• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.723-725
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• 2021

도로 이용자의 교통정보에 대한 수요 증가와 효율적인 도로 이용을 위해, 또한 지능형 교통체계(ITS, Intelligent Transport Systems)의 기본 기술로서 교통정보를 수집하여 제공하는 시스템에 대한 개발과 요구가 지속되고 있다. 본 연구에서는 고속도로에서 가장 많이 사용하는 교통정보 수집도구인 차량감지기(VDS)를 활용한 교통 정보 수집 시스템에 관하여 조사하였다. 이러한 차량 검지기를 활용한 교통정보는 차량의 속도와 교통량을 산출하는 데에는 효율적이지만, 공사와 수집 장비 불량으로 인하여 모든 교통 정보를 수집하는데 어려움이 있다. 이로 인해 전체적인 교통상황을 파악하기 위한 새로운 시도와 알고리즘 개발이 요구된다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.24 no.2
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• pp.41-49
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• 1997

본 논문에서는 전자, 통신, 제어, 컴퓨터공학 등의 첨단기술을 교통공학에 응용하여 기존의 도로 효율성을 극대화 시키는 방안으로 제시되고 있는 첨단 교통체계(ITS)연구의 기반시스템인 지능형 교통관리체계(ATMS)의 시스템 구성 및 제공서비스를 개관하였다. 연구범위는 ATMS의 개념 및 정의, 시스템의 기능적 요구사항 및 기본구상, 그리고 제공서비스의 종류를 살펴보았다. 향후 지능형 교통관리체계는 대도시 교통 소통을 완화시키는 방안으로서 도시가로에 영향을 미치는 교통정보 제공시스템, 주행안내시스템, 대중교통 및 화물운송 체계 등과 연계되는 종합교통체계 구축의 기반이 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2020.10a
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• pp.124-124
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• 2020

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2020.10a
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• pp.126-126
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• 2020

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.257-258
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• 2023

본 연구는 2019년부터 2021년의 고속도로 교통사고 위치 좌표를 콘존 데이터와 결합한 후 파이캐럿을 활용하여 고속도로 교통사고 심각도에 영향을 끼치는 요인을 분석할 수 있는 최적 모델을 선정하고 채택된 Random Forest 기법으로 고속도로 교통사고 심각도에 영향을 끼치는 요인을 분석하고자 하였으며, 향후 전국 고속도로 교통사고에 영향을 주는 요인으로 확대하여 분석하고 사고 심각도 개선을 위한 대안 방안 마련이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1268-1270
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• 2012

기존의 교통정보 시스템의 한계인 거점 위주의 교통정보가 아닌 사용자들이 사용하는 작은 도로, 골목길 등의 교통정보까지 제공하기 위한 시스템이다. 스마트폰 사용자들이 운전 하는 차량이 교통 정체 발생시 자동으로 현재 도로 상황을 촬영 하여 서버로 전송한다. 서버로 수집된 정보들은 다른 사용자들에게도 제공 되어 세부 구간의 교통상황을 텍스트가 아닌 이미지로 확인하여 자의적인 경로 선정이 가능하게 하는 것을 목적으로 하는 시스템을 개발하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.4D
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• pp.459-465
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• 2009

u-T (ubiquitous transportation) environment can be envisioned as an advanced version of ITS environment and be expected to provide more advanced transportation service in a ubiquitous manner. As a basic necessity to measure traffic flow in both environments, a flow estimation method was proposed. Flows have been measured in existing ITS and in a new u-T environments and some differences were investigated using simulation technique. In the interrupted traffic situation, the flow rate of u-T is 3.58% higher than that in ITS environment. Both MARE and MAE, which were used as measure of effectiveness, in u-T were better since the results are 31.4% and 31.1% lower than in ITS, respectively. Besides the equality coefficient in u-T was 1.9% higher than that in ITS. Such being the case, the flow rate measured in u-T using U-TSN is more reliable and can be expected to be successfully used for transportation system design or traffic operation areas.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.605-608
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• 2010

본 논문에서는 가공되지 않은 축적된 교통 정보를 이용하여 교통 전문가와 교통공학 분야의 학생들이 손쉽게 교통 정보를 분석할 수 있는 통합 교통 정보 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 도시 고속도로 내의 구간과 시간, 일자를 선택하고, 선택한 영역의 교통 수집 정보를 분석하여, 교통 흐름 제어나 교통 정보 분석에 필요한 다양한 정보와 함께 속도 및 밀도, 통행량을 이용한 등고선 그래프를 제공한다.

• Journal of the Korean Society of Safety
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• v.36 no.1
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• pp.72-79
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• 2021

This basic study introduces the concept of S-BRT and develops dwell time estimation models that consider road geometry and S-BRT characteristics for a signal operation strategy to meet the S-BRT's operational goal of high speed and punctuality. Field surveys of low-floor buses similar in shape to S-BRTs and data collection of passengers, station elements, vehicle elements, and other factors that can affect stop times were used in a regression analysis to establish statistically significant dwell time estimation models. These dwell time estimation models are developed by categorizing according to the locations of the signal or sidewalk that have the most impact on the dwell time. In this way, the number of people boarding and alighting the bus at the crowded door and the number of people boarding and alighting the bus at the front door considering the internal congestion was analyzed to affect the dwell time. The estimation dwell time models in this study can be used in the establishment of strategies that provide priority signals to S-BRTs.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.1
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• pp.1-15
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• 2023

In this study, the number of truck traffic accidents was predicted by using Poisson and negative binomial regression analysis to understand what factors affect accidents using expressway data. Significant variables in the truck traffic accident prediction model were continuous driving time, link length, truck traffic volume. number of bridges and number of drowsy shelters. The calculated LOSS rating was expressed on the national expressway network to diagnose the risk of truck accidents. This is expected to be used as basic data for policy establishment to reduce truck accidents on expressways.