• 대한교통학회지
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• 제22권2호
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• pp.121-130
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• 2004

통행자들에게 과거, 실시간 혹은 예측 노선 정보 제공을 위한 정보 생성과 교통정보에 의한 교통영향 분석이 가능한 시뮬레이션 프로그램 개발에 관한 연구가 ITS 분야의 활발한 연구와 함께 과거 10여년에 걸쳐 진행되어 왔다. 또한 링크기반(link-based)이 아닌 경로기반(Path-based)인 동적 확률적 노선배정 기법이 ITS 정책의 교통체계 상의 영향을 분석하는데 적합성이 높고, 또한 현실적 현상에 대한 설명력이 높다고 고려되어 이 분야에 대한 연구가 역시 활발해지고 있다. 이와 같은 현실적 노선정보의 생성, 교통체계분석을 위한 시뮬레이션 프로그램 개발 및 확률적 노선배정 기법 개발을 위한 핵심적 알고리즘 중의 하나가 합리적인 다경로 탐색 알고리즘인 것이다. 다경로 탐색 알고리즘에 대한 필요성과 요구가 커짐에 따라 현재까지 K-shortest path 알고리즘에 관하여 여러 학자들이 연구하여 왔다. 기존 연구 대부분의 알고리즘이 링크 제거 방법, 링크 저항가중 방법 및 시뮬레이션 방법에 의한 것이거나, 노선선택의 기준을 다양하게 변화시키는 방법 등을 적용하여 다경로를 탐색하는 방법을 제안하였다. 하지만 아직도 이 중에 어떠한 방법도 학자들 간에 공론화되어, 실무적으로 보편화되어 적용하는 방법은 없다고 고려된다. 본 연구에서는 기존의 K-shortest 탐색 알고리즘보다는 좀 더 행태적 접근방법을 접목시키는 다른 접근방법을 제안하였다. 즉 링크를 제거하는 등과 같이 교통 네트워크를 변경하지 않으며, 링크의 속성을 임의적으로 변경하지도 않으면서, 노선 선택의 동일한 기준을 일관되게 적용하면서도 다경로를 탐색하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 핵심은 각 노드에 도달하는 각 방향별 경로에 대해 "이성적 한계범위(rational upper boundary)"라는 통행자들의 행태적 개념을 도입하여, 합리적인 대안 경로의 집합을 선정하는 방법인 것이다. 기존에 개발된 수정형 덩굴망 최단경로 탐색 알고리즘을 기반으로 한 다경로 생성 알고리즘을 제안하였다. 또한 본 논문에서는 다경로 생성 알고리즘의 개념의 이해를 돕기 위해 단순 네트워크를 예제로 합리적 대안경로 집합을 역추적 생성하는 과정을 단계별로 추가 설명하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권6호
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• pp.1-14
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• 2012

개별차량의 주행궤적을 모니터링하고 개별차량의 위험운전행태를 검지하여 도로의 안전성을 평가하고 분석하는 것은 사고의 원인 분석 및 예방의 시작이라 할 수 있다. 최근 각종 센서 및 통신기술의 발달은 과거에 비해 보다 미시적이고 폭넓은 교통자료의 취득을 가능하도록 하였다. 이러한 발달된 기술력을 통해 사고 이력자료를 이용할 수밖에 없던 과거와 달리 개별차량의 주행궤적자료를 실시간으로 가공하여 교통상황과 정보를 바로 수집할 수 있는 실시간 모니터링 시스템 환경을 제공할 수 있다. 본 연구에서는 개별차량 주행자료 수집 및 차량-차량간, 차량-인프라간 무선통신이 가능한 차량 내 센서로부터 수집되는 자료를 이용하여 위험운전이벤트를 검지하였다. V2X 통신을 통해 생성된 위험운전 정보를 교통관리센터로 전달하고 도로의 위험도를 산출함으로써 실시간 유비쿼터스 환경에서의 교통안전 모니터링을 통해 도로의 안전성을 평가할 수 있는 기법을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 교통안전 모니터링 기법은 실제 테스트베드에 구현되어 테스트 중에 있으며, 실제 구현된 교통안전 모니터링의 적용 사례 및 활용방안에 대하여 소개하고자 한다. 본 연구에서 제시한 교통안전 모니터링 기법은 도로의 전반적인 안전성을 검토함으로써 교통류 관리전략 수립을 위한 기초자료로써 활용될 수 있을 것이며 교통안전증진을 위한 다양한 정책개발 및 평가에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제34권5호
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• pp.773-794
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• 2021

