• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.6 no.2
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• pp.1-14
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• 2007

The purpose of this research is to investigate service item to develop archived VDS(Vehicle Detecting System) data user services. Through the review of related studies and literature and investigation of the current application status of the vehicle detector data, the service item from the historical detector data were identified. The relative importance of the identified service item was measured based on the application purpose, usage and frequency of application.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.28 no.3
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• pp.61-74
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• 2010

ITS (Intelligent transportation systems) collects real-time traffic data, and accumulates vest historical data. But tremendous historical data has not been managed and employed efficiently. With the introduction of data management systems like ADMS (Archived Data Management System), the potentiality of huge historical data dramatically surfs up. However, traffic data in any data management system includes missing values in nature, and one of major obstacles in applying these data has been the missing data because it makes an entire dataset useless every so often. For these reasons, imputation techniques take a key role in data management systems. To address these limitations, this paper presents a promising imputation technique which could be mounted in data management systems and robustly generates the estimations for missing values included in historical data. The developed model, based on NPR (Non-Parametric Regression) approach, employs various traffic data patterns in historical data and is designated for practical requirements such as the minimization of parameters, computational speed, the imputation of various types of missing data, and multiple imputation. The model was tested under the conditions of various missing data types. The results showed that the model outperforms reported existing approaches in the side of prediction accuracy, and meets the computational speed required to be mounted in traffic data management systems.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• v.2006 no.10
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• pp.45-49
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• 2006

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.05a
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• pp.88-90
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• 2007

수집 및 가공된 교통자료와 시스템 운영 자료의 체계적인 분석 수단으로 사용될 교통 이력자료 관리 시스템의 요구 기능을 정의하는 것은 매우 중요하다. 시스템 구축을 위한 사용자 요구사항을 구체적으로 정의, 설명함으로써 시스템 완성도와 활용도를 높인다. 본 논문에서는 교통 이력자료 관리시스템의 주요 기능으로 '자료 저장 기능', '자료 분석 기능', '자료 보고 기능' 을 제안한다. 이러한 시스템의 사용자 요구 기능은 Rational Rose tool 을 이용하여 Use Case 다이어그램으로 시각화 되어지며 이후 교통정보 이력자료 통합데이터베이스 구축을 위한 개발자들에게 더욱 쉬운 이해를 제공할 수 있다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.11 no.6
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• pp.40-48
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• 2012

In this paper, we suggests methods for determining optimal representative value and the optimal size of historical data for reliable travel speed prediction. To evaluate the performance of the proposed method in real world environments, we did field tests at four roadway links in Seoul on Tuesday and Sunday. According to the results of applying the methods to historical data of Central Traffic Information Center, the optimal representative value were analyzed to be average and weighted average. Second, it was analyzed that 2 months data is the optimal size of historical data used for travel speed prediction.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.26 no.5
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• pp.131-141
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• 2008

The objective of this study is to propose methods for determining optimal representative value and the optimal size of historical data for reliable travel time forecasting. We selected values with the smallest mean of forecasting errors as the optimal representative value of travel time pattern data. The optimal size of historical data used was determined using the CVMSE(Cross Validated Mean Square Error) method. According to the results of applying the methods to point vehicle detection data of Korea Highway Corporation, the optimal representative value were analyzed to be median. Second, it was analyzed that 60 days' data is the optimal size of historical data usedfor travel time forecasting.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.12 no.1
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• pp.15-27
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• 2013

While the vehicle detector is collected from a variety of information was mainly used as a real-time data. Recently scheme of application for archived traffic data has become increasingly important. In this background, this research were conducted on the improvement of the preprocessing for archived traffic data application. The purpose of improving specific preprocessing was reflect transportation phenomena by traffic data. As evaluation result, improvement preprocessing was close to the actual value than exist preprocessing.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.360-360
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• 2022

