• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.321-327
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• 2023

인공 지능이 발전함에 따라 예측 시스템은 우리의 삶에 필수적인 기술 중 하나로 자리를 잡았다. 이러한 기술의 성장에도 불구하고, 21세기 사거리 교통 체증은 계속해서 문제 되어 왔다. 본 논문에서는 Conv-LSTM(: Convolutional-Long Short-Term Memory) 알고리즘을 이용한 사거리 교통 체증 예측 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 교통 체증이 발생하는 사거리에 시간대별 교통 정보를 학습한 데이터를 모델링 한다. 시간의 흐름에 따라 기록된 교통량 데이터로 교통 체증을 예측하며. 예측된 결과를 기반으로 사거리 교통 신호를 제어하고, 일정한 교통량으로 유지한다. VDS(: Vehicle Detection System)센서를 활용하여 도로 혼잡도 데이터를 정의하고, 교통을 원활하게 하기 위하여 각각의 교차로를 Conv-LSTM 알고리즘기반 네트워크 시스템으로 구성하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제5권1호
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• pp.1-12
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• 2006

관측교통자료의 수집이 실시간으로 가능해짐으로써 혼잡교통류에 대한 교통류 관련 변수들 간의 전이 과정 등 교통류 특성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 관측교통량을 이용한 O-D 추정방법에 대해서도 관심과 연구가 집중되고 있다. 이와 같이 고속도로의 교통류 특성을 보다 명확히 파악하여 동적 O-D를 구축할 수 있다면, 계획, 설계, 운영, 관리 등 다양한 분야에서 효율화를 도모할 수 있다. 하지만 동적 O-D 구축을 위한 기존연구에서는 다음과 같은 문제점이 지적되고 왔다. 첫째로, 동적 교통류 구현을 위해 교통시뮬레이션모형에 사전 O-D가 필요하며 동적 교통류모듈과 동적O-D추정모듈 간 Bi-level Problem으로 접근해야 한다는 점과 둘째로, 혼잡교통류 상황에 대한 특성이 반영되지 못하여 혼잡교통류 상항에 대한 예측력이 떨어지는 문제점이 지적되어 왔다. 본 연구에서는 기존의 문제점인 Bi-level Problem접근 방법을 해결하기 위해, VDS자료를 이용한 차량의 궤적을 추적하여 링크분포비율을 계산함으로써 반복적 수행이 없도록 하였으며 혼잡교통류 상황을 반영할 수 있도록 교통류 예측모듈을 구성하여 동적 O-D 예측모형을 구축하였다. 혼잡교통류에 대한 특성을 반영하기 위해 속도와해현상 및 혼잡 확산등 실제 혼잡교통류에 대한 분석을 통해 속도, 점유율, 교통량 등 교통류 변수들의 관계를 교통상황별로 구분하여 규명하였다. 본 연구에 적용된 모형은 동적 O-D 예측 및 추정모형에서 기존의 Bi-level Problem을 해소할 수 있어 적용이 용이하여 실제 검지기 자료를 활용하여 교통상황을 예측하게 되므로 혼잡교통류에 대한 예측력이 향상되었다고 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권4호
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• pp.587-593
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• 2018

현재 널리 사용되고 있는 도로교통소음 예측프로그램들은 국외 예측모형을 바탕으로 제작된 것이 대부분이다. 이에 본 연구에서는 국내 도로교통환경에 적합한지를 알아보기 위해 국외 예측모형에 대한 검증을 수행하였다. 또한, 예측모형마다 도로교통소음 발생에 대한 영향요인이 다르기 때문에 주요 요인들에 대한 분석 및 고찰을 선행하였다. 본 연구에서는 도로교통소음 예측 시 사용되고 있는 영향인자와 기존 예측모형에 대하여 고찰하고, 교통환경 및 도로기하구조를 고려하여 주행차량의 발생 소음에 영향을 미치는 영향인자와의 관계를 다중회귀분석을 통한 예측모형으로 도출하였다. 나아가 기존의 도로교통소음 예측모형(국립환경과학원(NIER), 독일의 RLS-90)과 도출된 도로교통소음 예측모형의 실측값을 적용하여 비교 검증 결과, 오차의 절대값 합은 NIER, RLS-90, 모형값 순으로 나타났다. 따라서 본 모형식이 향후 도로교통소음 예측 모델링에 대한 연구의 참고자료로 활용할 수 있는 기틀을 제공하고자 한다.

