2000년대 중반부터 인터넷 검색 트래픽을 활용한 다양한 연구가 진행되었다. 대표적으로 구글은 미국의 독감 발병 상황을 인터넷 유저의 검색 패턴을 통해 예측하는 서비스를 만들기도 하였다. 교통지표 역시 인터넷 검색 패턴과 유사할 수 있다는 가설을 확인하기 위하여, 검색 트래픽 데이터를 활용하여 고속도로의 진입 교통량과 구간 속도를 추정하는 모형을 구축하고 적합도 등을 확인하는 것이 본 연구의 목적이다. 그 결과, 첫째, 출퇴근의 상시적 통행이 이루어지는 지점의 TCS 진입 교통량 모형은 구글 검색 트래픽이 입력변수로 우수하였고, 검색 트래픽과는 음의 상관관계를 보였다. 둘째, 여가 통행이 집중적으로 나타났던 지점의 TCS 진입 교통량 모형은 네이버의 검색 트래픽이 입력변수로 선정되었으며, 검색 트래픽과는 양의 상관관계가 나타났다. 셋째, VDS 속도의 경우 시계열 도표상 검색 트래픽과 음의 상관관계를 보였다. 넷째, 검색 트래픽을 입력변수로 활용한 전이함수 잡음 시계열 모형은 그렇지 않은 시계열 모형에 비해 비교적 적합도가 우수하다는 결과를 도출하였다. 다만, VDS 속도 모형의 경우 다수의 입력변수가 포함되고 모형 계수의 부호가 상이함에 따른 한계가 존재하였다. 향후 검색 트래픽의 출처나 검색어, 혹은 시차 및 집계 단위에 대한 추가적 연구가 진행된다면, 교통 분야의 빅 데이터 연구시 활용 폭이 넓어질 것으로 판단된다.
VMS, 교통방송(라디오), SNS 등 교통정보제공을 통한 교통량 분산에 대한 관심이 높아짐에 따라 교통정보에 대한 운전자의 반응행태 및 효과에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구는 FTMS 및 TCS 데이터가 구축되어 있는 전국 고속도로 본선부를 분석 대상으로, FTMS 데이터와 TCS 데이터를 이용하여 경로전환 교통량과 그에 따른 경로전환율을 추정하는 방법론을 제시하고, 실제 대상구간의 경로전환율을 산출하여 시간 및 공간적 경로 전환율 변동에 대한 특성을 분석하였다. 본 연구에서는 교통정보 제공 이후, 해당 시간대의 평균 유출교통량에 비해 유출교통량이 일시적으로 증가한 경우 이 편차(도로교통상황의 동적인 특성으로 인한 편차 고려)는 교통정보 제공으로 인한 경로전환 교통량이라 정의하고, 본선 교통량과의 비율을 경로전환율로 계산하였다. 시간흐름에 따른 경로전환율 변화를 분석한 결과, 혼잡상황에 대한 교통정보를 먼저 얻게 되는 상류부 IC에서의 초기 경로전환율(유출교통량) 변화는 일시적으로 매우 큰 것으로 나타났다. 이후 공간적 시간적 흐름에 따라 상류부 IC에서의 경로전환율의 변화는 하류부 IC에서의 경로전환에 영향을 미치고, 이는 다시 상류부 IC에서의 변화를 유도하는 등의 경로전환 순환체계(feedback control loop)가 있음을 확인하였다.
PURPOSES : The Toll Collection System (TCS) operated by the Korea Expressway Corporation provides accurate traffic counts between tollgates within the expressway network under the closed-type toll collection system. However, although origin-destination (OD) matrices for a travel demand model can be constructed using these traffic counts, these matrices cannot be directly applied because it is technically difficult to determine appropriate passenger car equivalent (PCE) values for the vehicle types used in TCS. Therefore, this study was initiated to systematically determine the appropriate PCE values of TCS vehicle types for the travel demand model. METHODS : To search for the appropriate PCE values of TCS vehicle types, a traffic demand model based on TCS-based OD matrices and the expressway network was developed. Using the traffic demand model and a genetic algorithm, the appropriate PCE values were optimized through an approach that minimizes errors between actual link counts and estimated link volumes. RESULTS : As a result of the optimization, the optimal PCE values of TCS vehicle types 1 and 5 were determined to be 1 and 3.7, respectively. Those of TCS vehicle types 2 through 4 are found in the manual for the preliminary feasibility study. CONCLUSIONS : Based on the given vehicle delay functions and network properties (i.e., speeds and capacities), the travel demand model with the optimized PCE values produced a MAPE value of 37.7%, RMSE value of 17124.14, and correlation coefficient of 0.9506. Conclusively, the optimized PCE values were revealed to produce estimates of expressway link volumes sufficiently close to actual link counts.
