• 대한교통학회지
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• 제20권6호
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• pp.81-98
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• 2002

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.

• 대한교통학회지
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• 제22권6호
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• pp.77-88
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• 2004

본 연구는 고속도로 구간의 돌발상황 검지 모형에서 돌발상황과 비슷한 특성으로 오경보를 일으키게 되는 유사 돌발상황의 하나인 압축파 상태를 검지하기 위한 모형의 개발에 있다. 연구는 현재 고속도로 교통관리시스템(FTMS)에 사용되는 다목적 돌발상황 검지 모형(APID)의 압축파 검사를 기반으로 이를 압축파 검사를 수행하지 않는 타 모형(DES, DELOS)에 적용가능하도록 모듈화시켜 오경보 발생건수가 감소하는지 확인하는 과정으로 수행되었다. 평가에 있어서는 모형의 민감도 측면에 초점을 두고 polling cycle별로 분석을 수행하였으며 각 polling cycle별로 모형이 교통상황을 얼마나 반영하는지에 대하여 평가하였다. 또한 기존, 개발 모형들에 대한 전반적인 검지율와 오검지율, 평균 검지시간을 산정하도록 하였다. 개발 모형을 적용한 결과 혼잡상태에서 발생하는 오경보 횟수가 상당부분 감소하여 오검지율이 개선되었으며 검지율, 평균검지시간에는 큰 변화가 없었다. 따라서 본 모형을 이용하여 실제 고속도로 교통 관리 시스템에도 적용시 개선효과를 얻을 수 있을 것이라 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제26권4호
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• pp.229-239
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• 2008

기존의 고속도로 돌발상황 검지 알고리즘들은 돌발상황 발생시 혼잡이 발생하는 교통류상황을 전제로 하여 개발된 것으로 교통량이 낮아 혼잡이 발생하지 않은 경우에는 모형의 성능이 유지된다고 보기 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 3가지 교통류 유형 특성을 우선적으로 분석하고 속도변수를 기준으로 수정교통량-점유율 관계도를 생성한다. 또한, 제안된 새로운 관계도를 이용하여 교통류 상태를 5개 영역으로 구분하고 돌발상황을 검지하는 알고리즘을 개발하고 실제 고속도로 검지기 자료를 가지고 평가하는 것을 목적으로 한다. 수정교통량-점유율 관계도를 이용한 영역구분은 기존 McMaster 알고리즘에서 보여주었던 부정확한 영역구분으로 인해 낮은 교통량 상태에서 돌발상황 검지가 어렵다는 단점을 개선할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 평가결과로서 검지율과 오보율 등의 성능지표 측면에서 기존 McMaster 알고리즘과 비교평가하여 제시하고자 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.29-38
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• 2012

검지기 자료의 품질은 동일한 교통 조건이라도 검지기의 종류, 보정 및 유지 보수의 노력, 도로의 기하구조 등에 의해 내재적으로 10% 이상 변수 값 차이를 보일 수 있다. 이러한 내재적인 변수 값 차이로 인해 성능이 검증된 돌발상황 자동감지알고리즘을 사용하더라도 검지율(DR)이 낮아지고 오보율(FAR)이 높아지는 문제가 야기될 수 있다. 본 연구는 교통특성 변수의 간단한 산술계산기법(SAO)를 활용하여 새로운 AIDA를 개발하는데 목적이 있다. SAO는 내재적으로 존재하는 변수 값 차이를 보정하여 AIDA의 성능 저하를 극복하기 위해 개발되었다. AIDA 모형의 개발 및 검증을 위해 내부순환도로와 경부고속도로에서 수집된 30초 단위의 점유율을 사용하였다. SAO 기반 알고리즘 분석 결과 100% 돌발상황을 검지하는 높은 검지율을 보였고, 검지시간(MTTD)은 1분 이내로 나타났다. 오보율의 경우 본 연구에서 개발된 SAO 기반 AIDA의 오보율이 기개발된 AIDA의 오보율보다 3.5%~31.0% 감소하는 것을 확인하였다. SAO 기반의 알고리즘은 돌발상황의 지속성 분석에서도 탁월한 능력을 보였다.