선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- u-T 시스템 환경 하에서 기존 ITS와 비교할 때 다음과 같은 점이 가능해 지며, 본 논문에서는 이러한 것들을 활용한 교통관리 방안을 제시하도록 한다.
- 본 논문에서는, 이러한 데이터를 기반으로 유비쿼터스 교통 환경에서의 교통류관리 방안에 대하여 제시하도록 한다. u-T 환경에서는, 교통류가 불안정해 사고 잠재력이 커지고 결국 교통류가 와해되어 생산성이 저하되는 것을 예방하는 예방차원의 제어가 가능하며, 이것을 실현하기 위한 적정 속도, 차두간격 등에 대하여 교통공학적 해법을 제시하도록 한다. 본 논문의 구성은, Ⅱ장에서는 u-T에 대하여 소개하고 ITS와의 차별성을 제시하도록 하며, Ⅲ장에서는 u-T 관련 연구개발동향을 설명한다.
- 기존 ITS의 한 분야인 AVHS의 일환으로 군집주행에 대한 선행연구들이 있으나, 이는 차량 자동주행에 필요한 성능에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 교통류 안정성을 보다 거시적 개념으로 확대하여 제시하고 이를 유지하는 것의 필요성, 그리고 방안을 제안하였다.
- 그러나 현재 ITS 환경 하에서는, 이러한 교통류 안정성 유지를 거시적 교통류 관리 측면보다는 개별차량간의 차량군 안정성 측면에서 밖에 다룰 수 없는 한계가 있었다. 본 논문에서는 미세한 데이터 수집, V2I, V2V 양방통신 등 u-T 시스템의 특성을 살려, 교통류 안정성 유지를 위한 교통 관리 방안을 제시하도록 하며, 이하에서는 우선 그 개념에 대하여 설명하도록 한다.
- 유비쿼터스 교통체계(u-T System: Ubiquitous Transportation System) 환경에서는 밀도, 위치 등 세밀한 데이터 수집에 가능해 진다. 본 논문에서는, 이러한 데이터를 기반으로 유비쿼터스 교통 환경에서의 교통류관리 방안에 대하여 제시하도록 한다. u-T 환경에서는, 교통류가 불안정해 사고 잠재력이 커지고 결국 교통류가 와해되어 생산성이 저하되는 것을 예방하는 예방차원의 제어가 가능하며, 이것을 실현하기 위한 적정 속도, 차두간격 등에 대하여 교통공학적 해법을 제시하도록 한다.
- 본 연구는 아직 진행 중인 연구개발과제로, 향후 테스트 베드도 만들어질 예정이며, u-T 환경의 상황을 모사할 수 있는 시뮬레이션 프로그램 개발도 별도의 과제로 진행 중이다. 본 연구에서는 개념과 방법론을 제안하는 데 중점을 두었고, 방법론에 대한 검증은 향후과제로 남겨두었다. 제안된 밀도기반 교통류 관리 목표를 달성하기 위해서는 V2V, V2I 통신, 네트워킹 등에 관한 기술적 요규사항들이 있으며, 이 부분에 대한 구체적 제시도 또한 향후과제로 남겨두었다.
- 본 절에서는 이러한 교통량 변화에 따라 안정성을 유지하기 위한 밀도와 속도 조절 알고리즘에 대하여 제시하도록 한다. 그 알고리즘 단계는 다음과 같고, 이하에서는 단계별로 설명하도록 한다.
- 운전자의 부정확한 상황인식과 판단으로 인한 교통류의 불안정성 유발, 이로 인한 와해 및 용량감소 문제를 방지하기 위해, 교통류 안정성 유지를 교통류 관리 목표로 한다. 교통류 안정성 유지를 위해, 적정한
가설 설정
- 1. 개별차량 위치, 속도 등 미세한 데이터 수집이 가능해 진다. 개별차량 위치 데이터에 의해 기존ITS 환경에서는 수집 불가능했던 밀도 산정이 가능해 진다.
- 아직까지 수집된 밀도데이터가 존재하지 않아, 제안하는 교통류 관리 방안의 개념을 점유율 곡선에 의존하여 설명하도록 한다. 검지기가 위치한 구간은 용량감소요인이 거의 없는 이상적 조건에 가까운 구간으로서, 그린쉴드 곡선의 용량 2000 vphpl으로 가정하였다. 검지기 데이터는 운전자 행태에 의해 형성되는 데이터로서, 임계밀도에 이르기 전에 불안정해지고 와해도 일어나는 것을 보여주고 있다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.