• 대한교통학회지
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• 제20권6호
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• pp.81-98
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• 2002

본 연구는 Wilcoxon Rank Sum Test 기법을 이용한 자동 돌발상황 검지 모형을 개발하는 것이다. 본 연구의 수행을 위하여 고속도로에 설치된 루프 차량 검지기(Loop Vehicle Detection System)에서 수집된 점유율 데이터를 사용하였다. 기존의 검지모형은 산정하기가 까다로운 임계치에 의하여 돌발상황을 검지하는 방식이었다. 반면 본 연구 모델은 위치와 시간대 교통 패턴에 관계없이 모형을 일정하게 적용하며, 지속적으로 돌발상황 지점과 상·하류의 교통패턴을 비교 검정 기법인 Wilcoxon Rank Sum Test 기법을 사용하여 돌발상황 검지를 수행하도록 하였다. 연구모형의 검증을 위한 테스트 결과 시간과 위치에 관계없이 정확하고 빠른 검지시간(돌발 상황 발생 후 2∼3분)을 가짐을 알 수 있었다. 또한 기존의 모형인 APID, DES, DELOS모형과 비교검증을 위하여 검지율 및 오보율 테스트를 수행한 결과 향상된 검지 능력(검지율 : 89.01%, 오보율 : 0.97%)을 나타남을 알 수 있었다. 그러나 압축파와 같은 유사 돌발상황이 발생되면 제대로 검지를 하지 못하는 단점을 가지고 있으며 향후 이에 대한 연구가 추가된다면 더욱 신뢰성 있는 검지모형으로 발전할 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권4호
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• pp.97-113
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• 2023

전방 낙하물과 같은 돌발상황이 발생했을 때 신속하고 적절한 정보 제공은 도로 위 이용자들의 편의를 가져다주고 2차 교통사고 또한 효과적으로 줄일 수 있다. 도로 상의 돌발상황은 현재 국내에서 루프 검지기나 CCTV 등 ITS 기반 검지 체계를 사용하여 주로 검지하고 있다. 이러한 방식은 검지기의 검지 구간에서의 도로 위 데이터만을 얻을 수 있다. 때문에, 기존 ITS 기반 검지체계의 공간적 음영구간에서 돌발상황을 찾아내기 위하여 새로운 검지 수단이 필요하다. 이에 본 연구에서는 차량 내 설치된 단말기에서 촬영된 영상으로부터 돌발상황을 검지 및 분류하는 ResNet 기반 알고리즘을 제안한다. 국내 고속도로 전방 주행영상을 수집하였고, 돌발상황 유형을 클래스로 정의하여 각 데이터를 라벨링한 후, 제안한 알고리즘으로 데이터를 학습시켰다. 학습 결과, 개발한 알고리즘은 데이터 수가 상대적으로 적었던 일부 클래스를 제외하고 정의한 돌발상황 클래스에 대하여 높은 검지율을 보였다.

• 대한교통학회지
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• 제19권6호
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• pp.105-118
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• 2001

혼잡은 반복정체와 비반복(돌발상황)정체로 나눌 수 있다. 고속도로의 효율적인 교통관리를 위해서는 사전 예측이 불가능한 돌발상황으로 인한 비 반복정체를 신속·정확하게 검지하여 대응함이 매우 중요하다. 이러한 목적으로 국내외적으로 많은 노력을 기울여 왔으나, 기존에 개발된 많은 돌발상황검지알고리즘들은 검지율 증가시 수반되는 오보율증가에 대한 문제점을 극복하는데 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이로 인해 고속도로 운영자에게 실질적으로 적용이 가능한 돌발상황검지알고리즘을 제공하지 못하고 있다. 이와 같은 현 여건을 감안하여 본 연구에서는 돌발상황 검지율과 오보율을 모두 향상시킬 수 있는 기존에 개발된 방법론을 응용하고, 운영자측면에서 돌발상황검지의 효용성을 증대할 수 있는 기법을 개발하는데 주안점을 두고 있다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 교통량, 속도, 점유율 등 세 교통변수간 관계식에 근거하여 일차적으로 돌발상황을 검지하고, 다음 단계에서 검지된 교통상황의 돌발상황 여부를 McMaster 알고리즘에서 적용한 반복 및 비반복정체 구분을 위한 교통상황판단 방법론을 응용하여 구축하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘의 구성체계와 연구에 적용된 방법론의 적합성 평가를 위해 미국 캘리포니아에 위치한 I-880고속도로에서 수집된 교통자료를 이용하였다. 평가결과, 돌발상황 검지율과 오보율 측면에서 본 연구에서 제시한 알고리즘의 적용가능성이 매우 긍정적으로 판단된다. 본 연구에서는 캘리포니아 알고리즘에 대한 평가결과도 참고적으로 제시하였다.

