• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.1-12
• /
• 2006

관측교통자료의 수집이 실시간으로 가능해짐으로써 혼잡교통류에 대한 교통류 관련 변수들 간의 전이 과정 등 교통류 특성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 관측교통량을 이용한 O-D 추정방법에 대해서도 관심과 연구가 집중되고 있다. 이와 같이 고속도로의 교통류 특성을 보다 명확히 파악하여 동적 O-D를 구축할 수 있다면, 계획, 설계, 운영, 관리 등 다양한 분야에서 효율화를 도모할 수 있다. 하지만 동적 O-D 구축을 위한 기존연구에서는 다음과 같은 문제점이 지적되고 왔다. 첫째로, 동적 교통류 구현을 위해 교통시뮬레이션모형에 사전 O-D가 필요하며 동적 교통류모듈과 동적O-D추정모듈 간 Bi-level Problem으로 접근해야 한다는 점과 둘째로, 혼잡교통류 상황에 대한 특성이 반영되지 못하여 혼잡교통류 상항에 대한 예측력이 떨어지는 문제점이 지적되어 왔다. 본 연구에서는 기존의 문제점인 Bi-level Problem접근 방법을 해결하기 위해, VDS자료를 이용한 차량의 궤적을 추적하여 링크분포비율을 계산함으로써 반복적 수행이 없도록 하였으며 혼잡교통류 상황을 반영할 수 있도록 교통류 예측모듈을 구성하여 동적 O-D 예측모형을 구축하였다. 혼잡교통류에 대한 특성을 반영하기 위해 속도와해현상 및 혼잡 확산등 실제 혼잡교통류에 대한 분석을 통해 속도, 점유율, 교통량 등 교통류 변수들의 관계를 교통상황별로 구분하여 규명하였다. 본 연구에 적용된 모형은 동적 O-D 예측 및 추정모형에서 기존의 Bi-level Problem을 해소할 수 있어 적용이 용이하여 실제 검지기 자료를 활용하여 교통상황을 예측하게 되므로 혼잡교통류에 대한 예측력이 향상되었다고 판단된다.

• 대한교통학회지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.37-45
• /
• 1998

교통영향평가는 1985년 서울시에서 실시된 이후 사업 시행자에 의해 개발지 주변 도로 교통상황을 개선하는데 크게 기여하여 왔으며 향후 이러한 교통유발 원인자 부담원칙 에 의한 교통개선체제는 지방 자치화 시대를 맞이하여 계속 유지될 전망이다. 하지만 교통 영향 평가시 도로개선의 판단 기중이 되는 개발에 따른 교통발생 예측량이 평가자에 따라 상이한 결과가 나타나고 이에 따른 상이한 주변 도로 서비스수준(LOS)이 도출되어 합리적 교통처리 방안 제시에 문제가 되고 있다. 이러한 문제는 광역적 교통량 예측 프로그램 이 용, 상이한 통행 발생원단위 사용, 그리고 일률적 교통량 예측범위에 기인한다. 따라서 본 연구는 교통영향 평가시 국내와 미국의 교통량 예측 방법 비교·분석을 통해 합리적 교통량 예측방법을 제시하였다.

• 대한교통학회지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.43-54
• /
• 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.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.44-55
• /
• 2013

지능형교통체계(ITS: Intelligent Transportation System)의 발전은 과거에 비해 보다 신뢰성 있고 폭넓은 교통자료 및 기상자료 등의 취득을 가능하도록 하였다. 이러한 첨단 시스템의 발전에 따라 수집된 자료를 이용하여 교통상황과 기상상황에 대한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 도로 기상정보 시스템(RWIS: Road Weather Information System)자료와 검지기 자료를 이용하여 강우량에 따른 속도 감소 패턴을 분석하고, 강우량에 따른 속도감소량 산출 결과를 통해 강우수준을 분류하는 기준을 제시하였다. 인공신경망을 이용하여 강우수준별 통행속도를 예측하였으며, 예측 결과를 비교하여 강우수준별 통행속도 예측 특성을 분석하였다. 분석결과, 강우수준 분류 기준은 0.4mm/5min, 0.8mm/5min으로 나타났으며, 강우수준별 속도와 교통량에 대한 분산분석 결과 강우수준별로 차이를 보이는 것으로 나타났다. 인공신경망을 통한 5분 단위의 통행속도 예측결과, 비강우인 경우에는 과거 5개 자료, 즉, 25분 동안의 속도자료를 사용하여 분석하는 것이 예측력이 높게 나타났으며, 강우가 발생하는 경우에는 과거 2~3개 자료, 즉, 10~15분 동안의 속도자료를 사용하는 것이 예측력이 높게 나타났다. 본 연구에서는 기상조건에 관계없이 신뢰성 있는 교통정보를 제공하기 위한 통행시간 예측 방법론을 제시함으로써 통행시간 정보 등의 교통정보 제공 시 보다 정확한 정보를 제공하여 교통상황 예측정보의 신뢰도 향상 및 교통상황 예측정보의 활용도를 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.135-150
• /
• 2002

