• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.377-380
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• 2004

본 논문에서는 기존의 교통 상황 검지 장비들이 가지고 있는 문제점들을 해결하기 위해 실제 통행속도 데이터의 해당 도로 속성들을 이용하여 데이터 마이닝을 통한 합리적인 오차범위 내에서의 실시간 교통 정보 예측 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 데이터 파이닝의 분석 기법중 하나인 신경망(Neural Network)분석을 통하여 통행 속도 예측 근사 모델을 개발하는 것이며, 기존의 교통 상황 판단 알고리즘과의 결과 비교를 통해 비용 절감 효과와 속도 정보가 없는 도로까지의 합리적인 통행 속도 예측, 그리고 Off line상에서의 시간대별 교통 정보 제공이 가능함을 보인다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.1021-1024
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• 2009

현재 사용되고 있는 통행시간 분류방법은 하나의 통행시간을 대푯값으로 가지고 있다. 이에 문제점은 고속도로 특성으로 규정 속도 이상의 속도로 주행하는 차량, 규정 속도 및 휴게소 이용차량, 운전자의 운전 습성, 통행 목적, 피로의 정도, 운전자 성향과 도로상황에 따라 통행시간이 다르게 나타나는 점이다. TCS(Toll Collection System) 자료는 고속도로의 다양한 특성이 포함되어 있으며, 대상 구간의 거리가 멀수록 목적지에 도달하는 통행시간의 분산이 커지는 특성 또한 보인다. 따라서 이를 처리하기 위한 효율적인 통행시간 분류, 구간대표통행시간 추출 알고리즘이 필요하다. 기존의 방법은 전체 통행차량의 통행시간을 감안한 방법으로 통행시간 예측시 정확성이 저하된다. 본 연구에서는 TCS 자료를 Fuzzy c-means 알고리즘을 이용하여 일일 고속도로 통행시간의 시간별 주행특성을 고려한 대푯 값을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 실제 서울-청주 구간을 운행한 TCS 자료를 가지고 실시한 실험으로, 주행특성 및 도로상황을 고려한 Fuzzy c-means를 이용한 통행시간 분류방법과 기존의 통행시간 분류 방법을 통한 통행시간을 PIFAB를 사용 TCS 자료의 실제 통행시간과 경로통행시간을 비교 평가하였다. 평가한 결과 본 연구에서 제안하는 Fuzzy c-means기법은 기존 방법인 MAD기법보다 75%, 신뢰구간(95%) 추출법 대비 81%의 정확성을 제고하였다.

• 정보와 통신
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• 제25권7호
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• pp.10-15
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• 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.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권6호
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• pp.1033-1041
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• 2017

출발지 기준 고속도로 경로 통행시간(PTTDP)은 첨단여행자정보시스템(ATIS)의 핵심 정보이다. 이러한 필요성에도 불구하고, 지능형교통체계(ITS)의 예측분야에서 PTTDP에 대한 연구는 성공적으로 극복해야할 핵심 도전과제중 하나로 남아있는 상태이다. 이러한 문제점을 효과적으로 극복하기 위하여, 본 연구에서는 고속도로 IC간 경로통행시간을 동적으로 예측하는 방법론을 제시하고자 한다. 제안된 모형은 고속도로망에서 TG의 교통수요와 TG간 출발지기준 경로통행시간간의 관계를 기반으로 개발되었다. 모형의 입력 자료로(TCS로 수집되는) 통행수요와(DSRC로 수집되는) 경로통행시간 자료가 이용되었다. 개발 모형은 고속도로 정보시스템에 탑재/운영하기 위하여 Data Ming 기법중 연산속도가 빠른 k-최근린 이웃을 이용하였다. 실제 자료를 이용한 적용 실험에서, 제안된 모형은 예측의 신뢰성과 연산수행속도 측면에서 ATIS에 적용이 가능한 수준의 성능을 보였다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 Proceedings 제34회 추계 학술발표회
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• pp.3-10
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• 1998

본 연구에서는 동적통행시간예측을 위한 하나의 방법으로 블록밀도법을 도입하여 가로상의 일정한 구간을 세분화하고 몇 개의 블록으로 분할한 후 교통류를 유체근사화시키고 각 블록의 밀도를 일정시간 마다 갱신해 나가는 방법을 채택하였다. 즉, 각 블록에서 주어진 밀도의 초기치와 최하류부의 블록에서 유출교통량을 이용하여 일정시간 간격으로 모든 블록에서의 밀도를 수정해 가는 유체의 연속방정식의 개념을 도입하였다. 또한, 본 연구에서는 첨단교통시스템에 적용될 동적통행시간 예측을 위해 기존의 연속교통류만을 대상으로 하던 것에서 벗어나 신호등을 포함한 단속교통류를 대상으로 하였다. 또한 교통류의 저밀도 구간과 고밀도 구간을 분리하여 Ele복합모형을 적용하여 교통류를 해석하고 가급적 실제 상황과 유사하게 근접시키고자 하였다. 이 이론을 근거로 구축된 모델에 실제 현장에서 얻어진 교통량, 밀도, 속도 등의 자료들을 투입하고 통행시간의 예측을 도모하였다.

