교통정보센터는 통행속도 정보를 수집하여 사용자에게 제공한 후, 이력자료를 데이터베이스에 저장하여 관리하고 있다. 통행속도 이력자료를 이용하여 통행속도를 예측할 때 사용되는 대푯값과 과거 데이터량에 따라 통행속도 예측 정확도가 다르게 나타나나, 이에 대한 체계적인 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서 신뢰성 있는 통행속도 예측을 위해 통행속도 이력자료의 적정 대푯값과 과거 데이터량을 결정하기 위한 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 평가를 위해, 서울시 4개 도로구간의 최근 1년간 화요일(평일) 및 일요일(공휴일) 통행속도 이력자료를 수집하여 현장실험을 실시하였다. 실험결과 통행속도 예측을 위한 적정 대푯값은 평균값 및 가중평균값으로 분석되었으며, 통행속도 예측을 위한 적정 과거 데이터량은 2개월로 나타났다.
교통관리센터에 축적되어 있는 속도 이력데이터에는 반복 비반복 정체 시공간 전개에 대한 상세한 정보가 모두 들어있으나, 도해법에 의해 다루어져 왔기 때문에 많은 양의 이력데이터를 처리하여 교통상황예측이나 정보제공에 활용할 수 없는 한계가 존재하였다. 본 논문에서는, 기존의 Classification과 Density-Based Clustering 알고리즘을 속도 시공간 데이터 특성에 맞게 조합하고 변형하여 정체 시공간 영역을 자동 인식하는 알고리즘과, 정체파급길이, 파급속도, 해소속도 등 정체 시공간 전개 패턴의 특성치를 산정하는 알고리즘을 개발하였다, 본 알고리즘은, 교통관리센터에 축적되어 있는 방대한 양의 이력데이터를 자동으로 분석하여 자세한 정체 관련 정보를 추출할 수 있고, 산정된 특성치를 가지고 각 센터의 필요에 따라 다양한 정보를 2차 생성하고 활용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구결과는 향후 반복 비반복 정체에 대한 예측과 대응이 획기적으로 개선되는데 초석이 될 것으로 기대된다.
의료영상 저장 전송 시스템에서 환자의 이력 영상은 시간이 지나면서 데이터의 양이 급격히 증가하므로 자기 디스크에서 제 3의 저장 장치로 데이터를 옮기고 있다. 일정한 보존 기간이 경과하면 옮기는 기존의 이동 방법은 곧 검색될 영상을 자기 디스크에서 제 3의 저장 장치로 옮길 가능성이 높다. 이 문제점을 해결하기 위해서 이력 영상의 검색 속도를 향상시키는 두 가지 이동 기법 AIP와 EAIP 제안하였다. 두 기법 모두 기존의 방법보다 검색 속도가 우수하였다. 제안하는 두 가지 이동 기법 사이의 질의 처리 속도를 비교하였는데 EAIP가 우수하였다. 또한, EAIP 이동 기법을 이용한 이동 실행기를 구현하였다.
본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 시스템에 축적되고 있는 차량들의 이동이력 데이터에 대한 처리구조를 설계하고 구현한다. 각 차량은 1분마다 자신의 위치와 GPS 정보 및 택시의 상태에 관련된 보고를 발생시키며 중앙의 관제시스템은 이를 수합하여 이력데이터를 구성한다. 본 논문에서 구현하는 시스템은 위치 보고를 처리하여 인코딩 변환, 좌표 변환, 맵 매칭, 도로상에서의 위치 계산 등을 수행한 후 오라클 데이터베이스의 이력 테이블에 저장하도록 한다. 이를 위하여 도로 네트워크가 데이터베이스로 변환되었으며 도로망에의 가시화를 위하여 지도 인터페이스 프로그램이 구현되었다. 이러한 정보들은 이력 테이블과 아울러 공간 데이터베이스 엔진과 결합하여 C 언어나 SQL 문장에 의하여 다양한 위치기반 질의를 가능하게 할 뿐 아니라 배차 정보 분석, 현재 통행 속도 분석 등 부가가치가 높은 정보를 산출하는데 필수적인 역할을 수행한다.
교통혼잡을 완화하기 위한 방안 중 하나로 도로 이용자에게 교통상황 예측정보를 제공함으로써 교통량을 분산 시켜 도로 이용 효율을 증대시키는 방법이 있다. 이를 위해서는 신뢰성이 보장되고 정량적인 실시간 교통 속도 예측이 필수적이다. 본 연구에서는 상황별 교통속도 분석을 기반으로 이력 속도 데이터와 이력 속도 외의 교통류에 상관관계가 있는 데이터를 LSTM 입력 데이터로 활용하였다. 정상 교통류 상황에 대응하여 속도를 예측하는 LSTM 모델과 유고상황에 대응하여 속도를 예측하는 CNN-LSTM 모델을 개발하여 유고발생 후 1시간까지 5분 단위로 교통속도 예측을 시도하였다. 모델의 검증은 테스트 데이터를 통하여 교통상황별 예측성능을 분석하였다. 그 결과 정상 교통류에서는 평균 7.43km/h, 유고상황에서는 7.66km/h의 오차율로 각각 예측되었다.
