• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.1595-1597
• /
• 2011

과거에는 고속도로 상에 일정간격으로 설치하여 운영 중인 VDS(Vehicle Detection System)에서 주기적으로 검지되는 지점자료나 실제로 도로를 주행하면서 교통상황을 측정하는 프로브 차량(Probe Vehicle)들을 이용하여 통행시간을 추정해 왔으나 단순한 현시점에서의 통행시간을 나타내는 점이나 설치구간이 조밀하지 못한 곳에서의 정확성 등 많은 문제점이 있어왔다. 이에 본 연구에서는 고속도로 통행료 수납자료(Toll Collection System)를 출발시각 기준으로 정렬하고, 이를 Fuzzy c-means 클러스터링 기법을 사용하여 고속도로 통행료 수납자료의 특성에 따라 분류한 후 하나의 대푯값으로 추출하여 Kalman Filter 기법에 적용하는 고속도로 통행시간 예측 모형을 설계한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
• /
• pp.55-59
• /
• 2008

분산되어 있는 여러 운영계 시스템에서 대용량의 교통자료를 가져와 교통정보 이력자료를 분석할 수 있는 단일 통합 교통 데이터베이스를 구축한다. 품질 평가, 오류 판단, 결측보정과 평활화 등의 자료처리 과정을 거친 교통자료는 자료의 신뢰도를 판단하고 활용도를 높일 수 있게 해주며 이용자에게 고속도로 통행료 수납자료, 고속도로 전자통행료 수납자료, 차량검지장치자료, 도로전광표지자료, 돌발상황자료, 기상자료, 차량번호인식장치자료 등에 대한 검색 및 자료 처리 기능을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.1025-1028
• /
• 2009

고속도로의 다양한 주행특성으로는 과속하는 차량, 휴게소나 기타목적의 이용차량, 운전자의 습관이나 피로도등이 있는데 이에 따라 고속도로 주행시간에 차이가 나타난다. 하지만 현재에는 이러한 특성을 고려하지 않고 통행시간 분류가 되고 있어 정확성과 신뢰성을 보장하지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 데이터 분포에 따른 해석을 통하여 TCS데이터의 특성을 고려 할 수 있는 Fuzzy c-means 알고리즘과 단순히 임의의 초기값으로 분류하는 K-means와의 비교를 통해서 주행특성을 고려한 클러스터링 기법이 경우에 따라서 더 효과적이고 신뢰성 있는 분류방법이 될 수 있음을 증명하였다.

• 정보와 통신
• /
• 제25권7호
• /
• pp.10-15
• /
• 2008

최근 고속도로의 길이와 운전 차량 수가 빠른 속도로 증가하고 있어 운전자들에게 고속도로 교통상황를 신속하고 정확하게 제공하는 것이 중요한 문제로 대두되고 있다. 고속도로통행료수납시스템(TCS: Toll Collection Systrem)은 전국 고속도로를 주행하는 차량의 통행 정보를 실시간으로 제공하므로 교통 상황 예측에 유용하게 활용될 수 있다. TCS 자료는 차량이 입구영업소를 통과한 후 출구영업소를 통과하는 데 소요된 시간으로서, 운전한 시간, 휴게소 체류시간 등을 모두 포함한 통행시간으로 운전자의 운전 특성, 통행 목적, 피로의 정도에 따라 편차가 크게 나타난다. TCS 자료의 통행시간을 기초로 예측된 정보는 이러한 불확실성을 포함하고 있기 때문에 이를 활용하기 다양한 데이터처리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 TCS 자료의 효율적인 전처리 및 교통 예측 기법 현황에 대하여 기술하고 향후 발전 방향을 제시하였다.

• 대한교통학회지
• /
• 제27권5호
• /
• pp.209-221
• /
• 2009

운전자가 원하는 통행시간 예측 정보를 제공하기 위해서는 이미 알고 있는 교통상황 하에서의 통행시간 추정이 선행되어야 한다. 그러나 현재 고속도로에 적용되고 있는 지점검지기에 의한 통행시간 추정 방법은 신뢰성 있는 통행시간을 산출하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 신뢰성 있는 예측정보를 제공하기 위한 기반 결과로서 고속도로 경로의 기 종점 영업소 간에서 실제 소요된 통행시간의 추정에 주안점을 두었다. 통행시간 추정시 교통정보의 활용도 측면에서 매우 유용하면서도 풍부한 고속도로 통행료 수납시스템 (Toll Collection System, TCS) 자료를 이용하였다. 경로통행시간 추정모형에서는 경로 내의 링크통행시간을 조합하여 고속도로의 경로통행시간을 추정하였다. TCS 자료가 결측 된 경우에는 통행시간의 증가패턴을 분석하여 선형보간법을 통해 이전주기의 TCS 통행시간을 참조하였다. 결측이 장기간 지속되거나 통행시간의 변동이 심한 전이시간대에는 VDS 시공도에 의한 동적인 통행시간을 추정하였다. 본 연구에서 제안한 모형을 통해 추정된 경로의 통행시간은 경로를 직접 통행한 차량들의 통행시간과 통계적으로 차이가 없음이 검증되었다. 제안모형은 동일 출발 시간대에서는 통행시간의 편차가 심하고 전 후 시간대에서는 통행시간 대푯값의 변화 패턴이 불규칙한 장거리 구간에 대해 신뢰성 있는 통행시간을 추정할 수 있었다. 본 연구에서 추정된 통행시간은 교통 상황의 성능 지표 및 실시간 통행시간 예측 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
• /
• 제23권5호
• /
• pp.147-155
• /
• 2005

