An Efficient Filtering Technique of GPS Traffic Data using Historical Data

이력 자료를 활용한 GPS 교통정보의 효율적인 필터링 방법

For obtaining telematics traffic information(travel time or speed in an individual link), there are many kinds of devices to collect traffic data. Since the GPS satellite signals have been released to civil society, thank to the development of GPS technology, the GPS has become a very useful instrument for collecting traffic data. GPS can reduce the cost of installation and maintenance in contrast with existing traffic detectors which must be stationed on the ground. But. there are Problems when GPS data is applied to the existing filtering techniques used for analyzing the data collected by other detectors. This paper proposes a method to provide users with correct traffic information through filtering abnormal data caused by the unusual driving in collected data based on GPS. We have developed an algorithm that can be applied to real-time GPS data and create more reliable traffic information, by building patterns of past data and filtering abnormal data through selection of filtering areas using Quartile values. in order to verify the proposed algorithm, we experimented with actual traffic data that include probe cars equipped with a built-in GPS receiver which ran through Gangnam Street in Seoul. As a result of these experiments, it is shown that link travel speed data obtained from this algorithm is more accurate than those obtained by existing systems.

텔레매틱스 교통정보(해당 도로의 통과 시간이나 속도)를 제공하기 위해 교통자료를 수집하는 다양한 장비들이 존재하지만, 최근 GPS(Global Positioning System) 위성 신호가 민간에 공개된 이후 수신 기술의 발달과 더불어 교통 자료를 수집하는 수단으로써 많은 주목을 받고 있다. GPS를 사용하면 기존의 도로 상에 직접 매설하여 쓰이던 검지기에 비해 투자 유지비용이 낮고 차량 운행 축을 따라 지속적으로 세밀한 자료를 자동적으로 수집할 수 있다는 장점을 가진다. 하지만, 기존의 타 검지기에 의해 수집된 자료에 적용해 온 교통 정보 필터링 기법들을 GPS 자료에 그대로 적용하기에는 여러 가지 제약사항이 존재한다. 본 논문에서는 GPS로부터 수집되는 교통 자료 중 비정상적인 흐름으로 도로를 통과한 자료를 필터링하여 사용자들에게 보다 정확한 교통 정보를 제공할 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 가까운 과거의 자료로부터 사분위수(quartile)와 해당 도로의 가중치에 의한 패턴을 구축하고, 이후 이를 실시간 자료에 적용해 비정상적인 자료를 필터링 해냄으로써 더욱 신뢰성 있는 교통정보를 생성할 수 있게 되는 것이다. 또한, 서울 강남대로를 대상으로 실제 GPS 수신기를 장착하고 운행한 차량들이 수집한 통행속도 자료를 바탕으로 이력 자료를 활용해 비정상적인 자료를 필터링한 대표 통행 속도가 기존의 필터링 방법들을 통한 값보다 더욱 정확한 결과를 보임을 증명하였다.