교통량 예측은 지방 행정의 의사결정에 매우 중요한 정보를 제공한다. 교통량 예측을 통해 교통혼잡비용을 줄이고 지역경제를 활성화 함으로써 사회적, 경제적 이익을 창출할 수 있다. 교통량은 미지의 확률적 규칙하에서 시간의 흐름에 따라 궤적을 가지며 변화하는 함수데이터의 일종이다. 본 논문에서는 세 가지 함수회귀모형을 이용하여 과거에 관측된 교통량 궤적을 기반으로 미래의 관측되지 않은 교통량 궤적을 예측하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 소개하는 세가지 방법은 전국 고속도로 영업소 중 서울, 춘천, 강릉 세 개 영업소에서 수집된 고속도로 영업소 데이터에 적용한다. 각 영업소 별로 세가지 방법의 예측오차를 비교함으로써 영업소별 최적 교통량 예측모형을 찾는다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2006년도 GIS/RS 공동춘계학술대회
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• pp.20-25
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• 2006

차량 내에서 보내는 시간이 많은 현대인들에게 도로 내 여러 가지 상황 정보를 제공해 줄 수 있는 텔레매틱스 서비스가 점점 각광을 받고 있다. 도로 내 설치되어 있는 차량 검지기와 GPS(Global Positioning System) 기술을 통해 고수준의 교통 정보가 수집되고 있지만, 이를 가공하여 도로상의 운전자들에게 전달하는 방법은 최근 들어 활발하게 연구 중에 있다. 텔레매틱스 서비스 중 가장 중요한 서비스는 운전자가 요청하는 교통 상황 정보를 신속하고 정확하게 전달해 주는 것이다. 본 연구에서는 가까운 과거의 패턴 자료를 이용하여 필터링 범위를 산정한 후, 정상적인 흐름에 반하는 이상 자료들을 실시간으로 제거하여 신뢰성 있는 링크대표속도 값을 제공하는 방법을 제시한다.

• 대한교통학회지
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• 제21권3호
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• pp.97-106
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• 2003

본 연구에서는 운전자의 경로선택과 각 경로에 대한 학습행동이 교통상황에 따라 어떻게 달라지는 가를 살펴보기로 한다. 즉, 주어진 환경 하에서 자신의 효용을 최대화(소요시간의 최소, 비용의 최소)하는 경로를 선택하는 운전자를 가정하여 교통상황에 따른 운전자의 행동을 모델화하고자 한다. 경로선택에 직면한 운전자는 자신이 획득 가능한 정보와 과거의 경험에 근거하여 각 경로의 주행시간 등의 교통조건을 예측하고 반복적인 경로선택 행동을 통해 각 경로의 주행조건 등에 대한 학습을 하게 된다. 이 때, 운전자의 경로선택과 학습 메커니즘은 각 경로의 교통상황에 따라 다르게 형성된다. 즉, 교통류 상황이 정상성(stationarity)을 띄고 있는지 혹은 비정상성(nonstationarity)을 띄고 있는지에 따라 운전자의 경로선택과 학습 메커니즘이 다르게 됨을 확인하였으며, 이 경우 사후적인(ex-post) 정보의 획득가능성이 운전자 학습행동의 수렴에 큰 영향을 미치고 있음도 알 수 있었다. 또한, 랜덤워크와 같은 비정상성을 따르는 교통환경에서 운전자는 경로의 조건에 대한 그들의 학습과정에서 학습계수(적응계수)는 각 경로의 특성에 따라 서로 다른 값으로 수렴함을 확인하였다. 나아가 시뮬레이션을 통해 운전자의 경로 환경에 대한 학습과정과 경로선택 행동을 구현하였으며, 향후 연구방향에 대해 고찰한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.451-454
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• 2006

