• Title/Summary/Keyword: 교통패턴

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A Study on Incident Detection Model using Fuzzy Logic and Traffic Pattern (퍼지논리와 교통패턴을 이용한 유고검지 모형에 관한 연구)

  • Hong, Nam-Kwan;Choi, Jin-Woo;Yang, Young-Kyu
    • Journal of Korea Spatial Information System Society
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    • v.9 no.1
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    • pp.79-90
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    • 2007
  • In this paper we proposed and implemented an incident detection model which combines fuzzy algorithm and traffic pattern in order to enhance the efficiency of incident detection for the highways with lamps. Most of the existing algorithms dealt with highways without lamps and can not be used for detecting incidents in the highways with lamps. The data used for model building are traffic volume, occupancy, and speed data. They have been collected by a loop sensor at 5 minutes interval at a point in the Internal Circular Highway of Seoul for the period of 3 months. In this model, the three parameters collected by sensor were fuzzified and combined with the daily traffic pattern of the link. The test of efficiency of the propsed model was performed by comparing the result of proposed model with traditional APID algorithm and fuzzy algorithm without the pattern data respectively. The result showed significant amount of improvement in reducing the false incident detection rate by 18%.

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Mining Commuter Patterns from Large Smart Card Transaction Databases (대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 통근 패턴 탐사)

  • Park, Jong-Soo
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2010.06a
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    • pp.38-39
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    • 2010
  • 수도권 대중교통 이용자는 2004년 서울시의 대중교통 체계 개편에 따라 교통 카드를 사용하여 버스와 지하철을 이용하게 되었다. 교통 카드를 사용하는 각 승객의 승차와 하차에 관한 데이터가 하나의 트랜잭션으로 구성되고, 하루 천만 건 이상의 트랜잭션들로 구성된 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스가 만들어지고 있다. 대중교통을 이용하는 승객들의 승차와 하차에 관한 여러 정보를 담고 있는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 유용한 패턴이나 정보를 탐사해내는 연구가 계속 진행되고 있다. 이런 연구 결과는 수도권 대중교통 정책을 입안하는데 중요한 기초 자료가 되고 수도권 승객들에게 대중교통을 보다 잘 이용할 수 있는 정보로 제공된다. 교통카드 이용률은 2006년 79.5%, 2007년 80.3%, 2008년 81.6%로 점차적으로 증가하고 있다. 대용량의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 대한 연구를 살펴보면 하루 동안의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 순차 패턴을 탐사하는 알고리즘을 연구하였고[1], 승객들의 통행 패턴에 대한 분석연구를 확장하여 일 년에 하루씩 2004년에서 2006년까지 3일간의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 승객 시퀀스의 평균 정류장 개수와 환승 횟수 등을 연도별로 비교하였다[2]. 수도권 지하철 시스템의 특성에 관한 연구로는 네트워크 구조 분석이 있었고[3], 승객의 기종점 통행 행렬(Origin-Destination trip matrix)에 의한 승객 흐름의 분포가 멱함수 법칙(power law)임을 보여주는 연구가 있었고[4], 지하철 교통망에서 모든 링크상의 승객들의 흐름을 찾아내는 연구가 있었다[5]. 본 논문에서는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 지하철 승객들의 통근 패턴을 탐사해내는 방법을 연구하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대한 정보를 입력하고 하루치의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 연구된 방법을 적용하여 8가지 통근 패턴들을 탐사해내고 분석하였다. 탐사된 패턴들 중에서 많은 승객들이 지지하는 출퇴근 패턴에 대해서는 시간대별로 승객수를 그래프로 보여주었다.

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A Study on Change of Travel Patterns According to Public Transportation Reform (A Case Study of Gyeongsan City) (대중교통체계 개편에 따른 대중교통 이용자들의 통행패턴 변화에 관한 연구 (경산시를 사례로))

  • Yun, Dae-Sik;Park, Hyeon-Cheol
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.28 no.1
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    • pp.51-61
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    • 2010
  • The main objective of this paper is to analyze change of travel patterns according to public transportation reform. The paper uses data collected from Gyeongsan City. So far few researches, especially using before-and-after individual travel survey, have been conducted on analyzing effects of public transportation reform. For this research, some descriptive statistical analyses and statistical hypotheses tests were conducted. Furthermore, some empirical logit models were estimated for analyzing the individual effects of the public transportation reform. Finally, some important foundings, policy implications, and limitations of this research are discussed.