기 제안된 수리적 동적통행배정모형은 전체 시뮬레이션 기간동안 시간종속적 교통수요와 교통망의 교통상황이 이미 안정되어 있고 장래에도 예측가능 하다는 가정을 전제로 개발되었다. 이러한 가정은 실제 시시각각으로 변화하는 교통수요와 교통상황의 예측 불가능함 고려할 때 비현실적이라고 할 수 있다. 한편, Rolling Horizon Implementation(RHI)은 기종점간의 수요행렬(trip matrix)과 교통상황(traffic condition)이 단기간의 예측시간동안 현재의 예측정보를 기반으로 신뢰성 있게 모니터링 될 수 있고, 그 시점에서 보다 미래로 연장된 시간으로는 불확실성(uncertainty)의 증가를 고려한다는 가정을 전제로 제안되었다. 따라서, RHI개념과 부합되는 수리적 동적통행배정모형은 시뮬레이션 출발시점에 수요와 교통상황에 대한 확정적 정보가 이미 획득되어 있고, 그 기간이후의 정보에 대해서는 시간이 흐름에 따른 정보의 유용성을 근거로 각 운전자 그룹이 인지 (Perceived)하는 가로망의 통행비용(travel cost)을 최소화되도록 차량을 배정하는 것으로, 실시간적으로 인지된 교통수요와 교통망에 대한 정보를 통행배정초기에 입력변수로 사용하여 실시간 교통정보모형으로서 운영가능 하다는 장점을 제공한다. 본 연구는 수리적 동적통행배정모형이 RHI개념과 부합되어 교통상황과 수요변화를 실시간적으로 반영하여 운영되도록 모형의 기능을 확장하는 데 있다. 이를 위해, 다계층 이용자(multiple user classes) 동적통행배정모형을 변동등식(variational equality)이론에 근거한 모형식을 기반으로, 실시간 통행배정에서 발생하는 종점에 도착하지 못한 차량(unfinished trips)과 이들의 재배정(rerouting strategy) 문제를 인식하고, 이 차량들을 링크상의 교통량 전파조건(flow propagation constraint)을 토대로 다음 통행배정 시간대의 실시간 수요로서 반영할 수 있는 방안을 제시한다.

• 대한교통학회지
• /
• 제33권5호
• /
• pp.497-507
• /
• 2015

고속도로의 비반복 혼잡은 주로 돌발상황에 의해 발생된다. 돌발상황의 주요 원인은 교통사고로 알려져 있다. 따라서 교통사고 시 사고처리시간을 정확하게 예측하는 것은 돌발상황 관리에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 전국고속도로의 2008-2014년 총 7년치(60,473건)의 사고 자료를 이용하였다. 사고처리시간 예측모형은 과거의 교통사고 이력자료를 바탕으로 비모수모형인 KNN (K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 활용하였다. 사고자료 현황 분석결과 사고등급별로 사고처리시간에 미치는 영향이 매우 큰 것으로 분석되었다. 따라서 사고처리시간은 사고등급별로 분류하여 모형을 구축하였다. 그리고 현재 발생한 사고의 교통상황과 도로 기하구조를 반영하기 위하여 교통량, 차로수, 시간대를 구분하여 데이터를 추출하였다. 추출된 데이터 중 현재 교통사고와 유사한 사고를 검색하기 위하여 사고처리시간에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 마지막으로, 상태간 거리 산정을 위해서 세부항목별 가중치를 산정하였다. 가중치산정은 정규분포 표준화방법을 적용하였고, 이를 통해 사고처리시간을 예측하였다. 본 연구에서 개발된 모형의 예측결과는 기존의 연구들의 결과에 비해 낮은 예측오차(MAPE)를 보여 모형의 우수성을 입증할 수 있다고 판단된다. 본 연구를 통해 고속도로의 돌발상황 발생 시 효율적인 고속도로의 운영관리에 기여할 수 있고, 기존의 모형들이 갖고 있던 한계를 개선 및 보완할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.342-347
• /
• 2003