• 대한교통학회지
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• 제22권4호
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• pp.107-116
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• 2004

VMS를 통한 정보제공에는 과도반응과 통행집중의 위험부담이 따른다. 즉 대안경로간에 이루어져야 할 통행배분을 정확히 유도할 수 있는 VMS 메시지란 존재치 않는다. VMS 메시지에 의해 특정 경로가 교통상황이 타 경로에 비해 좋다고 정보가 주어질 때, 그 정보에 대한 과도반응과 그 특정경로에 대한 통행집중 문제가 발생하여 정보제공에 의해 오히려 상황이 악화될 수 있다. 본 연구에서는 대안경로간의 물리적 특성 측면에서 우열이 있는 가상 네트워크를 대상으로 하여, 과도반응과 통행집중 문제를 극복하고 대안경로간의 적절한 통행배분을 달성하기 위한 VMS 운영알고리즘을 개발하는 것을 목표로 한다. VMS정보제공 결과, 즉 VMS를 통해 상황이 좋다고 알려준 경로에 통행이 집중할 경우 문제가 될 것인가 여부를 미리 예측해 보고, 문제가 될 경우 정보제공 전략을 수정하도록 하는, 피드백 제어에 예측적 방식을 접목하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘의 주요 기능은 다음과 같다. 1. 교통량, 속도 등에 대한 실시간 모니터링 시스템이 구축되어 있음을 전제로 한다. 2. 실시간 제어에는 모니터링 결과와 이에 근거한 정보제공전략의 시행사이에는 시간차가 존재한다. 이러한 시간차이로 인하여 단기예측이 필요하고, 이를 수행하는 모듈이 있다. 3. 정보제공 결과로 특정 경로에 과부하가 걸리는지 여부를 예측하기 위하여, 그 판단기준으로 그 경로의 실제 용량 산정이 필요하다. 이에 혼잡의 시공간적 전개에 따라 변하는 동적 용량을 산정하는 모듈이 있다. 4. 대안 경로간 통행배분 목표치를 수리적으로 산정할 수는 있으나, 이를 자동적으로 이루어 주는 메시지는 존재하지 않는다. 아울러 현실적으로 예측 불가능한 외란을 모형에 의존하여 예측하기 보다는, 계속적인 피드백 레귤레이터(Regulator) 작동에 의해 보정하여 목표를 달성해 가는 자동제어 기능을 갖고 있다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 Proceedings 제34회 추계 학술발표회
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• pp.265-274
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• 1998

