http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 탁세현 (검색결과 46 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
-
탁세현,김사리,최성진 대한교통학회 2022 대한교통학회 학술대회지 Vol.86 No.-
현재의 자율주행기술은 비교적 짧은 인지 거리(100~150m)로 인하여 정류장 및 신호 주변의 정체, 신호 정보 등의 먼거리에서 발생하는 정보를 미리 탐지하지 못하는 한계를 가지고 있다. 이로 인하여 차량을 감속해야 하는 상황에 미리 대응하지 못하여 급감속, 급가속과 같은 불안전 주행 상황이 발생하는 경우가 있다. 예를 들어, 주행경로 상에 신호등이 있을 경우, 현재의 신호가 붉은 색이라면 이 신호를 기반으로 자율협력주행 차량이 정지를 한다. 하지만 현재의 신호는 붉은 색이지만 차량이 불필요한 가속행위를 하지 않거나 약간의 감속을 한다면 해당 차량이 교차로에 도착하였을 때 신호가 파란불로 바뀌는 경우가 있다. 이 경우 자율율협력주행차량이 이러한 상황을 미리 인지하여 가속행위를 하지 않거나 약간의 감속을 해서 차량이 정지하는 상황을 피하게 된다면, 자율협력주행차량의 연료 효율성이 크게 향상할 수 있다. 또 다른 예로 대중교통에서 활용하고 있는 버스의 경우 센서의 제한된 범위로 인하여 급감속을 하게 될 경우 차내 탑승자의 안전에 안 좋은 영향을 끼칠 수 있다. 이에 본 연구에서는 자율협력주행차량에게 차량에게 앞서 말한 예시의 상황을 종합적으로 판단하여 차량에게 권장속도를 추천해주는 시스템을 개발 및 현장 적용하였다. 구간별 권장속도는 강화학습을 기반으로 산출되며 안전성과 에너지 효율 모두를 향상시키기 위하여 리워드는 속도, 안정성, 에너지 소비를 기반으로 주어지게 설계하였다. 강화학습의 학습은 세종시 수집 데이터 기반으로 생성된 시나리오를 기반으로 시뮬레이션 하였으며, 학습된 결과를 실제 차량에 적용하여 현장 테스트를 진행하였다. 권장 속도 추천 시스템의 적용 결과 권장 속도 추천 시스템 적용 전에는 약 52187.15 kW의 에너지 소비량을 보여주고 있지만 적용 후에는 약 18870.2km의 에너지 소비량을 보여주고 있다. 이러한 결과를 비교하여 볼 때 적용 전과 비교하였을 때 적용 후에는 약 64%정도의 연료 사용을 저감할 수 있는 결과가 분석되었다. 추후 이러한 연구를 더욱 확장하여 차량의 실시간 탐지 정보를 기반으로 한 실시간 훈련 및 적용 알고리즘으로 확대 및 적용하려고 한다.
-
Cell Transmission Model 시뮬레이션을 기반으로 한 클라우드 환경 아래에서의 고속도로 교통 예측 및 최적 제어 시스템 개발
탁세현,여화수 한국ITS학회 2016 한국ITS학회논문지 Vol.15 No.4
이 연구는 도로 이용의 효율을 향상시키기 위하여, 거시적 시뮬레이션 기법인 Cell Transmission Model (CTM)과 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한, 클라우드 환경에서의 고속도로 교통 예측 및 최적 제어 시스템을 제안하였다. 본 연구에서 제안하고 있는 시스템은 4가지로 구성된다: 1) 전처리 모듈에서는 도로에 설치된 차량 검지기에서 수접된 데 이터를 1차적으로 처리하여 보정한다. 2) 데이터 기반 교통 예측 모듈에서는 계층적 구조 기반의 K-근접이웃 분류기법 (MK-NN)으로 1차 처리된 데이터를 분석하여 미래의 교통량과 스피드를 예측한다. 3) 온라인 교통 시뮬레이션에서는 MK-NN을 통하여 예측된 교통량과 스피드에 기초하여 사고, 공사, 날씨 등의 다양한 도로 환경에 따른 교통 상황의 변 화를 예측 한다. 4) 최적 교통 제어에서는 유전 알고리즘과 CTM을 기반으로 도로의 교통을 제어할 수 있는 최적 해법 을 도출한다. 본 연구의 분석에 따르면 제안된 알고리즘을 현재 고속도로의 교통 제어에 적용할 경우 평균 26%에서 66%의 총통행시간(VHT) 향상을 기대할 수 있다. This study proposes the traffic prediction and optimal traffic control system based on cell transmission model and genetic algorithm in cloud environment. The proposed prediction and control system consists of four parts. 1) Data preprocessing module detects and imputes the corrupted data and missing data points. 2) Data-driven traffic prediction module predicts the future traffic state using Multi-level K-Nearest Neighbor (MK-NN) Algorithm with stored historical data in SQL database. 3) Online traffic simulation module simulates the future traffic state in various situations including accident, road work, and extreme weather condition with predicted traffic data by MK-NN. 4) Optimal road control module produces the control strategy for large road network with cell transmission model and genetic algorithm. The results show that proposed system can effectively reduce the Vehicle Hours Traveled upto 60%.
