• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.41-42
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• 2019

해양공간의 효율적인 활용과 해상사고 예방을 위하여 해상교통 현황 파악이 필요하다. 이를 위해서는 해상에서 운항하는 선박에 대한 면밀한 모니터링이 선행 되어야한다. 때문에 본 연구에서는 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)와 선박패스(V-Pass)를 활용하는 기존 모니터링 방법에서 나아가, 위성 자료를 활용한 연안 선박감시 방법을 해상교통관제(Vessel Traffic Service, VTS) 센터에서 활용하기 위한 방안을 제안한다. 위성 자료는 광범위한 영역에 대하여 다양한 정보를 획득할 수 있는 장점을 지니므로, 부산항 연안에서 수집한 AIS 데이터와 함께 딥 러닝 기반 선박 탐지 및 분류 모델에 활용함으로써, 보다 개선된 모니터링을 기대할 수 있다. 이를 활용하여 미식별 선박들의 출현 위치를 분석하고 나아가 선박의 종류를 예측함으로써, 상세한 해상교통 현황 파악 및 예측을 기대할 수 있다. 향후에는 선박의 종류 뿐 아니라 각 선박의 해상활동을 분석함으로써, 보다 체계적이고 실용적인 해양공간활용 계획수립에 도움이 될 수 있도록 개선할 계획이다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.17 no.6
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• pp.121-132
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• 2018

Weather is an important factor affecting roadway transportation in many aspects such as traffic flow, driver 's driving patterns, and crashes. This study focuses on the relationship between weather and road surface condition and develops a model to estimate the road surface condition using machine learning. A road surface sensor was attached to the probe vehicle to collect road surface condition classified into three categories as 'dry', 'moist' and 'wet'. Road geometry information (curvature, gradient), traffic information (link speed), weather information (rainfall, humidity, temperature, wind speed) are utilized as variables to estimate the road surface condition. A variety of machine learning algorithms examined for predicting the road surface condition, and a two - stage classification model based on 'Random forest' which has the highest accuracy was constructed. 14 days of data were used to train the model and 2 days of data were used to test the accuracy of the model. As a result, a road surface state prediction model with 81.74% accuracy was constructed. The result of this study shows the possibility of estimating the road surface condition using the existing weather and traffic information without installing new equipment or sensors.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.13 no.4
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• pp.570-576
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• 2017

Trucks take up more portions than cars on highways. Due to this, road use relatively diminish and it serves locally as a threatening factor to nearby drivers. Baggage car accident has distinct characteristics so that it needs the application of different analysis opposed to ordinary accidents. Accident prediction model, one of accident analyses, is used to predict the numbers of accident in certain parts, establish traffic plans as well as accident prevention methods, and diagnose the danger of roads. Thus, this study aims to apply the accident rate of baggage car on highways and calculate the correction factor to be put in the accident prediction models. Accident data based on highway was collected and traffic amounts and accident documents between 2014 and 2016 were utilized. The author developed an accident prediction model based on numbers of annual accidents and set mean annual and daily traffic amounts. This study intends to identify the practical accident prediction model on highway and present an appropriate solution by comparing the prediction model in accords with the accident rate between baggage cars.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.8 no.3
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• pp.234-241
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• 2012

The main objective of this research is to calibrate the performance prediction models for the growth of fatigue cracking in multi-layered asphalt concrete pavement systems. However, the calibration factors are dependent upon the prediction model, testing method, and the laboratory loading history. A detailed study on the field data has revealed that the performance of flexible pavements is affected by both the traffic loading and the environmental cycling which is related to the age of the pavements. Thus, a composite indicator was developed in this study which utilizes both the traffic and the age information with appropriate weighting factors. Using the proposed fatigue performance model the calibration factors were also estimated through the comparisons between the field performances on fatigue cracking and the laboratory-based fatigue life.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.1
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• pp.7-18
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• 2002

To activate public transportation service, Bucheon City built Bus Information System based on Beacon type, and operates it for no.22 line. This research analyzes an effect of BIS operations, and mainly it analyzes far reliability evaluation of bus arrival time information and passenger satisfaction about BIS. As results of reliability evaluation of arrival time information service, it is proven to be practically inappropriate to use as arrival time data because it is not only travel time between each bus stop but also previous travel time history data. In order to improve this matter, neural network model was evaluated as the most outstanding one as result of experiment in applying current arrival time Prediction model. This research cannot help limiting for evaluation of operation effect in Bucheon City because there is no Bus Information System based on GPS type in Korea. For the future ITS model city, in the case of building ITS model city based on GPS type, it is possible to compare two systems relatively. In addition to that, fur the consideration of reliability of bus arrival time information, it is required to develop Predictable model and research factors that affect to bus operation.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1996.12a
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• pp.81-108
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• 1996

