marine accidents. The departure control under the domestic visibility restriction is 500m, but the regulations are not clear and applied to same standard regardless of the size of the ships Although it would be safest to control for departure under the same visibility conditions regardless of ship type and size, In this study, in order to propose the criteria for restricted visibility according to the size of the vessel, the collision avoidance distance was calculated a thorough review the reach according to the maneuverability of each size and the luminous distance of the navigation light installed on the ships. As a result, in the 500m visibility situation, the distance at which the masthead lightcan be observed by a officer was 1,019m. At this time, the collision avoidance distance according to the reach from the moment when the target ship’s masthead lights are identified in the encounter head-on situation, up to 223m in length of ships have a minimum collision avoidance distance of 47.6m, even if they encounter other ships. On the other hand, for ships longer than 255m in length, it was not possible to obtain a collision avoidance distance according to the reach distance due to the hard-over turning avoidance control under the condition of 500m visibility. However, under the condition of 1,000m visibility, which is higher than the current visibility limit of 500m, the luminous range of the light is increased to 1,574m. Therefore, ships with a length of 255m to 340m or less had a collision avoidance distance of 318m to 460m when encountering each other. Through the analysis of the calculation results of the collision avoidance distance, this study suggested that ships with a length of 255m or longer should apply a strengthened standard of the visibility limit than the current 500m of visibility limit. It was also suggested that ships with a length of 223m or less will be able to reconsider their navigational permits when various safety conditions at the port are met under the 500m visibility limit. It is imply that it was necessary to apply different visibility limit control standards depending on the length of the ship, as the collision avoidance distance between ships based on the reach distance for each ship and the distance to visually identify the masthead light of the other ships in the restricted visibility. Since the analysis was based on the visibility of masthead light and the size of ships calling at target ports within the scope of the study, follow-up research is required in the future, such as the variability of ship maneuverability by the types of the ships and the change in the reach distance depending on whether or not cargo is loaded.