• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.765-773
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• 2009

최근의 텔레매틱스 교통정보제공서비스는 지능형 교통시스템의 구축을 통한 실시간 교통정보 수집이 가능해짐에 따라 다양해지고 있다. 본 논문에서는 고품질의 다양한 교통정보제공을 위해 필요한 미래시간에 대한 단기 교통정보 예측 모델을 제안하고 개발하였다. 단기 예측 모델은 현재로부터 가까운 미래의 교통 상황을 예측하기 위한 교통 모델로 본 연구에서 제안한 예측 모델은 각 도로에 대하여 5분 이후부터 1시간 이전까지의 미래시간에 대한 차량 평균 속도를 예측 결과로 준다. 본 연구에서 제안한 예측 모델은 베이지안 네트워크에 기반을 두고 있으며 각 도로의 미래시간 교통상황에 영향을 줄 수 있는 요인들을 분석하여 베이지안 네트워크의 원인노드로 설정하였다. 설계된 베이지안 네트워크에 대하여 실시간 교통정보데이터를 이용하여 가우시안 혼합 분포를 가정한 베이지안 네트워크의 결합 확률 밀도 함수를 EM(Expectation Maximization) 알고리즘으로 구하여 미래시간의 교통정보를 예측하였다. 예측 모델의 정확도 검증을 위해 실시간 교통데이터로 다양한 실험을 수행하였다. 실험결과 제안된 모델은 현재 시간으로부터 10분 이후, 30분 이후, 60분 이후 예측 오차로 각각 4.5, 4.8, 5.2의 RMSE(Root Mean Square Error) 값을 주었다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2003년도 제2회 정기총회 및 추계학술대회
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• pp.142-147
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• 2003

• 한국측량학회지
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• 제33권4호
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• pp.287-296
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• 2015

최근 내비게이션에서는 실시간 교통정보와 과거의 교통정보를 가공하여 미래의 교통정보를 예측하는 패턴 교통정보를 같이 활용하여 빠른 길을 안내해주고 있다. 그러나 현재 사용되는 패턴 교통정보는 과거의 정보를 가공하여 교통정보를 예측하기 때문에 특별한 상황(유고, 날씨 등)에서는 예측이 정확하지 않는 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 연구에서는 빠른 길을 찾기 위해 실시간으로 운전자들이 요청하는 경로탐색 데이터를 분석하여 가까운 미래 운전자들이 위치할 도로의 교통 혼잡도를 미리 파악하여 패턴 교통정보 보다 정확한 예측 교통정보를 제시하였다. 연구결과 첫째, 연구지역의 정체경로인 양재에서 마포간 차량속도 비교에서는 기존 상습정체 도로의 속도가중치 정확도가 3km/h에서 18km/h의 오차율이 발생하였지만, 본 연구의 Real 예측 교통 정보를 적용한 결과는 1km/h에서 5km/h의 오차율이 발생하였다. 둘째, 경로 품질에서 기존의 경로보다 최대 약 9분, 평균 약 3분 일찍 목적지에 도착하여 예측 교통정보 결과의 신뢰성을 입증할 수 있었다. 셋째, 기존의 경로탐색 결과 보다 혼잡도를 미리 예측하여 혼잡이 발생할 도로에 대해 회피되는 경로탐색 결과를 도출할 수 있었다. 따라서 본 연구결과의 경로탐색 비교를 통해 교통량에 대한 예측정보를 획득할 수 있었으며 이를 활용하여 실시간 빠른 길 탐색이 가능하고, 향후 교통 흐름을 분산 시키는데도 도움이 될 것으로 판단된다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 Proceedings 제34회 추계 학술발표회
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• pp.3-10
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• 1998

