• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1021-1024
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• 2009

현재 사용되고 있는 통행시간 분류방법은 하나의 통행시간을 대푯값으로 가지고 있다. 이에 문제점은 고속도로 특성으로 규정 속도 이상의 속도로 주행하는 차량, 규정 속도 및 휴게소 이용차량, 운전자의 운전 습성, 통행 목적, 피로의 정도, 운전자 성향과 도로상황에 따라 통행시간이 다르게 나타나는 점이다. TCS(Toll Collection System) 자료는 고속도로의 다양한 특성이 포함되어 있으며, 대상 구간의 거리가 멀수록 목적지에 도달하는 통행시간의 분산이 커지는 특성 또한 보인다. 따라서 이를 처리하기 위한 효율적인 통행시간 분류, 구간대표통행시간 추출 알고리즘이 필요하다. 기존의 방법은 전체 통행차량의 통행시간을 감안한 방법으로 통행시간 예측시 정확성이 저하된다. 본 연구에서는 TCS 자료를 Fuzzy c-means 알고리즘을 이용하여 일일 고속도로 통행시간의 시간별 주행특성을 고려한 대푯 값을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 실제 서울-청주 구간을 운행한 TCS 자료를 가지고 실시한 실험으로, 주행특성 및 도로상황을 고려한 Fuzzy c-means를 이용한 통행시간 분류방법과 기존의 통행시간 분류 방법을 통한 통행시간을 PIFAB를 사용 TCS 자료의 실제 통행시간과 경로통행시간을 비교 평가하였다. 평가한 결과 본 연구에서 제안하는 Fuzzy c-means기법은 기존 방법인 MAD기법보다 75%, 신뢰구간(95%) 추출법 대비 81%의 정확성을 제고하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.195-201
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• 2008

본 연구에서는 고속도로와 같은 연속류 에서의 통행시간 군집화 현상을 연구하여 신뢰성 있는 단위 시간 당 구간 대표 통행시간을 구하는 전처리 방법을 제시하는데 목적이 있다. 현재까지는 단위시간 당 구간의 통행시간 대푯값으로 하나의 평균값(Mean), 최빈값(Mode), 또는 중앙값(Median)이 사용되었다. 이의 문제점은 운전자의 주행 습관(빠른 주행, 느린 주행), 휴게소 이용, 도로 정체 등 다양한 요인으로 인하여 차량일 구간 주행 속도 간 편차가 많아 현재 사용하는 1개의 대푯값으로는 전체 차량의 운행 특징을 정확히 표현하기가 곤란하다는 점이다. 이를 개선하기 위하여 본 연구에서는 군집 방법을 이용하여 차량군을 복수의 비슷한 군집으로 나누고 나누어진 그룹별로 통행시간 대푯값을 선정하는 방법을 제시하고 실험하여 이 방법이 효과적임을 증명하였다.

• 도로교통
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• s.86
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• pp.8-16
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• 2001

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.21 no.5
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• pp.83-95
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• 2003

This study aims to develop travel time estimation and prediction models on the freeway using measurements from vehicle detectors. In this study, we established a travel time estimation model using traffic volume which is a principle factor of traffic flow changes by reviewing existing travel time estimation techniques. As a result of goodness of fit test. in the normal traffic condition over 70km/h, RMSEP(Root Mean Square Error Proportion) from travel speed is lower than the proposed model, but the proposed model produce more reliable travel times than the other one in the congestion. Therefore in cases of congestion the model uses the method of calculating the delay time from excess link volumes from the in- and outflow and the vehicle speeds from detectors in the traffic situation at a speed of over 70km/h. We also conducted short term prediction of Kalman Filtering to forecast traffic condition and more accurate travel times using statistical model The results of evaluation showed that the lag time occurred between predicted travel time and estimated travel time but the RMSEP values of predicted travel time to observations are as 1ow as that of estimation.

