• 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 Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.932-934
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• 2016

우리나라는 수도권지역에 인구 밀집도가 OECD 국가 중 가장 높은 나라이다. 상황이 이러한 만큼 수도권지역의 사람들은 대중교통을 이용한 출퇴근이나 등교에 많은 어려움을 겪고 있으며, 이를 돕고자 대중교통에 관련된 많은 어플리케이션이 출시되어 있다. 하지만 대부분의 대중교통과 관련된 어플리케이션의 경우 정적인 시간표를 알려주는 어플리케이션이고, 좀 더 나아가 발전한 어플리케이션의 경우에도 사용자의 수동적인 환경에서만 알림이나 실시간 등의 기능을 제공해주고 있어, 많은 사람들이 그러한 기능이 있는지조차 모르고 사용 중인 이용자가 대부분이다. 본 연구에서는 현 시간상황에 맞는 대중교통 정보를 제공해주고, 알림기능으로 사용자에게 능동적인 계획을 구성해주는 것은 물론 지하철과 버스 그리고 대중교통이 아닌 도보의 상황까지 판단하여 종합적인 정보제공을 해주는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.488-491
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• 2012

최근 카메라 센서 및 알고리즘의 발달로 엔터테인먼트 목적의 영상 시스템을 비롯한 공정 기술, 교육 및 의료 등 다양한 목적의 영상 시스템이 개발 되고 있다. 또한 범죄 예방, 사고 상황 인식을 위한 감시 영상 시스템의 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이상 상황 인식을 위한 지능형 교통 시스템에 대해 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 크게 학습 과정과 이상 상황 인식 과정으로 나누어진다. 학습 과정에서는 CCTV와 같은 정적인 카메라에서 촬영된 도로 교통 영상에서 이동 객체의 특징을 추출하고 이를 추적하여 특징 벡터를 구성한다. 구성된 특징 벡터들은 클러스터링 기법을 통해 장면을 모델링하는데 이용되며 최종적으로 이 모델을 이용해 실시간으로 도로 교통 영상에서 이상 상황을 인식할 수 있게 된다. 실험을 통한 성능 평가를 통해 시스템의 우수함을 확인 하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.05a
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• pp.248-250
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• 2008

This paper proposes a prediction method to prevent traffic accident and reduce to vehicle waiting time using neural network. Computer simulation results proved reducing average vehicle waiting time which proposed coordinating green time better than electro-sensitive traffic light system dose not consider coordinating green time. Moreover, we present neural network approach for traffic accident prediction with unnormalized (actual or original collected) data. This approach is not consider the maximum value of data and possible use the network without normalizing but the predictive accuracy is better. Also, the unnormalized method shows better predictive accuracy than the normalized method given by maximum value. Therefore, we can make the best use of this model in software reliability prediction using unnormalized data. Computer simulation results proved reducing traffic accident waiting time which proposed neural network better than conventional system dosen't consider neural network.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.159-160
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• 2019

본 연구에서는 영상 내 도로의 형태와 영상 내 객체들의 속성을 실시간으로 자기 학습하고 영상 전체에서 나타난 객체와 각 도로 차선을 지나는 객체들의 이상 징후를 판별하기 위해 교통 CCTV 영상을 활용한다. 각 도로 구간을 촬영한 교통 영상에서 추출한 이동 객체 로그에서 영상 내 도로 형태와 영상 내 객체들의 속성을 통해 감시 공간을 학습하고 학습된 정상 프로파일 대비 각 차선을 지나는 객체들과 영상 내 객체들의 이상 상황을 실시간에 판별한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.319-321
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• 2005

최근 효율적인 교통 흐름 제어 및 교통정보 서비스 제공을 위한 ITS(Intelligent Transport System)에 대표적인 서비스로는 수집된 정보를 바탕으로 도로의 소통정보를 모니터링하고 이용자들에게 웹이나 지역에 설치된 VMS를 통해 정보를 제공하는 것이라 할 수 있다. 그러나 이러한 서비스를 위한 GIS가 OpenGIS와 같은 표준화 단체에서 제안하고 있는 구조를 따르지 않고 있으며, 지리정보의 표현도 검증 없이 자체적으로 GIS정보를 이용함으로 인해 서비스의 성능과 품질 저하는 물론 정보통합의 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 OpenGIS에서 공간정보 표현에 권고되고 있는 GML을 기반으로 도로망에 구축되어진 각종 교통정보 기기로부터 ITS로 수집된 실시간 교통정보를 이용하여 데이터베이스를 구축하고, 이를 반영하여 모바일 기기 또는 웹서비스를 통해 교통상황을 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 GML을 기반으로 한 지리정보 DB와 각종 교통정보 기기로부터 수집된 실시간 교통정보의 통합을 통해 모바일 기기나 웹을 통해 공통적으로 서비스를 제공할 수 있는 Client/server 시스템에 주안점을 두고 설계하였다. 본 연구에서 설계된 시스템은 전용 공간데이터를 구축하지 않고, 표준화된 공간정보인 GML을 이용한 변환 메커니즘을 통하여 서비스를 제공함으로써 비용과 시간을 절약할 수 있으며, 이 기종의 시스템에 서비스가 가능하도록 하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 1999.06a
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• pp.181-189
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• 1999

