• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.5
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• pp.231-244
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• 2002

현재 다양한 교통정보 서비스와 소통수준 제고를 목표로 국내 여러 도시에서 진행중인 첨단교통관리체계(ATMS)사업이 운영 또는 구축중에 있으며 도로상의 교통정보를 보다 정확히 수집하기 위해 다양한 종류의 차량검지시스템이 도입되고 있으나 기존 국내외 사례를 볼 때 제반 검지기의 성능평가 방안이 사업별로 상이한 기준으로 진행되었으며 객관적인 성능수준을 제시하지는 못하고 있는 것으로 나타났다. 이에 검지시스템의 성능을 평가하기 위한 과정을 최근의 서울시 내부순환로 교통관리시스템의 사례를 토대로 고찰한 결과 시공단계에서 지속적인 튜닝과 성능제고방안을 추진한다면 상당한 수준의 정확도 확보를 기대할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 제시된 평가방안은 향후 보완을 거쳐 타 시스템에 있어 초기설치시 또는 유지관리시 성능의 척도로써 목표를 선정하고 활용하는 데 있어 하나의 대안으로 제시할 수 있을 것이다. 이에 제반 ATMS관련 연구기관에서는 시스템의 성능과 정확성을 좌우한다 해도 과언이 아닌 차량 검지기에 대한 성능평가 기준의 표준화 방안에 대한 연구를 진행하여, 검지기 성능제고를 위한 객관적인 기준목표와 각 검지기변 평가기준의 표준화 방안을 제시한다면 통행시간, 속도 등 제공정보의 신뢰성을 상당수준 향상시킴과 동시에 사업시행에 따른 시행착오를 최소화할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.33 no.3
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• pp.256-267
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• 2015

The intelligent transportation systems allow us to have valuable opportunities for collecting wide-area coverage traffic data. The significant efforts have been made in many countries to provide the reliable traffic conditions information such as travel time. This study analyzes the impacts of the fog weather conditions on the traffic stream. Also, a strategy for predicting the long-term traffic speeds is developed under foggy weather conditions. The results show that the average of speed reductions are 2.92kph and 5.36kph under the slight and heavy fog respectively. The best prediction performance is achieved when the previous 45 pattern cases data is used, and the 14.11% of mean absolute percentage error(MAPE) is obtained. The outcomes of this study support the development of more reliable traffic information for providing advanced traffic information service.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.9-14
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• 2005

교통정책과 계획수립에 가장 중요한 의사결정 과정은 통행수요 분석이고, 이에 활용되고 있는 필수적인 기초 데이터베이스는 분석용 네트워크와 기종점 통행량이 있다. 통행수요 추정과정의 합리성이 보장되도록 하기 위해서는 이러한 기본 입력 자료의 신뢰성은 중요하다. 하지만, 일반적으로 분석용 네트워크를 구축할 때 예산과 분석기간의 제약 때문에 실세계의 교통망 중 많은 부분을 단순화 시켜서 구축한다. 또한 기 구축된 네트워크에 대해서도 변경되는 교통망을 반영하기 위해 네트워크를 수정, 편집할 때에도 많은 재원과 시간이 소요된다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하고자 교통분석 목적의 패키지(EMME/2, TranPlan) 혹은 범용의 GIS 패키지(ArcGIS)에서 직접 이용할 수 있도록 기 구축된 네트워크를 기반으로 GIS 데이터로의 변환 혹은 네트워크를 추출하는 양방향 데이터 교환 시스템을 개발하였다. 이러한 GIS-T 통합 시스템은 네트워크의 편집과 분석에 효율적인 환경을 제공하여 보다 현실적인 교통망 모델링을 반영할 것으로 기대되며 다양한 교통문제에 대한 분석에 효과적인 도구로 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.33 no.4
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• pp.287-296
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• 2015

