한국ITS학회 논문지 (The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems)

  • 제10권6호
  • /
  • Pages.63-73
  • /
  • 2011
  • /
  • 1738-0774(pISSN)
  • /
  • 2384-1729(eISSN)
한국ITS학회 (The Korea Institute of Intelligent Transport Systems)
권호 표지

UTIS 구간통행속도 결측치 보정모델

Imputation Model for Link Travel Speed Measurement Using UTIS

  • 기용걸 (도로교통공단 교통과학연구원) ;
  • 안계형 (도로교통공단 교통과학연구원) ;
  • 김은정 (도로교통공단 교통과학연구원) ;
  • 배광수 (도로교통공단 교통과학연구원)
  • 투고 : 2011.08.30
  • 심사 : 2011.11.07
  • 발행 : 2011.12.30
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

구간통행속도는 도로의 교통상황을 나타내는 중요한 지표이며, UTIS(Urban Traffic Information System)는 도로의 구간 통행속도를 측정하여 제공하는 대표적인 구간속도 측정시스템이다. 시험운영 결과, 프로브 차량의 미통과, 시스템 H/W 및 S/W 오작동 등의 이유로 UTIS 산출 구간통행속도가 도로의 일부 링크에서 결측되는 현상이 나타나고 있다. 본 논문에서는 이러한 결측구간에 신뢰성 높은 교통정보를 제공하기 위한 구간통행속도 추정 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 적용하여 현장실험을 실시한 결과 새로운 알고리즘이 추정한 속도들의 정학도가 93.6%로 분석되었다. 이는 새로운 알고리즘이 결측구간의 속도를 비교적 정확하게 추정하여 구간통행속도 산출 정확도를 높여줌을 나타낸다.

Travel speed is an important parameter for measuring road traffic. UTIS(Urban Traffic Information System) was developed as a mobile detector for measuring link travel speeds in South Korea. After investigation, we founded that UTIS includes some missing data caused by the lack of probe vehicles on road segments, system failures and etc. Imputation is the practice of filling in missing data with estimated values. In this paper, we suggests a new model for imputing missing data to provide accurate link travel speeds to the public. In the field test, new model showed the travel speed measuring accuracy of 93.6%. Therefore, it can be concluded that the proposed model significantly improves travel speed measuring accuracy.

키워드

참고문헌

  1. H. Xu and M. Barth, "Travel Time Estimation Techniques for Traffic Information Systems Based on Inter vehicle Communications," In Transportation Research Record, TRB, Washington, D.C., no. 1944, pp.72-81, 2006
  2. W. Pu, J. Lin and L. Long, "Real-Time Estimation of Urban Street Segment Travel Time Using Buses as Speed Probes," In Transportation Research Record, TRB, Washington, D.C., no. 2129, pp.81-89, 2009.
  3. A. Demers, G. F. List, W. A. Wallace, E. E. Lee and J. M. Wojtowicz, "Probes as Path Seekers : A New Paradigm," In Transportation Research Record, TRB, Washington, D.C., no. 1944, pp.107-114, 2006.
  4. 기용걸, 안계형, 김은정, 정준하, 배광수, 이철기,"UTIS 구간통행속도 이상치 제거 알고리즘," 한국ITS학회논문지, 제9권, 6호, pp.33-42, December2010.
  5. B. L. Smith, W. T. Scherer and J. H. Conklin, "Exploring Imputation Techniques for Missing Data in Transportation Management Systems," In Transportation Research Record, TRB, Washington, D.C., no. 1836, pp.132-142, 2003.
  6. J. Wang, N. Zou and G-L. Chang, "Travel Time Prediction : Empirical Analysis of Missing Data Issues for Advanced Traveler Information System Applications," In Transportation Research Record, TRB, Washington, D.C., no. 2049, pp.81-91, 2008.
  7. 강경표 외, "교통정보공학론," 청문각, 2008.
  8. 서울특별시, 도시고속도로 교통관리시스템(3단계)설치공사 기본설계보고서, 2003.
  9. 변완희, 김주현, "교통시스템 설계론," 청문각, 2002.
  10. 김동효 외, "중앙교통정보센터 교통정보 수집체계 신뢰성 검증용역 보고서," 서울지방경찰 청,2004.
  11. L. A. Frechete and A. M. Khan, "Bayesian Regression-Based Urban Traffic Models," In Transportation Research Record, TRB, Washington, D.C., no. 1644, pp.157-163, 1998.
  12. J. Kwon, B. Coifman and P. Bickel, "Day-to-Day Travel-Time Trends and Travel-Time Prediction from Loop-Detector Data," In Transportation Research Record, TRB, Washington, D.C., no. 1717, pp.120-129, 2000.
  13. C. P. IJ. Hinsbergen and J.W.C. Lint, "Bayesian Combination of Travel Time Prediction Models," In Transportation Research Record, TRB, Washington, D.C., no. 2064, pp.73-80, 2008.