• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.341-344
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• 2006

유고란 도로상에서 교통량의 주기적인 집중에 의한 혼잡과는 구별되는 개념으로 교통사고, 도로보수 그리고 자연재해와 같은 비 반복적인 정체의 상황을 일컫는다. 이러한 유고는 막대한 통행시간이 추가로 발생하고 연료소모, 환경피해 등의 문제가 발생하므로 이러한 교통손실을 최소화하기 위하여 자동유고감지 알고리즘의 개발이 필수적이다. 이를 위하여 현재 다양한 검지기에서 수집된 교통 데이터를 바탕으로 유고를 감지하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 각종 유고 상황을 인지하여 제2의 사고를 예방할 수 있는 효율적인 유고감지 알고리즘을 개발하기 위하여 퍼지논리와 패턴을 함께 사용하였다. 먼저 퍼지논리와 패턴에 사용되는 데이터는 루프 검지기에서 5분 마다 수집된 교통정보(교통량, 점유율, 속도)를 이용하였다. 교통정보를 이용하여 구축된 요일 및 시간대별 패턴과 함께 퍼지논리를 이용하여 도출된 유고 소속도를 가지고 유고를 감지하였다.

• TTA Journal
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• s.63
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• pp.51-59
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• 1999

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.32 no.2D
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• pp.129-136
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• 2012

In the US, Japan and Germany the Aerial-Based Vehicle Detection System, which collects real-time traffic data using the Unmanned Aerial Vehicle (UAV), helicopters or fixed-wing aircraft has been developed for the last several years. Therefore, this study was done to find out whether the Aerial-Based Vehicle Detection System could be used for real-time traffic data collection. For this purpose the study was divided into two parts. In the first part the possibility of retrieving real-time traffic data such as travel speed from the aerial photographic image using the image processing technique was examined. In the second part the quality of the retrieved real-time traffic data was examined to find out whether the data are good enough to be used as traffic information source. Based on the results of examinations we could conclude that it would not be easy for the Aerial- Based Vehicle Detection System to replace the present Vehicle Detection System due to technological difficulties and high cost. However, the system could be effectively used to make the emergency traffic management plan in case of incidents such as abrupt heavy rain, heavy snow, multiple pile-up, etc.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.4
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• pp.83-93
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• 2022

Research is underway to solve the traffic problem by using crowdsourcing, where drivers use their mobile devices to provide traffic information. If it is used for traffic event detection through crowdsourcing, the task of collecting related data is reduced, which lowers time cost and increases accuracy. In this paper, we propose a scheme to collect traffic-related data using crowdsourcing and to detect events affecting traffic through this. The proposed scheme uses machine learning algorithms for processing large amounts of data to determine the event type of the collected data. In addition, to find out the location where the event occurs, a keyword indicating the location is extracted from the collected data, and the administrative area of the keyword is returned. In this way, it is possible to resolve a location that is broadly defined in the existing location information or incorrect location information. Various performance evaluations are performed to prove the superiority and feasibility of the proposed scheme.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.18 no.3
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• pp.43-54
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• 2000

이 연구는 버스정보 시스템 설계에 필요한 운행시격 결정과 통행시간 예측을 위한 알고리즘 개발을 다룬다. 운행시격 결정 문제는 버스와 같은 대중교통 수단을 운영하는데 중요한 요소 중에 하나이다. 기존 연구는 버스 운행비용과 승객비용의 합을 최소로 하는 운행시 격을 찾는데 초점을 두고 이다. 이때 승객비용이란 승객 대기비용과 승객 교통비용의 합으로 이루어진다. 그런데 우리나라와 같이 버스회사 수입이 전액 운행수입에만 의존하는 경우엔 이러한 접근 방식이 타당하지 않다. 기존의 방식과 다르게 승객비용으로 승객 이탈비용을 사용하여 버스의 최적 운행시 격을 구하는 것이 이 연구의 목적이다. 먼저 정류장이 하나인 경우에 대해 해석적 방법으로 풀고, 정류장이 여러 개인 경우에 대해서는 시뮬레이션 기법을 적용한다. 또한 이 연구는 신뢰성이 높고 정확한 통행시간 예측정보를 산출하기 위해 2 단계 예측 기법과 전문가시스템을 이용하는 자료융합 알고리즘을 개발한다. 정확한 정보를 제공하려면 교통정보 수집원을 통해 얻는 자료가 정확해야 하고, 또한 교통상황 변화에 따라 실시간으로 통행시간을 예측하는 것이 필요하다. 이 연구는 AVL(Automatic Vehicle Location)시스템을 이용한 버스정보시스템에서 실시간 데이터와 과거 데이터를 융합하여 통행시간을 예측하는 알고리즘을 개발한다. AVL 데이터를 수집하는 과정에서는 경제성을 고려하여 데이터를 수집한다. 그리고, 버스의 운행관리와 정확한 도착예정시간을 예측하기 위해 AVL시스템을 통해 얻은 데이터의 패턴을 분석하고 유고상황을 감지한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.649-651
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• 2009

