• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.4
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• pp.153-166
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• 1998

본 연구에서는 도시 가로망에서의 구간 통행시간을 예측하기 위하여 time-frequency 분석의 일종인 웨이브렛변환과 RBF신경망 모형을 이용한 예측모형을 개발하였다. 웨이브렛 변환을 이용한 시계열 자료 분석을 통해서 통행시간에 내재되어 있는 다양한 패턴의 특징을 추출함으로써 오전/오후의 첨두현상, 신호교차로의 현시주기 등 주기적으로 발생되는 요인들에 의해서 통행시간 시계열 자료의 패턴에 나타나는 규칙성을 분석해 내었다. 분석된 패턴정보에 대한 규명은 카오스 이론을 근간으로한 시간지연좌표를 이용하여 시계열 자료의 규칙성을 시각적으로 판별하여 예측모형 구축에 활용하도록 하였다. 또, RBF신경망을 이용하여 예측범위의 공간적/시간적 확대에 따른 모형 구축에 소요되는 시간을 최소화하도록 하였으며, 시내버스 노선의 정류장간 운행시간 예측을 통해서 기존 연구에서 제기되었던 현실세계의 단순화, 다단계 예측시 정확성 등의 문제를 해결하였다. 예측실험결과 웨이브렛 변환을 데이터의 전처리 과정에 삽입하여 링크 통행시간의 패턴정보 예측에 활용할 경우, 기존의 예측모형에 비해서 훨씬 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났으며, RBF 신경망은 짧은 학습시간에도 불구하고 역전파 신경망보다 우수한 예측력을 갖고 있는 것으로 밝혀졌다.

• 한국도로학회지:도로
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• v.14 no.3
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• pp.52-59
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• 2012

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 2007.05a
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• pp.128-136
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• 2007

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.12 no.4
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• pp.65-88
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• 1994

교통수요와 공급은 상호 밀접한 연관성을 지니고 있다. 교통수요는 교통시설 서비 스수준 및 교통시설의 이용가격에 영향을 미치는 반면에 교통시설 공급비용과 서비스수준은 교통수요에 영향을 준다. 또한, 교통수요와 공급간의 상호작용은 도시공간상에서 발생하기 때문에 교통시스템의 공간적 구조 및 도시의 공간적 특성은 공급, 가격 및 수요를 통합한 교통균형모형에 있어서 매우 중요한 영향인자로 작용하게 된다. 그러나, 이제까지 개발된 교통균형모형에서는 통행인의 통행시간가치 및 교통체증의 도시공간상 변화가능성을 적절하 게 반영하지 못하고 있다. 본 연구에서는 도시공간상에서 통행인의 통행시간가치 변화패턴 을 반영한 수 도시공간상에서의 교통시설의 최적 서비스 수준, 교통수단별 최적요금체계를 도출할 수 있었다. 단핵도시구조를 지닌 도시공간상에서의 최적버스요금은 통행거리에 따라 할증되는 체계를 가져야 한다. 선행연구에서는 승용차에 대한 통행혼잡세 부과는 소득역분 배적인 효과를 초래하는 것으로 알려졌다. 그러나 버스의 요금구조나 서비스 수준이 최적수 준에서 제공된다면 통행혼잡세는 소득역분배적 결과를 초래하지 않는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.39 no.3
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• pp.457-472
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• 2004

The purpose of this study is to analyze spatial patterns of traffic accidents and to investigate spatial relations among neighboring spatial objects by applying GIS and spatial data mining methods. This study investigated traffic accident data in Kangnam-gu, Seoul, as a case study. As a result, four clusters were emerged based on individual attributes of traffic accidents. Each cluster showed distinctive properties. In spatial associations between individual attributes of traffic accidents and neighboring spatial objects, there were many rules according to concept hierarchy and definition of spatial relations. Although all rules were not be interesting and significant, they could be a clue to investigate more.

