KR101887265B1 - 교통 시뮬레이션을 수행하는 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

교통 시뮬레이션을 수행하는 방법 및 시스템이 개시된다. 일 실시예는 한국 도로 교통 데이터를 기초로 시뮬레이션 도로를 생성하고, 상기 시뮬레이션 도로에 시뮬레이션을 수행하도록 시뮬레이터를 제어하는 단계를 포함한다.

Description

교통 시뮬레이션을 수행하는 방법 및 시스템{METHOD OF PERFORMING TRAFFIC SIMULATION AND SYSTEM PERFORMING THE SAME}
아래 실시예들은 교통 시뮬레이션을 수행하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
현대사회의 산업과 기술의 발전으로 수많은 차량이 생산되고 있지만 사람에 의한 교통관리의 한계와 제한적인 도로 및 시설로 인해 교통정체, 교통사고, 환경오염 등 다양한 문제가 심화되고 있다. 이러한 문제를 완화시키기 위해 IT 기술을 기존의 교통 체계에 접목시킨 지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation System, ITS)의 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 지능형 교통 시스템은 도로, 차량, 신호시스템 등 기존 교통 인프라에 컴퓨팅 장치, 네트워크와 차량을 감지하기 위한 다양한 센서를 이용하여 교통 데이터 및 서비스를 생산하고 활용할 수 있다. 또한 교통 체계 관리를 자동화 시키며 교통 환경의 편의성, 안전성, 쾌적성을 향상시키는 차세대 교통 시스템이다.
현재 미국, 일본, 유럽 등 ITS 선진국들에서는 활발한 정부의 투자와 민간의 시장참여로 빠른 속도로 성장하고 있고, ITS를 자국의 도로에 적용시켜 교통량 파악 및 분석, Ramp Metering, Variable Speed Limits(VSL) 등의 기술을 이용해 평균 통행량 증가, 정체에 의한 온실가스 배출 감소, 교통사고 감소 등의 효과를 보고 있다. 국내에서도 도로에 차량감지기, 카메라 등에 정보수집장치를 설치하고, 택시, 고속버스 등의 차량에 설치된 정보수집을 위한 단말기로 교통정보를 직접 수집하는 프로브카 등을 적용하였고. 이를 이용하여 다양한 ITS 기술의 발전이 이루어지고 있다. 특히 유럽방송연맹(European Broadcasting Union, EBU)에서 만든 교통 및 여행정보를 전송하는 국제표준인 TPEG(Transport Protocol Expert Group)은 국내 DMB 기술에 적용되어 이를 이용한 실시간 교통정보 서비스가 널리 사용되고 있고, 그 외에도 하이패스, 교통카드, BIS(Bus Information System) 등 각종 ITS 기술을 실제 환경에 적용하여 편리한 교통 환경을 이루어내고 있다. 하지만 위의 기술들과 달리 해외에서 널리 사용되고 있는 Ramp Metering, VSL 등과 같이 도로 전체의 교통흐름을 원활하게 유지시키기 위해 직접적으로 도로를 통제하는 기술은 확실한 검증 없이 도로에 적용했을 때 치명적인 문제로 이어질 수 있다. 이런 어려움 때문에 국내 ITS 기술들은 도로의 흐름을 직접 제어하는 기술보다는 편의성을 제공하는 기술들이 대부분이다. 이러한 ITS 기술을 국내에 적용하기 위해서는 테스트를 통한 확실한 검증이 이루어져야 한다.
만일 검증이 이루어지지 않은 채 시스템을 도입했을 시에 발생하는 문제는 크게 두 가지가 있다. 첫 번째로는 ITS 기술을 적용하기 위해서는 도로에 수많은 Detector, 신호시스템 등의 시설들에 설치 및 유지 보수를 해야 하기 때문에 많은 비용이 발생하게 된다. 두 번째로 실제 도로에 검증되지 않은 ITS 기술을 테스트 없이 바로 도입 한다면 예상치 못한 문제가 발생 할 수 있고 심각한 교통 문제를 초래할 수 있다.
해외에서는 ITS 알고리즘을 도로에 적용하기 전에 시뮬레이션을 통한 검증이 가능하도록 IRIS, TICAS, FreeSim, MITSIM 등 다양한 교통 관리 시스템 및 시뮬레이터들을 개발하였다. 하지만 이들은 자국 도로환경만을 고려하거나 사용자가 직접 도로, 교통량, 정체구간 등을 설정해야하기 때문에 국내 교통 환경을 고려하거나 기존 교통데이터를 활용한 시뮬레이션 환경은 부족한 상태이다. 국내에서는 기존 교통정보수집 인프라가 부족하거나 공개된 데이터가 없었기 때문에 연구자가 한국 고속도로 교통량 데이터를 수집하여 분석하기에는 어려움이 있었다. 따라서 교통정보 수집업체들이 버스, 택시, 물류차량, GPS 등을 이용해 도로 상황을 판단하고 한국도로공사에서 제공하는 고속도로, 국도 정보와 합쳐 DMB 사업자에게 전달하여 단말기에 정보를 제공하는 유료 서비스가 널리 사용되어왔다. 하지만 최근 한국도로교통공사에서 고속도로 교통량 정보를 공개하였다. 아직 이를 분석할 수 있는 툴이 존재하지 않지만 이를 사용한 다양한 연구가 이루어질 수 있게 되었다.
