구간검지시스템에서 수집되는 통행시간 정보는 과거 개별차량의 검지기 통과시각(도착시각)을 기준으로 수집되는 특성이 있다. 따라서 구간검지시스템에 의해 수집되는 통행시간 정보는 도착시각기준이 아닌 출발시각기준으로 산출되어야 하고 현재시점(On-Line)에서 통행시간 추정 및 예측이 되어야 한다. 그러나 기존의 구간검지시스템을 이용한통행시간 추정 및 예측 연구들은 도착시각기준으로 수집되는 개별차량 통행시간 자료를 이용함으로 출발시각기준 On-Line 통행시간 정보 관련 연구를 체계적으로 접근하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 On-Line 출발시각기준의 통행시간 정보의 개념을 정립하고 이에 따른 시사점을 도출하였다 그리고 베이지안 추론을 이용하여 고속도로를 대상으로 한 출발시각기준의 On-Line 링크통행시간 추정 알고리즘을 개발하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 알고리즘은 On-Line 통행시간 정보 질의 정확성과 신속성 측면에서 개선된 통행시간 대표값(평균값)을 추정하는 것으로 나타났다.
지금까지의 링크통행시간에 대한 연구는 개별 차량의 평균을 통한 평균링크통행시간 산정 및 추정의 제한적인 연구가 대부분이었다. 그러나, 링크통행시간은 교통조건, 신호운영조건, 도로조건 등 다양한 영향인자로 인해 통행시간 분포가 구분되는 특성을 나타낸다. 링크통행시간 분포특성에 대한 선행연구결과 통행시간이 양분되어 분포하는 것으로 나타났으며 따라서, 링크통행시간의 경우 평균통행시간에 의한 결과보다 신호지체가 발생하지 않는 통행시간과 신호지체가 발생하는 통행시간으로 구분하는 것이 교통상황을 인식하는데 바람직할 것이다. 본 연구에서는 통행시간 분포특성 및 원인을 분석하였으며, 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 보다 다양한 조건을 부여하여 링크통행시간분포비율에 영향을 주는 변수들에 대한 검토하고 통행시간 분포비율을 추정할 수 있는 모형을 구축하였다. 먼저 링크통행시간 분포비율을 추정하는 회귀모형과 퍼지근사추론 모형을 구축하였다. 추정 모형을 구축하기 위한 변수를 분석한 결과 잔류녹색시간과 대기행렬 대수가 높은 상관성을 가지는 것으로 분석되었으며, 따라서 이를 이용하여 추정모형을 구축하였다. 구축결과를 비교 검토한 결과 퍼지근사추론 모형이 회귀모형에 비해 추정의 신뢰성 및 적용성에서 더욱 우수한 것으로 나타났다.
신뢰성 있는 통행시간정보제공과 교통정보센터의 효율적인 운영을 위해 통상 국내에서는 5분 주기로 통행시간자료를 수집하고 있다. 그러나 주기 단위로 수집할 경우 수집주기내에 링크를 통과하지 못하는 데이터는 사용할 수 없으며, 특히 혼잡시 이러한 데이터가 많이 발생하므로 혼잡정보가 늦게 제공되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 대기행렬소멸길이와 신호현시 등을 추정하여 링크통행시간 추정하는 기법을 개발하였다 현장실험을 기반으로 MAPE와 MAE를 사용하여 평가한 결과 제안기법의 정확도는 1.98%, 4.75초로 실측치와 큰 차이를 보이지 않았다. 제안기법은 혼잡할 경우에 GPS기반으로 부족한 데이터의 절대량을 보족해 줄 수 있는 대안으로 기대된다.
