• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.65-80
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• 2023

본 연구에서는 교통상황을 대변할 수 있는 주요 요인변수 도출을 목적으로 교통상황 유형에 대해 분류분석을 수행하였다. TTI(Travel Time Index)를 교통상황 판단 기준으로 사용하였고 VDS에서 일반적으로 검지되는 데이터를 활용하여 분석을 수행하였다. 먼저 요인분석을 통해 교통상황에 영향을 주는 주요인을 선정하였고, 주요인에 대하여 군집분석을 통해 교통상황을 군집화하였다. 그 후 TTI를 기준으로 각 군집별 분산분석을 실시하고 유사한 군집을 병합하여, 교통상황 유형을 분류하였다. 분석 결과 교통상황을 대변할 수 있는 주요 요인변수로 최대대기행렬길이와 점유율을 도출하였다. 본 연구 방법론을 통해 교통상황에 영향을 미치는 주요 요인변수만을 활용하여 효율적인 교통혼잡 관리가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.81-92
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• 2023

교통상황 분류는 신호연동그룹 단위의 정주기식 제어 기법을 효율적으로 적용하기 위하여 TOD 계획을 수립하는데 핵심적인 기술이다. 본 논문에서는 신호연동그룹에 속하는 모든 교차로의 교통 자료 즉, 속도-교통량-밀도를 활용할 수 있는 딥 임베디드 클러스터링(Deep-Embedded Clustering:DEC) 기반 교통상황 분류 방법론을 제시하였다. 기존의 신호계획의 경우 교통량 기반으로 주요 교차로를 선정하고 해당 교차로의 교통자료를 이용하여 단편적인 신호계획을 하였으나, 본 논문에서 제시된 방법론의 경우 신호연동 그룹내 다수 교차로의 종합적인 교통특성에 따라 교통상황을 유연하게 분류하여 신호계획을 할 수 있는 기반을 제공하였다. 본 연구에서 제시된 방법론은 일반적인 군집화 방법론이 입력 자료의 차원이 증가함에 따라 겪는 차원의 저주 (Curse of dimensionality) 문제를 완화함으로써 신호연동그룹에 속하는 모든 신호교차로의 교통자료를 고려한 신호시간 계획 수립이 가능하며 기존의 특정교차로 및 교통량만을 이용한 교통상황 분류방법론의 단점을 극복할 수 있음을 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권6D호
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• pp.685-691
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• 2009

본 연구는 다양한 기상 요인의 영향 정도에 따른 속도 변화를 분석하여 고속도로의 교통상황 분류를 목적으로 하였다. 서해대교의 RWIS와 VDS 자료를 활용하여 요인분석한 결과 교통상황에 영향을 주는 기상요인은 날씨, 온도, 시정거리로 나타났다. 각 요인에 따른 교통상황을 분류하기 위해 요인별로 분산분석을 실시한 결과 날씨는 맑음과 강우, 온도는 $5^{\circ}C$ 이하와 이상, 시정거리는 강우 시에만 10km 이하와 이상으로 분류되어 총 5개 유형의 교통상황으로 분류되었다. 보다 원활한 교통관리를 위해 각 상황별로 교통량-속도 모형을 추정하였으나 분석자료의 부족으로 설명력은 다소 낮게 나타났다. 그러나 장기간의 자료를 본 연구에서 제시된 분석과정에 입각하여 분석할 경우 기상요인에 따른 유형별 교통관리가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.123-126
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• 2022

본 논문에서는 철도 교량 운행 상황을 가정하는 모형 철도를 사용하여 실제 철도 교량에서 발생할 수 있는 소음, 진동등 위험 요소로 분류될 수 있는 데이터들을 수집하고 수집된 데이터들을 활용하여 실시간으로 위험 요소로부터 발생할 수 있는 위험 상황들을 분류하고 적절한 조치들을 상황에 맞게 취할 수 있도록 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권3호
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• pp.1-11
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• 2010