지능형교통정보시스템에 있어서 적절한 교통량 분산을 통한 교통망의 제어 및 정확한 주행정보의 제공을 위해 현재의 교통상황 또는 링크통행정보를 정확히 판단하고 평가할 수 있는 알고리즘의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 퍼지추론시스템을 적용하여 보다 합리적으로 링크통행속도를 판단할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 교통상황을 특징짓는 세 가지 요인으로 시간, 요일, 속도를 선정하였고 이를 퍼지변수로 표현하여 링크통행속도의 예측을 위한 적절한 퍼지규칙을 선정하였다. 본 논문에서는 실제 주행실험을 통해 얻은 차량의 GPS정보만을 사용하였다. 취득한 GPS정보 중에서 신뢰도가 높은 데이터만을 선택하여 도로통행속도를 계산하였고 퍼지추론의 과정을 통해 링크주행속도를 예측하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
• /
• pp.347-348
• /
• 2014

최근 급증하는 교통 혼잡으로 인해 시간적/물질적 손실이 크게 발생하고 있다. 이러한 교통난 해소는 시설투자만으로는 근본적인 해결책이 될 수 없다는 판단 하에 지난 수년간 보다 정확한 교통량을 예측하기 위해 시계열 기반의 다양한 교통량 예측 모델들이 개발 되어 왔다. 그러나 시계열 기반의 모델들은 회귀분석을 통해 과거 교통량을 분석하고 과거의 교통패턴이 미래에도 지속적으로 연장된다는 가정 하에 연구되었기 때문에 실시간으로 급변하는 불규칙한 교통 패턴에 대한 예측의 신뢰성을 떨어트린다. 또한 시계열 기반의 예측 기법은 어떠한 회귀분석 모델을 사용하는지에 따라 성능의 차이가 많이 나타나기 때문에 회귀분석 모델 선택이 중요하다. 이러한 제약을 극복하기 위해 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov model)을 이용해 동적인 교통 패턴에 따라 현재 상황에 맞는 회귀분석 모델을 선택하는 신뢰도 높은 교통량 예측 시스템을 제안한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
• /
• pp.377-380
• /
• 2004

본 논문에서는 기존의 교통 상황 검지 장비들이 가지고 있는 문제점들을 해결하기 위해 실제 통행속도 데이터의 해당 도로 속성들을 이용하여 데이터 마이닝을 통한 합리적인 오차범위 내에서의 실시간 교통 정보 예측 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 데이터 파이닝의 분석 기법중 하나인 신경망(Neural Network)분석을 통하여 통행 속도 예측 근사 모델을 개발하는 것이며, 기존의 교통 상황 판단 알고리즘과의 결과 비교를 통해 비용 절감 효과와 속도 정보가 없는 도로까지의 합리적인 통행 속도 예측, 그리고 Off line상에서의 시간대별 교통 정보 제공이 가능함을 보인다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
• /
• pp.15-16
• /
• 2023

해상교통관제 구역은 항만 시설을 사용하기 위한 입·출항 선박, 연안 해역을 이동하는 선박 등이 서로 복잡하게 운항하는 교통 패턴을 가지고 있다. 이를 안전하고 효과적으로 관리하기 위해 해상교통관제센터(VTS)에서는 선박을 실시간 모니터링하며 관제 업무를 수행하고 있지만, 교통 혼잡 상황에서는 업무 로드의 증가로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이에 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측한다면보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 VTS 관점에서의 교통 혼잡을 정의하고, 과거 항적 데이터를 이용하여 항내 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안하였다. 또한, 실해역 데이터(대산항 VTS)를 적용하여 제안된 기술이 관제지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.