본 연구는 전통적인 중방향 설계시간교통량 산정에 대한 개념적 내용을 살펴보고 사례연구를 통해 문제점을 도출하였으며, 이를 개선하기 위해 확률적인 중방향 설계시간교통량 산정 모형을 이론적으로 정립하였다. 도로구간의 교통혼잡을 표현하기 위해서 도로용량이 희망하는 서비스수준을 수용할 수 있도록 확률 분포를 적용한 링크통행시간과 임계치를 정립하였다. 본 연구에서 제안된 확률적인 중방향 설계시간 교통량 모형은 설계속도, 구간길이, 교통량, 차로수, 중차량계수 등을 고려하여 산정하며, 도로용량에 따른 교통혼잡과 경제성 측면을 유동적으로 고려할 수 있기 때문에 도로계획 및 설계단계에 객관적으로 반영할 수 있다. 또한, 이러한 결과는 다양한 유형의 도로에 대해 결측치가 존재하는 상시조사지점이나 수시조사지점의 중방향 설계시간 교통량 예측 모형을 포함한 여러 현실문제들의 더 나은 이해를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
현재 국내의 각 지방자치 단체에서는 지능형 교통체계(ITS)사업이 활발히 시행되고 있다. 이중 많은 지역에서 효율적인 교통관리를 위하여 실시간 신호제어시스템을 구축하여 운영 중에 있으며, 지점검지기인 루프검지기를 설치하여 실시간으로 검지기정보를 수집하고 있다. 검지기에서 수집되어 신호제어에 이용되는 자료는 교통량, 점유시간/비점유시간, 포화도, 지점속도, 대기길이 등이 있다. 본 논문에서는 실시간 신호제어시스템 검지기 정보가 링크소통상태를 파악하는 정보로 활용될 수 있는지를 분석 평가하였다. 평가를 위하여 대상구간의 통행시간을 실측하여 검지기 수집정보와의 상관관계를 다양하게 평가하였다. 분석 결과 고려된 변수들 중 대기길이가 구간통행시간과 가장 높은 상관관계를 나타내었다. 그리고 지점속도 자료를 이용하여 구간통행 정보를 추정한 결과, 오차율이 비교적 크게 나타나 실시간 신호제어시스템검지정보를 직접적으로 구간통행정보 추정에 사용하는 것은 적절치 않다고 판단된다. 그러나 COSMOS 검지기는 포화도와 대기길이와 같은 링크의 교통상황에 대해 설명하는 정보를 실시간으로 수집하기 때문에 이를 구간검지기의 보완용으로 사용될 수 있다고 판단된다. 따라서 본 논문에서는 신호제어시스템에서 가공되는 포화도와 대기길이정보를 활용하여 정성적 소통정보인 혼잡도를 산출하는 방안을 제시하였다.
본 연구에서는 교통정보 제공의 부정적 영향을 최소화하면서 VMS 통행시간 정보를 제공하기 위하여 민감도 분석을 이용하여 링크 통행시간의 변화에 따른 링크 통행량의 변화를 추정하여 총 통행시간이 최소로 될 수 있도록 도로 이용자의 통행패턴을 유도하기 위한 정보제공 전략을 제시하였다. 이러한 분석의 틀은 최근에는 게임이론으로 확장되어 생각되어지고 있다. 실험의 결과에서 제시된 통행시간 정보제공 알고리즘이 총 통행시간을 감소시킬 수 있고 시스템 최적에 근접한 통행패턴을 유도할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 정보 제공시 어떠한 경로의 통행시간 정보를 제공하는가가 중요한 문제가 될 수 있음을 확인하였다.
주행 시간 예측은 첨단 여행정보 시스템 (ATIS) 및 교통관리 시스템 (ITS)에서 필수적이다. 이를 위해 본 연구에서는 대용량의 데이터 분류에서 높은 정확도와 빠른 속도를 보장하는 $Na{\ddot{i}}ve$ Bayesian 분류화 기법을 기반으로 한 주행시간 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 도로 네트워크 상에서 사용자 지정 주행 경로에 대하여 주행시간 예측이 가능하며, 또한 주어진 경로에 대해 시간대 별 평균 구간 속도를 고려하여 보다 정확한 주행 시간 예측을 수행한다. 제안된 알고리즘을 기존의 링크-기반 예측(link-based prediction)알고리즘[1] 및 Micro T* 알고리즘[2]과 성능 비교를 수행하였다. 성능 비교 결과, 제안된 기법이 타 예측기법에 비해 MARE (mean absolute relative error)가 크게 감소하여 성능이 향상되었음을 보였다.
Purpose - Finding an optimal path is an essential component for the design and operation of smart transportation or logistics network. Many applications in navigation system assume that travel time of each link is fixed and same. However, in practice, the travel time of each link changes over time. In this paper, we introduce a new transportation problem to find a latest departing time and delivery path between the two nodes, while not violating the appointed time at the destination node. Research design, data, and methodology - To solve the problem, we suggest a mathematical model based on network optimization theory and a backward search method to find an optimal solution. Results - First, we introduce a dynamic transportation problem which is different with traditional shortest path or minimum cost path. Second, we propose an algorithm solution based on backward search to solve the problem in a large-sized network. Conclusions - We proposed a new transportation problem which is different with traditional shortest path or minimum cost path. We analyzed the problem under the conditions that travel time is changing, and proposed an algorithm to solve them. Extending our models for visiting two or more destinations is one of the further research topics.