• 대한교통학회지
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• 제22권6호
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• pp.175-196
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• 2004

본 연구에서는 기존 알고리즘이 오보를 발생시키는 요인에 대하여 취약하다는 인식에 기초하여 이를 보완하여 향상된 오보억제 능력을 갖는 고속도로 돌발상황 검지모형을 구축하고자 하였다. 개발모형은 고속도로의 위치(본선구간, 진출입 구간)별로 이상교통류 판다, 정체발생 여부판다, 정체원인 구분으로 이어지는 일련의 판단프로세스를 실행하여 돌발상황 유사상황과 실제 돌발상황 간의 특성을 구별하는 방식으로 돌발상황을 검지한다. 돌발상황검지모형의 성능은 평가에 사용된 자료의 특성에 매우 민감하므로 개발모형의 성능에 대해 단정적 결론을 내릴 수는 없으나, 본 연구에서 사용된 실험환경하의 성능지표를 종합한 환산점수상으로 기존모형보다 향상된 성능을 나타내었으며, 오보율은 대다수 모형보다 우수한 것으로 분석되었다. 본 연구의 초점이 현장에서 돌발상황 검지모형의 활용성 제고를 위한 오보율 개선에 있었던 만큼 본 연구는 실험적 시도로서 소기의 성과를 거두었다고 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제22권6호
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• pp.77-88
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• 2004

본 연구는 고속도로 구간의 돌발상황 검지 모형에서 돌발상황과 비슷한 특성으로 오경보를 일으키게 되는 유사 돌발상황의 하나인 압축파 상태를 검지하기 위한 모형의 개발에 있다. 연구는 현재 고속도로 교통관리시스템(FTMS)에 사용되는 다목적 돌발상황 검지 모형(APID)의 압축파 검사를 기반으로 이를 압축파 검사를 수행하지 않는 타 모형(DES, DELOS)에 적용가능하도록 모듈화시켜 오경보 발생건수가 감소하는지 확인하는 과정으로 수행되었다. 평가에 있어서는 모형의 민감도 측면에 초점을 두고 polling cycle별로 분석을 수행하였으며 각 polling cycle별로 모형이 교통상황을 얼마나 반영하는지에 대하여 평가하였다. 또한 기존, 개발 모형들에 대한 전반적인 검지율와 오검지율, 평균 검지시간을 산정하도록 하였다. 개발 모형을 적용한 결과 혼잡상태에서 발생하는 오경보 횟수가 상당부분 감소하여 오검지율이 개선되었으며 검지율, 평균검지시간에는 큰 변화가 없었다. 따라서 본 모형을 이용하여 실제 고속도로 교통 관리 시스템에도 적용시 개선효과를 얻을 수 있을 것이라 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제24권2호
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• pp.127-137
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• 2006

돌발상황이 발생하였을 경우 발생장소를 기준으로 상류부와 하류부에서는 교통류의 특성이 서로 다르게 나타난다 즉, 상류부에는 저속으로 운행하는 높은 밀도의 교통류가 그리고, 하류부에는 고속으로 운행하는 낮은 밀도의 교통류가 형성되는 것이다. 본 연구에서는 이러한 특성을 이용하여 돌발발생 장소의 상 하류부 검지기 간의 속도와 밀도의 차이를 시간적, 공간적으로 동시에 고려한 돌발감지기법을 제시하였다 따라서 본 연구에서는 기존에 운영되고 있는 비교기법에 속하는 돌발감지기법들이 점유율 단독 또는 점유율과 운행속도의 추세를 별개로 분석한 후 두 개 지표의 변화추세를 고려한 것에 비하여 검지기 간의 거리 및 속도와 밀도를 동시에 고려 할 수 있는 개념을 제시하는데 그 의의가 있다. 천안-논산고속도로의 사고 상황 자료를 바탕으로 off-line 상에서 본 기법을 적용한 결과 인접 검지기 간의 속도-밀도관계를 분석함으로서 사고위치와 검지기간의 관계 등을 포함한 돌발상황을 감지할 수 있었다. 향후 본 기법이 고속도로교통관리시스템(FTMS)의 돌발감지기법(AID)으로 적용되기 위해서는 광범위한 자료를 바탕으로 돌발을 판정할 수 있는 임계치, 사고의 파장정도 및 돌발발생장소와 검지기 간의 위치에 따른 변화추이 등에 대한 추후 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2004년도 제3회 정기총회 및 추계학술대회
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• pp.175-180
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• 2004

