• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.582-585
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• 2018

교통량이 증가하고 도로 네트워크가 복잡해짐에 따라 정확한 교통 흐름 파악을 통해 교통의 원활한 흐름을 유도하는 것은 많은 국가의 관심사항이다. 교통 흐름을 효과적으로 알기 위한 다양한 분석 기술 및 연구들이 있어 왔지만 위치(GPS) 데이터를 포함한 데이터 시각화를 통해 먼저 교통 흐름의 패턴을 찾는 것이 필요하다. 본 논문에서는 실제 도시의 교통 궤적을 시뮬레이션한 내용을 도구로 사용함으로써 교통 흐름의 패턴을 시각화하는 것을 목표로 한다. 이에 24시간운행 되어 지고 정해진 경로가 없는 특징을 가진 실제 택시 40대에 센서 모듈을 설치하여 IoV(Internet of Vehicle)데이터를 수집하고 이 데이터를 이용하여 전처리 과정을 거친 후 오픈소스 기반의 데이터 시각화 도구를 우리의 데이터 특성에 적합하도록 개선하였다. 해당 시각화 모델은 시간 흐름에 따른 차량 트랙킹 Dot을 통해 차량 밀집 지역과 이동 경로 패턴 인식이 가능하므로 도시 내에서 또는 도시와 도시간의 교통 흐름 파악을 통해 도시 환경 문제 개선에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제6권2호
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• pp.35-48
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• 1988

Amongst various analytic methods of internal structure of city, the factor analysis method which uses O-D matrix data has some merits and characteristics compared to other methods. 1) It is possible to find one certain interaction and flow pattern between traffic zones with in a city through reanalyzing O-D data which is too complex to grasp specific meaning or pattern of flow systems. 2) It can be easily visualized the traffic flow pattern by using adequate graphic techniques, and also can clarify the functional areas whose interaction linkages are significantly strong enough between each other. In this study, the taxi traffic O-D data between 42 traffic zones in Kwang-ju city was reanalyzied by varimax rotated factor analysis methods. As a result, four factors that have significant level factor loading (over 0.5 ) and factor score (over 1.0) were sorted out. so to speak four different functional areas were clarified in Kwang-ju city, of the West, the East, the south, and the North functional areas whose interaction linkages are significantly strong enough between each other. In the study, the taxi traffic O-D data between 42 traffic zones in Kwang-ju city was reanalyzied by varimax rotated factor analysis methods. As a result, four factors that have significant level factor loading (over 0.5) and factor score 9over 1.0) were sorted out. so to speak four different functional areas were clarified in Kwang-ju city, of the West, the East, the South, and the North functional area, then these four functional areas are almost coincided with citizen's general conception of community division and administrative district. Accordingly the factor analysis methods using traffic data seems to proved to be very accurate and useful analytic instruments for analyzing flow pattern and clarifying functional areas of city, and believed to provide basic informations and criteria for practical urban land use planning and transportation planning.

• 한국도로학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.183-190
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• 2012

PURPOSES : The fundamental diagram provides basic information necessary in the analysis of traffic flow and highway operation. When traffic flow is congested, the density-flow points in the fundamental diagram are widely scattered and move in a stochastic manner. This paper investigates the pattern of density-flow point transitions and identifies car-following behaviors underlying the density-flow transitions. METHODS : From a microscopic analysis of 722 fundamental diagrams of NGSIM data, a total of 20 transition patterns of fundamental diagrams are identified. Prominent features of the transition patterns are explained by the behavior of the leader and follower. RESULTS : It is found out that the average speed and the speed difference between the leader and the follower critically determine the density-flow transition pattern. The density-flow path is very sensitive to the values of vehicle speed and spacing especially at low speed and high density such that most fluctuations in the fundamental diagram in the congested regime is due to the noise of speed and spacing variations. CONCLUSIONS : The result of this study suggests that the average speed, the speed difference between the leader and the follower, and the random variations of speed and spacing are dominant factors that explain the transition patterns of a fundamental diagram.

• 대한교통학회지
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• 제22권3호
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• pp.159-166
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• 2004

도로용량편람에서 정의하고 있는 용량은 하류부에 용량을 제한하는 요소가 없다는 것을 가정한 정상교통류에 대한 용량 개념으로서, 이는 전통적으로 계획, 설계, 현재 및 장래 도로시설의 운영상태 분석 등에 사용되어 왔다. 실시간 제어는, 용량을 초과하지 않는 교통류를 유지시켜 혼잡교통류로의 전이를 막고, 물리적 여건이나 제반 확률적 요인으로 혼잡이 발생하였을 경우 조속히 용량이하로 교통량을 떨어뜨려 정상교통류로 회복시키는 데 목표를 둔다. 이러한 맥락에서 용량은 실시간 제어의 효과를 좌우하는 중요한 입력변수이며, 정상교통류 상태라면 혼잡으로 전이되지 않을 임계치로서의 용량 산정이 중요한 관건이다. 그러나 혼잡교통류 상태에서 정상교통류로 되도록 빨리 회복시켜 주기 위한 제어 기준으로서의 용량은, 하류부 혼잡의 시공간적 전개에 따라 변하는 값이어야 하며 이러한 동적 용량변화를 정확히 예측할 수 있는 방법론이 요구된다. 이에 본 연구에서는 기존의 용량 개념을 출력 개념의 용량으로 정의하고, 입력 개념의 용량을 최대가능처리량(Maximum Sustainable Throughput)으로 새롭게 정의하였다. 이 최대가능처리량은 혼잡의 시공간적 전개에 따라 결정되는 동적 용량이며, 이러한 혼잡의 시공간적 전개는 Newell의 단순화된 교통량-밀도 모형으로 예측할 것을 제안하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.4887-4907
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• 2017

