The Estimation of Link Travel Time for the Namsan Tunnel #1 using Vehicle Detectors

지점검지체계를 이용한 남산1호터널 구간통행시간 추정

As Advanced Traveler Information System(ATIS) is the kernel of the Intelligent Transportation System, it is very important how to manage data from traffic information collectors on a road and have at borough grip of the travel time's change quickly and exactly for doing its part. Link travel time can be obtained by two method. One is measured by area detection systems and the other is estimated by point detection systems. Measured travel time by area detection systems has the limitation for real time information because it Is calculated by the probe which has already passed through the link. Estimated travel time by point detection systems is calculated by the data on the same time of each. section, this is, it use the characteristic of the various cars of each section to estimate travel time. For this reason, it has the difference with real travel time. In this study, Artificial Neural Networks is used for estimating link travel time concerned about the relationship with vehicle detector data and link travel time. The method of estimating link travel time are classified according to the kind of input data and the Absolute value of error between the estimated and the real are distributed within 5$\~$15minute over 90 percent with the result of testing the method using the vehicle detector data and AVI data of Namsan Tunnel $\#$1. It also reduces Time lag of the information offered time and draws late delay generation and dissolution.

지능형교통체계의 핵심적인 부분으로써 첨단교통정보체계가 제 역할을 효율적으로 수행하기 위해서는 실시간으로 교통정보제공을 위해 도로에 설치된 각종 정보수집체계들로부터 수집된 정보를 적절히 처리하여 정확하고 신속하게 통행시간 변화를 파악하고 산출하는 것은 무엇보다도 중요하다. 현재 구간통행시간은 Beacon, GPS, AVI 등을 이용한 구간검지체계나 Loop 검지기, 영상검지기, RTMS 등을 이용한 지점검지체계로부터 산출$\cdot$추정되어진다. 구간검지기체계로부터 산출되는 통행시간은 정확하나 이미 정보제공 구간을 통과한 차량에 의해 산출되기 때문에 실시간 정보제공을 위한 수단으로서는 한계가 있다. 또한 동시간대 지점검지기 자료를 이용하여 추정되는 통행시간은 산출방법에 따라서 그 정확도가 크게 달라지며 각 구간에 존재하는 다른 차량의 교통특성에 의해 산출되기 때문에 실제 통행시간값과 차이가 발생 한다. 본 연구에서는 지점별 검지기자료와 구간통행시간의 관계를 고려하여 신경망을 이용한 통행시간추정방법을 제시하였다. 입력변수에 따라 분류된 모형을 남산1호터널구간의 검지기 데이터와 AVI 자료를 이용하여 통행시간을 추정해본 결과 지체발생시간대 90$\%$ 이상이 5$\~$15분 이내로 수렴하였으며 시간에 따른 추정 통행시간의 변화가 전반적으로 실제통행시간과 비슷한 추세를 보였다. 또한 기존에 발생하던 정보제공시점의 시간처짐 현상 및 뒤늦게 발생하던 지체발생 및 해소가 완화되었다.