• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.19 no.1
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• pp.1-16
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• 2020

With the advent of the fourth industrial revolution era, there has been a growing interest in deep learning using big data, and studies using deep learning have been actively conducted in various fields. In the transportation sector, there are many advantages to using deep learning in research as much as using deep traffic big data. In this study, a short -term travel speed prediction model using LSTM, a deep learning technique, was constructed to predict the travel speed. The LSTM model suitable for time series prediction was selected considering that the travel speed data, which is used for prediction, is time series data. In order to predict the travel speed more precisely, we constructed a model that reflects both temporal and spatial effects. The model is a short-term prediction model that predicts after one hour. For the analysis data, the 5minute travel speed collected from the Seoul Transportation Information Center was used, and the analysis section was selected as a part of Gangnam where traffic was congested.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.12 no.4
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• pp.1-9
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• 2010

Predictive information on the freeway incident impacts can be a critical criterion in selecting travel options for users and in operating transportation system for operators. Provided properly, users can select time-effective route and operators can effectively run the system efficiently. In this study, a model is proposed to predict freeway incident impacts. The predictive model for incident impacts is based on short-term prediction. The proposed models are examined using MARE. The analysis results suggest that the models are accurate enough to be deployed in a real-world. The development of microscopic models to predict incident effects is expected to help minimize traffic delay and mitigate related social costs.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.21 no.5
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• pp.83-95
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• 2003

This study aims to develop travel time estimation and prediction models on the freeway using measurements from vehicle detectors. In this study, we established a travel time estimation model using traffic volume which is a principle factor of traffic flow changes by reviewing existing travel time estimation techniques. As a result of goodness of fit test. in the normal traffic condition over 70km/h, RMSEP(Root Mean Square Error Proportion) from travel speed is lower than the proposed model, but the proposed model produce more reliable travel times than the other one in the congestion. Therefore in cases of congestion the model uses the method of calculating the delay time from excess link volumes from the in- and outflow and the vehicle speeds from detectors in the traffic situation at a speed of over 70km/h. We also conducted short term prediction of Kalman Filtering to forecast traffic condition and more accurate travel times using statistical model The results of evaluation showed that the lag time occurred between predicted travel time and estimated travel time but the RMSEP values of predicted travel time to observations are as 1ow as that of estimation.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.6
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• pp.2465-2471
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• 2013

This paper develops a travel time prediction algorithm that can be used for real-time application. The algorithm searches for the most similar pattern in historical travel time database as soon as a series of real-time data become available. Artificial neural network approach is then taken to forecast travel time in the near future. To examine the performance of this algorithm, travel time data from Gyungbu Highway were obtained and the algorithm is applied. The evaluation shows that the algorithm could predict travel time within 4% error range if comparable patterns are available in the historical travel time database. This paper documents the detailed algorithm and validation procedure, thereby furnishing a key to generating future travel time information.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.21 no.1
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• pp.91-102
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• 2003

There are two goals in this paper. The one is development of existing CA(Cellular Automata) model to explain more realistic deceleration process to stop. The other is the application of the updated CA model to forecasting simulation to predict short term link travel time that takes a key rule in finding the shortest path of route guidance system of ITS. Car following theory of CA models don't makes not response to leading vehicle's velocity but gap or distance between leading vehicles and following vehicles. So a following vehicle running at free flow speed must meet steeply sudden deceleration to avoid back collision within unrealistic braking distance. To tackle above unrealistic deceleration rule, “Slow-to-stop” rule is integrated into NaSch model. For application to interrupted traffic flow, this paper applies “Slow-to-stop” rule to both normal traffic light and random traffic light. And vehicle packet method is used to simulate a large-scale network on the desktop. Generally, time series data analysis methods such as neural network, ARIMA, and Kalman filtering are used for short term link travel time prediction that is crucial to find an optimal dynamic shortest path. But those methods have time-lag problems and are hard to capture traffic flow mechanism such as spill over and spill back etc. To address above problems. the CA model built in this study is used for forecasting simulation to predict short term link travel time in Kangnam district network And it's turned out that short term prediction simulation method generates novel results, taking a crack of time lag problems and considering interrupted traffic flow mechanism.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 2000.02a
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• pp.3-22
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• 2000

