기존 신호제어기법은 과거 주기에 파악된 교통상황을 바탕으로 다음 주기의 교통신호시간을 설계하는 방식으로 신호시간을 설계하기 위해 관측할 때의 교통상황과 신호시간을 제공받는 교통상황 간의 간극이 존재하였다. 또한, 설정된 주기길이 동안 차량이 교차로에 일정하게 도착하는 균일분포를 가정하지만, 실제 교차로에 도착하는 교통량의 행태는 비 균일분포로 실제 교통수요에 대응하기 어렵 다는 한계가 존재한다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 교차로로 진입하는 상류 교차로의 교통정보를 활용하여 단기 미래 도 착 교통량 예측모델 개발을 통해 관측 시점과 제공 시점 간의 간극을 최소화한다. 또한, 기존 주기길이 동안의 교통량 도착분포를 비 균일분포로 가정하여 주기길이가 고정되지 않는 방식(Acyclic)의 적응식 신호제어 기법(ATC) 개발한다. 제안된 단기 미래 도착 교통 량 예측모델은 실제 스마트교차로 자료를 가공하여 시뮬레이션을 통하여 학습데이터를 구축하여 장단기 메모리(LSTM) 모형과 시간 분산(TimeDistributed) 모형을 적용하여 딥러닝 모델을 개발하였다. 적응식 교통신호제어 기법은 실시간 예측 교통량을 활용하여 교통 류별 예측 지체 산출을 통하여 지체가 최소화되는 현시 종료 지점에서 현시를 종료하고 다음 시간 단계에서 예측된 교통량을 통해 최 적 현시를 재산출하는 롤링 호라이즌(Rolling Horizon)을 수행한다. 제안 신호제어 기법의 평가를 위해 미시적 교통 시뮬레이션을 활 용하여 기존 신호제어 기법인 TOD 신호제어 기법과 제안기법 간의 평가를 수행하였다.

PURPOSES : This study develops a model that can estimate travel speed of each movement flow using deep-learning-based probe vehicles at urban intersections. METHODS : Current technologies cannot determine average travel speeds for all vehicles passing through a specific real-world area under obseravation. A virtual simulation environment was established to collect information on all vehicles. A model estimate turning speeds was developed by deep learning using probe vehicles sampled during information processing time. The speed estimation model was divided into straight and left-turn models, developed as fully-offset, non-offset, and integrated models. RESULTS : For fully-offset models, speed estimation for both straight and left-turn models achieved MAPE within 10%. For non-offset models, straight models using data drawn from four or more probe vehicles achieved a MAPE of less than 15%. The MAPE for left turns was approximately 20%. CONCLUSIONS : Using probe-vehicle data(PVD), a deep learning model was developed to estimate speeds each movement flow. This, confirmed the viability of real-time signal control information processing using a small number of probe vehicles.

A lot of sensor and control signals is generated by an industrial controller and related internet-of-things in discrete manufacturing system. The acquired signals are such records indicating whether several process operations have been correctly conducted or not in the system, therefore they are usually composed of binary numbers. For example, once a certain sensor turns on, the corresponding value is changed from 0 to 1, and it means the process is finished the previous operation and ready to conduct next operation. If an actuator starts to move, the corresponding value is changed from 0 to 1 and it indicates the corresponding operation is been conducting. Because traditional fault detection approaches are generally conducted with analog sensor signals and the signals show stationary during normal operation states, it is not simple to identify whether the manufacturing process works properly via conventional fault detection methods. However, digital control signals collected from a programmable logic controller continuously vary during normal process operation in order to show inherent sequence information which indicates the conducting operation tasks. Therefore, in this research, it is proposed to a recurrent neural network-based fault detection approach for considering sequential patterns in normal states of the manufacturing process. Using the constructed long short-term memory based fault detection, it is possible to predict the next control signals and detect faulty states by compared the predicted and real control signals in real-time. We validated and verified the proposed fault detection methods using digital control signals which are collected from a laser marking process, and the method provide good detection performance only using binary values.