실시예들은 지능형 교통 시스템의 일환으로 개발된 기법들을 대한민국 도로에서 적용하였을 때, 발생할 수 있는 효과 및 부작용을 예측하는 기술을 제공할 수 있다.
또한, 실시예들은 발생할 수 있는 효과 및 부작용에 기초하여 기법들을 수정하고 보완하도록 하는 기술을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템은 한국 도로 교통 데이터를 수신하는 데이터 수신기와, 상기 수신한 한국 도로 교통 데이터를 기초로 시뮬레이션(simulation) 도로를 생성하는 도로 매니저(manager)와, 상기 시뮬레이션 도로에 시뮬레이션을 수행하도록 시뮬레이터(simulator)를 제어하는 컨트롤러 모듈(controller module)을 포함할 수 있다.
상기 시스템은 상기 시뮬레이션 도로로부터 분석 대상 도로의 데이터를 추출하고. 상기 시뮬레이션의 결과로부터 시뮬레이션 데이터를 추출하는 추출기와, 상기 추출한 분석 대상 도로의 데이터 및 시뮬레이션 데이터에 기초하여 상기 시뮬레이션을 평가하는 평가 모듈(evaluation module)을 더 포함할 수 있다.
상기 추출기는 상기 시뮬레이션 데이터가 에러(error)를 포함하는 경우, 이를 보정(interpolate)하는 보간기(interpolator)를 포함할 수 있다.
상기 추출기는 미리 설정한 시간 간격으로 상기 분석 대상 도로의 데이터 및 상기 시뮬레이션 데이터를 추출할 수 있다.
상기 평가 모듈은 상기 시뮬레이션의 평가에 기초하여, 상기 분석 대상 도로의 구간에 존재하는 모든 차량이 일정 시간 동안 이동한 거리(Vehicle Kilometers Traveled(VKT)), 도로의 최대 VKT와 측정된 VKT와의 차이(Lost VKT for Congestion(LVKT)), 차량이 출발점에서 도착점까지 소요되는 총 시간(Time Travel(TT)), 지연된 시간(Delayed Vehicle Hours(DVH)), 주 도로와 램프의 교통량(Mainlane and Ramp Flow Rates(MRFR)), 차량들의 속도 분산(Speed Variation(SV)), 정체 구간의 비율(Congested Kilometers(CK)) 중 적어도 하나를 제공할 수 있다.
상기 시뮬레이션 도로는 고속도로를 구분하는 노선(corridor)에 관한 정보, 차량을 감지하는 감지기(detector)가 설치된 스테이션(station)에 관한 정보, 램프 미터(ramp meter)가 설치되어 있는 입구(entrance)에 관한 정보, 출구(exit), 교통 메시지를 전달하는 DMS(dynamic message sign)에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 도로 매니저는 상기 시뮬레이션 도로에서 차량이 정상적으로 운행할 수 있도록 상기 시뮬레이션 도로를 검사하는 테스터(tester)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 교통 시뮬레이션을 수행하는 방법은 한국 도로 교통 데이터를 기초로 시뮬레이션 도로를 생성하는 단계와, 상기 시뮬레이션 도로에 시뮬레이션을 수행하도록 시뮬레이터를 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 방법은 상기 시뮬레이션 도로로부터 분석 대상 도로의 데이터를 추출하고. 상기 시뮬레이션의 결과로부터 시뮬레이션 데이터를 추출하는 단계와 상기 추출한 분석 대상 도로의 데이터 및 시뮬레이션 데이터에 기초하여 상기 시뮬레이션을 평가하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 추출하는 단계는 상기 시뮬레이션 데이터가 에러(error)를 포함하는 경우, 이를 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 추출하는 단계는 미리 설정한 시간 간격으로 상기 분석 대상 도로의 데이터 및 상기 시뮬레이션 데이터를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 방법은 상기 시뮬레이션의 평가에 기초하여, 상기 분석 대상 도로의 구간에 존재하는 모든 차량이 일정 시간 동안 이동한 거리(Vehicle Kilometers Traveled(VKT)), 도로의 최대 VKT와 측정된 VKT와의 차이(Lost VKT for Congestion(LVKT)), 차량이 출발점에서 도착점까지 소요되는 총 시간(Time Travel(TT)), 지연된 시간(Delayed Vehicle Hours(DVH)), 주 도로와 램프의 교통량(Mainlane and Ramp Flow Rates(MRFR)), 차량들의 속도 분산(Speed Variation(SV)), 정체 구간의 비율(Congested Kilometers(CK)) 중 적어도 하나를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 시뮬레이션 도로는 고속도로를 구분하는 노선(corridor)에 관한 정보, 차량을 감지하는 감지기(detector)가 설치된 스테이션(station)에 관한 정보, 램프 미터(ramp meter)가 설치되어 있는 입구(entrance)에 관한 정보, 출구(exit), 교통 메시지를 전달하는 DMS(dynamic message sign)에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 한국 도로 교통 데이터를 기초로 시뮬레이션 도로를 생성하는 단계는 상기 시뮬레이션 도로에서 차량이 정상적으로 운행할 수 있도록 상기 시뮬레이션 도로를 검사하는 단계를 포함할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템이 시뮬레이터 및 전자 장치와 연동하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 3은 도 2에 도시된 수신기가 수신하는 한국 도로 교통 데이터의 일 예를 나타낸다.