• 도로교통
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• s.97
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• pp.14-27
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• 2004

도로에 있어 교통량이 일정한 수준을 초과하여 증가되는 경우 통행시간과 운행비용이 과도하게 증대되는 혼잡현상이 발생하게 된다. 이러한 혼잡은 경제적 관점에서 추가분의 통행자가 기존 이용자의 통행비용을 증가시키는 유형으로 해석되고 있고, 이에 대한 대응으로 많이 사용되어 왔던 방법이 개별 통행자에게 다른 이용자들의 통행비용 증가분에 상응하는 요금을 혼잡통행료로서 부과하는 방법이다. 이와 같은 혼잡통행료는 국내의 경우 도심부로 진입하는 특정 도로에 국한하여 시행되는 것을 일반적인 것으로 인식하고 시행해왔으나(서울시 남산1, 3호 터널) 국외의 경우에는 환경보호 및 수요조절 측면에서 고속도로까지 확대 시행하고 있는 사례를 찾아볼 수 있다. 이에 본 연구에서는 국내의 고속도로 요금체계 현황에서 혼잡 통행료의 도입방안 및 가능성을 검토하고자 한다. 고속도로의 현행 통행료 부과 방법 및 제도를 고려할 때 통행요금에 혼잡통행료를 도입할 경우 1)시간대별 차등요금제, 2)폐쇄식 및 개방식 구간에서의 차등요금제, 3)노선별, 구간별 차등요금제, 4)요일별, 계절별 차등요금제를 고려할 수 있다. 현재의 고속도로에서 혼잡통행료를 도입할 경우 현행 이부요금제의 주행요금에 혼잡통행료 개념을 도입하는 것이 타당할 것으로 검토된다. 시간대별 차등요금제는 그 시간대를 주간(06시~24시)과 야간(24시~06시)으로 구분함이 타당할 것으로 판단되고 폐쇄식 구간의 경우 혼잡도를 고려한 주행요금을 이용거리에 비례하여 부과하며 개방식 구간의 경우 최단 이용거리를 기준으로 혼잡도를 고려한 주행요금을 부과하는 것이 타당할 것으로 판단된다. 또한 혼잡도를 고려한 주행요금을 부과하는데 있어 노선별, 구간별 차등을 두는 것이 바람직할 것으로 기대된다. 그러나 요일별 차등요금제는 주 5일 근무제가 확산됨에 따라 증가하는 비업무 승용차의 통행에 의해 고속도로의 비효율적인 운영이 발생할 경우를 제외하고는 적용하지 않는 것이 타당할 것으로 검토된다.

• 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.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.27 no.5
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• pp.209-221
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• 2009

Travel time estimation under given traffic conditions is important for providing drivers with travel time prediction information. But the present expressway travel time estimation process cannot calculate a reliable travel time. The objective of this study is to estimate the path travel time spent in a through lane between origin tollgates and destination tollgates on an expressway as a prerequisite result to offer reliable prediction information. Useful and abundant toll collection system (TCS) data were used. When estimating the path travel time, the path travel time is estimated combining the link travel time obtained through a preprocessing process. In the case of a lack of TCS data, the TCS travel time for previous intervals is referenced using the linear interpolation method after analyzing the increase pattern for the travel time. When the TCS data are absent over a long-term period, the dynamic travel time using the VDS time space diagram is estimated. The travel time estimated by the model proposed can be validated statistically when compared to the travel time obtained from vehicles traveling the path directly. The results show that the proposed model can be utilized for estimating a reliable travel time for a long-distance path in which there are a variaty of travel times from the same departure time, the intervals are large and the change in the representative travel time is irregular for a short period.

