• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권4호
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• pp.44-55
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• 2013

지능형교통체계(ITS: Intelligent Transportation System)의 발전은 과거에 비해 보다 신뢰성 있고 폭넓은 교통자료 및 기상자료 등의 취득을 가능하도록 하였다. 이러한 첨단 시스템의 발전에 따라 수집된 자료를 이용하여 교통상황과 기상상황에 대한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 도로 기상정보 시스템(RWIS: Road Weather Information System)자료와 검지기 자료를 이용하여 강우량에 따른 속도 감소 패턴을 분석하고, 강우량에 따른 속도감소량 산출 결과를 통해 강우수준을 분류하는 기준을 제시하였다. 인공신경망을 이용하여 강우수준별 통행속도를 예측하였으며, 예측 결과를 비교하여 강우수준별 통행속도 예측 특성을 분석하였다. 분석결과, 강우수준 분류 기준은 0.4mm/5min, 0.8mm/5min으로 나타났으며, 강우수준별 속도와 교통량에 대한 분산분석 결과 강우수준별로 차이를 보이는 것으로 나타났다. 인공신경망을 통한 5분 단위의 통행속도 예측결과, 비강우인 경우에는 과거 5개 자료, 즉, 25분 동안의 속도자료를 사용하여 분석하는 것이 예측력이 높게 나타났으며, 강우가 발생하는 경우에는 과거 2~3개 자료, 즉, 10~15분 동안의 속도자료를 사용하는 것이 예측력이 높게 나타났다. 본 연구에서는 기상조건에 관계없이 신뢰성 있는 교통정보를 제공하기 위한 통행시간 예측 방법론을 제시함으로써 통행시간 정보 등의 교통정보 제공 시 보다 정확한 정보를 제공하여 교통상황 예측정보의 신뢰도 향상 및 교통상황 예측정보의 활용도를 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제23권8호
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• pp.139-145
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• 2005

영향권은 도로시설물 건설 이후에 통행패턴이 현저하게 변화되는 지역을 의미한다. 영향권은 교통수요 예측이나 경제성 분석시 공간적 범위를 결정하는 중요한 기준이 된다. 그러나 현존하는 영향권 설정 방법(O/D를 이용한 방법, 교통량의 변화를 이용하는 방법, 교통량의 변화율을 이용하는 방법)들은 영향권 설정에 대한 일정한 기준이 없어 분석가의 판단에 따라 임의로 영향권이 좌우되는 한계가 있다. 본 논문에서는 현재 사용되고 있는 영향권 설정방법을 분석하고, 통행시간을 이용한 영향권 설정방법을 새로이 제시하였다. 통행시간을 이용한 영향권 설정방법은 죤간 통행시간자료를 바탕으로 사업지역 죤 발생량을 기준으로 95%의 교통량이 통행하는 지역 중 통행시간의 95%에 해당하는 영역까지를 영향권으로 설정하는 방법이다. 또한 이 방법을 통해 영향권 설정에 대한 일정한 기준을 제시하였다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1995년도 제28회 학술발표회
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• pp.111-124
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• 1995

첨단 교통 체계(Intelligent Transport Systems)의 중요한 요소인 첨단 교통 관리 체계(Advanced Traffic Management Systems)의 성공 여부는 교통정보를 어떻게 제공하고 통제하는데 의존하다. 즉, 정보 제공 방식과 이데 대한 운전자의 반응을 정확하게 파악하고 예측하여야 ITS를 성공적으로 구축할 수 있다. 이 논문에서는 동적 차량 길잡이 장치의 효용성을 평가하기 위한 확률적 통행배정모형을 개발하는 것이다. 개발된 통행배정모형은 운전자의 동적행태조정(Dynamic Behavioural Adjustment)을 명백하게 확솔 과정(Stochastic Process)으로 표현하여 기존의 모형에 비해 통해자들의 행태를 더욱 실제적으로 반영한다. 특히, 각 통행자들에게 K개의 최소경로시간을 제공해줌으로 인하여 통행자의 노선선택에 대한 선택폭을 증가시켜준다. 통행경로의 선택폭의 증가는 쟁점으로 대두되는 문제(교통항제소에서는 차량 길잡이 보유 운전자에게 체계최적(System Optimum)와 이용자최적(User Equilibrium)중 어떠한 원칙하에 교통정보를 제공하여야 하는가에 대한 해결 방안이다. 왜냐하면 만약 교통급제소에서 운전자에게 통행정보를 체계 최상을 하기 위해 정보를 제공하고자 하면, 길잡이 장착 운전자는 더 이상 제공된 정보를 따르지 않고 자기 스스로의 경에 의해 이용자 최상을 달성하고자 할 것이다. 이 논문의 목적은 이러한 복잡한 통행자의 경로선택행위를 반영하는 확률적 평형 통행 배정 모형을 여러가지 통계기법을 도입하여 개발하는 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.56-73
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• 2019

