DOI QR코드

DOI QR Code

A Traffic congestion judgement Algorithm development for signal control using taxi gps data

택시 GPS데이터를 활용한 신호제어용 혼잡상황 판단 알고리즘 개발

  • 이철기 (아주대학교 교통시스템공학과) ;
  • 이상덕 (아주대학교 교통공학과) ;
  • 이용주 (아주대학교 교통연구센터) ;
  • 이승준 (아주대학교 교통공학과)
  • Received : 2016.06.07
  • Accepted : 2016.06.20
  • Published : 2016.06.30

Abstract

COSMOS system which was developed in Seoul for real-time signal control was designed to judge traffic condition for practicing signal operation. However, it occurs efficiency problem that stop line detection and queue length detection could not judge overflow saturation of street. For that reason, following research process GPS data of Seoul city's corporationowned taxi to calculate travel speed that excluded existing system of stop line detection and queue length detection. Also, "Research of calculating queue length by GPS data" which was progressed with following research expressed queue length. It is based on establishing algorithm of judging congestion situation. The algorithm was applied to a few areas where appeared congestion situation consistently to confirm real time traffic condition with established network. [Entrance of the National Sport Institute ${\rightarrow}$ Gangnam station Intersection, Yuksam station intersection ${\rightarrow}$ National Sport Institute.

서울시에서 실시간 신호제어를 위해 개발하였던 COSMOS 시스템은 도로의 교통상황을 판단하여 신호운영을 시행하도록 설계되었다. 하지만 COSMOS 시스템에서 사용하고 있는 정지선 검지기나 대기길이 검지기의 경우 도로의 과포화상황을 정확하게 판단하지 못해 신호운영의 효율성이 떨어지는 문제점이 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 정지선 검지기, 대기길이 검지기 체계에서 벗어나 서울시 법인택시 GPS 데이터를 가공하여 통행속도를 산출하였으며 또한 본 연구와 같이 진행한 "GPS 데이터를 이용한 대기행렬 길이 산출에 관한 연구"에서 산출한 대기행렬 길이를 기반으로 도로의 혼잡상황 판단 알고리즘을 수립하였다. 이를 도로의 혼잡상황이 지속적으로 나타나는 국기원 입구 ${\rightarrow}$ 강남역 사거리, 역삼역 사거리 ${\rightarrow}$ 국기원 입구로 구성된 실제 네트워크에 적용하여 실제 교통상황을 반영하고 있는지를 확인해 보았다.

Keywords

References

  1. Seoul Metropolitan Police Agency(2002), Seoul Metropolitan Police Agency, real-time signal control system improved reports.
  2. Jeong W. J.(2003), "Develpment of algorithms for judgment of traffic status suing FIS and GPS data," Proceedings of KFIS Fall Comference. vol. 27, no. 1, pp.257-260.
  3. Cho J. H.(2011), "Development Of Qualitative Traffic Condition Decision Algorithm On Urban Streets," The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems, vol. 10, no. 6, pp.39-51.
  4. Yoo N. H.(2014), "A Study on Algorithm for Travel Time Estimation using Restricted GPS Data," The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 9, no. 12, pp.1373-1379. https://doi.org/10.13067/JKIECS.2014.9.12.1373
  5. Chung Y. S.(2000), "Classification of Map-matching Techniques and A Development," Journal of the Korean society for geospatial information system, vol. 8, no. 1, pp.73-84.
  6. Cityhall of SEOUL, http://traffic.seoul.go.kr/archives/10280, 2016.05.19.

Cited by

  1. Development of Queue Length, Link Travel Time Estimation and Traffic Condition Decision Algorithm using Taxi GPS Data vol.16, pp.3, 2017, https://doi.org/10.12815/kits.2017.16.3.59