실시간 통행시간관련자료의 집계시간간격은 보다 신뢰성있는 통행시간정보제공과 교통정보센터의 효율적인 운영을 위해 매우 중요한 요소이다. 그러나 대부분의 기존 VDS 및 TCS교통정보 데이터는 통계학적·공학적 차원에서의 합리적인 연구나 검증없이 경험적 간격으로 집계되고 있다. 본 연구의 목적은 링크 및 교통축(Corridor) 통행시간 산정 및 예측시의 최적 집계 시간간격을 결정할 수 있는 통계학적 모형을 개발하고 실제 도로망에서 수집되는 통행시간자료에 적용하는 것이다 첫째로, 본 연구는 링크 및 교통축 통행시간 산정 및 예측으로 인한 오차를 계량화하는 통계학적 모형을 제시하고, 제시된 모형의 의미를 교통류이론 측면과 통행시간정보 이용자측면에서 살펴보았다. 둘째로, 미국 Texas, Houston의 도시고속도로에서 AVI시스템을 통해 수집된 통행시간자료를 제시된 모형에 적용하였다. 적용결과 링크통행시간 산정을 위한 최적 집계시간간격보다 링크통행시간예측을 위한 최적 집계시간간격이 큰 것으로 나타났으며, 교통축 통행시간 산정 및 예측을 위한 최적 집계시간간격은 교통축을 구성하는 링크간의 상관관계 (Correlation)에 큰 영향을 받는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 수집된 데이터를 이용한 경로통행시간 추정에 관한 연구를 수행하였다. 교통정보 이용자들은 출발지에서 목적지까지 통행하는데 소요되는 경로통행시간에 대해 다양한 정보를 요구하고 있다. 그러나 지금까지 경로통행시간 정보는 평균링크통행시간의 단순한 조합에 의한 평균경로통행시간의 단조로운 형태로 제공되고 있어 정보이용자들의 다양한 경로통행시간 정보에 대한 요구를 충족시키지 못하고 있는 실정이다. 이러한 획일적인 경로통행시간 정보제공의 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 동일구간, 동일조건에서 여러 대표값으로 분포하는 경로통행시간에 대한 연구를 통하여 다양한 경로통행시간에 대한 정보를 제공함으로써 정보 이용자의 요구에 부응하기 위한 경로통행시간 추정에 관한 연구를 실시하였다. 본 연구에서는 링크통행시간의 조합을 통해 경로통행시간의 분포를 추정하기 위해 링크통행시간과 경로통행시간과의 관계를 분석하였다. 이러한 결과를 바탕으로 링크통행시간 분포비율을 조합하여 경로통행시간 분포비율을 추정하는 알고리즘을 구축하였으며, 알고리즘 적용결과 우수한 추정력을 가지는 것으로 분석되었다.
Transit GPS Probe를 이용하여 통행 시간을 산출함에 있어서 Bus Probe는 Taxi에 비해 상대적으로 조밀한 주기당 통행 시간 정보를 생성하였으나, 링크별 근소한 신뢰수준의 차이에도 불구하고 Bus Probe는 Taxi에 비해 평균적으로 낮은 신뢰 수준을 나타냈다. 따라서, 두 수집원의 운행특성을 고려한, 연속적이고 신뢰성 있는 링크통행시간 정보를 생성할 필요성이 있는 바, Bus Probe와 Taxi Probe의 통행시간 비율을 주기당 변수로 생성하여 실시간 (Real-Time) 데이터와 과거(Historical)자료로 보정하는 휴리스틱한 알고리즘을 개발하였다. 본 알고리즘에서 Real-Time 데이터는 4주기, Historical 데이터는 혼잡도별 평균값이 입력변수로 설정되었으며, 각 설정값은 통계적 기법을 기반으로 도출되었다. 알고리즘의 평가는 서울시내 주요 3개축 구간의 20개 링크를 대상으로 6시간의 실측자료와 동일주기 Transit GPS 데이터의 신뢰도를 사용하였다. 알고리즘 적용 결과 대상링크의 전체평균 신뢰도(71.45%)가 향상되었고, 수집원간 단순 합성한 기존 방법에 비해 모든 링크에서 우수한 것으로 나타났다.
본 연구는 출발시각기준 실시간 통행시간 정보를 제공을 위한 공간적 설계의 적절성을 판단하는 것이다. 그리고 적정 링크길이를 평가하기 위해 실시간 통행시간 정보제공 오차를 정의하고, 기존의 방법보다 개선된 실시간 통행시간 제공방법을 제시하였다. 이를 연구대상에 적용한 결과 첫째, 실시간 통행시간 정보제공을 위한 공간적 설계는 경로단위보다는 링크단위가 오차가 적은 것으로 나타났다. 둘째, 실시간 통행시간 정보 제공방법 비교에서는 기존방법보다 본 연구에서 제시한 방법(동적특성 반영)이 오차가 적은 것으로 나타났다. 그리고 셋째, 적정 링크길이는 약 4km가 적정한 것으로 나타났다. 결론적으로, 출발시각기준 실시간 통행시간 정보제공을 위한 공간적 설계는 동적특성을 반영한 링크단위로 적용하는 것이 효과적이다.