Precise Control of Elevator Speed Pattern used Neuro-Fuzzy Technique (뉴로 퍼지기법을 이용한 엘리베이터 속도패턴의 정밀 제어)

  • 강진현;강두영;송윤제;안태천
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2004.04a
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    • pp.567-570
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    • 2004
  • 기존의 엘리베이터 시스템은 모든 교통 상황에 대해서 고정된 속도 패턴을 사용함으로써 교통량 변화에 다양한 속도 패턴을 제공 할 수 없었다. 운송 속도와 승차감은 엘리베이터 속도 패턴을 결정하기 위한 두개의 중요한 요소이다. 기동과 정지 시에 변속 충격을 줄이기 위해서 가속과 감속 시간이 적절히 조정되어졌다. 운송능력을 향상시키기 위해서 교통량 변화에 맞추어 저크를 조정하였고 이와 같은 방법으로 6개의 속도 패턴 곡선과 엘리베이터의 속도 제어를 위해서 뉴로 퍼지 시스템을 구현하였다. 구현된 뉴로 퍼지 시스템은 2개의 입력변수와 1개의 출력을 가진 시스템이다. 전반부는 교통량의 변화를 나타내며 후반부는 입력에 대응되는 속도 패턴을 적용시켰다.

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Corridor Control Strategies of Traffic Adaptive Control System in Seoul (신신호 시스템의 신호제어 전략 및 교통축 운영성과 분석연구 (영동대로와 도곡동 축을 중심으로))

  • 이영인;장근영
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.20 no.3
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    • pp.193-207
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    • 2002
  • 실시간 교통신호 제어시스템은 검지기 체계로부터 교통소통자료를 수집하고, 이를 중앙시스템에서 실시간으로 분석, 처리하여 신호시간을 신호주기별로 산출하는 시스템이다. 신호제어시스템의 운영성과는 시스템의 신호제어기능 또는 제어 알고리즘을 활용할 수 있는 신호제어전략의 효율성 여부에 의하여 크게 좌우된다. 본 연구에서는 신신호 시스템의 기본 제어알고리즘과 개선된 신호제어 알고리즘을 개관하고, 신신호시스템의 운영성과를 현장자료를 토대로 분석하였다. 신신호 시스템의 운영성과는 시스템의 제어기능과 알고리즘을 토대로 비 중요교차로의 패턴 Table을 조정하여 신호제어전략을 수립하고, 이의 적용성을 분석하는 과정을 통하여 분석되었다. 운영성과는 시범지역의 남북 교통축(영동대로)과 동서 교통축(도곡동길)을 대상으로 분석하였다. 분석결과 영동대로는 비 중요 교차로의 패턴 Table을 조정함에 따라 시스템 운영성과가 현저하게 개선되는 것을 확인할 수 있었으며, 도곡동길은 현재의 신호운영 전략과 검토대안이 비슷한 수준의 운영성과를 도출하는 것으로 분석되었다. 시범 운영지역의 교통축은 1개의 중요 교차로와 5-6개의 비 중요 교차로로 구성된다. 영동대로의 운영성과 분석결과, 교통축의 운영효과는 중요교차로의 교통대응 제어기능과 동시에 비 중요 교차로의 패턴 제어기능이 적절하게 연계 운영될 때 운영효율성을 높일 수 있음을 확인하였다. 따라서 향후 신호운영의 효율성을 높이기 위해서는 중요교차로의 교통대응 제어기능의 개선과 동시에 비중요교차로의 패턴 Table의 개선이 필수적인 것으로 판단된다.

Analysis of User's Travel Pattern and Bus Service Satisfaction Index for Public Transportation Reform in Daegu (대구시 대중교통체계 개편에 따른 이용자 통행패턴 및 시내버스 서비스 만족도 분석)

  • Hwang, Jeong-Hun;Kim, Gap-Su;Jeon, Jong-Hun
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.24 no.7 s.93
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    • pp.53-62
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    • 2006
  • The aim of this paper is to analyze the changes in the travel pattern of public transit users, service satisfaction before and after public transportation system reform in Daegu. For this purpose, we conducted a survey of people on public transit users and the results of study are as follows : First, it was found that transfer trip had increased, especially concerning the changes of travel pattern from bus trip to the transfer trip between the bus and subway. Because it makes a financial sense to transfer based on free charge transfer system. Secondly, the transfer satisfaction was improved for public transit users, but they are still reluctant to use transfer system.

