• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권6호
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• pp.40-48
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• 2012

교통정보센터는 통행속도 정보를 수집하여 사용자에게 제공한 후, 이력자료를 데이터베이스에 저장하여 관리하고 있다. 통행속도 이력자료를 이용하여 통행속도를 예측할 때 사용되는 대푯값과 과거 데이터량에 따라 통행속도 예측 정확도가 다르게 나타나나, 이에 대한 체계적인 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서 신뢰성 있는 통행속도 예측을 위해 통행속도 이력자료의 적정 대푯값과 과거 데이터량을 결정하기 위한 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 평가를 위해, 서울시 4개 도로구간의 최근 1년간 화요일(평일) 및 일요일(공휴일) 통행속도 이력자료를 수집하여 현장실험을 실시하였다. 실험결과 통행속도 예측을 위한 적정 대푯값은 평균값 및 가중평균값으로 분석되었으며, 통행속도 예측을 위한 적정 과거 데이터량은 2개월로 나타났다.

• 산업융합연구
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• 제18권3호
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• pp.53-61
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• 2020

통행속도는 도로의 교통상황을 측정하고, 교통사고와 같은 돌발상황 발생을 검지하는데 활용되는 중요한 정보이다. 본 논문에서 영상처리 기술을 활용하여 도로구간의 통행속도를 정확하게 측정하는 모델을 제안하였다. 제안 모델은 교통 CCTV 영상에서 차량 객체를 추출하고, 딥러닝 기술 등을 활용하여 차량을 추적하여, 도로구간의 통행속도 및 교통량 등과 같은 교통정보를 수집한다. 또한, 새로운 모델은 데이터 융합기술을 활용하여 정확한 구간통행속도를 수집하여 사용자에게 제공하는 것이 가능하다. 제안 모델을 서울시 오금교에서 현장실험한 결과, 기존 교통정보센터 통행속도 정확도(62.8%)보다 새 모델의 정확도가 높은 것(83.6%)을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.1-16
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• 2020

4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라 빅데이터를 활용하는 딥러닝에 대한 관심이 높아졌으며 다양한 분야에서 딥러닝을 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 교통 분야에서도 교통빅데이터를 많이 활용하는 만큼 딥러닝을 연구에 이용한다면 많은 이점이 있을 것이다. 본 연구에서는 통행속도를 예측하기 위하여 딥러닝 기법인 LSTM을 이용한 단기 통행속도 예측 모형을 구축하였다. 예측에 활용한 데이터인 통행속도 데이터가 시계열 데이터인 것을 고려하여 시계열 예측에 적합한 LSTM 모델을 선택하였다. 통행속도를 보다 정확하게 예측하기 위하여 시간적, 공간적 영향을 모두 반영하는 모형을 구축하였으며, 모형은 1시간 이후를 예측하는 단기 예측모형이다. 분석데이터는 서울시 교통정보센터에서 수집한 5분 단위 통행속도를 활용하였고 분석구간은 교통이 혼잡한 강남대로 일부구간으로 선정하여 연구를 수행하였다.

• 대한교통학회지
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• 제18권5호
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• pp.57-67
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• 2000

본 논문에서는 추종 모형을 이용한 미시 교통류 시뮬레이션 모형(DETSIM)과 현장 조사 자료를 이용하여 단속류에서 링크의 통행시간을 추정하는 2개의 모형을 개발하였다. 2개의 모형은 통행시간과 교통변수가 가지는 비선형성에 적합하도록 퍼지논리 제어기를 이용하고 있다. 시뮬레이션의 수행결과와 현장 조사에 의하면 검지기로부터 발생하는 교통량, 점유율, 속도 자료중 링크의 통행시간을 가장 잘 반영하는 것은 점유율이며, 지점속도와 교통량은 부분적으로 통행시간에 대한 설명력을 가진다. 그러나, 통행시간을 추정하는데 적용되는 교통량, 점유율 및 지점속도는 동일한 교통상황에 대해서도 검지기의 위치에 따라 다른 값을 가지게 된다 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위한 2개의 통행시간 추정 모형을 개발하였으며. 이것은 교통량과 점유율을 이용하여 통행시간을 추정하는 모형(FETSYO)과 검지기로부터 발생되는 점유율과 지점속도를 이용하여 통행속도를 추정하는 모형(FETTOS)으로 구분된다. FETSVO모형은 이식성이 뛰어나며, FETTOS 모형은 신호주기와 녹색신호시간비 등의 자료가 요구되나, 통행시간을 직접추정하고 통행시간에 민감한 자료에 의하기 때문에 FETSVO모형보다 우수한 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권6호
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• pp.63-73
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• 2011

구간통행속도는 도로의 교통상황을 나타내는 중요한 지표이며, UTIS(Urban Traffic Information System)는 도로의 구간 통행속도를 측정하여 제공하는 대표적인 구간속도 측정시스템이다. 시험운영 결과, 프로브 차량의 미통과, 시스템 H/W 및 S/W 오작동 등의 이유로 UTIS 산출 구간통행속도가 도로의 일부 링크에서 결측되는 현상이 나타나고 있다. 본 논문에서는 이러한 결측구간에 신뢰성 높은 교통정보를 제공하기 위한 구간통행속도 추정 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 적용하여 현장실험을 실시한 결과 새로운 알고리즘이 추정한 속도들의 정학도가 93.6%로 분석되었다. 이는 새로운 알고리즘이 결측구간의 속도를 비교적 정확하게 추정하여 구간통행속도 산출 정확도를 높여줌을 나타낸다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권1D호
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• pp.43-50
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• 2011