동적 경로 안내 시스템과 같은 첨단 여행 정보 시스템(ATIS)의 발전에 따라 도로 네트워크 상에서 보다 정확한 주행 시간 예측 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 대부분의 연구들은 주어진 경로 상의 평균 주행 속도만을 기반으로 주행 시간을 예측한다. 이는 러시아워 시간대의 혼잡한 도로, 주말에 교외로 나가는 대규모의 차량 등과 같은 일별 혹은 주별 도로 교통 상황을 반영하지 못하기 때문에, 주행 시간 예측의 정확도가 저하된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 규칙-기반 분류화 기법을 이용한 주행 시간 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 데이터마이닝 기법인 규칙-기반 분류화 기법을 사용하여, 과거 차량의 궤적 데이터로부터 하루의 시간대별 교통량과 주별 차량의 운행 양식 등 도로 교통 상황을 추출하고, 이를 통해 차량의 주행 시간을 보다 정확하게 예측한다. 제안된 알고리즘 기존의 링크-기반 예측(link-based prediction) 알고리즘, Micro T* 알고리즘[3], 그리고 스위칭 (switching) 알고리즘[10]과 예측 정확도 측면에서 성능 비교를 수행한다. 예측 정확도 성능 비교 결과, 제안된 기법이 타 예측 기법에 비해 MARE (mean absolute relative error) 가 크게 감소하여 성능이 향상됨을 보인다. 그 밖에 다른 기법들과 장단점을 비교하여, 제안된 기법의 유용성을 나타낸다.
고속도로의 경우 해당구간에 버스전용차로, 휴게소, 졸음쉼터 등이 존재할 경우 다수의 통행시간 그룹이 존재할 수 있다. 기존 대부분의 구간통행시간 추정연구에서는 낮은 표본 수집 상태에서 하나의 대표 통행시간(정규분포 가정) 그룹을 가정하고, 특정범위를 벗어난 경우 이상치로 판단하여 제거한 후 구간 통행시간을 추정하였다. 하지만, 고속도로와 같이 해당구간에 버스전용차로, 휴게소, 졸음쉼터 등이 존재할 경우 통행시간 분포는 정규분포가 아닌 쌍봉 또는 다봉 형태를 보일 것이다. 따라서 기존의 추정방법론을 적용할 경우 왜곡된 결과를 초래할 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 첫째, 샘플수가 부족한 상태에서도 신뢰할 수 있으며, 둘째, 다수의 통행시간 그룹 중 일반차로를 이용하면서 휴게소를 이용하지 않은 대표 통행시간 그룹을 선정하고, 선정된 통행시간 그룹의 개별 통행시간 자료를 이용하여 대표 통행시간을 추정할 수 있는 방법론을 제안하였다.
지점검지기에서 수집되는 교통량, 점유율, 속도 자료로는 구간의 교통상황을 명확히 설명하기에는 한계가 있다. 근래 통신, 센싱, 측위기술의 발달과 유비퀴터스 환경 구축에 대한 연구가 활발히 진행되면서 기존에는 수집하지 못했던 개별 차량의 각종 교통자료 수집이 용이해짐에 따라 새로운 방법의 구간정보의 생성이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 GPS를 통해 개별차량 주행자료가 수집이 가능하고 차량간 또는 차량-인프라간 통신이 가능한 유비퀴터스 교통정보시스템 하에서 Predictive Travel Time 기법이라는 새로운 구간 정보생성기법을 이용하여 구간통행시간을 추정하고 검증하는 방법론을 제시하였다. 구간정보의 생성 시에는 정보의 실시간성 및 정확성과 연관되는 시간처짐현상이 항상 존재하며 도로에서 Incident가 발생했을 때 시간처짐현상은 더욱 크게 발생하게 된다. 본 연구에서는 유비퀴터스 환경에서 Incident가 발생 시시간처짐 현상의 영향을 최소화하면서 구간통행시간이 산출 가능한 기법을 제시하였다. 미시적 교통류 시뮬레이션 모델인 AIMSUN으로부터 개별차량주행궤적 자료를 수집하고 Predictive Travel Time을 산출하는 알고리즘에 다양한 통신환경조건을 반영하여 생성정보의 정확도를 산출하였다. 또한 통신환경 변수에 따른 정보의 정확도 관계모형을 회귀분석 기법을 적용하여 도출하였다. 도출된 통신환경변수와 생성정보의 신뢰도 관계모형은 본 연구에서의 구상하는 미래형 교통정보 시스템의 요구사항 분석에 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
PURPOSES : This investigational survey is to observe a proper spatial aggregation method for path travel time estimation using the hi-pass DSRC system. METHODS : The links which connect the nodes of section detectors location are used for path travel time estimation traditionally. It makes some problem such as increasing accumulation errors and processing times. In this background, the new links composition methods for spatial aggregation are considered by using some types of nodes as IC, JC, RSE combination. Path travel times estimated by new aggregation methods are compared with PBM travel times by MAE, MAPE and statistical hypothesis tests. RESULTS : The results of minimum sample size and missing rate for 5 minutes aggregation interval are satisfied except for JC link path travel time in Seoul TG~Kuemho JC. Thus, it was additionally observed for minimum sample size satisfaction. In 15, 30 minutes and 1 hour aggregation intervals, all conditions are satisfied by the minimum sample size criteria. For accuracy test and statistical hypothesis test, it has been proved that RSE, Conzone, IC, JC links have equivalent errors and statistical characteristics. CONCLUSIONS : There are some errors between the PBM and the LBM methods that come from dropping vehicles by rest areas. Consequently, this survey result means each of links compositions are available for the estimation of path travel time when PBM vehicles are missed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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