본 논문의 목적은 DSRC 기반 통행속도 이력데이터를 활용하여 IC-IC 구간 단위의 통행패턴을 도출하는 것이며, 이를 통해 방대한 이력정보 데이터의 활용도를 높이고, 단순하지만 정확성 높은 방법으로 도로의 통행패턴을 용이하게 파악할 수 있게 하는 것이다. 통행패턴 분류는 의사결정나무 기법을 적용하였고, 월 시간대 구간 단위로 분리된 통행패턴을 생성하여 시 공간이 변화되어도 이에 대응 가능하도록 하였다. 경부고속도로 서울TG~안성IC 구간을 대상으로 의사결정나무 기법을 적용한 결과, 요일 기준으로 (월)(화 수 목)(금)(토)(일) 5개 그룹으로 고정 통행패턴이 분류되었다. 분류 결과를 영동, 중부, 중부내륙 고속도로의 9개 구간에 적용하여 통계적 검증을 수행한 결과 약 93%의 적합도를 갖는 것으로 나타났다. 의사결정나무를 통한 통행패턴 오차를 개선하기 위하여 4개의 추가변수를 도입한 결과, "직전월의 소통상황"을 설명변수로 추가할 경우 통행속도 분산이 약 50% 감소함을 확인하였고, 실제 상황에 적용할 경우 소통 원활 시의 오차가 약 4% 감소되었다.
본고에서는 제주 택시 텔레매틱스 시스템에서 제공하는 서비스에 대해 소개하며 이 시스템의 구축과 운영상황을 소개한다. 또 서비스를 고도화하기 위한 플랫폼과 이동이력 데이터의 활용방안에 대해 고찰한다. 제주 택시 텔레매틱스 시스템은 각 차량의 위치를 파악하고 고객의 콜에 대해 가장 가까운 차량을 배차하는 기능을 가지며 대용량 데이터에 대한 고속의 처리 기능을 지원해야 한다. 또 각 차량에서 보고된 위치 정보는 기본적으로 경도, 위도 외에도 속도와 방향에 대한 정보가 포함되므로 링크의 통행속도 산출이나 배차 지점의 분석, 탑승 패턴의 추이, 배차 시간의 분석 등 다양한 부가정보를 산출할 수 있다.
본 논문에서는 교통 이력자료의 시공간 데이터를 활용하여 교통 분석 및 예측에 필요한 신뢰성 높은 데이터를 제공하기 위한 TCS/HI-PASS 전처리 알고리즘을 제안한다. 시공간 데이터의 전처리 알고리즘은 각종 교통정보에 이용되고 있으며, 그 중 대표적으로 활용되고 있는 것이 차량 검지기(VDS)를 통해 수집된 교통량, 속도, 점유율 정보이다. 이러한 정보에 가공처리 알고리즘을 적용하여 공간평균속도 기반의 통행시간을 산정하고 있으며, 고속도로 통행료 수납시스템(TCS)으로 부터는 출발영업소와 도착영업소의 진 출입시간을 기반으로 평균통행시간을 산정하고 있다. 본 연구에서는 차량 검지기(VDS) 데이터와 기존 TCS 데이터의 전처리 알고리즘을 분석하여 TCS와 HI-PASS 데이터 기반의 개선된 전처리 알고리즘을 설계, 구현하였다.
이 논문에서는 농축산물 이력추적관리제의 성공적 도입 및 확대에 있어 중요한 기반요소인 생산이력정보를 효율적으로 수집할 수 있는 수기정보 전자화 기술 기반의 농축산물 생산이력정보 수집 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 디지털펜으로 종이문서 형태의 관리대장 작성만으로 기록 대장과 동일한 디지털이미지를 생성하고, 필기체인식을 통해 기록 내용을 데이터베스화한다. 제안 시스템은 PC, PDA, 터치스크린 등의 정보 수집기기에 비해 이동성, 사용 편이성, 데이터 입력 속도 측면에서 뛰어나고, 열악한 농축산 작업 환경에서 사용하기 적합하기 때문에 전산능력과 시간적 여유가 없는 농가에서 효율적으로 양질의 생산이력정보를 수집할 수 있다. 수기정보 전자화 기술은 가공, 유통, 판매 단계의 종이문서 기반 정보취득 업무에 적용될 수 있으며, RFID/USN 기반 시스템과 연동하여 고도화된 이력추적관리 시스템 구축에 사용될 수 있다.
교통속도는 교통 문제를 해결하기 위한 중요한 지표 중 하나이다. 이를 이용하여 교통혼잡 탐지, 주행 시간 예측, 도로 설계와 같은 다양한 문제 해결에 활용할 수 있다. 따라서 정확한 교통속도 예측은 지능형 교통 시스템의 개발에 있어 필수적인 요소라고 할 수 있다. 본 논문에서는 대한민국 부산시의 특정 도로를 대상으로 교통 속도에 대한 분석 및 예측을 수행하였다. 과거 연구에서는 대상 도로의 속도 예측을 위해 과거 대상 도로의 교통속도 이력 데이터만을 사용하였다. 그러나 실제 대상 도로의 교통 상황은 인접한 도로의 교통 상황의 영향을 받게 된다. 따라서 본 논문에서는 실제 부산시의 과거 교통속도 이력 데이터를 기반으로 대상 도로와 인접 도로를 모두 고려하여 교통속도 예측 모델의 학습을 위한 속성을 추출하였다. 이와 같이 후보 속성들을 추출 한 후 선형 회귀 (linear regression), 모델 트리 (model tree) 및 k-nearest neighbor (k-NN) 기법을 이용하여 속성의 부분집합 선택 (feature subset selection)과 교통속도 예측 모델 생성을 수행하였다. 실험 결과 주어진 교통 데이터에서 k-NN 기법은 선형 회귀 및 모델 트리 기법에 비해 평균절대백분율오차 (mean absolute percent error, MAPE)와 제곱근평균제곱오차 (root mean squared error, RMSE) 측면에서 더 나은 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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