택시 프로브(Probe)를 이용한 구간통행속도 모니터링체계는 지능형교통체계(ITS)의 핵심적인 하부시스템 중 하나이다. 택시 프로브기법을 통해 수집되는 구간통행속도는 도시가로망의 교통상태 모니터링과 통행시간 정보제공에 널리 활용되고 있다. 그러나 택시 Probe기법은 표본수가 적고 교통혼잡으로 인하여 구간통행시간이 자료수집 주기보다 큰 경우, 실시간으로 자료가 수집되지 않는 누락상태가 발생하게 된다. 이러한 누락상태는 단일시간대에서 다중시간대에 걸쳐 발생하게 되며, 기존의 단일시간대 예측기법으로는 다중시간대의 상태를 예측하지 못하는 단점이 있다. 따라서 다중시간대 누락상태에서 실시간 구간통행속도를 예측하기위한 기법이 요구된다. 본 연구에서는 기존의 단일시간대 예측기법의 한계를 극복하면서 단일 및 다중시간대 통행속도를 예측하기위한 기법을 개발하였다. 개발된 모형은 비모수회귀(NPR)을 기반으로 개발되었으며, 다중시간대 예측에도 불구하고 기존의 단일시간대 예측기법보다 우수한 정확도를 보였다.

• 정보와 통신
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• 제21권5호
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• pp.70-79
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• 2004

최적 경로 서비스를 제공하기 위해서는 구간 통행속도, 구간 통행시간, 회전 정보, 혼잡도 등과 같은 교통정보가 필요하다. 또한, 고객에게 신뢰성 있는 최적 경로를 제공하기 위해서는 실시간 교통정보 수집은 반드시 필요하며, 이러한 실시간 교통정보 수집 방법들에 대한 고찰과 검토가 선행되어야 한다. 기존의 교통정보 수집방법을 살펴보면 지점검지 방식의 경우, 수집되는 정보가 검지기 설치 지점의 지점속도(Spot Speed)이므로 해당 링크를 주행한 통행속도(통행시간)의 대표값으로 채택하기에는 다소 무리가 있으며 구간검지 방식의 경우, 일반적으로 급격한 교통류 변동에 따른 대기행렬 검지가 늦다는 단점이 있다.(중략)

• 대한토목학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.1851-1861
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• 2014

본 연구는 단속류에서 수집된 프로브 자료의 특성을 고려하여 신뢰성 있는 구간 통행속도를 산출하는 것을 목표로 하고 있다. 먼저, 프로브 자료의 특성을 분석하기 위하여 각 프로브 차량의 구간 통행시간 분포를 살펴보았고, 단거리전용통신(DSRC)을 통해 수집된 프로브 차량별 구간 통행속도 차이를 비교하였다. 그 결과, 구간 통행시간의 분포는 이상치를 제거하여야 하는 것으로 나타났다. 하지만, DSRC 프로브 차량의 구간 통행속도는 뚜렷한 차이가 없는 것으로 나타났다. 끝으로, 프로브 차량의 구간 통행속도 분포 특성과 수집 주기 동안에 집계된 대표값을 토대로 본 연구에서는 최적의 이상치 제거 절차를 도출하였고, 추정 오차를 평가하였다. 평가 결과, DSRC 구간 통행속도는 실 주행차량의 관측값과 유사한 값으로 나타났다. 반면에, 시내버스 구간 통행속도의 경우는 DSRC 구간 통행속도보다 덜 정확한 것으로 분석되었다. 향후 BIS 프로세스 개선과 실시간으로 수집되는 시내버스의 운행정보를 이용하여 도로소통정보로도 활용할 수 있는 다양한 방안을 모색할 필요가 있다.

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.949-960
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• 2016

본 논문은 고속도로 전 구간에 대해 2년간(2014년 1월-2015년 12월) 15분 단위로 관측한 고속도로 통행속도 데이터(VDS)를 사용하였다. 본 연구의 첫 번째 목적은 월 요일 시간대의 시간변수에 따라 반복적으로 나타나는 패턴이 비슷한 구간들의 군집을 구하는 것이다. 115개의 시간변수를 주성분분석으로 축약한 후 군집분석을 한 결과 시간변수에 따라 다양한 패턴을 보이는 군집들을 얻었으며, 이 결과는 실시간이 아닌 미래의 통행속도 예측을 위한 모형을 만드는데 활용될 수 있다. 두 번째 목적은 통행속도에 있어서 직접적으로 또는 간접적으로 영향을 주고받는 등 밀접한 관계가 있는 같은 영향권에 있는 구간들을 묶기 위해 군집분석을 하는 것이다. 구간끼리의 순수한 영향 정도를 보기 위해 각 구간별로 통행속도에 대한 백색화한 후 계산한 교차상관함수를 이용하여 군집분석을 하였다. 군집분석 결과 지리적으로 가까운 군집들이 다수 도출되었으며, 이 결과는 실시간 예측에 도움이 될 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.142-155
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• 2019

본 연구는 택시 GPS 프로브 정보를 수집하여 링크 결손 방지와 링크 진출 입 시각을 판단하여 표준링크기반의 통행속도 정확도를 향상시키기 위한 시스템 개발을 목적으로 진행되었다. 이를 위해 표준링크기반 맵매칭과 개별차량 통행속도를 산출하고 이를 이용해 서비스링크 평균 통행속도 산출을 위한 5단계 과정으로 구성된 프레임워크와 알고리즘을 제시하였다. 그리고 테헤란로와 학동로 두 곳의 현장 조사를 실시하여 본 논문에서 제시한 방법에 의한 결과를 검증하였다. 현장조사 전체시간 기준으로, 통행속도 편차는 0.2km/h와 0.6km/h, 정확도는 99%와 96%, 그리고 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)는 1%와 4%로 나타났다. 결과적으로 표준링크를 사용하지 않는 기존 방법론보다 우수한 정확도를 보였다.