• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
• /
• pp.237-240
• /
• 2023

본 논문은 철도 건널목(교차로)에서 발생하는 차량, 보행자 및 야생 동물 사고 등의 상황에서 발생하는 위험 요소를 설정하고 철도 건널목(교차로)의 운행상황을 확인할 수 있도록 모형 철도 주변에 유형별 센서들을 설치하고 데이터를 인지하여 시스템에 저장하고, 유효한 데이터 분석을 통해 Orange3 머신러닝 기법을 적용한다. 철도 건널목에 관련된 이미지 중 위험인자로서 차량, 보행자 및 야생동물등의 객체를 감지하고 데이터를 수집하여 활용한다. 또한 이러한 데이터들은 이용자 상황에 맞는 철도 데이터 운영 시스템으로 적용할 수 있도록 위험 예측 시스템을 제안한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
• /
• pp.24-25
• /
• 2019

최근 빅데이터 기술 개발로 방대한 데이터의 유의미한 분석 및 예측이 용이해졌다. 선박교통관제센터에서는 각종 센서와 다양한 정보를 기반으로 VHF 교신을 통해 선박교통관제를 수행한다. 관제사가 활용하는 레이더, AIS, Port-MIS. 센서 등의 데이터들이 디지털로 저장되고 있으며, 관제사의 VHF 교신내용은 디지털파일로 저장되어 선박교통관제센터의 서버 2개월간 보관된다. 본 논문에서는 관제 결과로 저장되고 있는 관제 로그 데이터를 활용하여 빅데이터를 구성하고 이를 기반으로 유의미한 정보를 생성할 수 있는 방안을 연구하였다.

• 대한교통학회지
• /
• 제35권4호
• /
• pp.348-359
• /
• 2017

최근 국내에서는 대도시권의 교통혼잡 완화를 위하여 다양한 대중교통 활성화 정책을 시행중에 있다. 특히 대도시권역에서는 버스정보시스템이 도입되어 버스의 현재위치, 도착예정시간 등에 대한 정보를 제공하고 있다. 하지만 복잡한 도시부를 지나는 버스들의 경우 반복적인 교통혼잡과 버스몰림으로 인하여 정확한 통행시간 정보제공 시 정확도를 확보하는데 어려움이 있다. 기존 버스 통행시간 연구는 링크별 소통정보 제공방식으로 인하여 버스 이용자의 경로 통행시간 정보 제공 시 어려움이 있고, 데이터 기반의 단기 통행방식으로 중장기 정보 제공이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 경로기반의 중장기 버스통행시간 예측 방법론에 대한 연구를 실시한다. 이를 위하여 2015년 버스통행정보로 학습데이터, 2016년 자료로 검증데이터를 구성하였다. 학습데이터를 이용하여 버스통행정보를 분석하여 버스통행시간에 영향을 미치는 요인들을 출발시각, 요일, 그리고 기상요인 등으로 분류하고, 이들의 특성 값을 자기조직화지도를 활용하여 비슷한 통행 패턴을 가지는 군집으로 분류하였다. 도출된 군집들을 바탕으로 맑음과 우천시에 대한 요일/출발시각 별 버스통행시간 참조 테이블을 구성하였다. 검증데이터를 이용하여 본 연구에서 도출한 버스통행시간의 정확도를 검증하였다. 본 연구의 중장기 예측 알고리즘을 활용하여 기존의 직관적이고 경험적인 접근법의 한계를 극복할 수 있으며, 예측의 정확도 개선을 통한 버스이용자 만족도 향상 및 탄력적인 대중교통 정책 수립이 가능할 것으로 판단된다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제53권9호
• /
• pp.89-96
• /
• 2016

국내의 자전거 이용 활성화 정책에 따라 자전거 노선 및 자전거 교통 인프라가 계속 확장되는 추세이다. 자전거 인구가 증가함에 따라 해마다 자전거 교통사고도 증가하고 있다. 본 논문은 도로교통공단의 2007년부터 2014년까지의 자전거 교통사고 데이터를 분석하여 교통사고 현황에 대한 통계량을 제시하였다. 또한 기상청의 종관기상관측소 서울지점의 기상 정보를 활용하여 서울지역의 일별 교통사고 발생 건수에 대한 회귀분석을 실시하였다. 그리고 의사결정 트리 분석 방법을 적용하여 교통사고 정보의 교통사고 심각도를 분류 예측하였다. 이러한 기술 분석 및 예측 분석을 통해 향후 자전거 교통사고 예방을 위한 자전거 교통사고 데이터 수집 정책 및 사고 예방 대책 수립에 도움이 되고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제19권12호
• /
• pp.2779-2784
• /
• 2015

