• 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.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.3 no.1
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• pp.94-104
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• 1985

도시부의 활동이 지방부의 그것과 크게 다른점은 토지이용의 집약도가 높은 데 있 다 하겠다. 지금까지 도시부 토지이용의 밀도변위등에 관계되는 사정은 잘 인식되어 오기는 하였으나 이를 실용적 모형으로 다룬 예는 극히 드물다. 본 논문은 다양한 수송수단을 포용 하는 교통망에서의 혼잡비용이 토지이용의 집약도에 따라 효과적으로 결정될 수 있도록 하 는 토지이용과 교통의 복합모형을 제시하였다. 이를 위하여 다품종교통류 및 I/O모형의 범 주에서 비선형계획의 접근방법이 채택되었다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.4
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• pp.167-186
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• 1998

자동차보급의 대중화와 함께 버스, 전철 등 대중교통체계의 지속적인 서비스 확충으로 인해 다양한 교통망의 이용행태가 나타나고 있다. 즉, 승용차를 이용하다가 대중교통수단을 이용하는 경우가 발생하게 되고 이러한 환경에서, 기타 통행대안들(예를 들면 목적지, 수단, 경로 등)이 효율적으로 연계 선택되어질 수 있도록 지원하여 전체 교통체계의 이용효율을 높일 수 있는 방안들이 강구되도록 요구되어지고 있다. 본고는 이런 관점에서 복합교통망에서의 경로안내 체계의 구현을 위한 알고리즘개발과 평가를 주목적으로 한다. 즉, 복합교통망에서의 경로탐색모형과 이 모형에 적용가능한 경로탐색 알고리즘의 제시하고, 이를 위해 복합교통말의 한 축이 되는 대중교통망의 특징을 분석하고 대중교통망에서의 경로탐색알고리즘을 평가하였으며 이를 바탕으로 일반가로망과의 최단경로구축의 통합방안을 제시하였다. 알고리즘의 구현과정을 필요한 데이터의 구축과정과 함께 도시함으로서 모형과 알고리즘에 대한 평가와 함께 실제 구현시 필요한 제반 사항들도 검토하였으며, 장래의 연구과제를 아울러 제시하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.5
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• pp.99-111
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• 2002

전산기술의 발달에 힘입어 근래에 모의실험을 이용한 연속교통류의 미시적 분석이 활발히 수행되고 있고 다양한 모의실험 전산모형이 소개되고 있다. 미시적 연속교통류 전산모의실험은 차량추종모형과 차로변경모형을 적용하여 다양한 운전자들의 차량운행행태를 모사하여 분석하는 실험이다. 전산모형은 난수를 토대로 차량의 자유속도와 초기 발생 차로를 배정하기 때문에 낮은 자유속도를 할당받은 차량이 높은 속도의 차로(예:1차로)로 발생되는 경우가 발생한다. 많은 모의실험모형이 사용하고 있는 차로변경의 가정이 "운전자는 자신이 원하는 속도(자유속도)를 유지한다"는 것이며 그러한 가정만의 적용으로 인해 현실적이지 않은 차로 이용률이 결과되고, 따라서 전산모형을 통한 교통류 흐름분석에 문제를 제공하고 있다. 본 논문에서는 미국 도로국에서 20여년 동안 개발되고 수정되어왔으며 현재 실용적으로 가장 많이 사용되고 있는 Freeway Simulation(FRESIM) 전산모형이 내재한 차로변경모형을 토대로 고속도로 기본구간에서의 선택적 차로변경모형을 제시한다. 제시된 모형에서는 (1)저속의 선행차량이 고속의 후행차량에게 차로를 양보하는 가정이 새롭게 추가되고 (2)FRESIM모형에서 사용하는 상수값을 국내 현장조사를 통하여 도출된 분포식을 통한 값으로 대체하였다. 수집된 자료분석결과 연속 교통류에서의 15% 차두시간은 1.34초이며 차로변경시간은 평균 2.22초인 F분포를 따르고, 자유속도는 정규분포를 따르는 것으로 결과되었다. 모의실험결과 무작위난수를 토대로 배정된 차로로 생성된 차량들이 새롭게 제시된 차로변경모형의 적용으로 현장 차로이용률을 95% 신뢰수준에서 모사하는 것으로 분석되었다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.4D
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• pp.351-360
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• 2010

In 2010, the number of registered vehicles reached almost at 17.48 millions in Korea. This dramatic increase of vehicles influenced to increase the number of traffic accidents which is one of the serious social problems and also to soar the personal and economic losses in Korea. Through this research, an enhanced intersection hazard prediction model by combining Genetic Algorithm and Artificial Neural Network will be developed in order to obtain the important data for developing the countermeasures of traffic accidents and eventually to reduce the traffic accidents in Korea. Firstly, this research has investigated the influencing factors of road geometric features on the traffic volume of each approaching for the intersections where traffic accidents and congestions frequently take place and, a linear regression model of traffic accidents and traffic conflicts were developed by examining the relationship between traffic accidents and traffic conflicts through the statistical significance tests. Secondly, this research also developed an intersection hazard prediction model by combining Genetic Algorithm and Artificial Neural Network through applying the intersection traffic volume, the road geometric features and the specific variables of traffic conflicts. Lastly, this research found out that the developed model is better than the existed forecasting models in terms of the reliability and accuracy by comparing the actual number of traffic accidents and the predicted number of accidents from the developed model. In conclusion, it is expect that the cost/effectiveness of any traffic safety improvement projects can be maximized if this developed intersection hazard prediction model by combining Genetic Algorithm and Artificial Neural Network use practically at field in the future.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.4
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• pp.1-13
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• 2023