텔레매틱스 서비스 중 가장 중요한 서비스는 운전자가 요청하는 교통 상황 정보를 신속하고 정확하게 전달해 주는 것이다. 본 논문에서는 GPS 단말기를 장착한 차량들을 통해 수집된 자료를 활용한다. 가까운 과거의 패턴 자료를 이용하여 필터링 범위를 산정한 후, 실시간으로 비정상적인 GPS 자료를 제거하여 링크의 대표 속도 값을 산출하는 방법을 제시한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제5권1호
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• pp.31-43
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• 2006

실시간 교통정보 수집과 센터 온라인 신호제어를 기본기능으로 하는 경찰청 교통신호제어기 표준규격서가 개발되어 2005년 3월부터 발효되었다. 발표된 규격은 가로구간의 교통상황을 수집하고, 이를 관제센터에 전송하며, 적절한 교통상황별 신호시간을 부여받아 신호등을 제어하는 지능적인 교통신호기의 표준 사양과 기능을 주요 골자로 하고 있다. 과거의 교통신호기들은 부품이 호환되지 않고 제어기능과 통신방법이 상이하여 도시별로 호환되지 않았으며 유지관리의 시간적 경제적 비용을 증가시켰다. 또한 모순검지방법 등 일부 교통안전에 중요한 기능이 비합리적으로 사용되고 있었다. 본 규격에서는 이런 단점을 극복하기 위해 먼저 하드웨어 호환성을 확보하였다. 그리고 모순검지방법을 보완하였으며, 관제센터와의 통신규약을 규격에 포함하여 모든 도시의 센터에 호환되도록 하였다. 개발된 규격은 시제품 제작과 시험과정을 거쳐 결정되었다. 본 규격으로 제조자에 비 의존적인 유지보수체계가 가능해지며 저렴하고 빠른 고장 대응이 가능하다. 또한 일관된 정보처리 및 제어알고리즘이 적용되어 센터설치 업체의 지역선점효과가 점차 사라질 것이며, 지역별 교차로의 교통통제방법이 일원화되어 표준적이고 안전한 교통제어를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Spatial Information Research
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• 제4권2호
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• pp.159-179
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• 1996

본 논문에서는 교통부문 지리정보체계를 위한 데이터베이스 포맷을 작성하기 위하여 이용현황을 고찰하고 외국의 GIS-T구축사례를 고찰하여 필요정보의 항목과 구조를 파악한 후 이를 바탕으로 하여 유럽의 교통부문의 GIS데이타베이스 표준인 GDF의 형식을 기본으로 하여서 한국의 실정에 적합한 교통부문 GIS데이터베이스 표준포맷을 제안하였다. 표준적인 GIS데이터베이스의 포맷의 구축에 따르는 기대효과는 첫번째 데이터베이스를 공유함으로써 각 기관과 업계에서 반복적으로 수행하였던 기본 데이터베이스 구축작업에 필요한 비용을 절감할 수 있고 두번째로 한 과업의 결과물이 다른 과업의 데이터로 활용됨으로써 교통부문의 과업들의 질적 향상을 꾀할 수 있으며 세번째로 GIS를 이용한 새로운 응용부분들을 개발함으로써 과거에는 너무나 방대한 자료의 양때문에 불가능했던 분석들을 수행할 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제18권2호
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• pp.53-62
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• 2000