도 4는 도 2에 도시된 도로 매니저의 개략적인 블록도이다.
도 5는 도 2에 도시된 컨트롤러 모듈의 개략적인 블록도이다.
도 6은 도 2에 도시된 추출기의 개략적인 블록도이다.
도 7은 도 2에 도시된 평가 모듈의 개략적인 블록도이다.
도 8은 본 발명의 시뮬레이션 동작 실험을 위한 테스트 구간을 나타낸다.
도 9a 내지 도 9d는 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템에서 시뮬레이션이 이루어지는 각 과정의 일 예를 나타낸다.
도 10a 내지 도 10c는 실제 및 시뮬레이션의 속도 데이터를 5분 간격으로 나누어 등고선 그래프로 나타낸다.
도 11a 내지 도 11d는 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템에서 Ramp Metering을 수행하지 않은 기본 시뮬레이션과 Ramp Metering을 수행한 시뮬레이션 결과를 나타낸다.
본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.
본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시예들을 도면에 예시하고 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 특정한 개시형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “연결되어” 있다거나 “접속되어” 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “직접 연결되어” 있다거나 “직접 접속되어” 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 “~사이에”와 “바로~사이에” 또는 “~에 직접 이웃하는” 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, “포함하다” 또는 “가지다” 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
본 명세서에서의 모듈(module)은 본 명세서에서 설명되는 각 명칭에 따른 기능과 동작을 수행할 수 있는 하드웨어를 의미할 수도 있고, 특정 기능과 동작을 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램 코드를 의미할 수도 있고, 또는 특정 기능과 동작을 수행시킬 수 있는 컴퓨터 프로그램 코드가 탑재된 전자적 기록 매체, 예를 들어 프로세서 또는 마이크로 프로세서를 의미할 수 있다.
다시 말해, 모듈이란 본 발명의 기술적 사상을 수행하기 위한 하드웨어 및/또는 상기 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적 및/또는 구조적 결합을 의미할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템이 시뮬레이터 및 전자 장치와 연동하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템(20)은 시뮬레이터(10) 및/또는 전자 장치(30)과 연동하여 동작할 수 있다. 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템(20) 및/또는 시뮬레이터(10)은 전자 장치(30) 내부에 구현될 수도 있다.
시뮬레이터(10)는 VISSIM일 수 있다. VISSIM은 마이크로스코픽 멀티모달(microscopic multimodal) 교통 흐름 소프트웨어일 수 있다.
시뮬레이터(10)는 사용자가 설정한 알고리즘에 기초하여 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 사용자는 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템(20)을 사용하여 도로 교통 알고리즘을 설정할 수 있다. 도로 교통 알고리즘은 대한민국 도로에 적용하고자 하는 ITS(intelligent transportation system) 알고리즘 일 수 있다. 사용자는 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템(20)을 사용하여 도로 교통 알고리즘의 효과 및 부작용을 예측할 수 있다.
전자 장치(30)는 컨트롤러(310) 및 메모리(320)를 포함할 수 있다.
전자 장치(30)는 PC(personal computer), 데이터 서버, 또는 휴대용 장치로 구현될 수 있다.
휴대용 장치는 랩탑(laptop) 컴퓨터, 이동 전화기, 스마트 폰(smart phone), 태블릿(tablet) PC, 모바일 인터넷 디바이스(mobile internet device(MID)), PDA(personal digital assistant), EDA(enterprise digital assistant), 디지털 스틸 카메라(digital still camera), 디지털 비디오 카메라(digital video camera), PMP(portable multimedia player), PND(personal navigation device 또는 portable navigation device), 휴대용 게임 콘솔(handheld game console), e-북(e-book), 또는 스마트 디바이스(smart device)로 구현될 수 있다.
스마트 디바이스는 스마트 와치(smart watch watch) 또는 스마트 밴드(smart band)로 구현될 수 있다.
컨트롤러(310)는 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템(20)과 같은 시스템 또는 응용프로그램을 제어할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(310)는 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템(20)으로부터 요청을 수신하여 프로세스를 수행하거나, 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템(20)으로 다른 요청을 전송할 수 있다. 또한, 컨트롤러(310)는 필요한 데이터를 메모리(320)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(320)는 시뮬레이션 데이터 및 분석 대상 도로의 데이터를 저장할 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템의 개략적인 블록도이고, 도 3은 도 2에 도시된 수신기가 수신하는 한국 도로 교통 데이터의 일 예이고, 도 4는 도 2에 도시된 도로 매니저의 개략적인 블록도를, 도 5는 도 2에 도시된 컨트롤러 모듈의 개략적인 블록도이고. 도 6은 도 2에 도시된 추출기의 개략적인 블록도이고, 도 7은 도 2에 도시된 평가 모듈의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 2 내지 도 3을 참조하면, 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템(20)은 수신기(210), 도로 매니저(road manager; 220), 컨트롤러 모듈(controller module; 230), 추출기(240), 및 평가 모듈(evaluation module; 250)을 포함할 수 있다.