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권3호
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• pp.38-50
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• 2023

최근 인공지능 (Artificial Intelligence: AI) 기술 발전으로 폐쇄회로 TV(Closed-Circuit television: CCTV)와 같은 영상 센서에 AI 기술을 도입하여 특정 돌발상황을 검지하고 있으나 대부분 고정식 장비 기반으로 돌발상황 검지가 진행되어왔다. 따라서 모든 도로 공간에 대한 돌발상황 검지에는 한계가 존재해왔다. 그러나 영상 센서와 edge-computing 기술 등의 발전으로 이동식 영상정보수집 및 분석 기술이 확산되고 있다. 본 연구는 이러한 이동식 영상 수집 및 분석 장비(커넥티드 차량)의 도입 수준에 따른 돌발상황 검지시간 감소효과를 추정하는 것이 목적이다. 이를 위해 2021년 경부고속도로 수원지사에서 수집된 돌발상황 발생 건수 자료를 활용하였다. 분석 결과 편도 2차로 고속도로는 커넥티드 차량의 보급률(Market Penetration Rate: MPR)이 4% 이상, 편도 3차로 고속도로는 3% 이상이면 돌발상황 검지 시간이 1분 이하로 나타났고, 편도 2차로와 편도 3차로 고속도로에서 MPR이 각각 0.4% 이상, 0.2% 이상이면 한국도로공사에서 발표한 평균 돌발상황 검지시간 보다 감소하는 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제26권4호
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• pp.229-239
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• 2008

기존의 고속도로 돌발상황 검지 알고리즘들은 돌발상황 발생시 혼잡이 발생하는 교통류상황을 전제로 하여 개발된 것으로 교통량이 낮아 혼잡이 발생하지 않은 경우에는 모형의 성능이 유지된다고 보기 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 3가지 교통류 유형 특성을 우선적으로 분석하고 속도변수를 기준으로 수정교통량-점유율 관계도를 생성한다. 또한, 제안된 새로운 관계도를 이용하여 교통류 상태를 5개 영역으로 구분하고 돌발상황을 검지하는 알고리즘을 개발하고 실제 고속도로 검지기 자료를 가지고 평가하는 것을 목적으로 한다. 수정교통량-점유율 관계도를 이용한 영역구분은 기존 McMaster 알고리즘에서 보여주었던 부정확한 영역구분으로 인해 낮은 교통량 상태에서 돌발상황 검지가 어렵다는 단점을 개선할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 평가결과로서 검지율과 오보율 등의 성능지표 측면에서 기존 McMaster 알고리즘과 비교평가하여 제시하고자 한다.

• 대한교통학회지
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• 제34권2호
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• pp.146-157
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• 2016

본 연구는 Daganzo가 돌발상황 검지를 위해 1997년에 제안한 삼연속 검지기 단순화 해법을 통계적 모형으로 구현하고 이에 대한 통계적 적합성 검증을 목적으로 한다. 본 연구는 삼연속 검지기 단순화 해법의 계산과정을 정리하였으며, 이를 통계 프로그래밍을 활용해 구현하였다. 먼저 진출입부가 존재하지 않는 고속도로 본선의 검지기 자료를 활용하여 본 해법을 적용하였다. 그리고 삼연속 검지기 단순화 해법의 통계적 검정을 위해 충격파에 의한 교통량의 동적 변화를 반영하는 30초 단위 누적교통량을 돌발상황 교통류와 정상 교통류 각각에 대해 추정하고, 실측 누적교통량과의 오차를 통계적으로 비교하였다. 오차검정 결과 돌발상황 검지기법을 통한 누적교통량 추정치는 통계적으로 실측치와 적합성이 높게 나타났으며, 오차 값의 유의성은 사고로 인한 돌발상황 교통류가 정상 교통류에 비해 분산 및 평균이 이질적인 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 Newell, Daganzo의 단순화 교통류 모형의 이론적 연구를 돌발상황 검지로 응용 발전시킨 연구이며, 나아가 다양한 도로조건과 돌발상황 유형에서의 실험을 통한 모형 개선을 향후 과제로 한다.