• 한국도로학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.163-173
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• 2012

PURPOSES : The purpose of this study is to check the possibilities of traffic pattern analysis using MatSIM for urban road network operation in incident case. METHODS : One of the stochastic dynamic models is MatSIM. MatSIM is a transportation simulation tool based on stochastic dynamic model and activity based model. It is an open source software developed by IVT, ETH zurich, Switzerland. In MatSIM, various scenario comparison analyses are possible and analyses results are expressed using the visualizer which shows individual vehicle movements and traffic patterns. In this study, trip distribution in 24-hour, traffic volume, and travel speed using MatSIM are similar to those of measured values. Therefore, results of MatSIM are reasonable comparing with measured values. Traffic patterns are changed according to incident from change of individual behavior. RESULTS : The simulation results and the actual measured values are similar. The simulation results show reasonable ranges which can be used for traffic pattern analysis. CONCLUSIONS : The change of traffic pattern including trip distribution, traffic volumes and speeds according to various incident scenarios can be used for traffic control policy decision to provide effective operation of urban road network.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권5D호
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• pp.623-631
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• 2011

본 연구에서는 단속류 도로에서의 유고상황을 감지할 수 있는 새로운 유고감지기법을 제시하였다. 유고감지를 위하여 적용된 방법은 교통특성들을 이용한 라틴방격(Latin Square)분석법이다. 라틴방격분석법을 이용하여 기존 연구사례에서 시도했던 방법과는 다르게 차로별, 시간대별 교통특성의 변화를 분석하여 유고상황을 감지하였다. 사용된 교통특성자료는 맑은 기상상태에서 정상운영시 또는 유고발생시 관측된 교통량, 속도, 점유율 자료이며, 유고시 자료는 2차로에서 10분간 유고가 발생했었던 자료이다. 정상운영시 및 유고발생시에 대한 교통상황을 감지하기 위하여 교통량, 속도 및 점유율 등을 기준으로 각각 라틴방격분석을 시행했다. 분석결과, 라틴방격분석을 이용하여 교통상황을 감지하는 경우, 교통량을 기준으로 교통상황을 감지하는 것이 다른 교통특성을 기준으로 교통상황을 감지하는 것보다 감지능력이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국도로학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.1-9
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• 2010

본 연구는 유고로 인한 대기행렬, 통행시간과 같은 혼잡정보를 예측하여 제공하는 것을 목표로 하며, 이것은 교통시설 이용자와 운영자 모두에게 효율적인 대안선택 및 운영을 위한 중요한 요소로 활용된다. 이러한 예측된 사고영향 정보의 제공으로 인하여, 이용자는 유고 구간에 대한 정보를 사전에 인지하여 지체를 최소화 할 수 있고, 운영자는 현재 유고영향을 받을 것으로 예상되는 구간을 효율적으로 관리할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 연속류 본선구간에서 단기예측기법을 적용한 유고영향 예측모형을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 모형은 MARE를 통하여 상대적인 오차를 비교분석하여, 예측력이 뛰어난 모형을 정립하였다. 본 연구를 시작으로 미시적인 사고영향 예측 모형이 개발된다면 사고발생 시 지체를 최소화하고 사회적인 비용을 줄일 수 있을 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제33권5호
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• pp.497-507
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• 2015

고속도로의 비반복 혼잡은 주로 돌발상황에 의해 발생된다. 돌발상황의 주요 원인은 교통사고로 알려져 있다. 따라서 교통사고 시 사고처리시간을 정확하게 예측하는 것은 돌발상황 관리에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 전국고속도로의 2008-2014년 총 7년치(60,473건)의 사고 자료를 이용하였다. 사고처리시간 예측모형은 과거의 교통사고 이력자료를 바탕으로 비모수모형인 KNN (K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 활용하였다. 사고자료 현황 분석결과 사고등급별로 사고처리시간에 미치는 영향이 매우 큰 것으로 분석되었다. 따라서 사고처리시간은 사고등급별로 분류하여 모형을 구축하였다. 그리고 현재 발생한 사고의 교통상황과 도로 기하구조를 반영하기 위하여 교통량, 차로수, 시간대를 구분하여 데이터를 추출하였다. 추출된 데이터 중 현재 교통사고와 유사한 사고를 검색하기 위하여 사고처리시간에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 마지막으로, 상태간 거리 산정을 위해서 세부항목별 가중치를 산정하였다. 가중치산정은 정규분포 표준화방법을 적용하였고, 이를 통해 사고처리시간을 예측하였다. 본 연구에서 개발된 모형의 예측결과는 기존의 연구들의 결과에 비해 낮은 예측오차(MAPE)를 보여 모형의 우수성을 입증할 수 있다고 판단된다. 본 연구를 통해 고속도로의 돌발상황 발생 시 효율적인 고속도로의 운영관리에 기여할 수 있고, 기존의 모형들이 갖고 있던 한계를 개선 및 보완할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권1호
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• pp.86-99
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• 2021

교통혼잡을 완화하기 위한 방안 중 하나로 도로 이용자에게 교통상황 예측정보를 제공함으로써 교통량을 분산 시켜 도로 이용 효율을 증대시키는 방법이 있다. 이를 위해서는 신뢰성이 보장되고 정량적인 실시간 교통 속도 예측이 필수적이다. 본 연구에서는 상황별 교통속도 분석을 기반으로 이력 속도 데이터와 이력 속도 외의 교통류에 상관관계가 있는 데이터를 LSTM 입력 데이터로 활용하였다. 정상 교통류 상황에 대응하여 속도를 예측하는 LSTM 모델과 유고상황에 대응하여 속도를 예측하는 CNN-LSTM 모델을 개발하여 유고발생 후 1시간까지 5분 단위로 교통속도 예측을 시도하였다. 모델의 검증은 테스트 데이터를 통하여 교통상황별 예측성능을 분석하였다. 그 결과 정상 교통류에서는 평균 7.43km/h, 유고상황에서는 7.66km/h의 오차율로 각각 예측되었다.