• Proceedings of the KGS Conference
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• 2003.11a
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• pp.115-119
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• 2003

이 연구는 시간지리학적 연구 방법에 의거하여 도시지역에서 개인들이 갖는 일상 활동 패턴의 시공간적 특성을 확인하고, 그 개인들의 거주지역의 토지이용 특성과 활동 패턴의 관계를 고찰한다. 토지이용계획과 도시교통계획은 도시계획 및 관리의 핵심 정책수단들이다 (Watterson 1993). 시간지리학적 연구 파라다임은 도시관리를 위한 학제적, 정책적 연구에 많은 역할을 하였다(Ettema ＆ Timmermans, 1997). (중략)

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.9 no.3
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• pp.379-395
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• 2006

The purpose of this study is to analyze the spatial characteristics of travel patterns and travel behaviors of transit users in the Metropolitan Seoul area. We apply the data mining techniques to explore the travel patterns of transit users from the T-money card database which has been produced over 10,000,000 transaction records per day. The database contains the information of locations and times of origin, transfer, and destination points for each transaction as well as the informations of transit modes taken via the transaction. We develop an data mining algorithm to explore traversal patterns from the enormous information. The algorithm determines the travel sequences of each passenger, and produce the volumes of support on each points (stops) of transportation networks in the Metropolitan Seoul area. In order to visualize the spatial patterns of travel demands for transit systems we apply GIS techniques, and attempt to investigate the spatial characteristics of travel patterns and travel demand. Subway stops located in the Gangnam area appear the highest peak for the travel origin and destination, while the CBD in the Gangbuk stands at the second position. Two or three sub-peaks appear at the densely populated residential areas developed as the high-rise apartment complex. Subway stations located along the Subway Line 2, especially from Guro to Samsung receive heavy travel demand (total support), while bus stops located at the CBD in the Gangbuk stands the highest travel demand by bus.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.10a
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• pp.157-159
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• 2012

해상 교통량 증가에 따른 연안해역 해상교통밀집도가 증가되고 있다. 그러므로 해상교통안전관리를 위해 실 해역의 해상교통패턴을 파악하여 해상교통지수를 평가하는 것이 중요하다. 분석대상해역의 실제 선박위치, 속력, 침로를 고려한 CPA-TCPA분석은 통계적인 선박데이터에 의한 분석보다 해당해역의 실제적인 VTS영향 등 교통환경을 반영한다. 본 연구에서는 횡간수도와 완도진입수로의 항로가동률을 분석하고, 해당 해역에서 교차되는 선박들의 CPA, TCPA 등을 분석하여 해상교통안전지수를 평가하고자 한다. 또한 산출된 해상교통안전지수를 해당 해역의 통계적인 해상교통안전지수와 비교 및 분석하고자 한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.2
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• pp.53-65
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• 1998

합류구간에 설치된 차량검지기에서 수집된 조사자료들을 이용하여 본 연구는 교통와해 발생원인과 용량감소 문제를 분석하였다. 본 연구에서는 거시적 및 미시적인 방법을 가지고 수행하였으며 거시적인 방법으로는 연결로 교통량의 상대적 비중차이를 분석하였고 미시적으로는 본선에 진입하는 차량들의 패턴을 분석하였다. 거시적인 측면에서 합류부의 교통와해는 같은 합류교통량에 대한 연결로교통량의 비중 차이레 의해 발생된다. 즉, 연결로교통량 비중이 높아질수록 교통와해 발생확률은 증가할 것이다. 또한 미시적인 측면에서는 연결로 교통량이 같을 때 본선에 진입하는 차량군의 크기 및 발생회수, 표준편차가 높아진다고 할 수 있다. 따라서 교통와해의 주요한 원인은 연결로교통량의 영향에 기인한다고 할 수 있고 이러한 영향을 감소시키기 위하여 램프미터링과 같은 고속도로 교통통제 기법이 요구된다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.17 no.2
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• pp.91-103
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• 1999

이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.