The railroad facilities are intended for long-term operation as the initial acquisition costs necessary for infrastructure construction are high. Therefore, regular maintenance of railroad facilities is essential, and furthermore, system reliability through systematic performance evaluation is required. In this study, the signal control system of railroad electrical equipment was selected as the subject of research and the performance evaluation target facility selection study was conducted using AHP. The results of the study can contribute to the reliability of the signal control system as well as to the reliability of the railroad system, which is a higher system.

바이오파울링은 정삼투 공정(FO)에서 비가역성 오염을 야기한다. 바이오파울링 성장과정에서 미생물은 신호전달물질(AHL)의 분비를 통해 의사소통하며, 이를 쿼럼 센싱(QS)이라 한다. 본 연구에서는 Rhodococcus sp. BH4의 용해액에 있는 AHL 분해효소(quorum quencher; QQ)를 이용하여 FO에서의 바이오파울링을 저감하고자 한다. QQ 물질 유무에 따라 P.aeruginosa 종의 막 표면의 바이오필름 성장 및 부착량을 비교한 회분식 실험에서 10mg/L의 QQ 물질이 AHL을 70% 이상 분해함을 확인했다. FO 장치를 이용한 실험실 규모의 연속 실험에서는 10mg/L의 QQ 물질 존재 시 체외 고분자물질(EPS)이 대조군에 비해 80% 이상 감소했다. 위 연구를 통해 QQ가 FO에서 바이오파울링을 저감하는 새로운 방법이 될 수 있음을 확인하였다.

Due to rapid development of infrared guided weapon, survivability of armored vehicle is severely threatened. Hence, reduction of susceptibility by lowering infrared signature level is essential to enhance survivability of the vehicle. For this purpose, numerical analysis is conducted to analyze time and spatial characteristics of infrared signature of the vehicle when surface emissivity changes in this study. The analysis shows that the emissivity which produces minimum contrast radiant intensity is significantly altered by time and detecting position. Based on the result, it is concluded that the controlled structures which have different emissivity should be adopted at different region of the vehicle to effectively decrease infrared signature level.

정보통신과 스마트 기기의 급속한 발전은 정보제공 서비스 산업의 발전을 견인해왔고, 이에 따라 다수 의 교통정보 제공 업체(ISP, Information Service Provider)가 시장에 등장하였다. 운전자들은 ISP로부 터 제공받은 교통정보를 기반으로 목적지까지 합리적인 경로를 선택하여 통행을 한다. 교통운영기관 (TMC, Traffic Management Center)은 교통수요정책과 같은 적극적(active) 방법뿐만 아니라 최적 신호 제어와 같은 소극적(passive) 방법을 통해 교통혼잡을 완화하기 위해 노력한다. 이와 같이 도로교통망에 서는 TMC와 ISP, 운전자들이 개별적으로 최적의 선택을 하지만, 서로 상호작용하며 종국의 교통상황을 만들어낸다. 그동안 개별적인 통행 주체에 대해서는 많은 연구가 수행되어 왔지만, 이들 세 주체 간의 상 호작용에 대해서는 많은 연구가 이루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 교통운영기관과 교통정보제공업 체, 운전자 경로선택 간의 상호작용을 분석할 수 있는 통합 모델링 프레임워크를 개발하였다. 그림 1은 통합 모델링 프레임워크의 개념도를 나타낸다. 운전자는 ISP 가입자와 비가입자로 구성되고, 가입자는 제공받은 교통정보를 기반으로 경로를 선택하는 반면, 비가입자는 스스로의 경험에 따라 경로를 선택하는 데, 경로선택 모형으로는 Boundedly Rational 모형을 채택하였다. 교통정보제공서비스는 가입자를 통해 수집된 교통정보와 예측된 정보를 혼합하여 가입자들에게 최적의 경로를 안내해 준다. 교통운영기관은 실 시간 교통 모니터링 시스템을 통해 수집된 교통정보와 예측된 정보를 혼합하여 최적의 실시간 교통신호제 어를 수행한다. 교통신호제어는 두 가지 방식이 제안되었는데, 첫 번째 방식은 실시간 교차로 접근 교통 량 기반의 신호제어 방식(R2CFNet)이고, 두 번째 방식은 예측된 경로 기반으로 신호를 제어하는 방식 (R2CFNet)이다. 제안된 프레임워크를 활용하여 ISP의 시장점유율별 도로교통망 성능(performance)을 분석한 결과, 시장점유율이 증가함에 따라 R2CFNet 신호제어 방식이 더 효율적인 것으로 나타났다.