본 연구에서는 동적통행시간예측을 위한 하나의 방법으로 블록밀도법을 도입하여 가로상의 일정한 구간을 세분화하고 몇 개의 블록으로 분할한 후 교통류를 유체근사화시키고 각 블록의 밀도를 일정시간 마다 갱신해 나가는 방법을 채택하였다. 즉, 각 블록에서 주어진 밀도의 초기치와 최하류부의 블록에서 유출교통량을 이용하여 일정시간 간격으로 모든 블록에서의 밀도를 수정해 가는 유체의 연속방정식의 개념을 도입하였다. 또한, 본 연구에서는 첨단교통시스템에 적용될 동적통행시간 예측을 위해 기존의 연속교통류만을 대상으로 하던 것에서 벗어나 신호등을 포함한 단속교통류를 대상으로 하였다. 또한 교통류의 저밀도 구간과 고밀도 구간을 분리하여 Ele복합모형을 적용하여 교통류를 해석하고 가급적 실제 상황과 유사하게 근접시키고자 하였다. 이 이론을 근거로 구축된 모델에 실제 현장에서 얻어진 교통량, 밀도, 속도 등의 자료들을 투입하고 통행시간의 예측을 도모하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권4호
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• pp.212-219
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• 2023

해상교통 관제구역은 항만 시설을 사용하기 위한 입·출항 선박, 연안 해역을 이동하는 선박 등이 서로 복잡하게 운항하는 교통 패턴을 가지고 있다. 이를 안전하고 효과적으로 관리하기 위해 해상교통관제센터(VTS)에서는 선박을 실시간 모니터링하며 관제 업무를 수행하고 있지만, 교통 혼잡 상황에서는 업무 로드의 증가로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이에 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측할 수 있다면 보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 해상교통관제 관점에서 선박 교통 혼잡을 정의하였으며, 항적 데이터를 이용하여 교통 네트워크를 생성하고, 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안한다. 실험에서는 실해역 데이터(대산항 VTS)와 예측 결과를 비교 분석하였으며, 이를 통해 제안하는 방법이 관제 지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권5호
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• pp.773-794
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• 2021

교통량 예측은 지방 행정의 의사결정에 매우 중요한 정보를 제공한다. 교통량 예측을 통해 교통혼잡비용을 줄이고 지역경제를 활성화 함으로써 사회적, 경제적 이익을 창출할 수 있다. 교통량은 미지의 확률적 규칙하에서 시간의 흐름에 따라 궤적을 가지며 변화하는 함수데이터의 일종이다. 본 논문에서는 세 가지 함수회귀모형을 이용하여 과거에 관측된 교통량 궤적을 기반으로 미래의 관측되지 않은 교통량 궤적을 예측하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 소개하는 세가지 방법은 전국 고속도로 영업소 중 서울, 춘천, 강릉 세 개 영업소에서 수집된 고속도로 영업소 데이터에 적용한다. 각 영업소 별로 세가지 방법의 예측오차를 비교함으로써 영업소별 최적 교통량 예측모형을 찾는다.

• 한국환경보건학회지
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• 제27권4호
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• pp.99-105
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• 2001

도로교통소음은 많은 지역에 산재해 있으며 특히 주도로변에 거주하는 사람들에게 환경과 관련하여 매우 중요하다. 도로교통으로부터 소음수준을 계산하는데 몇가지 다른 방법들이 이용되고 있다. 이 방법들은 계산방법과 그래프식 그리고 컴퓨터 모델링 기술 등이다. 교통과 교통소음의 영향으로부터 소음을 계산하는 간단한 기술의 예측방법은 여기에 나타내었다. 이 TNS (traffic Noise Screening) 방법은 서로 다른 도로유형에 대한 일련의 도로교통소음레벨의 예측그래프로 전개된 것이다. 이 그래프는 Federal Highway Administration (FHWA) STAMINA 2.0을 이용하여 다양한 시나리오에 대한 소음 예측모델을 계산한 결과를 기초하였다. TNS에 도로의 기하학적 형태, 교통량 주행속도 그리고 도로중앙선의 거리등의 데이터를 입력시킨다. TNS 그래프는 소음영향과 연관된 교통소음예측에서 사용하는 경우 교통소음레벨의 계산을 쉽게 한다. 이 TNS 방법은 STAMINA 2.0과 같은 상세 모델링을 대신하지는 못하지만 상세 모델을 필요로 할 때 도움을 주는 도구이다 만약 소음계산들이 중요하거나 또는 시나리오가 보다 복잡하고 부가된다면 보다 상세한 모델링이 수행되어져 스크린 결과들이 나타난다.