이용자의 경로선택 형태를 모사하는 통행배정모형 결과의 정확도는 교통계획에 상당한 영향을 미친다. 이용자의 경로선택 결정과정에서 가장 중요한 판단기준은 통행시간과 통행요금이다. 그런데 통행요금은 이용자의 경로거리에 따라 다양한 방식으로 부과되므로, 링크를 분석단위로 하는 기존의 통행배정모형은 현실적인 통행요금 반영이 힘들었고 또한 수요예측 결과를 이용한 다양한 분석에서 제약을 받아 왔다. 본 연구는 이러한 배경에서 경로교통량을 도출할 수 있는 경로기반 통행배정모형을 구축하였고, 또한 경로거리에 따라 결정되는 현실적인 통행요금을 반영할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 경로기반 배정모형에서는 GP(Gradient Projection) 알고리즘을 이용하였고, 계산상의 효율성 제고를 위해 K-최단경로 알고리즘 중 MPS(Minimal Path Search) 알고리즘을 이용하였다. 개발된 배정 모형은 현실적인 통행요금을 반영할 수 있으므로 통행배정 결과의 정밀도를 향상시켰을 뿐만 아니라 기존 배정모형에 비해 최적해로의 수렴속도도 개선되는 것으로 나타났다. 본 논문의 배정모형은 경로교통량이 도출되고 통행요금을 반영할 수 있으므로, 통행요금과 통행 거리 관계에 따른 목적함수의 규명과 그에 따른 효과척도를 계량화할 수 있다. 따라서 본 모형은 통행배정에서 실재상황을 보다 현실여건에 맞도록 규명할 수 있고, 기존의 제한적인 효과분석의 문제점을 해결할 수 있으므로 그 활용범위가 넓다. 또한 본 논문은 개발된 배정모형의 적용사례로서 고속도로 수요관리 요금체계 개선방안을 제시하였다. 기존의 고속도로 통행요금 산정 방법은 이론적 근거가 미약했던 반면, 본 논문에서 개발된 배정모형과 고속도로 수요관리 요금체계 개선방안은 고속도로 통행료 결정에 대한 과학적이고 합리적인 분석방법을 제공하였다.한 민감도 분석을 실시한 결과 대안1의 경우 교통량의 변화 및 화물통행의 시간가치의 증가시 사회적 편익이 오히려 감소하였고, 대안2와 3의 경우 사회적 편익이 증가하는 것을 알 수 있었다. 이는 경부고속도로의 화물차량의 구성비에 따라 대안 1의 경우 오히려 화물차의 통행시간이 증가함에 그 원인이 있다 할 것이다. 이상과 같은 결론을 통하여 경부고속도로상의 화물전용차선의 설치시는 수답렬 교통량의 구성비와 구간 평균교통량에 의하여 그 효과가 다르게 나타남을 알 수 있었다. 따라서 물류비용 절감차원에서의 화물전용차선의 설치는 본 연구에서 나타낸 방법과 같이 수단간의 경제적 편익을 고려한 구간별 시간대별 효과분석을 통하여 정책의 시행여부가 결정되어야 할 것이다. 한편, 화물전용차선의 설치로 인한 물류비용의 절감을 보다 효과적으로 달성하기 위해서는 종합류류 전산망의 시급한 구축과 함께 화물차의 적재율을 높이고 공차율을 낮출 수 있는 운송체계의 수립이 필요한 것으로 판단된다. 그라나 이러한 화물전용차선의 효과는 단기적인 치유책일 수밖에 없기 때문에 물류유통 시설의 확충을 위한 사회간접자본의 구축을 서둘러 시행하여야 할 것이다.으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW 단열군이 연구지역 내에서 지하수 유동성이 가장 높은 단열군으로 추정된다. 이러한 사실은 3개 시추공을 대상으로 실시한 시추공 내 물리검층과 정압주입시험에서도 확인된다.. It was resulted from increase of weight of single cocoon. "Manta"2.5ppm produced 22.2kg of co