-
교차로 사고를 방지하기 위한 AEB시스템의 검지 범위에 관한 연구
탁세현,유화평,여화수 대한교통학회 2017 대한교통학회 학술대회지 Vol.77 No.-
도심에서의 사고를 막고 자동차의 안전 성능을 증가시키기 위하여 레이더 및 카메라 센서를 기반으로 한 다양한 자동긴급제동장치 및 사고 경고 시스템들이 개발 및 적용되어져 왔다, 하지만 현재의 기술은 주행 중의 전방 추돌 사고 및 보행자와의 추돌사고 방어에 집중되어 있어 교차로에서 발생하는 다양한 사고 상황을 방어하기에는 한계를 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 이전 연구에서 도출한 교차로에서의 주요 사고 시나리오를 기반으로 현재의 카메라 및 레이더 기반의 사고 경고 및 방어 시스템의 사고 방어 성능을 시뮬레이션을 통하여 도출하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 교차로 사고 시뮬레이션을 개발하였으며 이를 기반으로 카메라 및 레이더 센서의 성능을 변화하여 각 센서 성능별 사고 방어율을 도출하였다. 연구결과 주행 차량의 이동 방향과 수직으로 교차로에 진입하는 차량이 신호위반을 하는 시나리오에서는 레이더센서보다는 카메라센서의 방어 성능이 더 우수하였으며, 특히 카메라 센서의 인식 각도가 증가함에 따라 사고율을 더욱 낮출 수 있었다. 하지만 각도가 85도 이상되어도 약 5%의 사고발생하는 것이 관측되었다. 이에 사고의 발생을 더욱 줄이기 위해서는 기존의 센서 기반 사고 방어 시스템과 함께 통신 기반의 사고 방어 시스템과 같은 다른 종류의 시스템 개발이 추가적으로 요구되어 진다.
-
-
-
-
-
탁세현,김사리,이지원 대한교통학회 2022 대한교통학회 학술대회지 Vol.86 No.-
최근 클라우드에 대한 관심이 증가하면서, 교통 분야에서도 서비스, 데이터 처리의 영역에서 많은 기능들이 클라우드에 이관되어 제공되고 있다. 이러한 흐름 변화의 원인 중는 클라우드 환경에서의 작업 용이성, 부하 증가에 대한 탄력적 대응 등이 있다. 본 연구에서는 기존의 서비스, 데이터 처리의 영역을 더욱 확장시켜 자율협력주행 관제 센터에 클라우드 기술을 적용하고 이를 실제 자율주행차량을 통하여 실증하였다. 해당 서비스의 효과성은 크게 두 가지로 분석되었다. 첫번째는 자율협력주행센터를 구축하고 관련 서비스를 제공함에 따른 효과성 분석이다. 주행 측면에서의 효과성 분석 결과 감속도는 16~35% 저감되고 가속도도 21%~38%가 저감되는 성능을 보여주고 있다. 두번째인 가격적인 측면에서는 기존의 온프러미스(On Premise)방식과 비교하였을 떄 과업 수행 기간인 3년 동안 87%의 저감효과가 있었다. 또한 수치로는 산출이 힘들지만 자율협력주행 차량을 기반으로 대중교통 서비스를 제공할 경우 갑작스럽게 데이터 양이 증가하는 경우가 있는데 클라우드 환경에서는 이러한 문제에 효율적이고 신속하게 대응할 수 있는 장점을 가지고 있다.
-
도로 인프라 수준을 고려한 자율주행 기반 모빌리티 서비스 도입 방향 고찰
탁세현,김해곤,강경표,이동훈 한국ITS학회 2019 한국ITS학회논문지 Vol.18 No.5
There have been enormous efforts to develop an innovative public transport bus service for enhancing its operational efficiency based on Automated Vehicle(AV). However, since the vehicle operating environment in the public transport system varies with the purpose and method of mobility service, it is necessary to preferentially evaluate the current roadworthiness for an effective way to introduce the AV. Therefore, this study classified and redefined AV-based mobility service based on literature reviews. This research conducted the roadworthiness test for checking the feasibilities of the AV-based mobility services. Furthermore, we suggested some deployment strategies of the AV-based mobility service considering the Level-Of-Service (LOS) of road infrastructure based on the results of roadworthiness tests. The proposed direction would have a great potential to introduce the AV-based public transport system in the near future. 버스 대중교통 서비스의 운영 효율성 향상을 위한 목적으로 자율주행차량을 기반으로 한대중교통시스템 개발이 추진중에 있다. 그러나 대중교통시스템은 모빌리티 서비스 목적 및 방식에 따라 차량운행 환경이 크게 변화하므로, 자율주행기술을 효과적으로 도입하기 위해서는모빌리티 서비스 유형에 따른 도로 적합도에 대한 평가가 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 선행사례 조사를 통해 자율주행차량 기반 모빌리티 서비스 유형을 분류하고 재정의하였다. 제안한 서비스들의 적용 가능성 검토를 위해 실차 주행실험을 기반으로 도로 인프라 수준에따른 자율주행 적합도 분석을 시행하였다. 또한 도로 적합도 분석결과를 토대로 국내 도로 인프라 수준을 고려한 모빌리티 서비스 도입 방향을 제시하였다. 본 연구결과는 향후 자율주행기반의 대중교통시스템 개발에 활용 가능할 것으로 판단된다.
ScienceON연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