Railway signaling systems consist of several vital computerized equipment such as CTC(Centralized Traffic Control), EIS(Electronic Interlocking System), ATC(Automatic Train Control) and so on. Currently, the project for development of railway signaling systems for the next-generation high-speed train is progressed according to the G7 project and railway signaling related several companies and research institute are joined this project consortium. The railway signaling systems, being developed in this project, called as a kTCS(Korean Train Control System), is composed of kTCS-CTC, kTCS-IXL, kTCS-ATC and etc. kTCS signaling systems have to be operated at the laboratory testing level as integrated signaling systems by interface between each railway signaling systems before railway field installation and revenue service. To solve this matter, communication protocols between each signaling equipment are designed and message codes for each defined protocols have defined. And also several equipment has developed for the railway integrated signaling systems for laboratory testing. We has plentifully tested and verified the designed protocols and the characteristics of integrated railway signaling systems with our developed each kTCS signaling equipment and communication protocols. In this paper, the integrated kTCS system including communication protocols is presented.
우리나라 고속도로 총 연장 1,899km 가운데 74개 영업소 구간 1.046km가 폐쇄시 요금체계방식에 의해 매일 영업소간 O-D가 산출되고 있다. 그러나 이러한 O-D는 통행의 기·종점인 교통죤간의 O-D가 아니고 영업소간 O-D인 관계로 그 자료의 정확성에도 불구하고 고속도고 교통분석이나 교통수요예측 등에 거의 활용되지 못하고 있는 실정이다. 이런 상황에서 정확한 영업소간 O-D를 이용하여 교통죤간 O-D를 추정할 수 있다면 고속도로 교통운영분석을 효율적으로 수행할 수 있을뿐만 아니라 기존의 4단계 교통수요예측에 의해 추정되는 것보다 정확한 고속도로 O-D를 얻을 수 있고 국도 등을 포함한 전국 지역간 O-D추정도 가능한 것으로 사료된다. 따라서 본 연구에서는 영업소간 O-D를 이용하여 교통죤간 O-D를 추정하는 모형을 구축하고자 수행되었다. 본 모형에 의해 산정된 교통죤간 O-D 배정결과 고속도로 폐쇄식구간 전구간에 걸쳐 실제 교통량과 17.9%의 오차가 발생되는 것으로 분석되어 본 모형을 이용할 경우 기존 방법들보다 더 정확한 고속도로 이용차량에 대한 교통죤간 O-D 산정이 가능하리라 생각된다.
차종별 교통량자료는 자료의 출처별로 차종이 동일하지 않아 자료간 호환이 어려우며 이들 자료의 활용도 또한 매우 낮다. 특히, 고속도로의 경우에는 전수자료인 TCS 자료가 있음에도 불구하고 TCS의 타종분류는 차종 내에 승용, 승합, 화물차가 혼재 되어있어 실질적으로 활용도가 매우 낮다. 이에 본 연구에서는 각 출처별 자료들의 차종구분과 호환할 수 있도록 타종구분을 표준화하고 고속도로 톨게이트 유출입 차종별 교통량을 표준화된 차종별로 추정하기 위한 모형을 개발하였다. 즉, 톨게이트를 그 특성에 따라 몇 개의 카테고리로 분류하였고, 각 카테고리별로 각 타종의 구성비를 점추정량을 이용한 기법(산술평균, 기하평균, 조화평균)과 비모수적 통계기법인 붓스트랩을 이용하여 표준화 분류별 교통량을 추정하는 모형을 개발하였다. 그 결과 두 방법 모두 비교적 유의한 수준의 결과가 도출되었으나, 표본의 크기에 따라 발생할 수 있는 극단치에 대한 오추정 문제를 감안할 수 있는 붓스트랩기법이 우수한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로 향후 TCS 자료의 활용성 증대와 TCS 자료를 이용한 고속도로 구간교통량 추정과 고속도로 정기교통량 조사자료의 좀더 구체적인 비교가 가능할 것으로 기대된다.
지능형 교통체계구축과 교통 혼잡이 증가하면서 이용자는 과거보다 양질의 통행시간정보를 요구하고 있다. 기존 연구에서는 단속류, 연속류 모두 AVI검지기 자료를 이용한 이상치제거 및 통행시간 산출에 대한 연구가 많이 이루어져왔다. 현재 한국도로공사에서는 TCS(Toll Collection System)를 기반으로 정보제공을 준비 중에 있으며, TCS 데이터는 운전자가 실제교통상황을 경험한 동적특성을 가진 통행시간이 수집된 자료로 통행시간 추정자료로 잠재력이 크다. 그러나 '시간처짐현상'이 발생하고 속도위반, 휴게소, 고장 등으로 인해 평균통행시간보다 작거나 큰 이상치와 결측데이터가 존재하여 기존 방법을 적용하는데 효과적이지 못한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 TCS 데이터에 맞는 이상치제거 및 결측보정 알고리즘을 개발하였다. 기존알고리즘과 비교한 결과 개발 알고리즘이 더 효과적인 것으로 나타났다.