무선통신기기 보급 확대로 인해 프로브 기반 교통정보시스템이 확대 구축되고 있다. 프로브 기반 통행시간 정보의 시간 처짐 현상 극복을 위해 다수의 예측 기법들이 적용되고 있지만, 일별 및 요일별 교통패턴이 불규칙한 구간에서는 예측 기법의 효용성이 저하되는 것으로 알려져 있다. 이로 인해 불규칙한 교통패턴을 나타내는 구간에서는 일반적으로 5분 집계단위의 프로브 정보를 사용하는데, 이는 집계 시간간격만큼 시간 처짐 현상을 증대시킨다. 이에 본 연구에서는 통행시간 패턴이 불규칙한 구간에 적용 가능한 교통정보 제공 방법론을 제안하였다. 제안된 방법은 개별차량 단위 프로브 정보와 5분 집계 프로브 정보를 융합 적용하는 것으로써, 제안된 방법론 적용 시 통행시간 정보 오차를 최대 18%까지 감소시킬 수 있는 것으로 분석되었다.

• 대한교통학회지
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• 제17권3호
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• pp.61-70
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• 1999

본 연구의 목적은 도시 가로망의 일부구간을 증설(폐쇄)하였을 경우 가로망의 통행시간이 증가(감소) 한다는 브라이스역설 이론이 실제 가로망상에서 구현되는지 입증하는데 있다. 사례연구를 위해 1999년2월 보수공사를 위해 3년간 폐쇄된 서울시 도심의 남산2호터널 구간을 선정하였고, 폐쇄시 서울시 전체가로망과 혼잡통행료 징수구간에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 서울시의 교통혼잡관리를 위해 개발된 SECOMM모형을 효과 예측을 위해 활용하였고, 예측의 정확성을 검증하기 위해 이용자균형(UE: user equilibrium) 상태와 체계최적 (SO: system optimum) 상태에서의 총통행시간의 차이를 비교하였다. 또한 해당구간에 대한 서울시의 폐쇄전 후 모니터링 조사를 참조로 브라이스역설이 모형상에서 뿐만 아니라 실제가로상에서 구현되는지도 함께 비교 검증하였다. 분석결과 브라이스의 가정대로 가로망상의 통행수요가 고정되어 있을 경우 남산1, 3호터널의 혼잡통행료를 징수하는 상황에서 2호터널을 폐쇄하면 서울시 전체가로망의 속도가 21.95km/h에서 22.21km/h로 개선되어 브라이스역설 현상이 입증되었다. 반면, 혼잡통행료를 면제한 상황에서는 속도가 저하되는 것으로 나타나 브라이스역설 현상은 혼잡통행료 징수와 같은 주변 교통체계의 변화와 밀접하게 관련이 있는 것으로 나타났다. 한편, 가로상 통행수요가 가변적인 상황하에서는 서울시통행속도가 거의 변화가 없는 것으로 나타나 브라이스역설은 매우 제약적 환경에서 관측되어진다는 점을 확인하였다. 예측의 정확성에 대한 이론적 검증결과 UE의 평균통행시간이 SO의 평균통행시간에 비해 모두 크게 나타나서 결과가 이론적으로 정확함이 검증되었고 혼잡통행료 징수시 SO의 평균통행시간이 미 징수시의 SO보다 적게 나타나 남산 1, 3호터널의 혼잡통행료를 지속적으로 징수하는 것이 바람직한 것으로 평가되었다 한편, 서울시의 남산 2호터널 주변도로에 대한 사후모니터링 결과 평균속도가 폐쇄전 29.53km/h에서 폐쇄후 30.37km/h로 개선되어 브라이스역설 현상이 구현되고 있음을 현실적 관측치로 검증할 수 있었다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 Proceedings 제34회 추계 학술발표회
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• pp.21-30
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• 1998

