• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.4
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• pp.85-91
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• 2021

Some sections of the highway are closed due to disasters and accidents. In this situation, it analyzes what kind of situation occurs due to functional failure in the highway network. The domestic highway network can be expressed as a graph. Blocking some sections of the highway can turn into a national disaster. In this paper, we analyze the robustness of the domestic highway network. The robustness of expressways refers to the degree to which the traffic conditions of the domestic expressway network deteriorate due to the blockage of some sections. The greater the robustness, the smaller the effect of some blocking appears. This study is used to evaluate the congestion level of one section of the transportation network, and a value obtained by dividing the section traffic volume (V) by the section traffic volume (C) is used. This study analyzes the robustness of highways by using the actual traffic volume data of the departure and arrival points of domestic highways, and analyzes the changes in traffic volume due to partial blockage through experimental calculations. Although this analysis cannot reflect the exact reality of domestic highways, it is judged to be sufficient for the purpose of confirming the basic robustness of the overall network.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1595-1597
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• 2011

과거에는 고속도로 상에 일정간격으로 설치하여 운영 중인 VDS(Vehicle Detection System)에서 주기적으로 검지되는 지점자료나 실제로 도로를 주행하면서 교통상황을 측정하는 프로브 차량(Probe Vehicle)들을 이용하여 통행시간을 추정해 왔으나 단순한 현시점에서의 통행시간을 나타내는 점이나 설치구간이 조밀하지 못한 곳에서의 정확성 등 많은 문제점이 있어왔다. 이에 본 연구에서는 고속도로 통행료 수납자료(Toll Collection System)를 출발시각 기준으로 정렬하고, 이를 Fuzzy c-means 클러스터링 기법을 사용하여 고속도로 통행료 수납자료의 특성에 따라 분류한 후 하나의 대푯값으로 추출하여 Kalman Filter 기법에 적용하는 고속도로 통행시간 예측 모형을 설계한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.293-296
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• 2023

본 논문에서는 고속도로의 교통망의 연결성을 분석하고 예측하기 위하여 그래프 이론을 이용하여 접근성 지표의 알고리즘을 제안한다. 먼저 2025년 고속도로 교통망을 그래프로 나타낸 운송네트워크를 구한다. 그리고 그래프 이론의 연결수, 비교거리, 접근지표, 연결도, 산포지수, 지름 등의 개념을 이용하여 2025년 고속도로 교통망의 연결성을 분석하고 예측하기 위하여 주어진 운송네트워크로부터 다양한 접근성 지표를 쉽게 얻을 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이를 통하여 고속도로의 운송네트워크에서 교통의 중심이 되는 도시를 찾을 수 있다.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.11 no.1
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• pp.25-36
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• 2009

Everyday congestion length (distance) and duration (time) data are collected and recorded in Expressway Traffic Information Center. These records are based on the information that the operators watch CCTV and decide traffic condition in order to present information about congestion on VMS. Using VMS message has some merits like that it doesn't need a great lot of cost to construct hardware such like FTMS because operators can check traffic condition by watching CCTV only. Of cause in the aspect of accuracy, using VMS message has the limitation that it is based on subject decision compared with FTMS. However, it can be said that the value of using VMS message is very large. The object of this study is to use the VMS information record (log file) usefully to provide information of traffic condition on expressway for users (drivers) without keeping the VMS information record in dead storage. To do so, in this research, congestion calculation method able to understand traffic congestion condition on expressway was developed.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.181-190
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• 1998

시스템 아키텍쳐는 시스템의 가장 상위수준 개념이다. 이러한 아키텍쳐의 정립이 1997년 8월에 완료된 2수준 아키텍쳐에 이어 3, 4수준 아키텍쳐가 연구되었다. 본 연구는 그중 고속도로교통관리시스템(FTMS)에 관한 것을 제시한다. 제 3수준 아키텍쳐는 2수준 아키텍쳐를 서비스 구현단위로 분해한 서브시스템이며, 다양한 ITS 서비스를 '제품(Package)'화 하여 ITS 서비스를 선택적, 점진적으로 구현 가능케 하였다. 제 4수준 아키텍쳐는 물리아키텍쳐 개념을 도입하여 3수준에서 분해된 서브시스템을 구성하는 각종 물리적 요소를 정의하고, 이들 간의 또는 외부요소와의 정보흐름을 정의하였다. 이에 따라, FTMS는 고속도로 교통관리 서브시스템, 고속도로 교통류제어/연계 서브시스템, 고속도로 돌발상황관리 서브시스템으로 분해/정의되었다.