정확한 교통정보의 예측은 출발지로부터 목적지까지의 최적경로를 제공할 수 있으며, 이로 인해 시간과 비용의 절감 효과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 다양한 교통정보 예측 방법 중 확률 모델을 기반으로 교통정보를 예측하는 베이지안 네트워크 방법을 이용한다. 기존 연구에서는 베이지안 네트워크 예측 방법이 모든 시간대에서의 데이터를 학습에 사용하는 것과는 달리, 본 논문에서는 예측하고자 하는 시간대와 동일한 요일과 시간에 해당하는 데이터만을 선별적으로 학습에 사용한다. 서로 다른 두 가지 학습방법에 따른 예측 결과의 정확도는 일반적으로 많이 사용되는 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)로 검증하였으며, 서울 시내 14개의 링크 구간에 대해 실험을 진행하였다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 방법이 모든 시간대의 데이터를 학습에 사용한 방법에 비해 MAPE의 관점에서 더 높은 정확도를 가진 교통 예측 값을 계산할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (하)
• /
• pp.1091-1094
• /
• 2001

정보통신 기술의 빠른 발달에 상응하여 교통망 체계의 첨단화 및 지능화를 위한 기술 개발에 많은 연구와 투자가 이루어지고 있다. 그와 더불어 교통정보 제공에 있어서도 다양한 종류의 정보가 다양한 매체를 통하여 제공되고 있으며, 정확한 정보 제공을 위해 정보의 가공 및 예측에 많은 연구 활동이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 ITS 정보 서비스 개발의 일례로서 정보를 필요로 하는 운전자 개개인에게 맞춤형 실시간 동적 교통 정보를 지능형으로 제공할 수 있는 시스템 구현에 대하여 기술한다. 시스템은 고속도로상에서 실시간으로 수집된 교통 정보와 실시간 차량 위치추적 기술을 활용하여 운전자가 앞으로 직면한 다양한 상황에 대한 정보를 지능형 에이전트를 이용하여 동적이면서 능동적으로 제공한다. 따라서 고속도로를 주행하는 운전자는 진입 예정 구간에 대한 원하는 정보를 사전에 제공받을 수 있어 어떤 상황에 직면하기 전에 유연하게 대처할 수 있게 된다.

• 한국도로학회논문집
• /
• 제12권4호
• /
• pp.1-9
• /
• 2010

본 연구는 유고로 인한 대기행렬, 통행시간과 같은 혼잡정보를 예측하여 제공하는 것을 목표로 하며, 이것은 교통시설 이용자와 운영자 모두에게 효율적인 대안선택 및 운영을 위한 중요한 요소로 활용된다. 이러한 예측된 사고영향 정보의 제공으로 인하여, 이용자는 유고 구간에 대한 정보를 사전에 인지하여 지체를 최소화 할 수 있고, 운영자는 현재 유고영향을 받을 것으로 예상되는 구간을 효율적으로 관리할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 연속류 본선구간에서 단기예측기법을 적용한 유고영향 예측모형을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 모형은 MARE를 통하여 상대적인 오차를 비교분석하여, 예측력이 뛰어난 모형을 정립하였다. 본 연구를 시작으로 미시적인 사고영향 예측 모형이 개발된다면 사고발생 시 지체를 최소화하고 사회적인 비용을 줄일 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
• /
• pp.1303-1306
• /
• 2005

최근 차량에 설치된 단말기를 통해 길안내 서비스, 교통정보 서비스 등 다양한 정보를 제공하는 텔레매틱스 서비스가 활발하게 연구되고 있다. 하지만 현재 대다수의 텔레매틱스 서비스는 최대 15m의 공간 오차를 가진 GPS 기술을 이용하기 때문에 차량의 정확한 위치정보를 파악하기는 힘들다. 따라서 본 연구에서는 무선 센서 노드를 이용해 GPS보다 정확한 차량의 위치정보와 속도를 감지해 교차로에서 발생할 수 있는 차량 충돌을 예측하고 충돌 위험 정보를 교차로에 근접한 자동차에게 알려주는 텔레매틱스 교통안전시스템을 구성하고 노드 간 통신 프로토콜로서 IEEE 802.15.4[1]를 채택한 후 고정 라우팅 방식으로 차량정보를 베이스 스테이션까지 보내어 교차로 주변차량 전체에 브로드캐스트하는 방식을 취하도록 한다. 빠르게 이동하는 차량의 특성상 교차로 차량 충돌 방지 서비스 구현에 있어서 높은 실시간성과 신뢰성을 갖춘 프로토콜이 요구된다. 따라서 본 차량 충돌 예측을 위한 교통안전시스템의 신뢰성과 실시간성을 평가하기 위하여 Network Simulator 2 (NS/2)[2]를 이용하여 시뮬레이션 한다.