본 연구의 목적은 출발시각기준 실시간 링크통행시간 추정정보의 질을 평가하는 것이다. 이에 본 연구는 통행시간 정보의 질을 정확성(추정오차)과 신속성(시간처짐) 측면에서 평가하였다. 그리고 통행시간 정보의 질과 링크길이 및 혼잡수준과의 관계를 규명하였다. 분석결과, 출발시각기준 실시간 링크통행시간 추정정보의 정확성과 신속성은 서로 상충관계임을 알 수 있었다. 또한 정확성을 나타내는 '추정오차' 는 계통오차(systematic error)와 혼잡수준을 반영하는 평균자승오차(MSEE)로 구성되는 것으로 분석되었다 시간처짐은 '최소시간처짐', '혼잡에 의한 시간처짐', '갱신간격에 의한 시간처짐'으로 구분하여 평가하였다. 이를 실제 AVI자료에 적용한 결과, 링크길이와 혼잡수준에 관계없이 추정오차가 5%일 때, 시간처짐은 약 10분 정도 발생하는 것으로 나타났다.
본 연구는 RFID를 활용하여 교통정보를 수집 및 제공하기 위해 RFID 방식에 적합한 링크통행시간 추정 기법 개발 및 교통정보 수집체계로서의 적용가능성 평가를 목적으로 하였다. 이를 위해 기존 교통정보 수집 방식을 검토하여 RFID 수집 체계와의 차이점 및 특성을 파악한 후 교통정보생성구간 설정 및 통행시간 추정 기법을 개발하였으며, 현재 교통정보 수집을 위해 많이 이용되고 있는 GPS 방식과 비교분석하여 적용가능성을 평가하였다. 교통정보생성구간은 마스터 리더기를 기반으로 구축하였으나 실제 링크가 너무 길 경우 교통정보생성구간과 차이가 발생하여 이를 해결하기 위해 판단 로직을 추가하였다. 제주 시범사업지역의 조사 자료를 기반으로 통행시간 추정 기법에 대한 정확도 분석 결과 평균 88% 정도의 정확도를 보이는 것으로 나타났으며, GPS 방식(93%)과 비교할 때 거의 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한 t검정으로 분석한 결과 p-value가 0.68로 통행시간의 차이가 통계적으로 없다고 나타났다. 이러한 결과로 볼 때 RFID 방식을 새로운 교통정보 수집체계로 적용가능한 것으로 사료된다.
최근 몇 년간 도시교통문제의 해결책으로 부각되어온 지능형교통체계(ITS : Intelligent Transport System)의 한 분야로 첨단여행자 정보체계(ATIS : Advanced Travellers Information System)는 자동차에 장착된 항법장치(CNS)를 통해 운전자에게 원하는 목적지까지 최적경로를 제공하거나 경로에 대한 통행시간 정보를 제공 또는 예측해 주는 시스템이다. 본 연구에서는 이러한 최적경로 제공이나 통행시간 예측에 있어 좀 더 효율적인 통행시간 예측모형을 개발하고자 하였다. 현재까지의 통행시간 예측은 운전자가 통행을 시작할 때의 교통상황에 대한 정보이기 때문에 운전 중에 달라지는 교통상황을 반영할 수 없어 이로 인해 운전자가 경험하는 통행시간과 큰 차이를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 이러한 불합리적인 예측시스템을 개선시킬 수 있는 예측된(predicted) 통행시간 예측 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 우선 통행시간 예측모형을 특정링크에 적용시켜 모형들의 예측치와 실제 통행시간을 비교하여 교통량 흐름 패턴에 따라 어느 모형이 적합한지, 또 예측시간이 달라짐에 따라 모형들의 적합도와 첨두와 비첨두시 예측시간 간격에 따라 예측치와 실측치의 오차율을 알아보았다, 이를 통해 선정된 확률과정 모형과 칼만 필터링 예측모형을 서울시의 4개축에 대해서 다시 적용해 보았다. 그 결과 단기통행시간 예측에 있어서는 칼만필터링모형이, 장기 통행시간 예측에 있어서는 확률과정 모형이 통행시간 예측에 있어 우수한 모형임을 밝혀냈다. 마지막으로 서울시 28개 교통축의 5분 후 통행시간 예측에 칼만필터링 모형을 이용하여 오차분석을 적용하여 보았다. 그 결과 칼만필터링 모형이 신뢰할 만한 오차율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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