현재까지 개발된 교통량 기반 O/D 추정기법들은 추정된 O/D의 신뢰성을 평가하는 기준으로 통계적 오차분석을 통한 참O/D(true O/D)와 추정O/D간의 타이를 분석하는 방법이 주류를 이루었다. 문제는 이러한 오차분석기법들이 현실적인 대규모 교통망상에 적용될 때 탐O/D를 알 수 없을 뿐만 아니라, 알 수 있다고 하더라도 추정된 O/D와의 비교 평가시에 그러한 평가방법으로 추정된 O/D의 신뢰성을 부여하기에는 많은 문제점을 가지고 있다는 점이다. 통행조사에 의한 O/D는 비록 포함되어 있는 정보가 과거의 정보라고 할지라도 현재의 통행흐름에 대하여 가장 많은 정보를 가지고 있다고 할 수 있다. 즉, 선행O/D의 정보를 크게 변화시키지 않으면서도 관측교통량으로 O/D를 추정할 수 있는 방법이 이 관점에서 매우 뛰어난 추정방법이라고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 선행O/D정보 중 통행수요예측시 가장 중요한 지표의 하나인 통행시간빈도분포 (TriP Length Frequency Distribution:TLFD)를 이용하여 추정O/D의 신뢰성 지표로 삼았다. TLFD는 4단계 모형에서 통행분포(trip distribution)시 모형을 정산하는 데 사용되는 방법으로써 죤간 통행시간을 단위별로 나누어 조사된 통행시간분포와 추정된 O/D의 통행시간분포가 유사한 지를 살피는 방법이라고 할 수 있다. 조사된 TLFD와 추정O/D의 TLFD가 유사한 모양을 이를 때 추정O/D의 신뢰성이 높다고 인정한다. 또한 TLFD는 전통적으로 조사된 표본O/D를 전 수화하는데 이용되어 그 타당성 또한 많이 검증되어 왔다. 그러나 아직까지 TLFD를 가지고 교통량으로 O/D를 추정하는 모형의 결과를 검증한 연구 결과는 없는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 최종적인 이러한 분석결과를 평가할 수 있을 뿐 아니라, 평가된 지표가 신뢰할 만한 수준이 아니라면, 추정된 결과를 보정할 수 있는 가능성을 제시하고자 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.11-23
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• 2011

이 연구는 시계열 과거 속도자료를 활용하여 유사한 패턴 변화를 보이는 요일을 그룹핑하는 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘에 적용할 이력자료 시간적 범위는 과거 2개월치 자료를 사용하였으며, 공간적 범위는 도시부도로를 대상으로 하였다. 이 연구에서 제안한 알고리즘은 크게 거시적인 관점과 미시적인 관점으로 나누어 요일별 패턴분류를 수행하였다. 먼저 거시적인 관점에서 요일별 첨두/비첨두 시간대와 요일별 속도변화가 크게 나타나는 중점시간대를 도출하였다. 미시적인 관점에서는 거시적인 관점에서 도출된 중점시간대를 대상으로 요일간 속도 차이를 개별(요일별) 혹은 그룹간의 유사성을 비교하여 단계적으로 분류하는 2단계 속도 군집 알고리즘(Two-step speed clustering algorithm, TSC)을 개발하였다. TSC 알고리즘은 중점시간대의 매 가공주기(또는 제공주기)마다 요일별(월~일) 속도차이를 토대로 그룹핑하는 1단계와 1단계에서 도출된 각 그룹의 평균과 요일간의 속도차이를 비교하여 재할당하는 2단계로 구성된다. TSC 알고리즘은 실제 지점검지기에서 수집된 시간대별 시계열 자료를 토대로 개발 및 성능평가가 수행되었다. 따라서, 교통정보센터에서 수집 가공 저장되는 과거이력자료를 이용하여 요일별 패턴분류 수행이 가능하고 알고리즘 구현도 실제 가공체계에 적용하기 용이하다. 이 연구에서 제안한 알고리즘은 통행패턴기반 정보가공 알고리즘 개발, 요일별 반복정체구간 운영관리, TOD에 근거한 신호운영 개선 등 교통운영 및 관리 전반에 적용이 가능하다.