본 논문은 도로를 주행하는 차량의 지점속도에 대하여 단기간(short-term)으로 예측하는 네 가지의 모형들에 대한 개발 및 결과의 비교하고 평가했다. 사용된 기법들로는 다중회귀분석, 시계열분석(ARIMA), 인공 신경망, 칼만필터링 등이며, 모형의 구출을 위하여 다수의 독립변수 및 입력변수가 요구되는 다중회귀분석과 인공 신경망에서는 연속방정식에서 고려되는 변수들간의 단순상관계수 및 편상관계수의 계산을 통해서 입력변수가 설정이 되었으며, 시계열분석(ARIMA)과 칼만필터링 등 단일 입력 변수만을 요하는 모형에서는 바로 전 시간대와 현재시간대의간격동안 속도의 변화량을 입력변수로 설정하였다. 속도를 비롯해서 교통 데이터는 현장자료를 사용하였는데, 이는 서울의 한강 옆에 위치한 올림픽대로 중 한강대로에 위치한 검지기 3개를 통해서 천호동 방면으로 이동하는 교통류에 대해서 17시간 (00시~17시)동안 수집했다. 17시간 수집했는데 그중에 검지된 속도는 14km/h에서 98km/h까지 변하는 등, 수집된 자료에는 다양한 교통상태가 포함되어 있는데 이는 각 모형들의 정확한 예측력과 적응성을 평가하기 위함이었다. 각 모형은 예측하고자 하는 시점으로부터 1, 5, 10, 15분 후의 속도를 예측하는 것으로 총 4가지의 예측시간간격으로 각각 실험되었다. 결과는 전반적으로 신뢰성 있게 나왔으나 그중에서도 정확성면에서는 인공신경망과 칼만필터링이 우수했고 적응성면에서는 칼만필터리딩 탁월했다. 또한 1분 후의 속도를 예측하는 결과들은 모형들간에 거의 비슷한 정확도를 보여주었는데 이는 입력변수의 설정이 중요한 것임을 보여주는 것이라 판단된다. 있는 기법이다.적으로 세부적 차종분류로 접근한다.의 영향들을 고려함으로써 가로망 설계 과정에서 가로망의 상반된 역할인 이동성과 접근성의 비교가 가능한 보다 현실적인 가로망 설계 모형을 구축하고자 한다. 지금까지 소개된 가로망 설계모형들은 용량변화에 대한 설계변수의 형태에 따라 이산적 가로망 설계 모형과 연속적 가로망 설계모형으로 나뉘어지게 된다. 본 논문의 경우, 계산속도의 향상 측면에서는 연속적 가로망 설계 모형을 도입할 수 있지만, 이때 요구되는 도로용량이 이산적인 변수(차선 수)로 결정되어야만 신호제어 변수를 결정할 수 있기 때문에, 이산적 가로망 설계 모형이 사용된다. 하지만, 이산적 설계모형의 경우 조합최적화 문제이므로 정확한 최적해를 구하기 위해서는 상당한 시간이 소요되며, 경우에 따라서는 국부 최적해에 빠지게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우선 이상적 모형의 근사화, 혹은 조합최적화문제를 위해 개발된 Simulated Annealing기법의 적용, 연속적 모형의 변수를 이산화하는 방법 등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의

• 대한교통학회지
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• 제16권2호
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• pp.197-207
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• 1998

지능형교통체계(ITS)환경 하에서 요구되는 정보서비스의 기본적인 형태는 통행속도, 지체정도, 통행시간등으로 대별 되어질 수 있다. 그 중 통행시간의 기본적 요소로서 링크통행시간을 산출하기 위한 제반 기법을 소개하였고, 특히 GPS를 이용한 링크통행시간 산정기법을 본 고에서는 제시하였다. 현재 GPS를 장착한 차량이 고유의 목적 (예를 들면, 위치파악 및 배차등의 목적으로)을 위해서 점차 늘어나고 있는 추세인 만큼 (개인택시조합등) 이러한 자원을 부수적으로 이용할 수 없는지에 대한 활용방안의 여부가 논문을 작성하는 계기가 되었다. 이를 위해서 본 고에서는 구체적으로 GPS 원시테이터, 수치도로지도 (GIS포함) 및 무선데이터망을 이용하여 링크 통행시간을 산출하는 기법이 이를 위해서 본 고에서는 구체적으로 제시되었으며, 이들을 통한 교통정보의 수집 가능성을 제안하였다. 중간 결과로서 실제 가로주행조사를 통해서 얻어진 링크통행시간과 본 연구에서 게시된 GPS를 통해 얻어진 링크통행시간과 비교해 보면 오창의 범위가 10%내외로서 판명되어 그나마 동적교통정보 수집조건이 열악한 우리실정에 큰 자원이 될 수 있다는 확신을 얻을 수 ? 있었다. 한편, 본 연구에서 수행되지 못하였으나 추가연구로서 반드시 수행되었으면 하는 몇가지의 항목이 결론부에 함께 제시되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.51-62
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• 2022

교통 혼잡을 해결하기 위한 AI 기반 속도 예측 연구는 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 인공지능의 추론 과정을 설명하는 설명 가능한 AI의 중요성이 대두되고 있는 가운데 AI 기반 속도 예측의 결과를 해석하고 원인을 추리하는 연구는 미흡하였다. 따라서 본 논문에서는 '설명 가능 그래프 심층 인공신경망 (GNN)'을 고안하여 속도 예측뿐만 아니라, GNN 모델 입력값의 마스킹 기법에 기반하여 인근 도로 영향력을 정량적으로 분석함으로써 혼잡 등의 상황에 대한 추론 근거를 도출하였다. TOPIS 통행 속도 데이터를 활용하여 서울 시내 혼잡 도로를 기준으로 예측 및 분석 방법론을 적용한 후 영향력 높은 인근 도로의 속도를 가상으로 조절하는 시뮬레이션 통하여 혼잡 도로의 통행 속도가 개선됨을 확인하여 제안한 방법론의 타당성을 입증하였다. 이는 교통 네트워크에 제안한 방법론을 적용하고, 그 추론 결과에 기반한 특정 인근 도로를 제어하여 교통 흐름을 개선할 수 있다는 점에 의미가 있다.