수신기(210)는 한국 도로 교통 공사가 제공하는 한국 도로 교통 데이터(40)를 수신할 수 있다.
한국 도로 교통 데이터(40)는 한국의 도로와 관련된 복수의 노선들(410-1~410-n; n은 1보다 큰 자연수) 을 포함할 수 있다. 여기서, n은 한국의 도로의 전체 노선 수를 의미할 수 있다. 한국 도로 교통 데이터(40)는 모든 도로를 n개의 노선으로 구분한 데이터를 포함할 수 있다.
노선 1(410-1)은 서로 다른 개수의 노드를 포함할 수 있다. 이때, 노선 1(410-1)은 서로 다른 노드의 정보를 도로 타입 및 방향에 기초하여 저장할 수 있다. 노드는 노선 1(410-1)을 구간별로 나누어 구역을 설정하는데 사용될 수 있다.
또한, 각각의 노드는 스테이션(station), 입구, 출구, 및 DMS(Dynamic Message Sign)를 포함할 수 있다. 이때, 노드는 스테이션, 입구, 출구, 및 DMS에 관한 정보를 도로 정보, 노드 타입, 및 방향에 기초하여 저장할 수 있다.
스테이션은 VDS(Vehicle Detection System)라고도 하며, 미리 설정된 간격을 기준으로 하여 차량의 데이터를 수집할 수 있다. 스테이션은 스테이션 타입에 기초하여 차량의 데이터를 저장할 수 있다. 스테이션은 차선 별로 차량의 데이터를 수집하여 제공할 수 있다. 이때, 스테이션은 감지기(detector)를 사용하여 차량의 데이터를 수집할 수 있다. 사용자는 감지기를 통해 차량의 정보를 설정 및 가공할 수 있다. 설정 및 가공된 데이터는 사용자의 목적에 따라 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템(20)에서 사용될 수 있다.
입구는 램프 미터(ramp meter)를 포함할 수 있다. 램프 미터는 램프(ramp)에서 차량의 통행을 제어하는데 사용될 수 있다. DMS는 전광판을 통하여 차량에 교통 관련 메시지를 전달할 수 있다.한국 도로 교통 데이터(40)는 차량의 속도, 교통량 데이터를 5분 간격으로 각 차선별로 포함할 수 있다.
한국 도로 교통 데이터(40)의 노선 1(410-1)에 대하여만 설명하였지만, 이는 노선 1(410-1)에만 적용되는 것이 아니라 다른 노선들(410-2~410-n)에도 실질적으로 동일하게 적용될 수 있다.
도 2 및 도 4를 참조하면, 도로 매니저(220)는 구간 관리부(section management unit; 221), 도로 디자인부(road design unit; 223), 및 시뮬레이션 도로 관리부(simulation road management unit; 225)를 포함할 수 있다. 사용자는 도로 매니저(220)를 통해서 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템(20)의 각 요소에서 사용하는 다량의 데이터들을 저장하고 교환할 수 있다. 또한, 사용자는 도로 매니저(220)를 통해 시뮬레이션에 사용되는 매개변수들을 저장하고 관리할 수 있다. 즉, 사용자는 도로 매니저(220)를 사용하여 시뮬레이션 도로를 생성할 수 있다. 이때, 도로 매니저(220)는 수신기(210)가 수신한 한국 도로 교통 데이터에 기초하여 시뮬레이션 도로를 생성할 수 있다.
구간 관리부(221)를 통해 사용자는 구간(section)을 노선 이름, 및 VDS 이름과 번호로 구분하여 설정하고 관리할 수 있다. 이를 통해 사용자는 노선과 지역 명, 및 구간(예를 들어, I/C, J/C, T/G 등)으로 구성된 전체 도로를 관리할 수 있다. 구간은 사용자가 평가 혹은 시뮬레이션하고 싶은 도로의 부분일 수 있다. 예를 들어, 사용자는 제1 인터체인지(the first I/C)에서 제2 인터체인지(the second I/C)까지의 거리를 하나의 구간으로 설정할 수 있다. 사용자는 구간 관리부(221)를 통해 구간을 설정할 수 있고, 또는 컨트롤러 모듈(230)을 통해 구간을 설정할 수 있다. 이로써 도로의 인프라에 대한 사전 지식이 없는 사용자도 원하는 구간을 선택하여 설정하고 제어할 수 있다.
도로 디자인부(223)를 통해 사용자는 시뮬레이션 수행 시 차량이 정상적으로 운행할 수 있도록 도로를 디자인할 수 있다. 구체적으로, 사용자는 도로 디자인부(223)을 사용하여 시뮬레이션 도로에 결함 또는 에러가 없는지 확인하고, 시뮬레이션 도로와 실제 도로가 유사하도록 설계할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 대한민국에만 존재하는 톨게이트(T/G)를 도로 디자인부(223)를 사용하여 도로에 추가할 수 있다. 사용자는 도로 디자인부(223)를 통해 시뮬레이터(10) 상의 도로 및 시설을 설계하고, 시뮬레이터 변수를 설정하여 예시 파일(case file)을 생성할 수 있다.