본 연구에서는 충격파 모형을 이용하여 능동식 우선신호의 최적 신호시간을 산정하기 위한 모형을 제 시하였다. 본 신호 최적화 모형을 이용하여 능동형 우선신호 기법 중 Early Green 및 Green Extension 이 적용되는 조건에서 충격파 면적을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 평균통행시간 및 교차로 진출시각을 이용해 충격파의 발생 속도를 산정하기 위한 방법을 제시하였으며, 이를 이용해 우선신호로 인한 현시 변 화량에 따라 충격파 면적 변화량을 산정할 수 있다. 또한 교차로 전체의 충격파 면적이 최소화되는 신호 시간을 산정하여 우선신호로 인해 증가하는 일반차량의 지체를 최소화할 수 있도록 하였다. 우선신호 신 호시간 산정 모형의 효과평가를 위해 VISSIM과 ComInterface를 이용한 미시적 시뮬레이션 분석을 시행 하였으며, 이동류의 포화상태를 고려하여 지체 최소화를 위한 신호시간이 산정됨을 확인하였다. 독립교차 로를 대상으로 하는 사례분석에서 우선신호를 위해 비우선현시를 균일하게 단축하는 전략 대비 본 모형에 서 일반차량 지체가 10% 이상 개선됨을 확인하였다. 본 연구는 트램, BRT, 중앙버스 전용차로 등 대중교 통 우선시설이 확산되고 있는 최근 국내 상황에서 신호교차로의 운영효율을 높이기 위한 새로운 우선신호 제어 방법을 제시하였다는데 의의가 있겠다.

본 연구에서는 통행시간 정보를 이용한 COSMOS의 실시간 신호제어 수정알고리즘을 제시하였다. 도시 교통정보시스템 UTIS과 같은 교통정보시스템의 통행시간 정보를 신호제어에 적용하였으며, 결정적 지체 모형을 이용해 통행시간으로부터 대기행렬과 포화도를 산정하기 위한 모형을 정립하였다. 또한 루프검지 기에서 수집되는 포화도와 통행시간으로부터 추정한 포화도를 융합해 COSMOS의 신호시간 산정과정에 적용하였다. 실시간 신호제어 수정알고리즘의 효과평가를 위해 VISSIM과 API 도구인 ComInterface를 이용한 미시적 시뮬레이션 분석을 시행하였으며, 과포화 상태 및 검지기 고장상황에 대한 효과적 대응이 가능함을 확인하였다. 최근 국내 교통관리분야에서는 도시교통정보시스템 UTIS, 첨단교통관리시스템 ATMS와 같아 구간통행시간을 수집할 수 있는 검지체계가 급격히 확산되고 있으며, 본 연구에서는 교통 신호운영 분야에서 교통정보시스템을 적용하였다는데 의의가 있겠다.

PURPOSES : The control delay in seconds per vehicle is the most important traffic operational index to evaluate the level of service of signalized intersections. Thus, it is very critical to calculate accurate control delay because it is used as a basic quantitative evidence for decision makings regarding to investments on traffic facilities. The control delay consists of time-in-queue delay, acceleration delay, and deceleration delay so that it is technically difficult to directly measure it from fields. Thus, diverse analysis tools, including CORSIM, SYNCHRO, T7F, VISTRO, etc. have been utilized so far. However, each analysis tool may use a unique methodology in calculating control delays. Therefore, the estimated values of control delays may be different by the selection of an analysis tool, which has provided difficulties to traffic engineers in making solid judgments. METHODS: This study was initiated to verify the feasibility of diverse analysis tools, including HCM methodology, CORSIM, SYNCHRO, T7F, VISTRO, in calculating control delays by comparing estimated control delays with that measured from a field. RESULTS : As a result, the selected tools produced quite different values of control delay. In addition, the control delay value estimated using a calibrated CORSIM model was closest to that measured from the field. CONCLUSIONS: First, through the in-depth experiment, it was explicitly verified that the estimated values of control delay may depend on the selection of an analysis tool. Second, among the diverse tools, the value of control delay estimated using the calibrated microscopic traffic simulation model was most close to that measured from the field. Conclusively, analysts should take into account the variability of control delay values according to the selection of a tool in the case of signalized intersection analysis.