교통신호제어를 시행하려면 신호 검출을 위험한 곳에서 시행을 한다든지 한계에 부딪히는 곳에서 데이터를 수집를 하는 경우가 대부분이다. 이곳에 sensor node를 배치하여 데이터를 수집하면 저렴한 가격의 센서들을 통한 정보획득과 무선 네트워크를 통한 통신을 시행할뿐만 아니라 초전력 소모기술을 이용하여 대규모 교통데이터 정보수집을 시행하여 차량우선이 아닌 보행자 우선의 신호제어 알고리즘을 구현하는데 많은 잇점을 지니고 있다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.169-174
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• 2005

위치기반서비스(LBS)에서는 사람, 차량과 같은 이동체의 위치 정보를 획득하며, 이동객체 DBMS의 개발로 이동체가 움직인 궤적 정보를 효율적으로 저장 관리할 수 있다. 이동객체 DBMS에 저장된 이동체가 실제 움직인 과거 궤적정보는 다양한 형태로 가공되어 활용이 가능하다. 본 논문에서는 이동체의 과거 궤적정보를 이용하여 경로 안내를 위한 경로 산출 방법에 대하여 제안한다. 기존의 경로 안내는 교통정보 수집 장치를 통해 획득한 교통 정보를 이용하여 경로를 산출하는 방식이 많이 사용되고 있어, 교통 정보가 없는 곳에서는 단순 초행길 안내 수준이다. 그러나, 본 논문에서 제안하는 방법은 고비용이 소요되는 교통정보수집장치가 없는 곳에 대해서도 과거 차량의 움직인 궤적정보를 이용하여 보다 효율적인 경로 안내를 할 수 있는 장점이 있다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 2007.05a
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• pp.399-408
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• 2007

Dedicated Short Range Communications(DSRC) is a block of spectrum in the 5.8GHz band. DSRC is the useful technology of ITS Service. Japan operates ETCS, VICS by DSRC technology and DSRC technology is used ETCS Standard in Korea. There are many kind of utilization of DSRC in ITS. This is a study for traffic information service and collection with DSRC. Traffic management server service traffic information to driving vehicle by RSE(Road Side Equipment). OBU(Onboard Unit) in vehicle send the information to PDA(Personal Digital Assistant). Client S/W show the information to driver by text, pictogram, sound and return PDA H/W ID to OBU. Server make section traffic information by the PDA H/W ID information.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.10 no.3
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• pp.55-65
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• 2008

For obtaining telematics traffic information(travel time or speed in an individual link), there are many kinds of devices to collect traffic data. Since the GPS satellite signals have been released to civil society, thank to the development of GPS technology, the GPS has become a very useful instrument for collecting traffic data. GPS can reduce the cost of installation and maintenance in contrast with existing traffic detectors which must be stationed on the ground. But. there are Problems when GPS data is applied to the existing filtering techniques used for analyzing the data collected by other detectors. This paper proposes a method to provide users with correct traffic information through filtering abnormal data caused by the unusual driving in collected data based on GPS. We have developed an algorithm that can be applied to real-time GPS data and create more reliable traffic information, by building patterns of past data and filtering abnormal data through selection of filtering areas using Quartile values. in order to verify the proposed algorithm, we experimented with actual traffic data that include probe cars equipped with a built-in GPS receiver which ran through Gangnam Street in Seoul. As a result of these experiments, it is shown that link travel speed data obtained from this algorithm is more accurate than those obtained by existing systems.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 2003.11a
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• pp.159-164
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• 2003