• 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.

• 대한교통학회지
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• 제27권5호
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• pp.209-221
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• 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
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• 제31권3호
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• pp.45-54
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• 2013

DSRC의 원래 목적은 통행료 수집이었으나, 최근 한국도로공사는 DSRC 기반의 하이패스시스템을 교통정보체계에 응용하여 노변기지국간의 링크통행시간과 기 종점의 경로통행시간을 수집하는데 활용하고 있다. 기 종점을 통과한 차량을 통해 경로통행시간을 추정하는 경로기반방식(PBM: Path-based Method)은 수집표본수가 적고, 통과차량이 없을 경우 경로통행시간을 산출할 수 없는 문제점이 있는바, 링크기반방식(LBM: Link-based Method)을 제시하였다. 이는 실제 차량 궤적과 상이할 수 있는 문제점이 있으나 본 연구에서는 하이패스 DSRC 자료의 특성을 고려한 고속도로 경로통행시간 추정 모형 개발을 목적으로 개발되었다. LBM과 PBM의 경로통행시간 비교를 시도하였고, 그 결과 MAPE가 3% 이내로 나타났다. 이러한 결과로 볼 때 LBM을 통해 신뢰성 있는 경로통행시간을 추정할 수 있는 것으로 판단된다. 약간의 한계와 장래연구항목에 대해서도 제시하였다.

• 대한교통학회지
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• 제18권3호
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• pp.55-76
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• 2000

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.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.1873-1879
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• 2014

실시간 자료를 반영한 통행시간 예측 기법은 다양하지만 관련 연구 검토 결과 과거이력데이터가 충분하다면 타 모형에 비해 K 최대근접이웃(K-Nearest Neighbors)의 정확도가 우수하므로 본 연구에서는 이에 대한 적용 방법 도출 및 가능성 평가를 목적으로 한다. 본 연구에서는 KNN의 입력 자료로 TCS 교통량 및 DSRC 구간통행시간의 실시간 및 과거 이력자료, 경로통행시간 이력자료를 활용하였다. 통행시간 예측치는 TCS 교통량 및 DSRC 구간통행시간의 실시간 자료와 유사한 경로통행시간을 탐색한 후 이를 가중평균하여 산출하였다. 예측 기법을 적용한 결과 DSRC 구간통행시간의 가중치가 증가할수록 정확도는 증가하였으며, 이는 실시간 교통상황 변화를 DSRC 구간통행시간이 잘 반영하기 때문이다. 그러나 TCS 교통량을 기반으로 한 경우 역시 정확도의 차이가 크지 않으며, 변화 추이도 유사하게 나타났다. 이러한 결과를 볼 때 향후 대용량의 과거이력자료가 축적될 경우 예측오차는 더욱 감소될 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권5호
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• pp.1-11
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• 2009

TCS (Toll Collection System) 데이터는 원시 데이터 자체로서도 구간의 교통상황을 어느 정도 반영할 수 있는 교통특 성을 내포하고 있다. 그러나 TCS 데이터에는 이상치가 포함되어 있어 이러한 데이터는 해당 구간의 통행시간을 대표한다고 볼 수 없으므로 만약 이러한 이상치들이 포함되어 있음에도 불구하고 제거하지 않고 집락을 한다면 이상치들로 인해 통행시간은 크게 왜곡 될 가능성이 있다. 특히 장거리 구간일수록 통행시간의 분산이 증가하여 동일구간 동일시간대라도 다양한 통행시간이 분포하고 있다. 구간이 길어질수록 통행시간의 변동이 심하여 적절한 통행시간 대푯값을 구하기가 어렵다. 따라서 TCS 자료를 이용하여 통행시간의 대푯값을 산정하기 위해서는 통행시간의 변동 특성을 파악하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 TCS 데이터의 전처리 기법을 개선하되 구간의 길이와 교통상황에 따른 통행시간의 변동을 고려하여 TCS 원시데이터로부터 시 공간적 통행패턴을 파악할 수 있는 의미 있는 통행시간을 추출하고자 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권3호
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• pp.59-72
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• 2017