시뮬레이션 도로 관리부(225)를 통해 사용자는 예시 파일에 저장되어 있는 요구 속도(desired speed), 감지기, 시뮬레이션 기간(duration), 및 DMS에 대한 설정 데이터를 불러올 수 있다. 이때, 불러온 데이터의 도로에 배치된 인프라(예를 들어, 감지기, DMS 등)가 실제 도로의 인프라와 일치하는지 확인할 수 있다. 두 인프라가 일치하지 않는 경우, 시뮬레이션 도로 관리부(225)는 SimObjects를 생성하여, 일치하지 않는 인프라를 추가할 수 있다. SimObjects는 스테이션, 감지기, DMS를 포함할 수 있다.
도 2 및 도 5를 참조하면, 컨트롤러 모듈(230)은 수신기(231), 컨트롤러(233), 및 메모리(235)를 포함할 수 있다. 사용자는 컨트롤러 모듈(230)과 도로 매니저(220)를 연동하여 사용할 수 있다.
수신기(231)는 시뮬레이터(10)로부터 시뮬레이션 데이터를 수신할 수 있다. 또한, 수신기(231)는 컨트롤러(233)의 요청에 응답하여, 수신한 시뮬레이션 데이터를 컨트롤러(233)로 전송할 수 있다.
컨트롤러(233)는 수신기(231)에 시뮬레이션 데이터를 위한 요청을 전송할 수 있고, 직접 수신기(231)에 접근하여 시뮬레이션 데이터를 획득할 수 있다. 컨트롤러(233)는 시뮬레이션 데이터를 처리할 수 있다. 사용자는 컨트롤러(233)와 도로 매니저(220)를 함께 사용하여 시뮬레이션 데이터 및 실제 도로의 데이터를 관리할 수 있다.
또한, 컨트롤러(233)는 교통 알고리즘 관리부(Traffic Algorithm Management; TAM)를 더 포함할 수 있다. 교통 알고리즘 관리부는 기존에 개발된, 또는 사용자가 새로 개발한 ITS 기술을 저장할 수 있다. 사용자는 교통 알고리즘 관리부를 통해 ITS 기술을 관리할 수 있다. 또한, 사용자는 교통 알고리즘 관리부의 사용자 API를 사용하여 교통 알고리즘을 개발할 수 있다.
컨트롤러(233)는 시뮬레이터(10)를 제어하여 시뮬레이션 도로에 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 이때 컨트롤러(233)는 COM(Component Object Model) 인터페이스를 사용하여 시뮬레이터(10)를 제어할 수 있다. 컨트롤러(233)는 도로 매니저(220)에서 수신한 구간, SimObjects, 한국 도로 교통 데이터, 및 교통 알고리즘 관리부의 교통 알고리즘을 사용하여 시뮬레이션에 필요한 설정을 할 수 있다.
메모리(235)는 사용자가 지정한 구간의 기존 데이터, 또는 사용자가 지정한 구간의 시뮬레이션 데이터를 저장할 수 있다. 상기 기존 데이터 및 상기 시뮬레이션 데이터는 평가 모듈(250)에 제공되어 교통 상황 파악 및 알고리즘의 검증에 사용될 수 있다.
도 2 및 도 6을 참조하면, 추출기(240)는 보간기(interpolator; 241)를 포함할 수 있다.
사용자는 추출기(240)를 사용하여 도로 매니저(220)로부터 분석 대상 도로의 데이터를 추출하고, 컨트롤러 모듈(230)로부터 시뮬레이션 데이터를 추출할 수 있다. 추출기(240)는 사용자가 미리 설정한 시간 간격으로 데이터를 추출할 수 있다.
보간기(241)는 시뮬레이션 데이터에 사고 또는 고장의 에러값이 있는 경우, 시뮬레이션 데이터를 보정할 수 있다. 보간기(241)는 에러값 주변의 데이터를 기초로 하여, 에러값의 정상 데이터를 예측할 수 있다. 보간기(241)는 예측된 정상 데이터의 값과 에러값의 오차가 20% 이상 차이나는 경우, 사용자에게 경고할 수 있다. 예를 들어, 보간기(241)는 경고 메시지, 경고음(alarm), 경고 팝업의 형태로 사용자에게 경고할 수 있다.
도 2 및 도 7을 참조하면, 평가 모듈(250)은 기초 데이터(251), 도로 교통 평가부(253), 및 표시부(255)를 포함할 수 있다.
Figure 112016075589050-pat00001
표 1은 기초 데이터(251) 및 도로 교통 평가부(253)의 요소들을 나타낸다.