Recent navigation systems provide quick guide services, based on processing real-time traffic information and past traffic information by applying predictable pattern for traffic information. However, the current pattern for traffic information predicts traffic information by processing past information that it presents an inaccuracy problem in particular circumstances(accidents and weather). So, this study presented a more precise predictive traffic information system than historical traffic data first by analyzing route search data which the drivers ask in real time for the quickest way then by grasping traffic congestion levels of the route in which future drivers are supposed to locate. First results of this study, the congested route from Yang Jae to Mapo, the analysis result shows that the accuracy of the weighted value of speed of existing commonly congested road registered an error rate of 3km/h to 18km/h, however, after applying the real predictive traffic information of this study the error rate registered only 1km/h to 5km/h. Second, in terms of quality of route as compared to the existing route which allowed for an earlier arrival to the destination up to a maximum of 9 minutes and an average of up to 3 minutes that the reliability of predictable results has been secured. Third, new method allows for the prediction of congested levels and deduces results of route searches that avoid possibly congested routes and to reflect accurate real-time data in comparison with existing route searches. Therefore, this study enabled not only the predictable gathering of information regarding traffic density through route searches, but it also made real-time quick route searches based on this mechanism that convinced that this new method will contribute to diffusing future traffic flow.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.23 no.8 s.86
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• pp.147-152
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• 2005

This study firstly developed a tool for evaluating performance requirements of automatic vehicle identification (AVI) techniques. A microscopic traffic simulator, Paramics, was employed to investigate the effects of AVI performances on the accuracy of estimating section travel times. Mote Carlo simulation approach was incorporated into Paramics to conduct systematic evaluations of identifying required AVI performances. The proposed method in this study can serve as a logical and necessary precursor to field implementation of a variety of AVI techniques toward achieving more reliable traffic information.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.18 no.3
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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.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2006.05a
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• pp.20-25
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• 2006

차량 내에서 보내는 시간이 많은 현대인들에게 도로 내 여러 가지 상황 정보를 제공해 줄 수 있는 텔레매틱스 서비스가 점점 각광을 받고 있다. 도로 내 설치되어 있는 차량 검지기와 GPS(Global Positioning System) 기술을 통해 고수준의 교통 정보가 수집되고 있지만, 이를 가공하여 도로상의 운전자들에게 전달하는 방법은 최근 들어 활발하게 연구 중에 있다. 텔레매틱스 서비스 중 가장 중요한 서비스는 운전자가 요청하는 교통 상황 정보를 신속하고 정확하게 전달해 주는 것이다. 본 연구에서는 가까운 과거의 패턴 자료를 이용하여 필터링 범위를 산정한 후, 정상적인 흐름에 반하는 이상 자료들을 실시간으로 제거하여 신뢰성 있는 링크대표속도 값을 제공하는 방법을 제시한다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.7
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• pp.43-49
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• 1999

Multi-target tracking system is defined as tracking several targets simultaneously. Data association is needed for tracking a among the measurements of several targets. In this paper, a method based on the confidence region of predicted target position is proposed. The simulation results and the application results in multi-target tracking systems show the superior properties of the proposed method.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.3 no.2 s.5
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• pp.55-68
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• 2004

On this research, Contingent Valuation Method which is universally applicable to non market goods and being developed in a field of the environmental economics is used to estimate appropriate value of freeway traffic information. Imaginary scenario is designed to estimate appropriate value of freeway traffic information and major in traffic-related field is used & man-to-man interview carried out to enhance a reliance of questionnaire. Open-ended question and a way of payment card are in use each other. make use of Multiple Regression Model in Contingent Valuation Method of traffic information and find an effect on the value of the traffic information. As a result of research, intention to pay for usage per information is regarded as a somewhat higher but monthly cost is lower than they have to. It is concluded that value and usefulness of the individual information is nod in approval but a majority of user's recognition that publish information must be provided free of charge lowers intention of payment.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.9 no.4
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• pp.89-100
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• 2020

In order to reduce the time and cost used in insurance processing, studies have been actively carried out to apply blockchain smart contract technology to car insurance. However, by using traffic data that is insufficient to prove accidents, existing studies are being exposed to the risk of insurance fraud, such as forgery and overstated damage by malicious insurers. To solve this problem, we propose an accident data-based reliability estimation model by using both various types of data through sensors, RSUs, and IoT devices embedded in automobiles and smart contracts. In particular, the regression model was applied in consideration of the weight estimation according to the type of traffic accident data and the reliability estimation model trained according to various accident situations. The proposed model is expected to effectively reduce fraud and insurance litigation while providing transparency in the insurance process and streamlining it is well.