• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.10
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• pp.76-87
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• 2008

Prediction of travel time on road network is one of crucial research issue in dynamic route guidance system. A new approach based on Rule-Based classification is proposed for predicting travel time. This approach departs from many existing prediction models in that it explicitly consider traffic patterns during day time as well as week day. We can predict travel time accurately by considering both traffic condition of time range in a day and traffic patterns of vehicles in a week. We compare the proposed method with the existing prediction models like Link-based, Micro-T* and Switching model. It is also revealed that proposed method can reduce MARE (mean absolute relative error) significantly, compared with the existing predictors.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.28 no.5
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• pp.141-153
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• 2010

The study is about the development of operating speed prediction models aimed for an evaluation of design consistency of four lane rural roads. The main differences of this study relative to previous research are the method of data collection and classification of road alignments. The previous studies collected speed data at several points in the horizontal curve and approaching tangent. This method of collection is based on the assumption that acceleration and deceleration only occurs at horizontal tangents and the speed is kept constant at horizontal curves. However, this assumption leads to an unreliable speed estimation, so drivers' behavior is not well represented. Contrary to the previous approach, speed data were collected with one and data analysis using a speed profile is made for data selection before building final models. A total of six speed prediction models were made according to the combination of horizontal and vertical alignments. The study predicts that the speed data analysis and selection for model building employed in this study can improve the prediction accuracy of models and be useful to analyze drivers' speed behavior in a more detailed way. Furthermore, it is expected that the operating speed prediction models can help complement the current design-speed-based guidelines, so more benefits to drivers as real road users, rather than engineers or decision makers, can be achieved.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.10 no.3
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• pp.31-43
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• 2008

Travel time prediction is an indispensable to many advanced traveler information systems(ATIS) and intelligent transportation systems(ITS). In this paper we propose a method to predict travel time using $Na{\ddot{i}}ve$ Bayesian classification method which has exhibited high accuracy and processing speed when applied to classily large amounts of data. Our proposed prediction algorithm is also scalable to road networks with arbitrary travel routes. For a given route, we consider time-varying average segment velocity to perform more accuracy of travel time prediction. We compare the proposed method with the existing prediction algorithms like link-based prediction algorithm [1] and Micro T* algorithm [2]. It is shown from the performance comparison that the proposed predictor can reduce MARE (mean absolute relative error) significantly, compared with the existing predictors.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.24 no.5 s.91
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• pp.109-121
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• 2006

The road should be designed in the consistent alignment which the driver can drive safely. Also, proper highway environments in order to maintain optimal operational speeds on highway sections should be provided In design stage, for highway environments, it is essential for an operational speed estimation model to different highway environments. If a method which could evaluate the status of the road safety is developed through this operational speed estimation model, it is possible to provide safe and more comfortable highways to road users. In the study factors to effect on operational speeds are classified into three groups horizontal & vertical alignments and traffic operation characteristic factors. Factors are chosen to effect on operational speeds by using collation analysis as classifications of tangent sections, horizontal curve sections and vertical curve sections. In order to develop operational speed estimation models in express highways, multi-regression analysis has been used in this study using the selected factors. This study has meaning that the developed estimation models for operational speeds and evaluation of degree of safety to horizontal and vortical alignments simultaneous. In order to represent whole area of the country with the developed models, the models should be re-analyzed with vast data related with road alignment factors in the near future.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.27 no.2
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• pp.117-131
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• 2009

When most drivers take to the freeway, they don't necessarily pay attention to the geometric design. They expect proper design by depending on their own senses and recognition. When they evaluate the features of traveling on the freeway, they can think differently than engineers. The design needs to predict the exact speed of the driver to satisfy the driver's expectation, safety, pleasure and so on. This study categorized the factors influencing the speed of six freeways considering geometric and operational features to make a prediction model of speed. The model used multiple regression with these factors and produced statically appropriate results. This study utilized the principle component analysis and the quantification II analysis based on the image data of the satisfaction of the traveling environment collected through individual interviews. As a result, this study found the factors of satisfaction in a traveling environment. It made a satisfaction model of the traveling environment on freeways considering the change of driver's actual recognition and societal recognition using structural equations and the quantification II theory. Through the model made in this study, This model can present not only qualitative factors like satisfaction of traveling environment on freeways, but also the quantitative elements like speed. What is important is the evaluation of features of traveling on freeways reflected in the recognition and traffic environment felt by drivers.