본 연구는 기존 구간 속도 예측기법의 고찰을 통하여 검지기에서 올라오는 교통제어변수를 이용하여 구간 속도 예측모형을 연구하는데 목적이 있다. 이를 위한 교통 제어변수로는 연속류 제어에서 통상적으로 사용되는 교통량, 점유율, 밀도, 속도 등을 사용한다. 공간적 범위로는 서울 올림픽대로의 17개의 영상 검지기 중 #3과 #16검지기에서 올라오는 속도, 점유율, 교통량 자료를 토대로 1998년 6월 11일 오전 7시부터 11시까지의 4시간동안 예측을 실시하며 Historical Traffic Pattern과 시험차량, 자동차 번호판 조사를 통한 구간 실측조사 자료를 토대로 예측을 위한 자료를 구축한다. 기존의 예측기법인 시계열 분석, 신경망 이론, 평활법과 칼만필터링을 고찰하였고, 가장 좋은 예측력을 보여주는 기법은 칼만필터링 모형이었다. 이를 토대로 Case Study를 통해 여러 구간의 다주기 예측을 통해 단기간(short-term)의 구간 속도를 예측하고 각 해당 검지기별 실측자료를 통해 비교분석을 실시하였다. 결과적으로 도출된 칼만필터링 모형의 다주기 예측을 통한 구간 통행속도의 예측이 기존의 구간 통행속도 산출 방법보다 더 나은 예측력을 보여주고 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권4호
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• pp.579-586
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• 2018

단기 통행속도 예측을 위해 데이터 기반 비모수적 기법들을 활용한 다양한 연구들이 수행되고 있다. 그럼에도 교통신호 및 교차로로 인한 복잡한 동적 특성을 가지는 도시부의 예측 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 본 연구는 도시부 통행 속도를 예측하기 위해 앙상블 경험적 모드 분해법(EEMD)과 인공신경망(ANN)을 이용한 하이브리드 접근법을 제안하는 것을 목적으로 한다. EEMD는 통행속도의 시계열 자료를 고유모드함수(IMF)와 오차항으로 분해한다. 분해된 IMF는 시간단위의 국지적 특성을 반영하며, ANN을 통해 개별적으로 예측된다. IMF는 원본데이터가 가진 비선형성, 비정상성, 진동 등의 복잡성을 완화하기 때문에, 원래의 통행속도에 비하여 더 정확하게 예측될 수 있다. 예측된 IMF들은 합산되어 예측 통행속도를 표현한다. 본 연구에서 제시된 방법을 검증하기 위하여 대구시의 DSRC로부터 구득된 통행속도 데이터가 활용된다. 성능평가는 도시부 링크 중 특히 예측이 어려운 지점에 대해 수행되었으며, 분석 결과 제시된 모형은 15분 후 예측에 대해 각각 평상시 10.41%, 와해상태시 25.35%의 오차율을 가지며, 단순 ANN 기법에 비하여 우수한 성능을 보이는 것으로 확인된다. 본 연구에서 개발된 모형은 도시교통관리체계의 신뢰성 있는 교통정보를 제공하는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제28권1호
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• pp.115-124
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• 2010

통행비용함수(VDF)는 교통량 수준에 따른 링크 통행시간을 산출하기 위한 것으로 교통수요 예측의 신뢰도에 직접적으로 영향을 미치는 요소이다. 고속도로의 VDF는 1997년 한국도로공사에 의해 구축 제공된 바 있으나, 기타 도로는 미국 공로국(BPR)에서 제시한 기본 값을 그대로 국내에 적용함에 따라 교통수요 예측의 신뢰도를 저하시키는 요인으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 기존 VDF의 문제점 및 개선방향을 검토하고 이를 보완하기 위해 교통조사자료에 근거한 VDF를 구축하는데 주목적이 있다. 본 연구에서는 도로위계의 재분류, 교통조사방법, VDF 추정 방법론, 그리고 새로운 VDF의 검증을 통한 개선사항 등을 주요 내용으로 다루고 있다. 새로운 VDF를 전국 지역간 O/D 및 교통분석용 네트워크에 적용한 결과, 적정 오차율 범위 내에 해당하는 링크의 비율이 증가하며, 기종점간 통행시간 및 통행경로 선택이 현실적으로 개선되는 것으로 분석된다. 향후 단속류 구간의 VDF 구축, 도로용량 및 자유통행속도 등에 대한 추후 연구가 요구된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제4권3호
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• pp.51-59
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• 2005

버스의 서비스 질을 향상시키기 위해서 시행중인 버스정보시스템은 버스의 도착 예정시간을 산정하기 위해서 일정주기동안 통행한 버스의 데이터를 바탕으로 신경망 모형, 칼만필터링, 이동평균법등의 알고리즘을 사용하여 예측한다. 하지만 버스의 데이터 결측으로 인하여 버스의 도착 예정 시간을 산정하기 어려울 때는 버스의 시간대별 패턴 데이터를 구축하여 이를 활용하지만, 일반적으로 오차의 범위가 크다. 따라서 본 연구에서는 도착 예정 시간을 산정하기 위해 링크에 설치된 대기행렬 검지기 자료를 이용하여 버스의 링크통행 시간을 산정한다. CORSIM Version 5.1 시뮬레이션 패키지를 이용하여 검지기 지점 속도를 보정하여 검지기 지점속도를 바탕으로 버스의 통행시간을 산정한다.

• 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.