본 연구는 도로교통량통계연보에서 제시하고 있는 고속도로 교통량을 보정하기 위해 측정오차를 최소화하면서 TCS 교통량과 교통량 균형을 만족시키는 최적화 모형을 개발하였다. 이를 위해 본 연구에서 구축한 모형을 실제교통량과 비교 검증하였다. 모형 검증 결과, 교통량 균형에 만족하도록 측정교통량을 보정할 경우, 보정교통량은 측정교통량에 비해 실제교통량과의 차이가 적은 것으로 나타났다. 경부고속도로 40개 구간에 적용 결과, 전체 구간에 대한 측정교통량은 -8.1%~9.6% 보정되었으며, 보정된 교통량만큼 측정오차가 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구는 고속도로의 규모와 역할이 증대되고 있는 가운데 고속도로 측정교통량의 정확성을 향상시켰다는 점에서 의미가 있다.
빅데이터 시대에 발맞추어, 데이터에 기반한 실효성 있는 국토공간 개편의 바람직한 방향을 제시하기 위해 교통 데이터를 활용한 국토개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 현재 교통 데이터에 대한 연구는 데이터 정리 혹은 보정하는 수준에만 머물고 있다. 본 연구는 여기서 더 나아가 데이터를 가공함으로써 국토공간에 존재하는 숨겨진 가치를 제시하고자 한다. 이에 교통 데이터가 네트워크 구조와 유사하다는 점에 착안하여, 네트워크 분석에 사용되는 알고리즘을 통하여 국토공간에 존재하는 가치를 찾고자 하였다. 본 연구는 중심지를 파악하기 위해 PageRank와 HITS알고리즘을 활용하였다. 알고리즘의 거점 평가 지표로서의 성능을 확인하기 위해 TCS데이터를 이용하여 단순교통량과 비교하여 성능을 확인하였다. 이를 통해 단순히 교통량에만 의지하여 제시되었던 중심지들을 더 세분화된 특성에 맞추어 파악할 수 있었다. 알고리즘을 이용하여 찾은 중심지는 시간적, 기능적 특성을 세분화하여 담고 있으므로 경제권 내의 중심지를 판단하는 객관적인 근거로서 지역 거점 선정과 같은 정책적 결정을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
최근 스마트폰의 빠른 보급으로 누구나 언제 어디서든 자유로운 네트워크 접속이 가능해졌다. 이는 통행 전은 물론 통행 중 교통정보 검색이 매우 편리해졌음을 의미한다. 고속도로 교통정보 탐색 행태의 기반이 되는 상관성 분석을 위하여, 웹과 모바일-앱의 접속 지표에 대한 정상성 여부를 검증하고, TCS 교통량과의 상관관계를 실증적으로 분석하는 것이 본 연구의 목적이다. 그 결과 첫째, 시간대별 웹/모바일-앱의 접속 지표에 대한 ADF-검정, PP-검정 결과, 로그변환이나 차분변환 없이도 시계열의 정상성 조건을 만족하는 것으로 나타났다. 둘째, 고속도로 진출입 교통량과의 피어슨 상관계수를 검토한 결과, 웹/모바일-앱의 모든 접속 지표는 뚜렷한 양적 상관관계를 보였다. 단, 트럭의 TCS 진입 교통량은 상관관계가 거의 없는 것으로 나타났다. 셋째, 시계열 변수 사이에 존재하는 발생시간의 시차 관계(동행성, 선행성, 후행성)를 규명하기 위해 교차분석을 수행한 결과, 모바일 이용자는 모든 웹 접속 지표보다 선행하고 있었으며, 모바일 실행횟수는 모든 웹 접속 지표와 동행함을 발견하였다. 넷째, 고속도로의 진입 교통량에 선행하는 웹/모바일-앱 접속 지표는 존재하지 않았으며, 웹 페이지뷰/방문자/신규방문자/재방문자, 모바일 실행횟수는 오히려 고속도로 진입 총 교통량과 비교시 1시간의 후행 시차에서 상관관계가 가장 높게 나타났다. 향후 분석의 공간적 범위와 시간적 범위를 세분화하고 교통정보 이용자의 위치정보를 활용할 수 있다면, 경로 전환 시점/비율과 같은 개별 통행행태까지도 예측할 수 있게 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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