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- 저자 : 최진섭(Jinsup Choi) (검색결과 3 건)
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소형 초음파 센서를 이용한 WSN 기반 교통정보 수집 시스템
조영태(Youngtae Jo),최진섭(Jinsup Choi),정인범(Inbum Jung) 한국정보과학회 2014 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.20 No.7
현대사회에 들어 차량의 폭발적 증가는 도로의 교통 혼잡을 가중시켜왔으며 이러한 교통 혼잡은 환경오염, 교통사고 증가 등의 문제를 유발시켜 왔다. 이러한 문제를 해결하기 위해 교통시스템과 IT기술이 융합된 지능형 교통 시스템이 연구되어 왔다. 교통정보 수집기술은 지능형 교통시스템의 기술 중 가장 기초적인 기술로써 중요한 역할을 수행해 왔다. 기존의 교통정보 수집 시스템은 큰 사이즈, 유선을 통한 파워 공급 및 통신으로 비용이 크고 확장성이 떨어지는 문제가 있다. 최근에는 낮은 비용과 높은 확장성을 위해 WSN 기반 교통정보 수집 기술이 연구되고 있다. WSN 기반 교통정보 수집 시스템은 저전력 센서를 통해 교통 정보를 수집하고 무선을 통해 교통정보를 전송하는 시스템이다. 하지만, WSN 기반이라는 특징으로 인해 낮은 컴퓨팅 파워, 제한된 배터리용량, 전송 지연 등의 문제점이 존재한다. 기존의 WSN기반 교통정보 수집 시스템 연구는 이러한 문제점을 모두 고려하여 설계하지 않거나 실제 시스템구현으로 접근하지 않고 이론적인 접근에 머무는 경우가 대부분이다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점들을 모두 고려한 WSN 기반 교통정보 수집 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 실제 도로에 설치되어 그 성능이 평가되었으며 실험결과 높은 정확성, 낮은 파워 소비, 작은 전송 지연 등의 장점을 확인하였다. Recently, the explosive increase of vehicles on the roads has caused huge traffic congestion which leads various problems such as increase in air pollution and the frequency of car accidents. To address these problems, intelligent transportation systems (ITSs) - the convergence of information technology and transportation systems - has been studied. As an essential technology of the intelligent transportation system, traffic information acquisition technology plays an important role among the ITS technologies. Existing systems for traffic information acquisition have high cost and low scalability owing to their characteristics such as large size, wired power supplies, and wired communication. Recently, for the low cost and high scalability, wireless sensor networks (WSN)-based traffic information acquisition systems have been suggested. WSN-based traffic information acquisition system collects traffic data using low power sensors, and transmits it through wireless networks. However, WSN-based systems have many issues to consider, such as low computing power, limited battery capacity, and transmission delay. Existing studies on WSN-based acquisition systems have not considered all the issues together. Moreover, most studies have focused on theoretical problems rather than practical ones. Therefore, we propose a new system that considers all the issues. In our experiments, we installed our system on real roads for an accurate evaluation. The results show that our system has a high detection accuracy, low power consumption, and low transmission delay.
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교통 패턴 학습 기반 반복적 교통 혼잡을 고려한 교차로 신호 제어
조영태(YoungTae Jo),최진섭(JinSup Choi),정인범(InBum Jung) 한국정보과학회 2014 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.20 No.8
교통 인프라의 효율적 사용을 위한 지능형 교통 시스템이 최근 많이 연구되고 있다. 교차로 신호 제어 역시 교통 시스템의 발전에 힘입어 기존의 고정형 신호 제어 방식을 벗어나 실시간 교통 흐름에 따라 능동적으로 변화하는 신호 제어 방식으로 변화하고 있다. 본 논문에서는 도심 교통에서 교통 안정성 감소나 오염 증가 같은 중요 문제들을 일으키는 반복적 교통혼잡을 고려한 교통 신호제어 알고리즘을 소개한다. 제안된 알고리즘은 반복적 교통혼잡 하에서 도심 교차로의 평균지연 감소와 교통량 증가를 목표로 한다. 기존 교통정보를 기반으로 학습된 교통패턴을 통해 향후 발생 가능한 교통혼잡을 예측한다. 정확한 예측을 위해 본 논문에서는 상관계수를 활용한다. 제안된 알고리즘의 실용성을 높이기 위하여 현재 실제 도로에서 가장 많이 사용되고 있는 Actuated control을 기반으로 설계한다. 제안된 알고리즘은 VISSIM 마이크로스코픽 시뮬레이터를 통해 평가되었고 평가 결과를 통해 주기적 교통 혼잡에서 교통 흐름 개선을 확인하였다. Recently, intelligent transportation system (ITS) has been studied for efficient use of road infrastructure. With the advance of transportation systems, traffic signal control methods have been improved from conventional pre-timed signal controls to active strategies that dynamically schedule the traffic signal based on real-time traffic flow. This paper introduces a novel algorithm to minimize average delay and improve throughput for the repetitive traffic congestion that is a critical problem at urban intersections, leading to various problems such as safety reduction, increase of pollution, and so on. In our algorithm, future traffic congestion is estimated using traffic pattern learning based on historical traffic information. We use adjusted correlation coefficient for accurate congestion estimation with previously learned traffic data. To improve the utility of our algorithm, the actuated control is included which has been used widely in real field. In our experiments, the microscopic traffic simulator VISSIM performed our modeling works. The results show that the proposed algorithm has good effect to the intersections struggling with repetitive traffic congestion problems.
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