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.
본 연구는 구간검지체계의 GPS 프로브 원시데이터의 1차 기공을 위한 평균화과정에 있어 발생할 수 있는 문제점으로 이상치 문제에 대해 검토하고 있다. 이상치의 미 제거는 구간검지의 수집 및 가공 신뢰도를 저하시킬 수 있으므로 이상치에 대한 부문을 수집 주기별로 판단하여 제거해 주어야 한다. 연구에서는 이상치 제거 알고리즘으로 ARIMA 모형을 적용시켜 실시간적 신뢰구간 추정과정들을 검토해 보았다. 이러한 ARIMA 모형의 적용하기 위해 서울시 10개의 도로구간의 GPS 프로브 기반의 교통데이터에 대하여 모수 추정 기간 등을 변화시키면서 이상치 제거 개수들을 확인하였다. 모든 링크는 IMA(1,1)모형으로 모형이 식별이 되었으며, 모수 추정의 경우 추정기간이 짧아질수록 이상치 제거율이 낮아지는 즉 교통흐름에 보다 민감한 경향을 보이는 결과를 가져왔다. 이상치로 제거된 각 개별 원시 데이터의 확인이 불가하여 모형의 신뢰도 평가는 불가하여 모형의 우수성은 입증되지 못 하였으나 본 연구의 결과 수집 데이터 측면에서의이상치 제거의 모형으로서 시계열 모형이 적절하게 이용 가능할 것으로 판단된다.
현장에서 수집되는 교통원시자료는 수집장비의 결함 및 주변환경 등에 의해 다양한 이상치가 발생한다. 원시자료의 품질은 추가 가공을 통해 생성되는 교통정보의 신뢰도에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요인이다. 실시간으로 수집되는 교통원시자료를 1차 가공하는데 있어서 핵심은 이상치(Outlier)를 검지하고 보정하는 것이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 GPS장비를 이용해 얻은 개별차량의 주행속도에서 발생하는 이상치를 제거하고 보정하는 기법을 제안하였다. GPS는 광범위한 교통네트워크상의 차량추적에 용이하게 사용될 수 있는 장점이 있다. 수집된 개별차량의 주행속도에서 이상치를 검지하고 보정하기 위해 국소가중다항회귀분석(LWR: Locally Weighted Regression)을 적용하였다. 또한 국소가중다항회귀분석을 수행하기 위한 파라미터 결정 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 개발된 필터링 기법의 성능 평가를 위해 Synthetic Outlier를 생성 및 주입하여 개발된 필터링 기법을 통해 보정시키고 원시자료와 비교 분석 하였고, LWR을 이용한 기법의 상대적 성능 평가를 위해 지수평활화를 이용한 기법과 비교하였다. 평가 결과 LWR기법이 지수평활화를 이용한 기법보다 낮은 오차율을 보여 상대적으로 우수함을 검증하였다. 본 연구에서 제안한 방법론은 교통정보공학 분야의 자료처리 및 정보가공을 위한 도구로서 활용도가 클 것으로 기대된다.
국도의 단속교통류의 특성을 고려한 교통량 동질구간이란 도로의 공급측면에서 주요 신호교차로의 분기, g/C 비율, 신호교차로간 거리등으로 분할할 수 있으며, 교통수요측면에서는 교통량 변화 패턴곡 서로 유사하면서 정량적인 교통특성(예를 들어, 교통량의 크기나 속도의 범위 등)이 거의 같은 인근 검지기들로 이루어진 구간을 말한다. 본 연구에서는 국도 3호선의 곤지암 IC에서 장지 IC간의 10.72km를 대상으로 수집한 구간통행시간 자료와 검지기에서 수집한 지점 교통량과 속도 자료를 이용하여 기존의 이상치 제거방법에서의 문제점을 제시하고 참조자료를 활용한 새로운 유효 데이터 확보방안을 제시한다. 나아가, 향후 통행시간 추정모형 제작 및 검지기 자료의 이상치 및 결측 자료의 보정을 위한 동질구간의 선정방법을 KHCM 방식에 의한 공급자 측면과 교통류의 특성을 고려한 수요자 측면을 동시에 고려하여 제시하였다. 이러한 구간자료와 지점자료를 공유한 국도 구간의 교통류 특성에 관한 연구는 향후 소요시간 추정과 결측 및 데이터 보정에 필요한 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.
현재 국내의 각 지방자치 단체에서는 지능형 교통체계(ITS)사업이 활발히 시행되고 있다. 이중 많은 지역에서 효율적인 교통관리를 위하여 실시간 신호제어시스템을 구축하여 운영 중에 있으며, 지점검지기인 루프검지기를 설치하여 실시간으로 검지기정보를 수집하고 있다. 검지기에서 수집되어 신호제어에 이용되는 자료는 교통량, 점유시간/비점유시간, 포화도, 지점속도, 대기길이 등이 있다. 본 논문에서는 실시간 신호제어시스템 검지기 정보가 링크소통상태를 파악하는 정보로 활용될 수 있는지를 분석 평가하였다. 평가를 위하여 대상구간의 통행시간을 실측하여 검지기 수집정보와의 상관관계를 다양하게 평가하였다. 분석 결과 고려된 변수들 중 대기길이가 구간통행시간과 가장 높은 상관관계를 나타내었다. 그리고 지점속도 자료를 이용하여 구간통행 정보를 추정한 결과, 오차율이 비교적 크게 나타나 실시간 신호제어시스템검지정보를 직접적으로 구간통행정보 추정에 사용하는 것은 적절치 않다고 판단된다. 그러나 COSMOS 검지기는 포화도와 대기길이와 같은 링크의 교통상황에 대해 설명하는 정보를 실시간으로 수집하기 때문에 이를 구간검지기의 보완용으로 사용될 수 있다고 판단된다. 따라서 본 논문에서는 신호제어시스템에서 가공되는 포화도와 대기길이정보를 활용하여 정성적 소통정보인 혼잡도를 산출하는 방안을 제시하였다.