기존 실시간 신호제어시스템의 루프검지기 기반 수집체계의 한계를 극복하기 위해 실시간 택시 GPS 데이터를 신호제어에 활용할 수 있는 방안에 대한 연구의 일환으로, 본 논문은 2016년 발표한 링크평균통행시간과 대기차량길이의 추정 모형과 교통상황 판단 알고리즘에 대해 평과와 개선을 수행하였다. 링크평균통행시간은 연동그룹과 비연동그룹을 고려하여 평균통행시간을 고도화하였고, 대기차량길이는 교통상황을 고려하여 추정모형을 고도화 하였다. 링크평균통행시간의 정확도는 약 95%, 대기차량길이의 정확도는 약 85%로 분석되었다. 교통상황판단 알고리즘은 정확도가 향상된 통행속도와 대기차량길이를 반영하였다. 반영된 지표들의 변동을 줄이고 교통상황의 추세를 판단하기 위해 평활화를 수행하였으며, 과포화 상황 판단 기준에 통과주기를 반영하여 알고리즘을 고도화하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권5호
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• pp.72-84
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• 2017

4차 산업혁명의 빅데이터 시대와 더불어 교통정보 수집원도 기존 지점검지 체계에서 구간검지체계로 바뀌었다. 위성측위시스템 기반의 DTG(Digital Tachograph) 자료를 대상으로, 원시자료와 가공단계에 따른 자료의 속성을 고찰하였다. 가공단계에 따라 생성되는 개별차량의 주행궤적, 개별차량의 링크통행시간, 링크 평균통행시간 정보의 특성을 분석하였다. 가공자료의 특징에 따라 교통관리분야에서 활용할 수 있는 방안을 고찰하고, 센터의 자료 관리현황과 현 시점에서 활용 가능한 이력자료를 선정하였다. 광범위성을 가지고 상시 수집 가능한 링크 평균통행시간의 이력자료를 이용하여 통행시간지표를 생성하는 방법을 제시하였다. 통행시간지표를 이용하여 도심 네트워크의 혼잡을 모니터링하는 방법에 대해 고찰하고, 단독 교차로의 운영 방법이 바뀔 경우 이에 대한 사전 사후 분석을 사례로 분석하였다. 동시에 DTG 자료의 온전한 활용이 어려운 현재의 상황을 한계점으로 제시하였다.

• 대한교통학회지
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• 제17권5호
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• pp.69-78
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• 1999

교통혼잡이 만연된 도로와 교통혼잡이 발생하지 않는 도로에서는 운전자의 통행행태가 서로 다르다. 교통혼잡이 만연된 도로의 운전자는 자신이 선택할 경로가 혼잡으로 인해 발생할 통행시간변화를 우선 고려하여 경로를 선택한다. 본 연구에서는 통행시간변화를 고려하는 운전자의 경로선택행위를 모사하기 위하여 통행시간신뢰도를 새롭게 정의하고 신뢰도 통행배정모형을 정립하였다. 통행시간신뢰도는 통행시간변화의 정도에 의해서 결정되는 함수이며, 통행시간변화는 도로용량과 교통량의 함수이다. 본 연구에서는 신뢰도 통행배정모형을 이용하여 통행시간신뢰도를 극대화하기 위해 경로를 선택하는 운전자의 통행행태를 모사하였고, 그 해가 Wardrop의 균형상태를 만족시킴을 증명하였다. 그리고 가상 가로망을 대상으로 기존의 통행시간 통행배정모형과 비교, 분석하였다.

• 대한교통학회지
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• 제17권3호
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• pp.97-116
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• 1999

The growing demand for the real time traffic information is bringing about the category and number of traffic collection mechanism in the era of ITS. There are, however, two problems in making data into information using various traffic data. First, the information making process of making data into the representative information, for each traffic collection mechanism, for the specified analysis periods is required. Second, the integration process of fusing each representative information into "the information" for each link out of each source is also required. That is, both data reduction and/or data to information process and information fusion are required. This article is focusing on the development of information fusing algorithm based on voting technique, fuzzy regression, and, Bayesian pooling technique for estimating the dynamic link travel time of networks. The proposed algorithm has been validated using the field experiment data out of GPS probes and detectors over the roadways and the estimated link travel time from the algorithm is proved to be more useful than the mere arithmetic mean from each traffic source.