An Algorithm for Identifying the Change of the Current Traffic Congestion Using Historical Traffic Congestion Patterns (과거 교통정체 패턴을 이용한 현재의 교통정체 변화 판별 알고리즘)

  • Lee, Kyungmin;Hong, Bonghee;Jeong, Doseong;Lee, Jiwan
    • KIISE Transactions on Computing Practices
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    • v.21 no.1
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    • pp.19-28
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    • 2015
  • In this paper, we proposed an algorithm for the identification of relieving or worsening current traffic congestion using historic traffic congestion patterns. Historical congestion patterns were placed in an adjacency list. The patterns were constructed to represent spatial and temporal length for status of a congested road. Then, we found information about historical traffic congestions that were similar to today's traffic congestion and will use that information to show how to change traffic congestion in the future. The most similar pattern to current traffic status among the historical patterns corresponded to starting section of current traffic congestion. One of our experiment results had average error when we compared identified changes of the congestion for one of the sections in the congestion road by using our proposal and real traffic status. The average error was 15 minutes. Another result was for the long congestion road consisting of several sections. The average error for this result was within 10 minutes.

VTS BIG DATA를 활용한 해상교통관제항로 패턴 분석

  • Lee, Seung-Hui;Kim, Gwang-Il;Park, Geun-Cheol
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2014.06a
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    • pp.319-322
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    • 2014
  • VTS(Vessel Traffic Center)는 관할해역의 해상교통데이터를 수집하여 해상교통관제를 수행하고 있다. 이러한 해상교통데이터는 가공되지 않는 정보이므로, 관제사 및 선박 등 사용자가 유용하게 활용할 수 있는 형태로의 분석이 필요하다. 이는 객관적인 데이터로 관제사 및 선박에서 해상교통 안전정책을 수립하는데 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 수년간 VTS에 축적되고 있는 BIG DATA를 활용하여 해상교통패턴을 분석하고자 한다. 분석하는 해상교통패턴은 통항분포, 선종별 항적 비교, 예부선의 강 조류 주의구역 판별, 항로상 어선 조업 현황분석 등을 통해 빅데이터를 활용한 관제구역설정, 집중관제구역 검토가 가능하다.

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Incident Detection Algorithm using Fuzzy Logic and Pattern (퍼지 논리와 패턴을 이용한 유고감지 알고리즘)

  • Hong Nam-Kwan;Choi Jin-Woo;Yang Young-Kyu
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.341-344
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    • 2006
  • 유고란 도로상에서 교통량의 주기적인 집중에 의한 혼잡과는 구별되는 개념으로 교통사고, 도로보수 그리고 자연재해와 같은 비 반복적인 정체의 상황을 일컫는다. 이러한 유고는 막대한 통행시간이 추가로 발생하고 연료소모, 환경피해 등의 문제가 발생하므로 이러한 교통손실을 최소화하기 위하여 자동유고감지 알고리즘의 개발이 필수적이다. 이를 위하여 현재 다양한 검지기에서 수집된 교통 데이터를 바탕으로 유고를 감지하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 각종 유고 상황을 인지하여 제2의 사고를 예방할 수 있는 효율적인 유고감지 알고리즘을 개발하기 위하여 퍼지논리와 패턴을 함께 사용하였다. 먼저 퍼지논리와 패턴에 사용되는 데이터는 루프 검지기에서 5분 마다 수집된 교통정보(교통량, 점유율, 속도)를 이용하였다. 교통정보를 이용하여 구축된 요일 및 시간대별 패턴과 함께 퍼지논리를 이용하여 도출된 유고 소속도를 가지고 유고를 감지하였다.

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A Study of Traffic Prediction Method Based on Hidden Markov Model (은닉 마르코프 모델 기반의 교통량 예측 기법 연구)

  • Kim, Min-Jae;You, Hee-Young
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2014.01a
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    • pp.347-348
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    • 2014
  • 최근 급증하는 교통 혼잡으로 인해 시간적/물질적 손실이 크게 발생하고 있다. 이러한 교통난 해소는 시설투자만으로는 근본적인 해결책이 될 수 없다는 판단 하에 지난 수년간 보다 정확한 교통량을 예측하기 위해 시계열 기반의 다양한 교통량 예측 모델들이 개발 되어 왔다. 그러나 시계열 기반의 모델들은 회귀분석을 통해 과거 교통량을 분석하고 과거의 교통패턴이 미래에도 지속적으로 연장된다는 가정 하에 연구되었기 때문에 실시간으로 급변하는 불규칙한 교통 패턴에 대한 예측의 신뢰성을 떨어트린다. 또한 시계열 기반의 예측 기법은 어떠한 회귀분석 모델을 사용하는지에 따라 성능의 차이가 많이 나타나기 때문에 회귀분석 모델 선택이 중요하다. 이러한 제약을 극복하기 위해 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov model)을 이용해 동적인 교통 패턴에 따라 현재 상황에 맞는 회귀분석 모델을 선택하는 신뢰도 높은 교통량 예측 시스템을 제안한다.

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