• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.86-98
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• 2018

한국도로공사는 2015년부터 전국 톨게이트 간 DSRC기반 통행 소요시간 예측정보를 제공하고 있다. 통행 소요시간 예측정보는 고속도로 이용자들의 합리적인 노선 결정을 지원하여 정체상황을 최소화 시킬 수 있다는 측면에서 공공데이터로서 신뢰도가 보장되어야 하며 지속적인 품질관리가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국내외 선행연구를 통해 통행 소요시간 예측정보 평가를 위한 측정지표 기준을 고찰해보았으며, 한국도로공사에서 운영하고 있는 전 노선을 대상으로 소요시간 예측정보를 정량적으로 평가해 보았다. 더불어, 예측오차에 원인을 파악하기 위해 EDA 분석을 수행하였다. 대부분의 노선에서 제공되는 예측정보의 신뢰성은 해당 기준을 충족시키는 것을 알 수 있었다. 다만 다수의 구간으로 구성된 장대 노선의 경우 일부 소수의 구간에서 과대 또는 과소 추정오차 발생이 노선 전체의 예측 정보 신뢰도에 영향을 줄 수 있음을 확인하였으며, 이러한 문제 노선은 상당히 오랜 기간 존치되고 있었음을 알 수 있었다. 본 연구는 국내에서 운영 중인 거의 모든 고속도로 통행시간 예측정보를 정량적으로 평가한 첫 사례라는 점에서 의의가 있다.

• 대한교통학회지
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• 제20권4호
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• pp.151-162
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• 2002

경인고속도로가 개통된 1969년 이후로 우리나라 고속도로는 국토의 대동맥으로서 꾸준한 확장과 신설을 거듭해 왔으며, 조만간 고속도로 3.000km시대를 맞이하게 될 전망이다. 이에 고속도로는 건설과 확장 위주에서 효율적 운영이 중요성이 과거 그 어느 때보다도 강조되고 있다. 최근 고속도로망이 복잡해져감에 따라 교통정보의 가치가 점점 높아지고 있고, 더욱이 정보통신기술의 급격한 발달과 함께, 휴대폰, PDA, PNS 등의 보급이 증가함에 따라 교통정보의 수요가 급증하고 있다. 특히, 통행시간 정보의 경우, 혼잡이 있는 도로망에서 최적의 경로선택을 하고. 경로간에 적절한 교통량분산을 통해 자원의 효율적 배분을 달성하는데 있어 필수적인 정보로서 그 중요성을 더해 가고 있는 실정이다. 본 연구에서는 고속도로 통행료수납시스템(TCS)에서 수집되는 톨게이트간 통행시간 데이터를 기반으로 TCS 통행시간 데이터의 속성과 시계열적 패턴을 규명하고, 이를 바탕으로 모듈라 신경망모형(Modular Neural Network Model)을 이용한 통행시간 예측모형을 개발하였다. 우선, 단거리(서울->수원)와 장거리(서울->대전) 그리고 평일과 주말로 구분하여 TCS 데이터에 대한 시계열 패턴 분석을 한 결과, 단거리와 장거리 공히 충분한 범위의 예측가능한 시간적 범위를 가지고 있으며, 복잡한 정도는 장거리가 높은 것으로 나타났다. 다만. 단거리구간이 장거리 구간에 비해 초기조건에 대한 민감성이 큰 이유로 상대적으로 장기예측이 어려운 것으로 분석되었다. 한편, 모형 적용 현장의 요구기능을 분석하여 모듈라 신경망 구조를 가진 예측모형을 개발하였으며, 최소한 약 80분 이상의 장기예측이 요구되는 서울->대전구간에 적용한 결과, 대부분 10분 이내의 낮은 오차를 보였다. 본 연구에서 개발된 모형은 예측범위가 고정적인 대부분의 시계열모형과는 달리 최소의 입력(3개)을 가지면서 하나의 신경망으로 학습한 최대/최소의 예측시간 범위내에서 그 크기에 상관없이 거의 동일한 수준의 예측력을 보이는 장점을 가지고 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.12-28
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• 2019

도로기하구조는 교통사고를 발생시키는 다양한 요인 중 하나이지만, 동일한 도로기하구조 조건하에서도 기상상태에 따라 교통사고에 미치는 영향이 다르게 나타난다. 본 연구에서는 2001년부터 2014년까지 14년간 전국 고속도로 사고자료와 기상자료를 매칭하여 교통사고 심각도에 영향을 미치는 변수들을 분석하였다. 도로기하구조와 기상상태의 상호작용이 사고심각도에 미치는 영향뿐만 아니라, 개별사고 심각도 간의 지역별 상관성을 반영하기 위해 위계적 순서형 모형을 사용하였다. 위계적 모형 중에서도 도로기하구조와 기상상태의 상호작용 변수를 포함한 임의절편모형과 기상상태의 지역별 특성을 상위변수로 포함하는 임의계수모형을 모두 활용하였다. 분석결과 톨게이트 및 램프구간, 내리막 경사 3%이상, 콘크리트 방호벽 등이 기상상태에 따라 사고 심각도에 미치는 영향이 달라지는 것을 확인하였다. 또한 도로기하구조와 기상상태의 복합적인 영향은 강우량 또는 강설량에 선형적이지 않을 수 있음을 보여주었다. 끝으로 본 연구의 분석결과를 기반으로 안전개선 대책을 제시하였으며, 이를 토대로 향후 교통사고 심각도 감소가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.57-66
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• 2022

도로관리청은 고속도로 진·출입 톨게이트 및 본선에 저속 WIM 또는 고속 WIM을 설치하여 과적차량을 단속하고 있으나, 근래 과적 화물차가 가변축을 불법 조작하여 도로관리청의 과적차량 단속시스템을 지능적으로 회피하는 운행이 증가하고 있다. 과적 검문소 진입 시에는 차축을 모두 내려 정상 통과하고 본선 주행 시에는 가변축을 불법으로 들어 축하중 10톤을 초과하여 과적 운행하는 방식이다. 이에 본 연구는 도로변에 차량 옆면 촬영 카메라를 설치하여 도로 주행 중인 화물차의 가변축 상태를 검지하는 기술을 개발하였다. 과적차량 검문소의 계중정보 연계 시 검문소 진출 후 차축을 들어 과적 운행하는 차량을 단속할 수 있는 기반기술이다. 제안기술은 제2서해안고속도로 송산마도IC~마도JC 구간 노변에서 취득된 영상을 학습데이터로 가공하고 Mask RCNN 알고리즘을 활용하여 타이어를 인식하였으며 인식된 타이어들을 배열하고 높이차를 측정하는 방식으로 타이어의 들림 여부를 판단하였다.