본 연구는 기존 정주기식 신호제어로 인하여 비효율적으로 운영되고 있는 3지 교차로의 문제점을 보완하는 방안으로써 반감응 신호제어를 기본으로 하고 보행자작동신호기를 사용하는 신호운영방식의 효율성을 분석하였다. 반감응 신호제어의 경우 부도로에 교통량이 적을 때 주도로의 교통소통을 원활히 하여 교차로 내 지체를 감소시킬 수 있으며, 보행자작동신호기는 보행자가 없음에도 불구하고 보행자 신호를 작동시켜 발생하는 불필요한 대기시간을 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 위의 두 가지의 장점을 모았을 경우 기존의 정주기식 신호제어와 반감응식 신호제어에 비하여 얼마나 효과가 있는지 미시적 시뮬레이션 프로그램인 VISSIM을 사용하여 정량화된 차량당 평균지체 감소의 정도를 분석하고자 하였다. 본 연구는 인천의 1개 3지 교차로를 대상으로 현장조사를 실시하였고 각각의 신호제어 방식에 따라서 보행자 교통량을 변화시켜 민감도 분석을 실시하였다. 시나리오 별 분석을 통하여 차량당 평균지체시간을 비교한 결과, 대상교차로는 정주기식 신호제어에 비하여 보행자작동신호기를 이용한 신호제어방식이 최소 3.7초(10%), 최대 6초(16%)의 감소효과를 나타내었으며 반감응식 신호제어와의 비교에서는 보행자교통량이 측정교통량의 20% 이하일때보다 효율적인 것으로 나타났다.

본 논문은 움직이는 객체를 지속적으로 감시관찰하는 CCD 카메라의 자동 제어를 위한 신호 생성 알고리즘을 제시하고 있다. 제안된 알고리즘은 검출된 객체 위치와 영상 중심 사이의 수평 수직 변위들을 계산하고 변위들을 각으로 변환한다. 최종적으로 팬/틸트 신호가 변위각으로부터 생성된다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 자동 제어에서 생성된 데이터와 수동 제어에서 측정된 데이터가 비교되고, 단순한 객체를 이용한 추적 실험이 수행되었다. 실험 결과는 두 데이터의 차이는 무시할 수 있을 정도이고, 팬/틸트 ±52o/±40o 영역에서 움직이는 객체가 ±13o/±10o 영역에 유지되는 것을 보여주고 있다.

온열쾌적감에 영향을 주는 중요한 요인들로는 온도, 습도, 기류 등의 물리적 요인과 성별이나 체질 등 뿐만 아니라 온열환경에서 느끼는 인간의 감성적인 측면도 요인으로 작용한다. 본 연구에서는 여러 가지 온열 환경 중에서 실내의 상하온도차와 기류방식의 제어에 따른 생체반응의 변화, 및 감성의 변화를 관찰하여 온열환경에 따른 인간의 온열쾌적감을 평가하기 위해 생리신호를 측정, 분석하였다. 인간에게 가장 쾌적함을 주는 최적의 실내 상하온도차와 기류제어방식을 구현하기 위한 평가방법으로 MST(mean skin temperature)분석 및 HRV(heart rate variability) 분석과 EEG 주파수 스펙트럼 분석을 시행하였다. 그 결과 실내의 상하온도차는 23℃의 머리부위 온도에서 발 부위와의 온도차가 -3℃일 때 가장 쾌적한 조건으로 나타났고, 기류제어방식은 감성기류조건에서 가장 쾌적함을 보였다. 본 연구를 통해 실내의 상하온도차와 기류방식에 대한 온열환경의 쾌적조건을 설정하였고, HRV 분석과 EEG의 주파수 분석이 주판신소설문평가와 유의한 결과를 나타내어 이러한 생리신호의 분석이 인간의 감성적 측면을 고려한 온열쾌적성을 펑가하는데 보다 객관적이고 신뢰성 있는 평가지표로 이용될 수 있음을 제시하였다.