Abstract
Incidents, which is unexpected unusual events such as traffic accidents, have increased on the most roads in Korea. The obstruction of a fluent traffic flow occurred by incidents causes the traffic congestion and decreases the capacity. The Wavelet technique was applied to detect the road section and the happening time of incidents on urban freeways in this study, and this technique has been widely used in many engineering fields such as an electrical engineering, etc. The availability and validity of the Wavelet technique to the detection of incidents was examined by the occupancy rate, the important element of traffic flows, which is extracted from the data of detectors installed on Seoul Urban freeways. Then, this result is compared to the California Algorithm and the Low-Pass Filtering Algorithm among basic present detection algorithms, which are based on the occupancy rate. As a result, the false alarm rate of this method was similar as that of the California algorithm and the Low-Pass Filtering algorithm, but the detection rate is higher.
우리나라 대부분의 도로에서는 교통사고를 비롯한 기대하지 않았던 비반복적인 사건 즉, 돌발상황의 발생이 증가되고 있다. 돌발상황의 증가는 교통류의 정상적인 흐름을 방해하며 용량감소를 초래하여 교통혼잡을 야기시킨다. 본 연구에서는 도시고속도로 돌발상황을 검지하기 위한 방법으로 현재 전기공학을 비롯한 많은 공학분야에서 사용하고 있는 Wavelet 기법을 적용하였다. 이 기법을 적용하기 위한 실제자료는 서울시 도시고속도로(내부순환로)의 검지기를 통해 수집된 자료 중 교통류의 주요 변수인 점유율 자료를 이용하였다. Wavelet 기법의 적용성을 평가하기 위한 비교 알고리즘으로 기존 돌발상황 검지 알고리즘 중 점유율 기반의 California 알고리즘과 Low-Pass Filtering 알고리즘을 이용하여 모형의 유의성을 검토해 보았다. Wavelet 기법의 적용결과 오경보율(False Alarm Rate)은 California 알고리즘 및 Low-Pass Filtering 알고리즘과 비슷하였으나 검지율(Detection Rate) 측면에서는 다른 두 알고리즘보다 우수한 것으로 분석되었다.
