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- 저자 : 장세봉 (검색결과 30 건)
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장세봉 永同大學校 1999 硏究論叢 Vol.5 No.1
본 연구는 고속도로 교통류의 속도-밀도 변수관계 규명에 대한 기존 회귀분석의 한계를 극복하기 위하여 인공신경망 KFM과 MLP의 적용 가능성을 검토하였다. 연구 결과, 회귀분석보다 인공신경망 적용 방법이 속도-밀도 모형의 정립에 보다 높은 정확도를 보였으며 자료 정리 과정없이 현장 실측자료의 자동 분석이 가능하여 첨단 교통체계(ITS)에 대한 적용성이 높을 것으로 판단되었다. The Purpose of this study is to demonstrate the application possibility of the artificial neural networks(ANNs) in analysis of the relationship between speed and density in freeway. The ANNs adopted are the Kohonen Feature Map(KFM) and Multilayer Perception(MLP). This study shows that the ANN application method is more accurate than the regression analysis and cari be used automatically with the raw data collected in site without data screen. Therefore, it is expected the ANN application method be applied to ITS.
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장세봉 永同大學校 1997 硏究論叢 Vol.3 No.1
차량속도는 도로시설의 설계와 운영 서비스수준의 평가, 교통수요예측, 교통환경영향의 평가 등에 주요한 변수로 사용된다. 본 연구에서는 도시간선도로에서의 도로환경 및 교통조건에 따른 차량속도의 특성을 분석하였고, 아울러 차량속도값을 용이하게 산정할 수 있는 속도산정모형을 도출하였다. The purpose of this study is to analyze the characteristics of free flow speeds, running speeds and trabel speeds on urban arteriats. The relationship between speed and flow under interruptions of traffic signals and side frictions is established through regression analysis for selected arterials in Seoul. Main findings are : a speed-flow relationship under a uninterrupted flow condition is also found to be applicable for the interrupted flow ; running and travel speed models are produced as functions of side frictions ; a free flow speed on selected arterials in Seoul is estimated to be approximately 70 kph.
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INTRAS 자료를 이용한 신경망 유고 감지에 관한 기초적 연구
장세봉 永同大學校 2001 硏究論叢 Vol.7 No.1
본 연구는 추론 및 판단의 신속성과 정확성이 우수하여 최근 교통분야에 적용이 활발해지고 있는 인공신경망을 고속도로유고감지에 적용하여 유고시 교통류 변수들의 임계치 사전 설정 및 낮은 유고 감지율 등으로 실제 현장 적용시 많은 문제점을 나타내고 있는 기존 유고감지 알고리즘의 한계를 극복하기 위한 가능성을 검토하였다. 적용된 인공신경망은 Multilayer Perceptron이며 Backpropagation 알고리즘으로 학습시켰으며 MLP의 학습 및 검증자료는 고속도로 교통류 미시적 시뮬레이션 모형인 INTRAS를 사용하여 준비하였다. 분석결과, 기존 알고리즘은 60%내외의 낮은 유고 감지율을 보이고 있으나 MLP에 의한 유고 감지율은 약 70∼100%로 매우 높게 나타나 추가적인 연구가 진행될 경우 실시간 기반의 ITS의 고속도로유고감지 알고리즘으로 유용될 가능성이 있는 것으로 판단된다. The objective of this study is to verify the application possibility of neural network model for the freeway incident detection. The neural network model adopted was the multilayer perception(MLP) and trained with the back propagation algorithm, INTRAS simulation data were used to train the MLP. The study result shows that MLP incident detection rate is 70∼100% and demonstrates the potential of neural network model in improving incident detection performance over the conventional algorithms. Therefore, it is expected that the neural network model can be applied to Intelligent Transport System through more following researches.
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고속도로 교통류 시뮬레이션 모형(FRESIM)의 정산에 관한 연구
장세봉 永同大學校 1999 硏究論叢 Vol.5 No.1
본 연구는 고속도로 교통류 시뮬레이션 모형인 FRESIM의 국내 교통환경에 대한 현실모사성을 검증하고자 경부고속도로상에서 실측된 교통자료를 이용하여 FRESIM의 각종 파라매타를 정산하였다. 정산결과, 교통량은 FRESIM의 각 파라메타 값에 따라 크게 달라지지 않으나 점유율은 FRESIM의 정산전보다 정산후가 FRESIM에 의해 실측점유율을 보다 잘 모사되는 것으로 나타났다. The purpose of this study is to demonstrate the capability to describe the traffic condition and freeway environment in Korea. The parameters of FRESIM is calibrated with the volume and occupancy collected in the Kyungbu Expressway. The result of this study is that the occupancy is described more better after FRESIM calibration than before; and the volume is hardly influnced by the FRESIM parameters.
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교통혼잡 비용을 적용한 서울시 교통수요 관리방안에 관한 소고
장세봉 永同大學校 1999 硏究論叢 Vol.5 No.1
본 연구는 날로 가중되고 있는 도시교통의 혼잡을 완화를 위해 교통혼잡비용의 적용을 통한 교통수요관리에 관하여 연구하였다. 주요내용은 교통혼잡비용의 이론 고찰과 외국사례조사를 하였으며, 그리고 서울시의 적용방안을 검토하였는 바, 적용대상지역은 4대문안 CBD에서 도시전역으로 단계적으로 확대하고 첨두시간대에 자가용승용차를 대상으로 적용함이 타당할 것으로 분석되었다. The purpose of this study is to analyse the transportation demand management program by the application of the congestion toll in Seoul It is analysed to be reasonable that the application of the congestion toll is made in the CBD at first and then enlarged into the whole urban area step by step for the peak hours to the passenger cars.
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장세봉,김태효,박영석 慶南大學校 附設 工業技術硏究所 1999 硏究論文集 Vol.17 No.-
본 논문에서는 동영상의 차분 프레임을 4개의 부대역으로 분할하고 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘은 동영상 차분 프레임을 구하고 이를 4개의 부대역으로 분할한 후 DCT 처리하게 되는데, 여기서 차분 프레임 사이에 분산 값으로 임계치를 설정하고 움직임 성분을 검출한다. 압축률을 개선하기 위해 SBDCT 및 Huffman 부호화 한다. 모의실험 결과, 0.04bit/pixel의 압축율을 얻을 수 있었다. This paper proposes a moving image compression algorithm using subband coding which divides and processes the difference frame of each moving image into 4 subband region. This method decomposes the original image with each subband and performs DCT. The moving blocks are detected from each of subband using threshold value which is select from the variance of difference between frames, then the data are performed SBDCT and Huffman coding in order to improve the compression ratio. As the result of simulation, we confirmed that this method improved the bit rate of 0.04bit/pixel from reconstructed image.
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張世奉 牧園大學校 建築·都市硏究센터 1997 建築·都市環境硏究 Vol.5 No.-
The primary purpose of this study is to develop the freeway incident detection model using artificial neural networks ANNs and to evaluate its spatial transferability. The ANN model adopted is the multi-layer perception and trained with the back propagation algorithm. The ANN alternatives, of which input data sets are composed of occupancy, occupancy·volume, and occupancy·volume·speed, are prepared and the best ANN model is selected through training and testing them. To train ANNs, the data sets generated with FRESIM are used. The test section is Suwon to Osan IC in the Kyungbu Expressway. The performance of the ANN model is compared with those of the California algorithms; the ANN model produces substantially improved detection performance in terms of detection rate, false alarm rate and time-to-detect. And the spatial transferability evaluation implies that the ANN model operates well in different locations
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