DOI QR코드

DOI QR Code

Evaluation of Travel Time Prediction Reliability on Highway Using DSRC Data

DSRC 기반 고속도로 통행 소요시간 예측정보 신뢰성 평가

  • Han, Daechul (ITS Division, Korea Expressway Corporation) ;
  • Kim, Joohyon (Traffic management center, Korea Expressway Corporation) ;
  • Kim, Seoungbum (Division of Architectural, Urban, and Civil Engineering / Engineering Research Institute, Gyeongsang National University)
  • 한대철 (한국도로공사 ITS처) ;
  • 김준현 (한국도로공사 교통센터 교통운영팀) ;
  • 김승범 (경상대학교 건축도시토목공학부/공학연구원(ERI))
  • Received : 2018.07.04
  • Accepted : 2018.08.14
  • Published : 2018.08.31

Abstract

Since 2015, the Korea Expressway Corporation has provided predicted travel time information, which is reproduced from DSRC systems over the extended expressway network in Korea. When it is open for public information, it helps travelers decide optimal routes while minimizing traffic congestions and travel cost. Although, sutiable evaluations to investigate the reliability of travel time forecast information have not been conducted so far. First of all, this study seeks to find out a measure of effectiveness to evaluate the reliability of travel time forecast via various literatures. Secondly, using the performance measurement, this study evaluates concurrent travel time forecast information in highway quantitatively and examines the forecast error by exploratory data analysis. It appears that most of highway lines provided reliable forecast information. However, we found significant over/under-forecast on a few links within several long lines and it turns out that such minor errors reduce overall reliability in travel time forecast of the corresponding highway lines. This study would help to build a priority for quality control of the travel time forecast information system, and highlight the importance of performing periodic and sustainable management for travel time forecast information.

한국도로공사는 2015년부터 전국 톨게이트 간 DSRC기반 통행 소요시간 예측정보를 제공하고 있다. 통행 소요시간 예측정보는 고속도로 이용자들의 합리적인 노선 결정을 지원하여 정체상황을 최소화 시킬 수 있다는 측면에서 공공데이터로서 신뢰도가 보장되어야 하며 지속적인 품질관리가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국내외 선행연구를 통해 통행 소요시간 예측정보 평가를 위한 측정지표 기준을 고찰해보았으며, 한국도로공사에서 운영하고 있는 전 노선을 대상으로 소요시간 예측정보를 정량적으로 평가해 보았다. 더불어, 예측오차에 원인을 파악하기 위해 EDA 분석을 수행하였다. 대부분의 노선에서 제공되는 예측정보의 신뢰성은 해당 기준을 충족시키는 것을 알 수 있었다. 다만 다수의 구간으로 구성된 장대 노선의 경우 일부 소수의 구간에서 과대 또는 과소 추정오차 발생이 노선 전체의 예측 정보 신뢰도에 영향을 줄 수 있음을 확인하였으며, 이러한 문제 노선은 상당히 오랜 기간 존치되고 있었음을 알 수 있었다. 본 연구는 국내에서 운영 중인 거의 모든 고속도로 통행시간 예측정보를 정량적으로 평가한 첫 사례라는 점에서 의의가 있다.

Keywords

References

  1. Ahn G. H. and Hyun C. S.(2014), UTIS based Traffic Congestion Alleviation Time Forecast, The Road Traffic Authority, p.66.
  2. Center for Advanced Trasportation Technology(2010), Traffic Flow Measures Implementation Guide, White Paper.
  3. Chung E., Hiroshi W., Shamas I. B. and Masao K.(2003), "Travel time prediction: issues and benefits," In Proceedings of the 10th world conference on transport research.
  4. INRIX, http://inrix.com, 2017.11.12.
  5. Japan Road Traffic Information Center, http://www.jartic.or.jp, 2017.11.12.
  6. Lim S. H., Lee H. M., Park S. L. and Heo T. Y.(2013), "A Study of Travel Time Prediction using K-Nearest Neighborhood Method," The Korea Journal of Applied Statistics, vol. 26 no. 5, pp.835-845. https://doi.org/10.5351/KJAS.2013.26.5.835
  7. Meade N.(1982), "Industrial and Business Forecasting Methods," Journal of Forecast, vol. 2, no. 2, pp.194-196. https://doi.org/10.1002/for.3980020210
  8. National Transport Information Center, http://www.its.go.kr/, 2017.12.01.
  9. Shin K. W., Shim S. W., Choi K. C. and Kim S. H.(2014), "Expressway Travel Time Prediction Using K-Nearest Neighborhood," Journal of the Korean Society of Civil Engineering, vol. 34 no. 6, pp.1873-1879. https://doi.org/10.12652/Ksce.2014.34.6.1873