교통 혼잡이 증가하면서, 경로에 대한 교통정보, 특히 실시간 구간통행시간에 대한 사람들의 관심이 증대되고 있다. 본 논문은 GPS Probe를 통해 구간통행시간을 산출했던 최기주(1998) 등의 후속 연구로써, 도시부에서 구간 통행시간을 산출하기 위해 택시를 GPS Probe로 활용하였다. 택시는 GPS Probe로 활용되기 위한 매우 좋은 수단이지만, 승객의 승하차시간 등 주행과 관계없는 불필요한 데이터가 포함되게 된다. 따라서 본 논문에서는 도시부에서 Taxi GPS를 통해 교통정보를 생성할 경우 주행과 관계없는 정보를 실시간으로 검지하여 제거하는 휴리스틱한 이상치 제거 알고리즘을 개발하였다. 평가를 위해 서울시 주요 간선축에서 번호판 조사를 실시하였으며 알고리즘을 적용한 통행시간과 비교하였다. 이상치 제거 알고리즘을 적용한 결과, 약 70%의 이상치가 제거되었으며, 실측 통행시간과의 상대 오차가 73.7%로 향상된 것으로 나타났다. 따라서 본 알고리즘을 이용할 경우 Taxi GPS를 통해 신뢰할 수 있는 실시간 교통정보를 생성할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 실시간으로 수집되는 고속도로의 검지기 자료를 이용하여 교통사고 발생 가능성을 확률적 관측값으로 나타낼 수 있는 모형을 개발하였다. 사고발생 지점을 기준으로 상류부 및 하류부에서 수집된 사고발생 이전의 교통자료를 모형의 독립변수로 설정하였다. 이항 로지스틱 회귀분석 기법을 적용하여 교통사고 발생을 유발할 잠재력이 높은 교통상황을 교통사고와는 무관한 교통상황으로부터 추출하는 분류문제(classification problem)로 설정하고 모형을 개발하였다. 최근 3년간 서해안 고속도로에서 발생한 사고자료와 검지기 자료를 맵핑하였으며, 유효한 검지기 자료를 모형에 적용하기 위하여 이상치 제거 및 결측치 보정을 위한 자료처리 과정을 별도로 수행하였다. 본 연구에서 개발한 모형에서 산출되는 계량화된 교통사고 발생가능성은 고속도로상에서 실시간 경고정보 제공 및 다양한 교통운영관리 전략의 교통안전 측면에서의 효과를 평가하는데 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
지능형 교통체계(ITS)는 검지시스템의 지원으로 도로 현장에서 전개되는 교통상황을 실시간 모니터링 한다. 또한 이렇게 수집된 교통자료는 다양한 처리 및 가공 기법을 적용하여 교통운영, 교통계획, 교통안전 등 교통분야에서 다양하게 추가 활용된다. 그러나 실시간으로 검지되는 교통자료에 대한 활용 및 신뢰성이 선진 외국에 비해 낮은 실정으로 신뢰성 있는 교통정보 제공 및 분석을 위하여 교통자료의 품질확보가 우선 되어야 한다. 품질확보를 위한 기존의 연구에서는 기본 자료처리 3단계인 이상치 검지 및 제거, 결측자료 보정, 평활화 각각에 대한 알고리즘 및 관련 파라메터 추정에 초점이 맞추어져 왔다. 그러나 각각의 자료처리 과정은 사용자의 궁극적인 자료 활용목적에 따라 다양한 상호연관성을 나타낸다. 따라서 사용자에게 보다 신뢰성 높은 교통자료를 제공하기 위해서는 자료처리 기법을 통합평가할 수 있는 방법론 및 도구가 필요하다. 본 연구에서는 차량 검지기로부터 수집되는 교통자료의 통합평가 방법론을 연구하였고, 사용자의 자료 활용 목적에 부합하는 교통자료를 손쉽게 추출할 수 있는 도구를 개발하였다. 교통자료 품질확보를 위하여 자료처리 방법선택, 입력파라미터 선택, 자료처리 알고리즘 등록이 가능하도록 하였으며 품질확보를 위하여 반복적 자료처리가 가능하도록 하였다. 또한, 실제 경부선 2개구간에서 수집된 교통자료를 본 연구에서 개발한 방법론 및 도구에 적용한 사례를 제시하였다.
본 연구의 목적은 수도권 남부 국도 ITS 시범구간인 국도 3호선의 장지IC~곤지암IC구간에서 수집되는 교통자료를 기반으로 자기조직형 신경망 이론을 도입하여 국도구간의 통행시간 추정모형을 개발하는 방안을 제시하는 것이다. 지점 검지기 적정 설치위치와 구간의 연장 및 연도의 토지이용특성이 단속류의 구간통행시간에 영향을 미침을 확인하였으며, 구간 통행시간 추정을 위해 기존의 인공신경망 모형이 가지는 추가학습이 불가능하다는 단점과 신경망 구조의 최적구성이 어려운 점 등을 고려하여 자기조직형 인공신경망 구조방법을 도입하였다. 통행시간 추정결과 기존 검지기에서 수집된 자료와 최적위치에서 수집된 자료를 이용하여 모형을 검증한 결과 통행특성을 가장 잘 반영하는 지점자료를 활용한 모형의 추정력이 우수한 것으로 나타났다. 이러한 시도는 향후 국도 ITS 사업의 설계에서 검지기의 설치 위치 선정에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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