첨단교통정보시스템(ATIS)의 핵심 요소라 할 수 있는 동적경로안내 시스템(Dynamic Route Guidance System : DRGS)은 운전자가 목적지에 도착하기까지 실시간 교통정보를 토대로 최적경로를 안내해 줌으로써 날로 심화되어 가고 있는 교통혼잡을 최소화할 수 있으리라 기대를 모으고 있다. 특히 교통사고나 긴급도로공사 등으로 인해 발생하는 돌발적 교통혼잡하에서는 DRGS의 역할이 더욱 커질 것으로 예상되고 있다. 본 논문은 돌발적 교통혼잡하에서 보다 효과적인 DRGS의 경로 안내 알고리즘을 개발하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해서 우선 하부구조기반(Infrastructure Based) DRGS와 개인차량기반(In-vehicle Based)DRGS의 장단점을 운전자, 교통행정당국, 그리고 교통체계관점에서 비교하였고, 시스템 아키텍쳐와 경로안내 알고리즘간의 상호관계를 규명하였다. 또한 효율적인 경로안내를 위해 사용자 평형(User Equilibrium)경로안내전략과 시스템최적화(System Optimal) 경로안내전략을 이상형 교통망(Idealistic Network)을 통해 비교분석하였다. 여기에는 현재 ITS-America에서 System Architecture 평가를 위해 사용한 INTEGRATION이라는 ITS Simulation Model과 그 통행저항함수를 사용하였다. 이를 토대로 돌발적 교통혼잡상황 아래서 사용자평형 경로안내를 제공할 경우 야기될 수 있는 Braess` Paradox 문제와, 총통행시간을 최소화하기 위한 시스템최적 경로안내를 제공할 경우 일어날 수 있는 사용자 호응도(User Compliance)문제를 동시에 고려한 적응형 동적경로안내 알고리즘을 개발하였다. 여기에는 돌발적 교통혼잡하에서 통행시간을 동적으로 예측하기 위해 이산형 확정적 대기행렬모형(Discrete Deterministic Queueing Model)이 사용되었다. 한편 알고리즘의 효율성을 평가하기 위해 이상형 교통망과, 실제 미국 Virginia 주의 Fairfax County에 소재한 주간 고속도로 66번(I-66)과 인접 교통망의 교통자료를 사용하여 각종 돌발교통 혼잡 상황을 전제로 한 Traffic Simulation과 정보제공시나\리오를 INTEGRATION Model을 이용해 실행하였다. 그 결과 적응형 알고리즘이 개개인의 최단시간 경로를 제공하는 사용자 평형 경로안내전략에 비해 교통혼잡도와 정체시간의 체류정도에 따라 3%에서 10%까지 전체통행시간을 절약할 수 있다는 결론을 얻었다.

• Land and Housing Review
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• v.15 no.1
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• pp.135-146
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• 2024

This study predicts the means sharing ratio of the urban air transportation (UAM) when the VertiHub of the UAM in the southern western part is built at Songjeong Station in Gwanju. Based on Monte Carlo simulation of the utility function and means selection logit model for each means of transportation, our findings indicate an average mode share of 0.95%, with a variability range from 0.07% to 4.7%. Moreover, 95% of the simulation outcomes fall below a 2.02% mode share. Sensitivity analysis, conducted via Tornado Plot, highlights that the mode share is principally influenced by factors such as the unit fare, cost parameter, basic fare, and the time required for takeoff and landing. Notably, a negative correlation exists for unit fare, basic fare, and takeoff and landing time, suggesting the necessity of setting an appropriate level of fair to enhance UAM utilization.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.586-589
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• 2018

As the convergence of traffic system and Big-data technology, new convenient services which is helpful for drivers and pedestrian are appeared. Recently, the various researches about the traffic system, such as prediction of traffic jam and finding the shortest path, are studied. In this paper, we collect the data of taxi trips in Daegu City, and visualize them on the map of Daegu City. And then, we select specific sections of roads in the city, and by using the data of location and speed about taxis and the information of the road sections, calculate the traffic of that section and the average speed of cars on that section. As a result of this, we give help solving the problem of the specific road sections.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.353-356
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• 2006

자동차사고는 소득증대와 차량증가와 함께 도로확충 및 정비가 필수임에도 불구하고 자동차 사고는 갈수록 대형화되고 있다. 그러나 교통사고 발생시 누가 가해자이고 피해자인지를 정확하게 구별하기는 매우 어려운 일이다. 특히 교통사고 발생시 목격자가 없을 경우에는 교통사고원인을 규명하기가 더욱 어려워진다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기위해서 뺑소니 교통사고 발생시에 퍼지 및 지능형 알고리즘을 시용해서 스키드마크 길이를 입력하면 도로의 종류, 타이어의 종류, 자동차 종류, 날씨 조건을 고려하여 최적의 자동차 속도를 산출하였으며, 컴퓨터 시물레이션을 통해서 기존의 방법보다 20-30% 정확하게 예측하였다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.41-41
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• 1998

ITS틀 내의 한 분야인 도로교통정보체계 (ATIS: Advanced Traveler Information system)는 실시간 교통정보를 운전자에게 직접 제공하는 것으로서, 이를 위해 매 순간마다 가로망에 배정되는 교통량 및 통행시간을 예측할 수 있는 범용의 동적 통행배정모형(dynamic route choice model)의 개발이 필히 수반되어야 한다. 본 연구에서는 ITS사업에서 필수적으로 수반되어야 할 최적 제어이론에 의한 동적 통행 배정모형을 ATIS의 핵심 소프트웨어로 응용하기 위해 기존 연구성과를 발판으로, 순간 동적 통행 배정모형(Ran, Boyce &LeBlanc, 1993)의 통행제약조건인 링크통행함수, 특히, 과부하 시 엘켈릭의 일반식의 파라메터를 조정, 적용하여, 서울시 강남지역의 실제 가로망의 사례연구를 통해 지체식의 각각의 파라메터에 따른 결과를 O/D에 따른 통행시간, 링크통행시간, 혼잡도를 중심으로 비교 평가하여, ATIS의 핵심 소프트웨어로서 순간 동적 통행배정을 통해 보다 현실여건을 잘 반영할 수 있는 링크 통행 성능 함수를 도출하였다.