기초 데이터(251)는 아무런 알고리즘이 적용되지 않은 교통 데이터일 수 있다. 기초 데이터(251)는 실제 교통 데이터일 수 있다. 기초 데이터(251)는 차량의 속도(speed), 일정 거리 안의 차량 수(density), 일정 시간 안에 해당 구간을 지나간 차량의 총 수(total flow), 일정 시간 안에 해당 구간을 지나간 차량의 차선 별 평균값(average of lane flow), 및 이전 스테이션과의 가속도(acceleration)를 포함할 수 있다.
도로 교통 평가부(253)는 일정시간 동안 구간에 존재하는 모든 차량이 이동한 거리(VKT), 도로의 최대 VKT와 측정된 VKT의 차이(LVKT), 차량이 출발 지점에서 도착 지점까지 필요로 하는 총 여행 시간(TT), 구간에 존재하는 모든 차량이 특정 구간에서 보낸 시간(VHT), 일반적인 TT에 비해 지연된 시간(DVH), 및 주 도로와 램프의 교통량(MRFR), 도로 차량들의 속도 분산(SV), 및 정체 구간의 비율(CK) 중 적어도 하나의 매개변수에 기초하여 시뮬레이션을 평가할 수 있다. 사용자가 매개변수를 선택하면, 도로 교통 평가부(253)는 상기 선택된 매개변수를 저장하고, 컨틀롤러 모듈(230)에 상기 선택된 매개변수에 따른 데이터를 요청한다. 컨트롤러 묘듈(230)은 도로 교통 평가부(253)의 상기 요청에 응답하여, 상기 선택된 매개변수에 따른 데이터를 도로 교통 평가부(253)로 전송할 수 있다.
도로 교통 평가부(253)는 평가 결과에 사고 또는 고장의 에러값이 있는 경우, 시뮬레이션 데이터를 보정할 수 있다.
도로 교통 평가부(253)는 평가 결과를 효과적으로 제공하기 위하여, 시뮬레이션 데이터에 타임라인(timeline), 거리와 위치, 및 도로 이름을 추가하고 배치할 수 있다.
표시부(255)는 사용자의 입력에 기초하여 데이터를 표시할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 표시부(255)에 매개변수(예를 들어, 추출 및 분석하기 원하는 구간, 기간, 교통 데이터의 종류 등)를 입력하면, 표시부(255)는 매개변수에 해당하는 데이터를 추출하여 표시할 수 있다. 또한 표시부(255)는 컨트롤러(233)와 연동하여 설정된 매개변수에 따른 데이터를 추출할 수 있다.
예를 들어, 표시부(255)는 평가 결과 데이터를 엑셀(excel), CSV 형태로 추출하거나, 또는 직관적으로 교통 상황을 인식할 수 있는 컨투어(contour) 그래프로 추출할 수 있다.
이하에서는, 본 발명의 시뮬레이션 동작 실험에 대한 성능 및 평가에 대하여 설명한다.
본 발명의 시뮬레이션 동작 실험을 위해 도시고속도로에서 가장 많이 사용하는 Ramp Metering 알고리즘 실험을 수행한다. Ramp Metering은 고속도로의 상황에 따라 차량의 입구인 램프로부터 도로에 진입하는 차량의 양을 적절히 통제하여 교통 상황을 향상시키는 알고리즘이다. 본 논문에서는 기존 미국도로를 위해 개발한 Ramp Metering 방법을 한국 도로에 맞게 수정하여 실험을 진행 한다.
도 8은 본 발명의 시뮬레이션 동작 실험을 위한 테스트 구간을 나타낸다.
도 8을 참조하면, 대한민국의 서울 주변을 순환하는 서울외곽순환고속도로의 남쪽 방향 구간으로, 별내 I/C에서 서하남 I/C까지 25km에 이르는 구간에 실험을 진행한다.
테스트 구간은 일반 도로와 연결되어있는 9개의 인터체인지(IC)와 서울양양고속도로, 중부고속도로와 연결되는 2개의 분기점이 존재한다. 본 발명의 시뮬레이터(10)는 VISSIM을 사용한다. VISSIM은 컨트롤러 모듈(230)에 의해 제어되며 실제 도로 환경과 유사한 실험을 가능하게 한다. 시뮬레이션 동작 실험은 알고리즘이 교통 정체에 끼치는 영향을 파악하기 위해 서울외곽순환고속도로의 정체가 심한 시간대를 선택한다. 2015년 11월 25일의 출근 정체 시간인 오전 5시부터 오후 1시까지로 설정하고 해당 시간의 기존 교통량을 활용하여 시뮬레이션을 진행하였다. 실험을 통해 생성된 시뮬레이션 결과는 평가 모듈(250)을 통해 분석할 수 있다.
실제 국내 교통과 유사한 상황을 구현하기 위해 한국도로공사에서 제공하는 데이터를 이용하였고, 실제 도로와 비슷한 시뮬레이션 환경을 구현하기 위해 교정(Calibration) 작업을 실시하였다. VISSIM에서는 차량의 운행 방법 및 규칙에 필요한 기본적인 매개변수를 제공한다. 이 매개변수의 교정에 따라 전혀 다른 시뮬레이션 결과가 나타나기 때문에 이를 적절히 국내 교통상황에 맞게 조정해주어야 실제 국내 교통 환경과 유사한 시뮬레이션을 진행할 수 있기 때문에 매우 중요한 과정 중 하나이다.