• 대한교통학회지
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• 제17권3호
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• pp.117-130
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• 1999

지진은 교량과 도로 구조물들에 피해를 입혀서 교통시스템 운행전반과 지역경제에 심각한 피해를 초래하도록 한다. 지진위험도 분석방법은 안전도에 문제가 있는 고속도로 교량들에 대하여 구조물 보강공사를 실시하기 위한 우선순위 결정에 사용되어 진다. 지진위험도 분석방법들은 한 교량의 상대적 중요도를 결정하기 위하여 일일 평균교통량을 사용하고 있다. 본 연구는 도로붕괴시 교통시스템에 추가로 부과되는 시스템비용의 관점에서 수많은 교통량분석을 실행하는데 비용-효과적인 교통망 분석방법을 개발하는데 있다. 본 연구에서 개발된 교통망 분석방법의 핵심은 인공지능분야에서 개발된 연상기억모형의 사용이다. 본 연구에서 개발된 교통망 분석방법을 평가하기 위하여 7개의 교통죤으로 구성된 교통망이 구축되었다. 다양한 교통링크 붕괴 시나리오들이 지진으로 붕괴된 교통망에서의 교통량들을 추정하기 위하여 무작위로 선정되었다. 이러한 교통링크 붕괴 시나리오에 대한 교통량의 변화는 여러 연상기억모형들을 이용하여 예측하였고, 그 예측능력을 평가하였다. 다양한 시나리오로부터의 예측결과는 교통량 예측분야에서 연상기억 모형들의 적용 가능성을 보여주고 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권6D호
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• pp.599-605
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• 2012

교통개방시점의 예측은 공사 계획을 위해 중요하며 이를 위해 에폭시 아스팔트 혼합물의 양생에 따른 강도를 예측하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 에폭시 아스팔트 혼합물의 양생온도와 시간에 따른 마샬안정도를 측정하고 이를 이용해 강도 발현식을 구하였으며, 변화하는 온도와 강도에 따른 반응속도를 반영할 수 있도록 화학적 반응속도론을 이용하여 에폭시 아스팔트 강도 예측모델을 개발하였다. 예측모델을 사용하여 에폭시 아스팔트 포장이 적용된 국내 교량에 대해 교통개방시기를 예측하였다. 2009년~2011년의 기상조건에 따라 가정된 포장체 온도를 사용한 예측결과는 실제 교통개방일과 17일의 차이가 발생했으나 이는 2012년의 실제 기상상태와의 차이 때문이다. 실제 측정된 포장 온도를 예측모델에 대입할 경우 2일의 교통개방가능일 차이가 있었으며, 상관관계 분석 결과 R2가 0.95로 실제 강도값과 매우 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 기상상태와 포장체의 온도에 대한 충분한 데이터를 확보한다면 에폭시 아스팔트 강도 예측모델을 사용하여 상당히 신뢰도 있는 교통개방 가능 시기의 예측이 가능한 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.117-118
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• 2014

최근 공공기관의 공공데이터 제공이 활성화 되고 있으며, 이를 활용한 응용서비스에 대한 요구도 증가하고 있는 추세이다. 현재 교통정보예측 플랫폼은 실시간 교통정보 또는 과거 교통정보이력을 분석하여 미래의 교통량이나 도착시간정보를 제공하고 있으나 날씨, 사고 등과 같은 미래 교통정보에 즉각적인 영향을 줄 수 있는 요소를 배제하고 있어 높은 신뢰도를 확보하기 어렵다. 본 논문에서는 교통정보예측에 영향을 주는 요소인 기상, 사고, 교통정보와 같은 공공데이터를 효율적으로 수집 저장 처리할 수 있는 저장방식 및 신뢰도 높은 교통정보를 예측할 수 있는 예측기술이 포함된 b-Traffic 서비스 플랫폼을 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.121-131
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• 2014

교통속도는 교통 문제를 해결하기 위한 중요한 지표 중 하나이다. 이를 이용하여 교통혼잡 탐지, 주행 시간 예측, 도로 설계와 같은 다양한 문제 해결에 활용할 수 있다. 따라서 정확한 교통속도 예측은 지능형 교통 시스템의 개발에 있어 필수적인 요소라고 할 수 있다. 본 논문에서는 대한민국 부산시의 특정 도로를 대상으로 교통 속도에 대한 분석 및 예측을 수행하였다. 과거 연구에서는 대상 도로의 속도 예측을 위해 과거 대상 도로의 교통속도 이력 데이터만을 사용하였다. 그러나 실제 대상 도로의 교통 상황은 인접한 도로의 교통 상황의 영향을 받게 된다. 따라서 본 논문에서는 실제 부산시의 과거 교통속도 이력 데이터를 기반으로 대상 도로와 인접 도로를 모두 고려하여 교통속도 예측 모델의 학습을 위한 속성을 추출하였다. 이와 같이 후보 속성들을 추출 한 후 선형 회귀 (linear regression), 모델 트리 (model tree) 및 k-nearest neighbor (k-NN) 기법을 이용하여 속성의 부분집합 선택 (feature subset selection)과 교통속도 예측 모델 생성을 수행하였다. 실험 결과 주어진 교통 데이터에서 k-NN 기법은 선형 회귀 및 모델 트리 기법에 비해 평균절대백분율오차 (mean absolute percent error, MAPE)와 제곱근평균제곱오차 (root mean squared error, RMSE) 측면에서 더 나은 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제14권6호
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• pp.48-53
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• 1995

