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강우 및 밝기에 따른 신호교차로 포화차두시간 분석에의 적응 뉴로-퍼지 적용
김경환(Kim Kyung Whan),정재환(Chung Jae Whan),김대현(Kim Daehyon) 대한토목학회 2006 대한토목학회논문집 D Vol.26 No.4D
포화차두시간은 신호시간 설계와 교차로 용량추정에 있어서 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 현재의 기법은 신호교차로에서 포화차두시간에 영향을 미치는 요인들 중 정성적인 요인들을 다루기에는 부적절하다. 본 연구에서는 퍼지적 성격을 가진 정성적 인자인 강우조건과 주변 밝기정도를 선택하여 ANFIS를 이용해서 현장에서 관측된 관측치와 입ㆍ출력 데이터 집합의 학습을 통해 퍼지근사추론 모형을 구축하였다. 강우조건은 강우량에 따라 3개의 퍼지변수로, 주변 밝기정도는 2개의 퍼지변수로 구분하였다. 이렇게 구축된 모형의 예측력은 검증자료를 이용한 관측치와 추론치를 비교함으로써 평가되었다. 결정 계수와 오차 및 분산정도를 나타내는 척도인 평균절대 오차(MAE)와 평균제곱근 오차(MSE)가 각각 0.993, 0.0289, 0.00173으로 나타나 본 모형의 설명력이 높은 것으로 평가 된다. The Saturation headway is a major parameter in estimating the intersection capacity and setting the signal timing. But Existing algorithms are still far from being robust in dealing with factors related to the variation of saturation headways at signalized intersections. So this study apply the fuzzy inference system using ANFIS. The ANFIS provides a method for the fuzzy modeling procedure to learn information about a data set, in order to compute the membership function parameters that best allow the associated fuzzy inference system to track the given input/output data. The climate conditions and the degree of brightness were chosen as the input variables when the rate of heavy vehicles is 10-25 %. These factors have the uncertain nature in quantification, which is the reason why these are chosen as the fuzzy variables. A neuro-fuzzy inference model to estimate saturation headways at signalized intersections was constructed in this study. Evaluating the model using the statistics of R², MAE and MSE, it was shown that the explainability of the model was very high, the values of the statistics being 0.993, 0.0289, 0.0173 respectively.
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김경환(Kim Kyung Whan),김대현(Kim Daehyon),이익수(Lee Ik Su),이덕환(Lee Deok Whan) 대한토목학회 2009 대한토목학회논문집 D Vol.29 No.1D
횡단보행자의 임계간격은 비신호 횡단보도에서의 교통운영분석에 중요한 파라메타이나 국내에서는 이 분야의 연구가 빈약한 실정이다. 이에 본연구의 목적은 횡단보행자의 임계간격 추정을 위한 모형을 개발하는 데 있다. 이를 위해, 이 임계간격에 영향을 미치는 인자들 중 퍼지적 성격을 가진 보행자 연령과 횡단보도의 연장, 거절되거나 수락되는 간격이 연장 3.5 m에서 10.5 m 범위의 행단보도에서 수집되었다. 이들 횡단보도에서의 임계간격은 2.56초에서 5.56초 범위의 값을 보였다. 연령과 횡단보도 연장이 각각 3개의 퍼지변수로 구분되고 각 경우에 대하여 Raff의 기법에 의한 임계간격이 추정되어 총 9개의 퍼지규칙이 설정되었다, 이들 규칙에 기초하여 횡단보행자 임계간격을 추정할 수 있는 ANFIS모형이 구축되었다. 모형의 예측력은 실측치와 추론치를 비교함으로써 평가되었다. 결정계수 R²와 오차 및 분산정도를 나타내는 척도인 평균절대 오차(MAE) 및 평균제곱근 오차(MSE)가 각각 0.96, 0.097, 0.015로 나타나 본 모형의 설명력이 높은 것으로 평가된다. 본 연구의 과정에서 보행자의 연령 40세 이후 임계간격의 증가율이 높음을 볼 수 있었다. The critical lag of crosswalk pedestrians is an important parameter in analyzing traffic operation at unsignalized crosswalks, however there is few research in this field in Korea. The purpose of this study is to develop a model to estimate the critical lag. Among the elements which influence the critical lag, the age of pedestrians and the length of crosswalks, which have fuzzy characteristics, and the each lag which is rejected or accepted are collected on crosswalks of which lengths range from 3.5 m to 10.5 m. The values of the critical lag range from 2.56 sec. to 5.56 sec. The age and the length are divided to the 3 fuzzy variables each, and the critical lag of each case is estimated according to Raft's technique, so a total of 9 fuzzy rules are established. Based on the rules, an ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) model to estimate the critical lag is built. The predictability of the model is evaluated comparing the observed with the estimated critical lags by the model. Statistics of R², MAE, MSE are 0.96, 0.097, 0.015 respectively. Therefore, the model is evaluated to explain the result well. During this study, it is found that the critical lag increases rapidly over the pedestrian's age of 40 years.