도 9a 내지 도 9d는 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템에서 시뮬레이션이 이루어지는 각 과정의 일 예를 나타낸다.
도 9a 내지 도 9d를 참조하면, 도 9a는 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템(20)의 기본 화면으로 구간의 생성 및 선택, 평가기간, 분석할 데이터, 추출할 데이터 형식 등의 옵션을 선택할 수 있고, 옵션에 따라 시뮬레이션 및 평가를 진행할 수 있다.
도 9b는 사용자가 사용할 알고리즘을 선택한 후에 시뮬레이션을 진행할 때, 해당 알고리즘의 시뮬레이션 수행을 위한 전체적인 매개변수를 설정하는 화면을 나타낸다.
도 9c는 시뮬레이션의 진행사항과 오류상황을 모니터링할 수 있는 디버그 창을 나타낸다.
도 9d는 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템(20)에 의해서 시뮬레이션을 수행하고 있는 VISSIM의 화면을 나타낸다.
도 10a 내지 도 10c는 실제 및 시뮬레이션의 속도 데이터를 5분 간격으로 나누어 등고선 그래프로 나타낸다.
도 10a는 실제로 발생한 교통량의 Speed 데이터를 나타내고 있으며, 실제 도로는 상일IC와 서하남 IC로 인해 정체구간이 나타나고 정체는 출근 시간인 약 6시부터 13시까지 유지되는 것을 볼 수 있다.
도 10b 내지 도 10c는 각각 기본 매개변수를 이용한 VISSIM 시뮬레이션 결과와, 교정된 매개변수를 이용한 VISSIM 시뮬레이션의 결과이다.
도 10b에서는 정체현상이 거의 발생하지 않는데 이는 기본 매개변수를 사용하게 되면 실제보다 도로상의 차량 사이 유지 간격이 좁고, 정지 상태에서 차량이 이동하게 되는 가속도가 높아 차량이 비정상적으로 빠르게 이동하기 때문에 실제 차량의 조심성, 고속도로 상에서 이루어지는 차로 변경에 의한 정체 등으로 발생하는 복잡한 국내 고속도로 환경을 묘사할 수 없다.
하지만 도 10c의 교정된 시뮬레이션 결과의 그래프는 도 10a와 정체가 시작되고 끝나는 스테이션과 정체가 유지되는 시간이 크게 유사해진 것을 볼 수 있다. 이러한 결과를 통해 교정이 적용된 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템(20)의 시뮬레이션 분석은 기존에 사용되는 기본 VISSIM 시뮬레이션보다 매우 큰 차이의 유사성을 가지는 것을 확인할 수 있다.
이하에서는 각 시뮬레이션 결과를 시간 별 TT, CK 그래프로 출력하여 Ramp Metering 알고리즘을 도로에 적용하였을 시와 적용하지 않았을 시의 교통상황을 비교 분석한다.
도 11a 내지 도 11d는 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템에서 Ramp Metering을 수행하지 않은 기본 시뮬레이션과 Ramp Metering을 수행한 시뮬레이션 결과를 나타낸다.
도 11a을 참조하면, 시뮬레이션 결과의 Total Travel Time을 비교할 수 있다. 도로의 정체가 발생하고 최대치까지 오르는 시간인 6시 45분부터 8시까지에서 Ramp Metering 사용에 따른 최대 Travel Time 차이는 약 5분 정도인 것을 확인할 수 있다. 고속도로에서 차량의 총 이동시간(Total Travel Time)은 가장 핵심적인 요소 중 하나이다. 그러므로 전체 구간에서 Ramp Metering을 통해 5분 이상의 total travel time을 감소시켰다는 것은 전체 교통량에 큰 효과가 있다는 것을 확인할 수 있다.
CK 그래프를 나타내는 도 11b를 참조하면, 전체 구간에서 차량이 정체되는 구간의 비율을 비교할 수 있다. 차량의 정체가 발생하기 시작하는 6시 이후부터 정체비율이 급격히 증가하는 것을 확인할 수 있다. 정체 구간이 급격히 발생하는 6시에서 8시 사이에 Ramp Metering 적용했을 시에 큰 정체비율에 감소에 기여하게 되고 전체구간에서 비교적 낮은 CK값을 유지하고 있다. 즉, Ramp Metering의 효율적인 교통량 제어를 통해 정체의 증가폭을 줄이고 기준보다 느리게 움직이는 차량이 줄어들어 교통량 증가에 기여한다는 것을 알 수 있다.