• Journal of the KSME
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• v.33 no.10
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• pp.861-870
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• 1993

여기서는 차량의 구동 성능을 예측하기 위하여 대우자동차에서 최근에 개발한 프로그램에 대하여 설명하고자 한다. 이 프로그램의 특징으로는 기능의 다양화 및 사용의 편리함을 들 수 있다. 이 프로그램은 수동 및 자동 변속기 장착 차량의 가속 성능과 연비를 예측할 수 있게 하였다. 정속 주행 시험과 같이 일정 속도의 주행 상태와, 가속 성능 시험에서와 같이 정해진 드로틀개도 변화에 따르는 주행 상태뿐 아니라, LA-4모두, Tokyo-10모드와 같이 시간에 따라 변화하는 속 도에 따른 주행 상태의 시뮬레이션도 가능하게 하였다. 주행 저항 계산방법으로는 풍동시험을 이용한 방법뿐 아니라 타행 (Coastdown) 시험을 이용하는 방법을 추가하였다. 예측 결과의 정 확도에 별로 영향을 주지않는 부분은 단순화시켜 모델링함으로써 입력 데이터 수를 작게 하였고 이로 인하여 사용자의 편리성을 높게 하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.291-294
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• 2000

Analysis of the contribution of each pass-by noise source to the overall pass-by noise is an important issue for reduction of pass-by noise. A technical approach for predicting tailpipe noise is used to identify the contribution of tailpipe noise to the pass-by noise in this study. Simulation program with a time domain engine modeling program called 'WAVE' and wave propagation theory of moving noise source are employed. Since the Doppler phenomenon causes a frequency shift during a pass-by noise test, the Doppler correction and time delay effects are incorporated into the estimation of tailpipe noise. The developed program can furnish an in-depth understanding of the effect of tailpipe to pass-by noise.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1995.10a
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• pp.111-115
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• 1995

철도소음의 전파예측을 위한 예측모델의 작성에 매우 중요한 요소가 되는 주행열차로부터의 소음방사특성에 대하여 음향인텐시티법을 이용하여 검토하였다. 그리고 검토결과를 근거로 하여 평탄지 선로를 주행하는 열차를 유한길이의 지향성 점음원열로 가정하고, 지향성계수별(n)로 소음레벨을 구하여 실측치와의 대응성에 대하여 검토하였다. 또한 모터차량이 소음발생에 미치는 영향에 대해서도 검토하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.143-144
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• 2019

자율 주행 차량의 상용화를 위해서는 차량의 정교한 위치 추정이 필수적이다 특히 실내공간의 경우 다중 경로 등 복잡한 경로를 주행 중인 차량의 위치를 추적해야 한다. 이 경우 정밀한 위치 추정을 위해 이동체가 주행하는 경로를 정확히 판별하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 다중 경로가 존재하는 복잡한 실내공간을 주행하는 이동체의 경로 추정을 위해 딥러닝 기법을 이용한다. 특히 딥러닝 기법이 주행 차량의 영상 정보를 활용하는 방식을 기술한다. 본 논문에서 딥러닝 방식은 주행 차량의 영상 정보를 이용하여 이동체가 주행하게 될 경로를 예측한다. 모의실험은 적용된 딥러닝 방식이 이동체의 주행 경로를 정확하게 예측함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.798-801
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• 2014

여행 정보 시스템(ATIS), 교통 관리 시스템 (ITS) 등 궤적 기반 서비스에서, 서비스 품질을 향상시키기 위해서는 주어진 궤적 질의에 대한 정확한 주행시간을 예측하는 것이 필수적이다. 이를 위한 대표적인 공간 데이터 분석 기법으로는 데이터 분류에서 높은 정확도를 보장하는 규칙 기반 분류화 기법이 존재한다. 그러나 기존 규칙 기반 분류화 기법은 단일 컴퓨터 환경만을 고려하기 때문에, 대용량 공간 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 맵리듀스 환경에서 규칙 기반 분류화를 이용한 궤적 데이터 주행 시간 예측 알고리즘을 개발하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 첫째, 맵리듀스를 이용하여 대용량 공간 데이터를 병렬적으로 분석함으로써, 활용도 높은 궤적 데이터 규칙을 생성한다. 이를 통해 대용량 공간 데이터 기반의 규칙 생성 시간을 감소시킨다. 둘째, 그리드 구조 기반의 지도 데이터 분할을 통해, 사용자 질의처리 시 탐색 성능을 향상시킨다. 즉, 주행 시간 예측을 위한 규칙 그룹을 탐색 시 질의를 포함하는 그리드 셀만을 탐색하기 때문에, 질의처리 성능이 향상된다. 마지막으로 맵리듀스 구조에 적합한 질의처리 알고리즘을 설계하여, 효율적인 병렬 질의처리를 지원한다. 이를 위해 맵 함수에서는 선정된 그리드 셀에 대해, 질의에 포함된 도로 구간에서의 주행 시간을 병렬적으로 측정한다. 아울러 리듀스 함수에서는 출발 시간 및 구간별 주행 시간을 바탕으로 맵 함수의 결과를 병합함으로써, 최종 결과를 생성한다. 이를 통해 공간 빅데이터 분석을 통한 주행 시간 예측 기법의 처리 시간 및 결과 정확도를 향상시킨다.