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3차원 도로정보를 이용한 환경비용측면에서의 최적 노선 선택모형연구
장요한(Yohan Chang),한동엽(Dongyeob Han),김대현(Daehyon Kim) 대한공간정보학회 2008 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2008 No.10
최근 ITS (Intelligent Transportation Systems)의 보급으로 개인의 기-종점 간 통행시간에 많은 비용절감을 가져왔다. 지금까지의 주요 최단경로알고리즘은 네트워크의 기-종점(Origin-Destination) 거리 간 최단 통행 시간을 고려하여 연구되어 왔다. 하지만, 최근 대두되는 고유가 시대의 진입과 더불어 환경에 대한 인식이 높아짐에 따라 기-종점 간 통행시간만을 고려하던 기존의 방법들에서 벗어나 추가적인 요인들의 고려 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 연구에서는 지리정보시스템을 이용한 환경오염을 최소화하는 친환경 최단경로 탐색방법 개발을 제안하고자 한다. 이를 위하여 3D 좌표정보 도로를 활용하여, 도로구배 조건에 따른 배출가스의 증감율을 환경오염편익으로 구분하고, 이를 사회적비용으로 환산하여, 경로탐색의 추가적인 요소로 반영하였다.
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Noise Addition on Training Data for Better Performance of Fuzzy ARTMAP Model
Kim, Daehyon 여수대학교 2002 論文集 Vol.17 No.-
인공신경망 이론은 복잡하거나 부정확한 데이터로부터 추론할 때 우수한 능력을 발휘하므로, 현재까지 인간이 직접 또는 기존의 컴퓨터 모델을 이용하여서는 해석하기 어려운 문제에 매우 유용한 모델로 인식되어 왔다. 인공신경망이론은 현재 수학, 컴퓨터 공학, 토목 공학, 교통, 의학, 생물학, 심리학 등 거의 모든 학문분야에서 널리 이용되고 있으며 새로운 모형의 개발과 더불어 신경망 이론에 대한 연구는 더욱 증가 할 전망이다. 현재 다양한 종류의 신경망모델이 개발, 이용되고 있으나 흔히 역전파모형(Backpropagation)으로 불리는 역전파학습 알고리즘을 이용한 다층전파 네트워크가 가장 널리 이용되는 신경망 모형 중의 하나이다. 그러나 이 모형은 오랜 학습시간외에 몇 가지 단점을 가지고 있으며 이를 개선하고 많은 연구가 진행되어왔다. 특히 Fuzzy ARTMAT 은 역전파 모형 보다 학습시가 뿐만 아니라 예측력에서도 우수한 결과를 제시한 것으로 몇몇의 연구 결과에서 나타났으며, 따라서 본 연구에서는 학습데이터가 부족할 경우 Fuzzy ARTMAP의 예측력을 높이기 위한 학습방법을 제시하였다.
DBpia
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