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 2001.02a
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• pp.3-29
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• 2001

본 연구에서는 기존의 대중교통 통행배정모형이 고려하지 않거나 미흡하게 반영하였던 차량과 노선의 용량제약을 고려한 모형의 구축을 시도하였다. 일반적으로 대중교통 통행배정에서 수요와 공급의 관계는 수요가 증가하는 것과 무관하다고 받아들여지고 있으나 용량 초과는 통행자들의 경로선택 및 수단선택에 영향을 끼친다고 볼 수 있다. 이러한 용량초과에 의한 혼잡을 반영하기 위해 용량제약식을 포함한 모형을 개발하고 실용운행회수라는 개념을 도입하였다. 또한 기존에 제시된 용량제약을 고려한 모형들이 실제적인 현상을 정확히 모사하는 데에는 한계가 있을 뿐 만 아니라 현실과 다소 거리가 있는 가정이 내재되어 있는 반면 본 연구에서는 가능한 한 최대로 현실 여건을 반영하는 모형을 정립하였다. 본 연구에서 제시한 모형은 동일한 기종점 사이를 운행하는 경쟁노선이 많은 대도시에서 통근·통학을 위한 통행자들이 많은 오전, 오후 첨두시 대중교통 수요를 분석하여 대중교통의 운행관리체계 개선 및 투자계획, 서비스 개선을 위한 수요예측을 하는데 유용하게 사용할 수 있을 것으로 사료된다. 그리고 기존의 대중교통 통행배정의 결과가 현재나 장래의 잠재적인 수요(demand)를 예측하는 방법인데 반하여 본 연구에서 정립된 모형은 주어진 네트워크에서 실제로 통행하고 있는 수요(flow)를 예측함으로써 교통 계획가나 대중교통 운영자의 계획 및 운영정책수립에 합리적인 도움을 줄 수 있다. 또한 현재의 대중교통 시스템 하에서의 통행배정 뿐만 아니라 다른 형태의 용량과 운행특성을 가진 교통 수단이나 노선이 도입되었을 때 공급이 제한적인 경우의 수요 예측에 적합한 모형을 개발하였다.에 대한 규제가 초국가적 차원으로 발전되는 계기를 제공하고 있다. 향후, 담배규제협약안의 세부사안들에 대한 합의과정에서 각 국별로 상당한 이견과 반발이 예상되고 있지만, 협약안의 전체 회원국 투표에서 승인될 경우 각 국가들뿐만 아니라 담배산업과 담배기업들에게 미치는 파급효과가 매우 클 것으로 예상된다. 대부분의 국제협약들이 그러하듯이, 담배규제협약도 그 적용 범위와 수준이 어느 정도로 결정되는지에 따라 각 국가와 기업별 이해관계가 크게 달라지게 되기 때문에 신중한 대응전략이 요구된다고 하겠다.의 화물전용차선의 설치시는 수답렬 교통량의 구성비와 구간 평균교통량에 의하여 그 효과가 다르게 나타남을 알 수 있었다. 따라서 물류비용 절감차원에서의 화물전용차선의 설치는 본 연구에서 나타낸 방법과 같이 수단간의 경제적 편익을 고려한 구간별 시간대별 효과분석을 통하여 정책의 시행여부가 결정되어야 할 것이다. 한편, 화물전용차선의 설치로 인한 물류비용의 절감을 보다 효과적으로 달성하기 위해서는 종합류류 전산망의 시급한 구축과 함께 화물차의 적재율을 높이고 공차율을 낮출 수 있는 운송체계의 수립이 필요한 것으로 판단된다. 그라나 이러한 화물전용차선의 효과는 단기적인 치유책일 수밖에 없기 때문에 물류유통 시설의 확충을 위한 사회간접자본의 구축을 서둘러 시행하여야 할 것이다.으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW 단열군이 연구지역 내에서 지하수 유동성이 가장 높은 단열군