교통방송에서 제공하는 교통정보는 방송매체의 특성상 정성적인 교통정보 방송멘트를 사용하고 있기 때문에 도로 상에서 정보 이용자가 공감할 수 있는 교통정보를 제공하기 위해서는 제보자와 정보 제공자의 판단 기준을 이용자 측면에서 명확하게 정립할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 교통방송에서 명확한 구분 없이 임의적으로 사용되고 있는 교통정보 방송멘트에 대한 기준을 제안하고자 통신원, 교통방송 종사자, 운전자들이 동일하게 느끼는 교통상황 판단 기준과 교통정보 방송멘트에 대한 인지특성을 조사하고 분석하였다. 그 결과, 교통상황별로 인지 차이가 거의 없는 평균 통행속도를 기준으로 한 정보 제공이 이루어져야 하며, 통행속도를 기준으로 한 교통상황은 원활 상태가 60km/h 이상, 서행 상태가 40~60km/h 미만, 정체 상태가 40km/h 미만으로 분류됨을 알 수 있었다. 그리고 35개의 교통정보 방송멘트를 교통상황별로 분류해 본 결과, 원활 상태는 8개, 정체 상태는 9개로 명확하게 분류되었으나 18개 멘트는 애매하게 인지하고 있어 서행 상태를 표현하는데 적절하지 않음을 알 수 있었다. 따라서 '원활', '서행', '정체'라는 단어를 포함한 멘트를 직접 사용하는 것이 좋을 것으로 판단되었다. 향후 연구과제로는 차량 동적시뮬레이터 등을 통해 실제와 동일한 교통흐름을 재현하고 교통정보 방송멘트를 제공하고 운전자의 인지 반응을 조사하여 보다 명확한 기준을 정립해야겠다.

• 한국음향학회지
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• 제37권6호
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• pp.469-474
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• 2018

도시 유동인구가 증가함에 따라 도시 환경 소음에 관한 연구의 중요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 교통상황에서 발생하는 이상 소음을 최근 환경 소음 분류 연구에서 높은 성능을 보이는 딥러닝 알고리즘을 이용하여 분류한다. 구체적으로는 타이어 제동 마찰음, 자동차 충돌음, 자동차 경적음, 정상 소음 네 개의 클래스에 대하여 합성곱 신경망을 이용하여 분류한다. 또한, 실제 교통 상황에서의 환경잡음에 강인한 분류 성능을 갖기 위해 빗소리, 바람 소리, 군중 소리의 세 가지 환경잡음을 설정하였고 이를 활용하여 분류 모델을 설계하였으며 3 dB SNR(Signal to Noise Ratio) 조건에서 88 % 이상의 분류 성능을 가진다. 제시한 교통 소음에 대하여 기존 선행연구 대비 높은 분류 성능을 보이고, 빗소리, 바람 소리, 군중 소리의 세 가지 환경잡음에 강인한 교통 소음 분류 모델을 제안한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.250-265
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• 2022

자율주행차의 도입으로 인적 오류에 의한 교통사고가 크게 줄어드는 것과 같은 긍정적 파급효과를 기대할 수 있다. 그러나 자율주행차의 H/W 또는 S/W의 오류 및 기능 부족등으로 새로운 교통안전 이슈가 앞으로 발생할 것으로 예상됨에 따라 자율주행차의 주행 안전성을 평가하기 위한 현실적이고 체계적인 시나리오 구축이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경찰청 교통사고 데이터를 바탕으로 자율주행차 주행 안전성을 평가하기 위한 상황 시나리오(functional scenario)를 개발하였다. GIS 프로그램인 QGIS를 활용하여 국내 고속도로 톨게이트 및 램프 구간에서 발생한 교통사고 데이터를 추출하고 교통사고 개요 항목을 확인한 후, 교통사고 유형을 분류하였다. 또한, 교통사고 유형 분류 결과를 바탕으로 톨게이트와 램프 구간의 다양한 위험 상황을 내용으로 하는 상황 시나리오를 개발하였다.