• 대한교통학회지
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• 제22권2호
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• pp.19-26
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• 2004

사통팔달(AWS:AllWayS)은 교통계획의 중요성이 날로 부각되는 추세에서 네트워크 편집 및 데이터베이스 분석 기능을 갖춘 국내에서 최초로 개발된 종합적인 교통수요 예측모형이다. 과거에 일부 개별적인 모형의 수행을 위해 개별 기능의 수행을 위한 수요예측모형들이 국내에서 개발되어 사용되어온 바 있으나, 사통팔달 모형은 과거동안 축적된 교통계획 및 전산기술에 대한 이론적, 경험적 성과들을 바탕으로 국내 실정에 적합한 전통적인 4단계 수요예측과정에 대해 전체적으로 수행이 가능하도록 체계화함으로써 기존 외국의 교통계획모형들이 비판없이 사용되고 있는 국내 현실에서 본 모형의 유용성이 있다고 사료된다. 아울러 교통수요 예측을 위해 필요한 가로, 대중교통 등의 교통 네트워크 자료의 작성 기능을 모형의 내에서 갖추고 있으며 모형의 수행에 필요한 모든 자료들을 데이터베이스화함으로 대상 분석 시나리오에 대해 종합적이고 일관적인 수요예측 과정을 수행할 수 있도록 모형을 개발하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.100-112
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• 2021

빅데이터의 등장과 더불어 교통 상태 예측은 과거 이력 데이터 분석 방식에 힘을 싣고 발전되어 왔으나, 이 방법은 관측된 적 없는 돌발 상황에 충분히 대응하지 못한다는 약점이 있다. 본 연구에서는 기계학습과 시뮬레이션 기법의 융합을 통해 돌발 상황 발생 시 교통 상태 예측 정확도 감소를 보완할 수 있는 예측 기법을 제시한다. 데이터 기반 방식의 맹점은 과거에 관측된 적 없는 데이터 패턴이 인지되었을 때 드러난다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 이용하여 과거 이력 데이터를 보강하는 방법으로 문제를 해결하고자 하였다. 제시한 방법은 기계학습 기반의 교통 예측을 수행하고, 예측 결과와 실시간으로 수집되는 교통 데이터를 지속적으로 비교하여 돌발 상황 발생 여부를 판단한다. 돌발 상황이 인지되었을 시, 시뮬레이션을 통해 생성한 데이터베이스를 활용하여 예측을 수행한다. 본 연구에서 제시한 방법은 실제 도로 구간을 대상으로 검증되었으며, 검증 결과 돌발 상황에서의 교통 상태 예측 정확도 향상을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시한 융합 교통 예측 방법은 향후 교통 예측 고도화에 이바지할 수 있을 것으로 전망된다.

• 대한교통학회지
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• 제19권6호
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• pp.207-218
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• 2001

신호교차로 교통사고는 도시가 발달하고 산업이 고도화됨에 따라 교통혼잡 문제와 함께 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 특히 이와 같은 교통사고는 대부분 인적 요인, 차량적 요인, 환경적 요인 등이 상호 복합적으로 작용하여 발생한다. 이전 교통사고와 교통량과의 관계는 운전자 과실과 함께 교통사고 발생에 주요요인으로 작용하고 있다. 본 연구에서는 교통사고 예측모형을 개발하기 위해 1996년부터 1998년까지 3년 동안에 실제 광주광역시 4-지 신호교차로 73개소에서 발생한 교통사고자료를 기초로 하였다. 또한 4-지 신호교차로 교통사고 분석에 단순통계분석과 교차분석 및 다중회귀분석을 사용하였다. 특히 다중회귀분석에는 교차로 사고분석을 위해 사고유형을 종속변수로, 방향별 접근 교통량을 독립변수로 각각 적용하여 교통사고 예측모형을 도출하였다. 그리고 본 연구에서 도출된 예측모형을 이용하여 전라남도 4-지 신호교차로에 대한 교통사고 잦은 지점으로 선정된 30개소를 선택, 사고유형을 분석한 후 교통사고 예측모형에 적용하여 사고모형을 검증하였다. 결론적으로 본 연구에서는 사고유형과 방향별 접근 교통량과의 관계를 이용하여 광주광역시 4-지 신호교차로 교통사고 예측모형을 개발하였고, 향후 연구과제로 타 지역 신호교차로 교통사고 예측모형 연구와 교차로 교통사고에 대한 안전대책 및 안전한 교차로 설계에 대한 지속적인 연구가 수행되어 져야 할 것이다.