Accurate traffic flow forecasting is critical to the development and implementation of city intelligent transportation systems. Therefore, it is one of the most important components in the research of urban traffic scheduling. However, traffic flow forecasting involves a rather complex nonlinear data pattern, particularly during workday peak periods, and a lot of research has shown that traffic flow data reveals a seasonal trend. This paper proposes a new traffic flow forecasting model that combines seasonal relevance vector regression with the hybrid chaotic simulated annealing method (SRVRCSA). Additionally, a numerical example of traffic flow data from The Transportation Data Research Laboratory is used to elucidate the forecasting performance of the proposed SRVRCSA model. The forecasting results indicate that the proposed model yields more accurate forecasting results than the seasonal auto regressive integrated moving average (SARIMA), the double seasonal Holt-Winters exponential smoothing (DSHWES), and the relevance vector regression with hybrid Chaotic Simulated Annealing method (RVRCSA) models. The forecasting performance of RVRCSA with different kernel functions is also studied.

• 대한교통학회지
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• 제32권5호
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• pp.522-530
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• 2014

교통관리센터에 축적되어 있는 속도 이력데이터에는 반복 비반복 정체 시공간 전개에 대한 상세한 정보가 모두 들어있으나, 도해법에 의해 다루어져 왔기 때문에 많은 양의 이력데이터를 처리하여 교통상황예측이나 정보제공에 활용할 수 없는 한계가 존재하였다. 본 논문에서는, 기존의 Classification과 Density-Based Clustering 알고리즘을 속도 시공간 데이터 특성에 맞게 조합하고 변형하여 정체 시공간 영역을 자동 인식하는 알고리즘과, 정체파급길이, 파급속도, 해소속도 등 정체 시공간 전개 패턴의 특성치를 산정하는 알고리즘을 개발하였다, 본 알고리즘은, 교통관리센터에 축적되어 있는 방대한 양의 이력데이터를 자동으로 분석하여 자세한 정체 관련 정보를 추출할 수 있고, 산정된 특성치를 가지고 각 센터의 필요에 따라 다양한 정보를 2차 생성하고 활용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구결과는 향후 반복 비반복 정체에 대한 예측과 대응이 획기적으로 개선되는데 초석이 될 것으로 기대된다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권2호
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• pp.171-176
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• 2007

To give a guarantee a consistently high level of quality and reliability of Telematics traffic service, traffic flow forecasting is very important issue. In this paper, we proposed an adaptable integrated prediction model to predict the traffic flow in the future. Our model combines two methods, short-term prediction model and long-term prediction model with different combining coefficients to reflect current traffic condition. Short-term model uses the Kalman filtering technique to predict the future traffic conditions. And long-term model processes accumulated speed patterns which means the analysis results for all past speeds of each road by classifying the same day and the same time interval. Combining two models makes it possible to predict future traffic flow with higher accuracy over a longer time range. Many experiments showed our algorithm gives a better precise prediction than only an accumulated speed pattern that is used commonly. The result can be applied to the car navigation to support a dynamic shortest path. In addition, it can give users the travel information to avoid the traffic congestion areas.

• 대한교통학회지
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• 제29권2호
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• pp.7-14
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• 2011

본선 교통류 제어 방안 중 가변속도제어 모형을 제시하고 서울 내부순환로를 중심으로 효과를 검증하였다. 차량 검지기로부터 수집된 데이터 보정 및 평활화 수행후 패턴분석을 통해 도시고속도로의 평일 상태를 4가지로 분류하고 중심 값을 산출하였다. 그리고 분석단위의 상태를 판단하기 위한 상태변수로 전이교통량, 평균밀도, 평균속도를 설정하였으며 제시된 모형과 시나리오에 근거하여 검증한 결과 안전성 및 효율성을 향상시킬 수 있었다. 또한 유입교통량에 따라 가변속도제어의 감속 정도와 유효 적용시간을 산출하였다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2018년도 공동국제학술발표회
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• pp.49-49
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• 2018

• 대한토목학회논문집
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• 제39권6호
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• pp.833-839
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• 2019

BIS (Bus Information System:버스정보시스템, 이하 BIS)는 시내버스 운행과 관련된 각종 정보를 수집하고 예측알고리즘을 통해 이용객에게 정보를 제공하고 있다. 동일 구간의 최근 정보를 통한 예측방법은 해당 구간의 소통상황을 반영하지만 예측 대상노선의 특성을 반영할 수 없다는 한계가 있다. 해당노선의 동시간대 과거이력자료를 통해 예측하는 방법은 소통상황의 변동성이 큰 첨두시 예측에 한계가 있는 실정이다. 따라서 예측대상 시점의 통행패턴을 인식하고 가장 유사한 과거 시점의 통행패턴을 선택할 수 있는 패턴인식형 버스도착시간 예측 알고리즘을 개발하였다. 본연구의 예측 결과를 서울시 BIS 도착예측정보이력과 비교 검증한 결과 각 정류장 간 통행시간의 평균제곱근오차가 비첨두시 약 35초(기존: 40초), 첨두시 약 40초(기존: 60초)로 기존대비 약 10~20 %의 개선을 보였다. 이는 동일 과거 시간대 외의 시간대에 현재 교통상황을 대표할 수 있는 자료가 존재함을 의미한다.