21세기 무한경쟁시대에서 국가경쟁력을 확보하기 위하여 현재 도로교통상황을 추정하고, 화물차의 공차(空車)를 줄이고, 차량운행상태를 관리할 필요성이 부각되었다. 본 연구에서는 실시간 교통정보산출 및 활용을 위하여 국가수치기본도에 GPS을 응용하는 기법을 제시하였다. 구체적으로는 GIS기능 중 하나인 공간결합(Spatial Join)기능을 활용하여 Map Matching, 통행시간추정 및 차량운행 관리기법 등을 제시하였다. 최종적으로는 제시된 기법을 서울시 강남구 지역일대에 시범적으로 적용시켜 보았다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.5
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• pp.183-191
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• 2002

본 논문은 ATIS의 효과를 평가할 수 있도록 교통정보제공에 따른 운전자의 노선선택 행태자료를 수집할 수 있는 시뮬레이터 개발에 관한 것이다. 현재 이러한 행태자료를 수집하기 위해서 설문지에 의한 SP(Stated Preference) 설문조사가 널리 수행되어지고 있으나 이러한 설문조사방법은 ATIS와 같은 가상의 환경을 응답자에게 이해시킬 수 있는 설문지를 작성하기가 힘들고, 무엇보다 운전중에 느끼게 되는 time pressure를 현실적으로 반영하지 못하기 때문에 신뢰성있는 자료를 수집하는데 어려움이 있다. 시뮬레이터는 보다 현실적인 교통상황을 계산하고 적절한 인터페이스 구성을 통해 교통상황과 분석자의 설문 의도를 응답자에게 효과적으로 인지시킬 수 있다는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서 세 가지 모듈(교통 시뮬레이션 모듈, 데이터베이스 모듈, 이용자 인터페이스 모듈)로 구성된 프로토타입 시뮬레이터를 개발하였다. 개발된 프로토타입의 유용성을 알아보기 위해 실제로 실시간 교통정보가 제공되는 작은 네트워크를 대상으로 파일럿 테스트를 수행하였고, 수집된 자료는 discrete choice model을 정산하는데 사용하였으며 그 분석결과는 상당히 합리적인 것으로 나타났다. 따라서, 이러한 시뮬레이터는 교통정보전략에 따른 효과를 사전에 분석해보고, 효과적인 교통정보시스템을 설계 및 운영하는데 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.12
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• pp.1723-1728
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• 2021

C-ITS is an intelligent transportation system that can improve transportation convenience and traffic safety by collecting, managing, and providing traffic information between components such as vehicles, road infrastructure, drivers, and pedestrians. In Korea, road infrastructure is being built across the country through the C-ITS project, and various services such as real-time traffic information provision and bus operation management are provided. However, the current state-of-the-art road infrastructure and information linkage system are insufficient to build C-ITS. In this paper, considering the continuity of time in various spatial aspects, we proposed a group-type network-based traffic situation recognition system that can recognize traffic flows and unexpected accidents through information linkage between traffic infrastructures. It is expected that the proposed system can primarily respond to accident detection and warning in the field, and can be utilized as more diverse traffic information services through information linkage with other systems.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1046-1047
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• 2008

실시간 대중교통 종합 환승정보(TAGO)시스템은 대중교통 이용자 중심의 서비스제공을 목적으로 교통 수단간 환승 정보를 제공하고 있다. TAGO는 항공, 철도, 버스(시외/시내/고속), 지하철 등 대중교통 뿐 아니라 자가용, 자전거 이용자의 환승을 고려한 정적/동적 운행정보, 소통 정보를 연계하여 통합하고, 네비게이션 서비스, 지역정보 서비스, 돌발 상황, 날씨 정보, 통계 정보를 인터넷 TAGO 홈페이지(www.tago.go,kr)와 환승 지점에서의 현장안내장비(Kiosk, PDP)를 통해 제공하고 있다. 현재 TAGO는 3차 사업이 진행 중이며 전국 단위 장거리 교통수단과 지역내 단거리 교통수단의 교통정보를 연계하여 효율적인 환승정보를 제공하여 대중교통 이용 활성화에 기여하고 있다. 미래의 TAGO 시스템은 유비쿼터스 시대의 신개념 교통정보 제공을 위한 확장성을 고려하여 서비스 범위를 확대하며, 다양한 매체를 통해 전국 어느곳에서든 출발지부터 목적지까지 교통수단의 선택, 경로안내, 환승정보, 지역정보 등을 제공할 계획이다.