토양수분과 유출 간 관계를 정량화하는 것은 수문 기작 및 유출 발생 과정의 이해를 위한 중요한 정보를 제공한다. 특히, 유출과정의 특성화는 수문 사상에 따른 불포화대 내 토양수 및 토사 손실 제어와 산사태 및 비점오염원 발생 예측을 위해 필수적이다. 유출과정과 관련된 비선형성과 복잡성을 확인하기 위해 토양수분과 유출 사이의 이력 거동이 조사되었다. 특히, 수문 과정 내 이력 현상 구체화를 위해 정성적인 시각적 분류 및 정량적 평가를 위한 이력 지수들이 개발되었다. 정성적인 시각적 분류는 시간에 따라 시계 및 반시계방향으로 다중 루프 형상을 나누는 방식으로 진행되었고, 정량적 평가의 경우 이력 고리(Hysteretic loop) 내 상승 고리(Rising limb)와 하강 고리(Falling limb)의 차이를 기준으로 한 지수로 이력 현상을 특성화하였다. 이전에 제안된 방법론들은 연구자의 판단이 들어가기 때문에 보편적이지 않고 이력 현상을 개발된 지수에 맞춤에 따라 자료 손실이 나타나는 한계가 존재한다. 자료의 손실 없이 불포화대 내 발생 가능한 대표 이력 현상을 자동으로 추출하기 위해 적합한 비지도 학습기반 기계학습 방법론의 제안이 필요하다. 우리 연구에서는 국내 산지 사면에서 강우 사상 동안 다중 깊이(10, 30, 60cm)로 56개의 토양수분 측정지점에서 확보된 토양수분 시계열 자료와 산지 사면 내 위어를 통해 확보된 유출 시계열 자료를 사용하였다. 먼저, 기존에 분류 방법을 기반으로 계절 및 공간특성에 따라 지배적으로 발생하는 토양수분-유출 간 이력 현상을 특성화하였다. 다음으로, 토양수분-유출 간 이력 패턴을 자료 손실 없이 형상화하여 자동으로 데이터베이스화하는 알고리즘을 개발하였다. 마지막으로, 비지도 학습방법을 이용하여 데이터베이스화된 실제 발현 이력 현상 내 확률분포를 최대한 가깝게 추정하는 은닉층을 반복적인 재구성 학습을 통해 구현함으로써 대표 이력 현상 패턴을 추출하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.19-19
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• 2022

하천에 발생하는 홍수를 예측하는 과정은 실무에서 많이 사용하는 HEC-HMS 와 같은 강우-유출 모형을 사용하여 산정한 하천의 강우빈도별 설계홍수량으로부터 HEC-RAS와 같은 수리학적 모형을 이용하여 홍수위를 산정하는 방법을 주로 의존하고 있다. 하지만 이러한 방법은 강우 강도를 통하여 하천에 발생하는 빈도별 유량으로 간접적으로 홍수위를 산정하기 때문에 실시간으로 발생하는 홍수위 또는 홍수 발생시간을 정확하게 알기 힘들다. 하지만, 최근 하천의 홍수파 또는 배수영향으로 인한 이력현상으로 하천의 수위-유량관계의 이력현상으로 인해 발생하는 유량자료의 오차를 줄이기 위해 수위관측소에 H-ADCP 초음파 센서를 활용한 자동유량측정장치를 설치, 운영하여 실시간으로 유량자료를 관측하고 있다. 이러한 자동유량측정장치에서 측정하는 유량자료는 H-ADCP에서 지표유속으로부터 유량자료를 산정하는데, 홍수파 또는 배수영향으로 지표유속, 유량, 수위의 수문곡선에 발생하는 이력현상을 관측 가능하다. 관측된 수문곡선의 이력현상은 유속, 유량, 수위 순으로 첨두의 발생시간이 나타나는데, 유속의 첨두 발생시간과 수위의 첨두 발생시간은 수문곡선의 형태 또는 규모에 따라 달라진다. 따라서 본 연구에서는 기존의 강우-유출 모의에 의존한 홍수예보기법을 보완하여 더 정확한 홍수위, 홍수 발생시간을 예측하고, 홍수예경보 시스템에 정량적인 기준을 제시할 수 있도록, 하천에 발생하는 수문곡선의 첨두유속과, 첨두수위의 발생시간, 규모를 분석하여 둘의 관계를 제시하고자 한다. 분석방법으로는 대상유역으로 이력현상이 발생하는 영산강유역에 위치한 남평교, 나주대교 두 지점을 선정하고 자동유량관측소 관측자료인 지표유속, 수위자료를 취득한다. 취득한 자료로부터 지표유속의 첨두 값과, 수위의 첨두 값, 지표유속의 첨두지점으로부터 수위의첨두지점 까지 발생하는 시간을 홍수 사상별로 정리하여 첨두유속-첨두수위, 첨두유속-첨두수위발생시간의 관계그래프를 산정하였다. 남평교의 경우 유속-수위의 이력범위는 거의 없었다. 나주대교의 경우 유속-수위 이력범위가 현저히 나타나 관계를 분석하기 용이 하였다. 하천에 이력현상이 현저히 나타나는 경우 첨두유속-첨두수위, 첨두유속-첨두수위발생시간의 관계가 뚜렷하게 나타나고 이러한 결과를 바탕으로 하천의 홍수예경보 판단의 정량적 기준을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.55-59
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• 2008

분산되어 있는 여러 운영계 시스템에서 대용량의 교통자료를 가져와 교통정보 이력자료를 분석할 수 있는 단일 통합 교통 데이터베이스를 구축한다. 품질 평가, 오류 판단, 결측보정과 평활화 등의 자료처리 과정을 거친 교통자료는 자료의 신뢰도를 판단하고 활용도를 높일 수 있게 해주며 이용자에게 고속도로 통행료 수납자료, 고속도로 전자통행료 수납자료, 차량검지장치자료, 도로전광표지자료, 돌발상황자료, 기상자료, 차량번호인식장치자료 등에 대한 검색 및 자료 처리 기능을 제공한다.