• 정보화사회
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• s.100
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• pp.37-39
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• 1996

초고속정보통신망은 정보 서비스의 다양화, 정보통신의 대량화 및 정보서비스의 고속화에 대한 요구에 따라 대두된 정보 고속도로(Information Superhighway)의 개념이다. 정보고속도로 구축사업은 세계적인 정보화 추세에 따른 국가정보화의 하부구조(NII: National Information infrastructure)를 구축하는 것으로 미국에서는 초고속정보통신망 구축사업(GII: Global Information Infastructure)을 추진하고 있으며, 일본에서는 신사회 자본건설, 유럽연합에서는 고속행정통신망, 싱가폴에서는 IT-2000이라는 계획 아래 추진되고 있다.

• Information and Communications Magazine
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• v.12 no.12
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• pp.9-24
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• 1995

초고속국가정보통신망은 초고속정보통신기반구축 종합 추진 계획하에 정부가 최근 많은 관심과 투자를 통하여 이루려고 하는 정보화 하부구조 구축이다. 2010년까지 3단계에 걸쳐 공공부문에서 시범 추진되는 초고속국가정보통신망은 미래의 정보시대에 대비하여 전국적으로 정보 유통 흐름을 지원하는 정보고속도로를 구축하고 이를 통한 각종 지원 서비스를 제공하도록 하는 것이다. 이러한 정보고속도로의 선도적인 구축은 국가의 정보화 산업을 세계화로 유도하며, 기술개발 능력을 향상시킴과 동시에 산업의 경쟁력을 높이기 위한 것이다. 본 고에서는 초고속국가정보통신망 구축 원년을 마무리하여 그간의 추진 경과와 계획을 소개한다. 또한 '95년 시범이용기관 비롯 '96년 이용기관 가입 및 전환 확산을 위하여 각종 이용 환경 및 절차 등을 설명하고자 한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.37 no.6
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• pp.1033-1041
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• 2017

Path travel time based on departure time (PTTDP) is key information in advanced traveler information systems (ATIS). Despite the necessity, forecasting PTTDP is still one of challenges which should be successfully conquered in the forecasting area of intelligent transportation systems (ITS). To address this problem effectively, a methodology to dynamically predict PTTDP between motorway interchanges is proposed in this paper. The method was developed based on the relationships between traffic demands at motorway tollgates and PTTDPs between TGs in the motorway network. Two different data were used as the input of the model: traffic demand data and path travel time data are collected by toll collection system (TCS) and dedicated short range communication (DSRC), respectively. The proposed model was developed based on k-nearest neighbor, one of data mining techniques, in order for the real applications of motorway information systems. In a feasible test with real-world data, the proposed method performed effectively by means of prediction reliability and computational running time to the level of real application of current ATIS.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 2008.11a
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• pp.418-427
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• 2008

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.4
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• pp.151-162
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• 2002

The object of this study is to develop an operating time prediction model for expressways using toll collection data. A Prediction model based on modular neural network model was developed and tested using real data. Two toll collection system(TCS) data set. Seoul-Suwon section for short range and Seoul-Daejeon section for long range, in Kyongbu expressway line were collected and analyzed. A time series analysis on TCS data indicated that operating times on both ranges are in reasonable prediction ranges. It was also found that prediction for the long section was more complex than that for the short section. However, a long term prediction for the short section turned out to be more difficult than that for the long section because of the higher sensitivity to initial condition. An application of the suggested model produced accurate prediction time. The features of suggested prediction model are in the requirement of minimum (3) input layers and in the ability of stable operating time prediction.