총연장 3,000km를 바로 눈앞에 두고 있는 우리나라 고속도로는 과거와는 달리 출발/도착지간에 여러 개의 경로가 존재하는 다중경로시대를 맞이하게 되었다. 이에 효과적인 교통량분산을 위한 통행시간정보는 그 어느 때보다도 중요해지고 있다. 본 연구는 고속도로 통행료수납시스템(TCS)으로부터 수집되는 통행시간 자료(즉, TCS 통행시간자료)를 이용해서 고속도로 톨게이트간 경로 통행시간을 산출하는 방법에 관한 것이다. TCS통행시간 자료는 고속도로를 통행한 모든 차량이 경험한 통행시간의 전수자료로서 정확도나 활용도가 매우 높을 뿐만 아니라, 별도의 설비투자가 필요치 않다는 장점을 가지고 있다. 그러나 이는 톨게이트간 출발시각과 도착시각만을 가지고 있어 해당 출발/도착지간에 2개 이상의 경로가 존재하는 경우 어느 경로를 통행한 시간인지 알 수 가 없으며, 더욱이 본선 주행시간외에 휴게소 체류시간, 램프 통행시간 통행요금 정산을 위한 대기시간 등이 포함되어 있어 올바른 경로통행시간 산출이 어렵다는 문제를 가지고 있다. 본 연구에서는 고속도로 톨게이트간 경로통행시간을 산출할 수 있을 뿐만 아니라 각 톨게이트와 센터간 자료통신량을 대폭 줄여줄 수 있는 전진반복 전후방탐색법(PIFAB)을 개발하여 그 이론적인 구조와 실제 적용결과를 살펴보도록 한다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
• /
• 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
• /
• pp.195-201
• /
• 2008

본 연구에서는 고속도로와 같은 연속류 에서의 통행시간 군집화 현상을 연구하여 신뢰성 있는 단위 시간 당 구간 대표 통행시간을 구하는 전처리 방법을 제시하는데 목적이 있다. 현재까지는 단위시간 당 구간의 통행시간 대푯값으로 하나의 평균값(Mean), 최빈값(Mode), 또는 중앙값(Median)이 사용되었다. 이의 문제점은 운전자의 주행 습관(빠른 주행, 느린 주행), 휴게소 이용, 도로 정체 등 다양한 요인으로 인하여 차량일 구간 주행 속도 간 편차가 많아 현재 사용하는 1개의 대푯값으로는 전체 차량의 운행 특징을 정확히 표현하기가 곤란하다는 점이다. 이를 개선하기 위하여 본 연구에서는 군집 방법을 이용하여 차량군을 복수의 비슷한 군집으로 나누고 나누어진 그룹별로 통행시간 대푯값을 선정하는 방법을 제시하고 실험하여 이 방법이 효과적임을 증명하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1005-1008
• /
• 2011

본 논문에서는 교통 이력자료의 시공간 데이터를 활용하여 교통 분석 및 예측에 필요한 신뢰성 높은 데이터를 제공하기 위한 TCS/HI-PASS 전처리 알고리즘을 제안한다. 시공간 데이터의 전처리 알고리즘은 각종 교통정보에 이용되고 있으며, 그 중 대표적으로 활용되고 있는 것이 차량 검지기(VDS)를 통해 수집된 교통량, 속도, 점유율 정보이다. 이러한 정보에 가공처리 알고리즘을 적용하여 공간평균속도 기반의 통행시간을 산정하고 있으며, 고속도로 통행료 수납시스템(TCS)으로 부터는 출발영업소와 도착영업소의 진 출입시간을 기반으로 평균통행시간을 산정하고 있다. 본 연구에서는 차량 검지기(VDS) 데이터와 기존 TCS 데이터의 전처리 알고리즘을 분석하여 TCS와 HI-PASS 데이터 기반의 개선된 전처리 알고리즘을 설계, 구현하였다.

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