• 대한교통학회지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.17-30
• /
• 2002

반복정체와 함께 돌발상황은 고속도로 교통혼잡의 주요 원인이 되고 있다. 발생된 돌발상황에 대해 즉각 정보를 제공하고 신속히 교통류를 관리하는 정도는 그 교통류관리시스템의 수준을 의미하는 것으로, 돌발상황에 의해 차로가 차단될 시간을 속히 예측하는 것은 돌발상황관리에서 매우 기본적인 사항이라 하지 않을 수 없다. 돌발상황에 따라 교통류관리대책을 수립·실시하고 교통정보를 제공하자면 돌발상황으로 인한 교통영향(지체와 대기행렬 길이)을 먼저 산정해 보아야 하며 그러기 위해서는 지속시간의 예측이 반드시 필요하다. 통상 돌발 상황의 지속시간은 그 유형 및 심각도에 따라 다양해지며 교통, 도로, 환경 등과 같은 복합적인 조건에 영향을 받는다. 따라서 돌발상황 지속시간 예측모형에 사용되는 독립변수는 돌발상황 확인시점에서 수집 가능한 변수이어야 하며 모형의 현장적용을 위해서는 해당도로의 교통관제시스템의 수준과 함께 정보원(CCTV, 순찰반 등)의 특성을 고려하여야 한다. 본 연구는 고속도로 돌발상황 지속시간 예측모형 개발을 목표로 하며, 한국도로공사 수원지사의 교통사고발생 속보 21개월 분의 자료를 정리하여 본선에서 발생한 각종 돌발상황 168건을 사용자료로 추려냈다. 이를 DB화하여 통계분석을 수행하였으며 고속도로에서의 돌발상황 지속시간 예측을 위한 다중선형회귀모형을 구축하였다. 그리고 모델링에 사용되지 않은 자료를 이용해 개발모형의 정확성 평가를 수행하였다.

• 대한교통학회지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.177-195
• /
• 1998

지능형교통체계(ITS:Intellegent Transport System)의 구현을 위한 가장 중요한 요소중의 하나는 교통정보의 생성이다. 교통정보의 생성은 루프 검지기, 폐쇄회로(CCTV), probe 차량, 경찰, 통신원 등을 수집된 제보자료들을 분석 및 가공함으로써 이루어진다. 그러나 이들 수집원은 주어진 시간에 있어 모든 네트웍을 통해서 자료가 완전히 수집되어지는 것은 아니다. 즉, 특정 지역에 수집원이 몰려 있는 경우가 있는 반면, 전혀 수집되어지지 않는 지역이 발생할 수도 있다. 이러한 공간적인 불균형적 특성은 동시에 발생한 다량의 자료를 처리하는 기술과 자료가 수집되지 않은 지역에 대한 처리기술을 요하게 된다. 본 논문은 전술한 바와 같은 사항에 대하여 ITS의 진행 단계별로 드러날 수 있는 문제점을 검토하고, 자료통합에 대한 일반적인 개념을 우선 설명한다. 다음에 특정시각에 주어진 자료의 통합을 위해 퍼지선형회귀모형(fuzzy linear regression model)과 데이터 퓨전(data fusion)기법의 내용을 소개하고, 신뢰성있는 단일 교통정보생성을 위한 테이터 퓨전 알고리즘을 제시한다. 또한 제시된 알고리즘을 토대로 가상의 자료를 이용하여 적용가능 봉? 타진해 보았다. 제시되어진 알고리즘은 향후 교통정보 수집환경이 어느 정도 형성된다고 볼 때, 예측치와 실측자료간의 자료검증을 통하여 신뢰도를 가질 경우 보다 광범위하게 사용되어질 수 있을 것으로 판단된다.