대부분의 도로교통소음 예측 방법에서는 음파가 자유로이 전과된다고 가정하였다. 그러나 도시가노변의 건물들은 음파를 반재시켜 도로내에 음에너지를 증가시키고 있다 따라서 본 연구는 반사조건을 고려한 도로교통소음 예측 방법을 찾고자 한다. 이 방법은 예측식에 반재효과를 고려하여 $L_{10},\;L_{50},\;L_{90}$ 및 $L_{eq}$ 등의 소음레벨을 구하는 것이다. 제시된 예측 방법의 적합성을 파악하기 위해 측정조사된 교통 등의 특성을 예측식에 잠용하여 예측된 소음레벨과 실측된 소음레벨을 비교분석하였다. 전반적으로 예측 소음레벨과 실측 소음레벨이 일치하였다. 그러므로 본 연구에서 제시하고 있는 반사조건을 고려한 예측 방법이 도시가노에서 도로교통소음 예측에 적합한 것으로 사료된다.

• 대한교통학회지
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• 제18권3호
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• pp.43-54
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• 2000

이 연구는 버스정보 시스템 설계에 필요한 운행시격 결정과 통행시간 예측을 위한 알고리즘 개발을 다룬다. 운행시격 결정 문제는 버스와 같은 대중교통 수단을 운영하는데 중요한 요소 중에 하나이다. 기존 연구는 버스 운행비용과 승객비용의 합을 최소로 하는 운행시 격을 찾는데 초점을 두고 이다. 이때 승객비용이란 승객 대기비용과 승객 교통비용의 합으로 이루어진다. 그런데 우리나라와 같이 버스회사 수입이 전액 운행수입에만 의존하는 경우엔 이러한 접근 방식이 타당하지 않다. 기존의 방식과 다르게 승객비용으로 승객 이탈비용을 사용하여 버스의 최적 운행시 격을 구하는 것이 이 연구의 목적이다. 먼저 정류장이 하나인 경우에 대해 해석적 방법으로 풀고, 정류장이 여러 개인 경우에 대해서는 시뮬레이션 기법을 적용한다. 또한 이 연구는 신뢰성이 높고 정확한 통행시간 예측정보를 산출하기 위해 2 단계 예측 기법과 전문가시스템을 이용하는 자료융합 알고리즘을 개발한다. 정확한 정보를 제공하려면 교통정보 수집원을 통해 얻는 자료가 정확해야 하고, 또한 교통상황 변화에 따라 실시간으로 통행시간을 예측하는 것이 필요하다. 이 연구는 AVL(Automatic Vehicle Location)시스템을 이용한 버스정보시스템에서 실시간 데이터와 과거 데이터를 융합하여 통행시간을 예측하는 알고리즘을 개발한다. AVL 데이터를 수집하는 과정에서는 경제성을 고려하여 데이터를 수집한다. 그리고, 버스의 운행관리와 정확한 도착예정시간을 예측하기 위해 AVL시스템을 통해 얻은 데이터의 패턴을 분석하고 유고상황을 감지한다.

• 대한교통학회지
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• 제20권5호
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• pp.145-152
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• 2002

실시간 교통정보는 운전자 입장에서는 항상 과거정보가 되는 특성이 있기에. 신뢰도 높은 예측교통정보 가공의 필요성은 오래전부터 제기되어 왔다. 교통류의 상태를 운전자에게 알리는 방안에는 속도, 통행시간도 있지만, 정체가 심하고 링크가 긴 구간에서는 대기행렬의 길이가 매우 효과적인 제공방안의 하나이다. 본 논문은 Kalman filter를 활용하여 대기행렬 길이를 예측하는 모델을 제안한 후, 실제 검지기 자료를 이용하여 서울 도심의 남산권 네트웍 상에 적용하였다. 5분후의 대기행렬 길이를 예측한 후 통계적으로 검증해 본 결과, 상당한 예측력을 확보할 수 있었다. 본 연구는 국내외 최초로 도심부에서 대기행렬 길이 예측을 시도하였고 실제 활용 가능성을 타진했다는데 큰 의미가 있다.