• 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.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10b
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• pp.509-509
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• 1998

점차 증가하는 도로상에서의 승용차의 비율은 전체 도로교통여건의 악화뿐만이 아니라 국가경제에 있어서도 물류비용의 증가를 가져와 국제경쟁력에서의 약화 및 수출조건의 악화의 원인이 되고 있다. 이러한 물류비용의 감소를 위하여 고속도로에 있어서의 화물전용차선의 설치가 논의되고 있으나 화물전용차선의 설치에 따른 사회 각 분야의 경제적 이익과 불이익을 정확히 산출하여 새로운 교통시설 공급의 효과를 정확하게 파악하지 못한 채로 정책적인 대안의 일환으로 논의되고 있으며, 기존의 고속도로의 교통혼잡비용의 연구에 있어서도 화물통행의 시간가치를 화물차의 운전자의 시간가치로 분석하여 개별 화물통행의 시간가치를 간과하여 분석하고 있는 실정이다. 본 연구는 이러한 배경하에 화물통행의 시간적 가치를 측정하는 방안을 정립하고 고속도로에 있어서의 화물전용차선의 설치가 기존의 교통체계에 미치는 효과를 정확히 분석하고 시설공급에 따른 경제적 편익을 체계적으로 분석하여 이에 따른 화물전용차선 설치의 평가기준을 마련하는데 그 목적이 있다. 본 연구를 통하여 나타난 결과는 다음과 같다. -첫째, 연구대상구간 전체를 기준으로 볼때에 모든 대안에서 화물전용차선의 설치시는 화물전용차선의 미설치시보다 오히려 사회전체의 편익이 감소하는 것으로 나타났다. -둘째, 구간별로 구분하여 분석하였을 경우에는 대안3의 경우 일부구간에서 화물전용차선에 설치에 따른 편익이 발생하는 것으로 분석되었는 바, 상행선의 경우 17:00∼21:00시에 신갈∼오산구간에서 실시하는 것이 가장 높은 편익을 발생하며, 하행선의 경우 06:00∼10:00시에 신갈∼오산구간에서 실시하는 것이 가장 편익이 높게 분석되었다. -셋째, 화물의 통행가치의 증가 및 화물교통량의 증가를 예상하여 5%, 10%, 20%의 증가에 대한 민감도 분석을 실시한 결과 대안1의 경우 교통량의 변화 및 화물통행의 시간가치의 증가시 사회적 편익이 오히려 감소하였고, 대안2와 3의 경우 사회적 편익이 증가하는 것을 알 수 있었다. 이는 경부고속도로의 화물차량의 구성비에 따라 대안 1의 경우 오히려 화물차의 통행시간이 증가함에 그 원인이 있다 할 것이다. 이상과 같은 결론을 통하여 경부고속도로상의 화물전용차선의 설치시는 수답렬 교통량의 구성비와 구간 평균교통량에 의하여 그 효과가 다르게 나타남을 알 수 있었다. 따라서 물류비용 절감차원에서의 화물전용차선의 설치는 본 연구에서 나타낸 방법과 같이 수단간의 경제적 편익을 고려한 구간별 시간대별 효과분석을 통하여 정책의 시행여부가 결정되어야 할 것이다. 한편, 화물전용차선의 설치로 인한 물류비용의 절감을 보다 효과적으로 달성하기 위해서는 종합류류 전산망의 시급한 구축과 함께 화물차의 적재율을 높이고 공차율을 낮출 수 있는 운송체계의 수립이 필요한 것으로 판단된다. 그라나 이러한 화물전용차선의 효과는 단기적인 치유책일 수밖에 없기 때문에 물류유통 시설의 확충을 위한 사회간접자본의 구축을 서둘러 시행하여야 할 것이다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.5
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• pp.949-960
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• 2016

This paper uses all sections of highway data (VDS) for two years (Jan. 2014-Dec. 2015), with 15 minute units. The first purpose of this study is to find clusters with similar patterns that appear repeatedly with time variables of month, week and hour. The cluster analysis results indicate a variety of patterns of average traffic speeds by time variables depending on the clusters; subsequently, these can be utilized to model for the forecast of the speed at a specific time. The second purpose is to do cluster analysis for grouping sections by effect nets that are closely related to each other. For the similarity measure we use cross-correlation functions calculated after pre-whitening the speed of each section. The cluster analysis gets 19 clusters, and sections within a cluster are geographically close. These results are expected to help to forecast a real-time speed.