도 11c 내지 도 11d를 참조하면, 각 스테이션의 감지기가 측정한 속도 데이터를 컨투어 그래프로 확인할 수 있아. Ramp Metering의 결과로 전체적인 도로의 정체가 줄었고, 특히 오전 7시부터 오후 12시 동안 구리TG에서 퇴계원IC에 이르는 구간의 정체 구역 및 정체 시간이 크게 감소한 것을 볼 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (14)

  1. 한국 도로 교통 데이터를 수신하는 데이터 수신기;
    상기 수신한 한국 도로 교통 데이터를 기초로 시뮬레이션(simulation) 도로를 생성하고, 상기 시뮬레이션 도로에 구간들을 설정하는 도로 매니저(manager);
    상기 시뮬레이션 도로에 시뮬레이션을 수행하도록 시뮬레이터(simulator)를 제어하는 컨트롤러 모듈(controller module); 및
    VKT, LVKT, TT, VHT, DVH, MRFR, SV, 및 CK에 기초하여 제1 구간의 시뮬레이션을 평가하는 평가 모듈(evaluation module)
    을 포함하고,
    상기 구간들은 상기 제1 구간을 포함하고,
    상기 VKT는 상기 제1 구간에 존재하는 모든 차량이 일정 시간 동안 이동한 거리이고, 상기 LVKT는 상기 시뮬레이션 도로의 최대 VKT와 측정된 VKT의 차이이고, 상기 TT는 차량이 출발 지점에서 도착 지점까지 필요로 하는 총 여행 시간이고, 상기 VHT는 상기 모든 차량이 특정 구간에서 보낸 시간이고, 상기 DVH는 상기 TT에 비해 지연된 시간이고, 상기 MRFR는 주 도로와 램프의 교통량이고, 상기 SV는 상기 모든 차량의 속도 분산이고, 상기 CK는 정체 구간의 비율인
    교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 시뮬레이션의 결과로부터 시뮬레이션 데이터를 추출하는 추출기; 및
    상기 시뮬레이션 데이터가 에러(error)를 포함하는 경우, 이를 보정(interpolate)하는 보간기(interpolator)
    를 더 포함하는 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 추출기는,
    미리 설정한 시간 간격으로 상기 시뮬레이션 도로의 분석 대상 도로의 데이터 및 상기 시뮬레이션 데이터를 추출하는
    교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템.
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 시뮬레이션 도로는,
    고속도로를 구분하는 노선(corridor)에 관한 정보, 차량을 감지하는 감지기(detector)가 설치된 스테이션(station)에 관한 정보, 램프 미터(ramp meter)가 설치되어 있는 입구(entrance)에 관한 정보, 출구(exit), 교통 메시지를 전달하는 DMS(dynamic message sign)에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 도로 매니저는,
    상기 시뮬레이션 도로에서 차량이 정상적으로 운행할 수 있도록 상기 시뮬레이션 도로를 검사하는 테스터(tester)
    를 포함하는 교통 시뮬레이션을 수행하는 시스템.
  8. 한국 도로 교통 데이터를 기초로 시뮬레이션 도로를 생성하고, 상기 시뮬레이션 도로에 구간들을 설정하는 단계;
    상기 시뮬레이션 도로에 시뮬레이션을 수행하도록 시뮬레이터를 제어하는 단계; 및
    VKT, LVKT, TT, VHT, DVH, MRFR, SV, 및 CK에 기초하여 제1 구간의 시뮬레이션을 평가하는 단계
    를 포함하고,
    상기 구간들은 상기 제1 구간을 포함하고,
    상기 VKT는 상기 제1 구간에 존재하는 모든 차량이 일정 시간 동안 이동한 거리이고, 상기 LVKT는 상기 시뮬레이션 도로의 최대 VKT와 측정된 VKT의 차이이고, 상기 TT는 차량이 출발 지점에서 도착 지점까지 필요로 하는 총 여행 시간이고, 상기 VHT는 상기 모든 차량이 특정 구간에서 보낸 시간이고, 상기 DVH는 상기 TT에 비해 지연된 시간이고, 상기 MRFR는 주 도로와 램프의 교통량이고, 상기 SV는 상기 모든 차량의 속도 분산이고, 상기 CK는 정체 구간의 비율인
    교통 시뮬레이션을 수행하는 방법.
  9. 삭제
  10. 제8항에 있어서,
    상기 시뮬레이션의 결과로부터 시뮬레이션 데이터를 추출하는 단계; 및
    상기 시뮬레이션 데이터가 에러(error)를 포함하는 경우, 이를 보정하는 단계
    를 더 포함하는 교통 시뮬레이션을 수행하는 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 추출하는 단계는,
    미리 설정한 시간 간격으로 상기 시뮬레이션 도로의 분석 대상 도로의 데이터 및 상기 시뮬레이션 데이터를 추출하는 단계
    를 포함하는 교통 시뮬레이션을 수행하는 방법.
  12. 삭제
  13. 제8항에 있어서,
    상기 시뮬레이션 도로는,
    고속도로를 구분하는 노선(corridor)에 관한 정보, 차량을 감지하는 감지기(detector)가 설치된 스테이션(station)에 관한 정보, 램프 미터(ramp meter)가 설치되어 있는 입구(entrance)에 관한 정보, 출구(exit), 교통 메시지를 전달하는 DMS(dynamic message sign)에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 교통 시뮬레이션을 수행하는 방법.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 한국 도로 교통 데이터를 기초로 시뮬레이션 도로를 생성하는 단계는,
    상기 시뮬레이션 도로에서 차량이 정상적으로 운행할 수 있도록 상기 시뮬레이션 도로를 검사하는 단계
    를 포함하는 교통 시뮬레이션을 수행하는 방법.
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