• 대한교통학회지
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• 제22권6호
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• pp.175-196
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• 2004

본 연구에서는 기존 알고리즘이 오보를 발생시키는 요인에 대하여 취약하다는 인식에 기초하여 이를 보완하여 향상된 오보억제 능력을 갖는 고속도로 돌발상황 검지모형을 구축하고자 하였다. 개발모형은 고속도로의 위치(본선구간, 진출입 구간)별로 이상교통류 판다, 정체발생 여부판다, 정체원인 구분으로 이어지는 일련의 판단프로세스를 실행하여 돌발상황 유사상황과 실제 돌발상황 간의 특성을 구별하는 방식으로 돌발상황을 검지한다. 돌발상황검지모형의 성능은 평가에 사용된 자료의 특성에 매우 민감하므로 개발모형의 성능에 대해 단정적 결론을 내릴 수는 없으나, 본 연구에서 사용된 실험환경하의 성능지표를 종합한 환산점수상으로 기존모형보다 향상된 성능을 나타내었으며, 오보율은 대다수 모형보다 우수한 것으로 분석되었다. 본 연구의 초점이 현장에서 돌발상황 검지모형의 활용성 제고를 위한 오보율 개선에 있었던 만큼 본 연구는 실험적 시도로서 소기의 성과를 거두었다고 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.25-39
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• 2018

본 연구에서는 최근 활발하게 활용되고 있는 머신러닝 기법을 교통분야에 적용하여 효율적인 돌발상황 검지 알고리즘을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 미시교통시뮬레이션 모형을 통하여 대상지의 네트워크를 구축하였고 돌발상황에 영향을 줄 것으로 예상되는 변수의 여러 조합을 통해 시나리오를 설정하여 가상의 돌발상황 데이터를 수집하였다. 다음으로 대표적인 돌발상황 검지 알고리즘인 McMaster 알고리즘과 본 연구에서 개발한 나이브 베이즈 분류기를 구현하여 비교 평가하였다. 비교 결과, 나이브 베이즈 분류기가 McMaster 알고리즘에 비해 돌발상황 검지 간격에 따른 부정적인 영향이 적었고 더 우수한 검지율을 보였다. 하지만 검지율이 증가하는 만큼 오검지율 또한 증가하는 것을 확인할 수 있었다. McMaster 알고리즘은 4주기를 통해 검지가 가능하지만 나이브 베이즈 분류기는 1주기(30초)만으로 돌발상황을 판단할 수 있다. 본 연구를 통해 개발한 나이브 베이즈 분류기가 효율적으로 돌발을 파악할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제19권6호
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• pp.219-227
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• 2001

본 연구에서는 CA(Cellular Automata)규칙을 이용하여, 돌발상황의 영향을 분석할 수 있는 시뮬레이션 모형을 구축하고, 실시간 자료인 VDS 자료와 현장측정 자료를 이용하여 시뮬레이션 모형을 검증하였다. 이렇게 구축된 시뮬레이션 모형을 이용하여, 고속도로상에서 돌발상황이 발생하였을 때의 영향을 분석하였다. 그 결과는 5% 신뢰구간에서 통계적으로 유의함으로 나타났다. 돌발상황의 영향을 분석하기 위해서 돌발상황의 지속시간과 교통량의 변화에 따른 돌발상황의 유형을 분류하였고, 각각의 돌발상황 유형에 따른 영향을 분석하였다. 이때 돌발상황에 의한 영향은 구간 통행시간의 변화와 혼잡 지체시간의 변화를 통해서 분석하였다. 결과에 따르면, 교통량이 적을 때는 교통류가 돌발상황에 의해서 거의 영향을 받지 않았고, 교통량이 증가함에 따라, 돌발상황에 의한 영향이 점점 더 커지는 것으로 나타났다. 또한, 교통량이 2000대/시를 넘어설 때는 돌발상황이 발생하지 않더라도, 교통량의 증가에 따라 혼잡지체가 자연스럽게 발생하는 것으로 나타났고, 돌발상황이 45분 동안 계속될 경우에는 약 425∼722대·시의 지체가 발생하였다.