This study develops an optimal mobile-communication-based National Highway traffic volume estimation model using an ensemble-based machine learning algorithm. Based on information such as mobile communication data and VDS data, the LightGBM model was selected as the optimal model for estimating traffic volume. As a result of evaluating traffic volume estimation performance from 96 points where VDS was installed, MAPE was 8.49 (accuracy 91.51%). On the roads where VDS was not installed, traffic estimation accuracy was 92.6%.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.5 no.2
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• pp.113-126
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• 1987

본 논문은 통행 기·종점 및 교통수단선택의 문제를 교통망 평형모형과 종합하여 이를 하나의 최적화 문제로 구성하는 방법 및 그의 실제응용 방법을 제시, 검토하였다. 두 가지의 행태적 특성, 즉 교통비용을 최소화하려는 사용자 평형과 통행 기·종점 및 교통수 단 등의 선택에 있어 어느 수준의 상호교류를 유지하려고 하는 엔트로피 극대화 현상이 병 애되어 최적화 문제를 형성하게 된다. 본 연구의 목적은 이의 체계적 구성과 아울러 이를 여러 도시에서 설치, 사용되고 있는 개재의 UTPS프로그램과 종합시킴으로써 개재의 대한 데이터베이스를 사용케하고 실제응용을 단순화 시키는데 있다. 개발된 모형과 방법은 시카 고 지역의 자료를 이용하여 그 타당성이 검토되었다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.226-235
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• 1998

본 논문에서는 추종 모형을 이용한 미시 교통류 시뮬레이션 모형을 개발하고, 이 모형을 통한 시뮬레이션을 통하여 단속류에서 검지기의 설치 위치에 따른 검지 특성을 알아보고, 교통정보 수집용의 검지기의최적 위치에 대해 평가하였다. 검지기로부터 발생하는 교통량, 점유율, 속도 자료중 링크의 통행시간을 가장 잘 반영하는 것은 점유율에 의한 검지기의최적위치는 정지선으로부터 150∼250m이다. 점유율 다음으로 통행시간을 잘 반영하는 자료는 지점속도로서 점유율보다는 상관관계가 낮지만, 양호한 설명력을 가지는 것으로 보인다. 교통량 자료는 상관관계가 낮으며, 교통량에 의한 위치 선정은 각 모의 실험 결과에서 일관적이지 않아 적절한 설명변수가 아니라고 판단하였다. 모든 경우에서, 정지선이나 링크 최상류에 위치한 검지기로부터의 자료는 통행시간과 독립적이므로 이러한 검지기는 교통정보 수집용을 사용할 수 없으며, 일반적인 검지기의최적 위치는 정상상태의 교통류 뿐만 아니라 대기행렬내에 존재하여 매우 혼잡한 상태를 경험할 수 있는 위치라고 할수 있다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.1
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• pp.99-110
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• 1998

본 연구에서는 인간의 판단과 유산한 구조를 갖는 퍼지근사추론모형(FARM)을 구축하여 교통수단 선택형태에 적용하고자 하였다. 이를 위해 먼저 근사추론모형의 이론적 배경을 살펴보고 버스와 지하철간의 수단선택 모형을 구축하였다. 입력변수로 버스와 지하철간의 총통행시간의 차이와 총통행비용의 차이를 선정하였으며 출력변수로 버스이용확률을 사용하였다. 각 변수에 대한 퍼지집합은 각각 5개씩의 언어적 인 표현으로 구성하였으며, 규칙은 총 25개로 설정하였다, 구축된모형의 현실적 타당성을 검토하기 위해 서 실제 조사자료와 비교하였다. 분석결과 본 연구에서 구축된 퍼지근사추론모형이 통행자들의 수단선택 행태를 현실적으로 설명하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1995.12a
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• pp.111-124
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• 1995

첨단 교통 체계(Intelligent Transport Systems)의 중요한 요소인 첨단 교통 관리 체계(Advanced Traffic Management Systems)의 성공 여부는 교통정보를 어떻게 제공하고 통제하는데 의존하다. 즉, 정보 제공 방식과 이데 대한 운전자의 반응을 정확하게 파악하고 예측하여야 ITS를 성공적으로 구축할 수 있다. 이 논문에서는 동적 차량 길잡이 장치의 효용성을 평가하기 위한 확률적 통행배정모형을 개발하는 것이다. 개발된 통행배정모형은 운전자의 동적행태조정(Dynamic Behavioural Adjustment)을 명백하게 확솔 과정(Stochastic Process)으로 표현하여 기존의 모형에 비해 통해자들의 행태를 더욱 실제적으로 반영한다. 특히, 각 통행자들에게 K개의 최소경로시간을 제공해줌으로 인하여 통행자의 노선선택에 대한 선택폭을 증가시켜준다. 통행경로의 선택폭의 증가는 쟁점으로 대두되는 문제(교통항제소에서는 차량 길잡이 보유 운전자에게 체계최적(System Optimum)와 이용자최적(User Equilibrium)중 어떠한 원칙하에 교통정보를 제공하여야 하는가에 대한 해결 방안이다. 왜냐하면 만약 교통급제소에서 운전자에게 통행정보를 체계 최상을 하기 위해 정보를 제공하고자 하면, 길잡이 장착 운전자는 더 이상 제공된 정보를 따르지 않고 자기 스스로의 경에 의해 이용자 최상을 달성하고자 할 것이다. 이 논문의 목적은 이러한 복잡한 통행자의 경로선택행위를 반영하는 확률적 평형 통행 배정 모형을 여러가지 통계기법을 도입하여 개발하는 것이다.