• 대한교통학회지
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• 제24권3호
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• pp.39-50
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• 2006

본 연구에서는 반복정체와 돌발상황 교통류 특성을 분석하고 이에 따른 교통류 영역을 3개의 교통류 관계도를 가지고 구분하여 좀 더 안정적이고 신뢰성 있는 돌발상황 검지 알고리즘의 개선을 위한 기초이론 정립을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 McMaster 알고리즘의 교통량-점유율 관계도에서 교통류 영역을 구분하는 각각의 파라메타 임계값의 경계에 위치한 교통류의 불확실한 영역 판단으로 인한 오경보를 해결하기 위하여 속도-교통량, 속도-점유율 관계도에 대해서도 새로운 영역 구분을 시도해 보았다 그리고 구분한 영역에 따른 교통류 상태 판정도에 적합한 새로운 알고리즘의 프로토타입 및 구현방안을 제시하였다 본 연구의 주안점이 기존의 McMaster 알고리즘의 기능을 개선하고 신뢰성을 갖는 새로운 돌발상황 검지 모형을 제시하는 것으로써 향후 고속도로 돌발상황 검지체계에 유용하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.100-112
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• 2021

빅데이터의 등장과 더불어 교통 상태 예측은 과거 이력 데이터 분석 방식에 힘을 싣고 발전되어 왔으나, 이 방법은 관측된 적 없는 돌발 상황에 충분히 대응하지 못한다는 약점이 있다. 본 연구에서는 기계학습과 시뮬레이션 기법의 융합을 통해 돌발 상황 발생 시 교통 상태 예측 정확도 감소를 보완할 수 있는 예측 기법을 제시한다. 데이터 기반 방식의 맹점은 과거에 관측된 적 없는 데이터 패턴이 인지되었을 때 드러난다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 이용하여 과거 이력 데이터를 보강하는 방법으로 문제를 해결하고자 하였다. 제시한 방법은 기계학습 기반의 교통 예측을 수행하고, 예측 결과와 실시간으로 수집되는 교통 데이터를 지속적으로 비교하여 돌발 상황 발생 여부를 판단한다. 돌발 상황이 인지되었을 시, 시뮬레이션을 통해 생성한 데이터베이스를 활용하여 예측을 수행한다. 본 연구에서 제시한 방법은 실제 도로 구간을 대상으로 검증되었으며, 검증 결과 돌발 상황에서의 교통 상태 예측 정확도 향상을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시한 융합 교통 예측 방법은 향후 교통 예측 고도화에 이바지할 수 있을 것으로 전망된다.

• 한국도로학회논문집
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• 제18권1호
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• pp.119-129
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• 2016

PURPOSES : The purpose of this study is to develop a methodology for estimating additional carbon emissions due to freeway incidents. METHODS : As our country grows, our highway policy has mainly neglected the environmental and social sectors. However, with the formation of a national green growth keynote and an increase in the number of people interested in environmental and social issues, problems related to social issues, such as traffic accidents and congestion, and environmental issues, such as the impact of air pollution caused by exhaust gases that are emitted from highway vehicles, are beginning to be discussed. Accordingly, studies have been conducted on a variety of environmental aspects in the field of road transport, and for the quantitative calculation of greenhouse gas emissions, using various methods. However, in order to observe the effects of carbon emissions, microscopic simulations must use many difficult variables such as cost, analysis time, and ease of analysis process. In this study, additional greenhouse gas emissions that occur because of highway traffic accidents were classified by type (incident handling time, number of lanes blocked, freeway level of service), and the annual additional emissions based on incidents were calculated. According to the results, congestion length and emissions tend to increase with an increase in incident clearance time, number of occupied lanes, and worsening level of service. Using this data, we analyzed accident data on the Gyeong-bu Expressway (Yang-Jae IC - Osan IC) for a year. RESULTS : Additional greenhouse gas emissions that occur because of highway traffic accidents were classified by type (incident handling time, number of lanes blocked, freeway level of service) and annual additional emissions caused by accidents were calculated. CONCLUSIONS : In this study, a methodology for estimating carbon emissions due to freeway incidents was developed that incorporates macroscopic flow models. The results of the study are organized in the form of a look-Up table that calculates carbon emissions rather easily.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.61-66
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• 2013

교통관리 시스템에서 돌발상황 관리시스템은 매우 중요한 역할을 차지하고 있다. 여러 종류의 알고리즘이 사용되고 있는데 이 중에서 APID, DELOS가 가장 많이 사용되고 있다. 검지알고리즘의 경우는 localization이 중요하며 교통상황에 적합한 파라미터의 검증과, 검지기 자료의 유효성 문제가 지적되고 있다. 본 논문에서는 APID, DELOS 돌발상황 검지알고리즘의 평가를 위해 방법론 및 시나리오를 구성하여 교통여건별, 시나리오별로 평가하였다. 특히, 알제리의 실제 도로망을 이용하여 평가를 진행하였다. 모든 조건을 만족하는 하나의 돌발상황 검지알고리즘을 개발한다는 것은 어려우며 각 도로 및 교통조건에 맞추어 최적의 알고리즘을 적용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제15권4호
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• pp.143-163
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• 1997

도시고속도로의 원활한 운영을 위해서는 신속하고 정확한 교통사고관리체계가 요구된다. 교통사고의 동적인 특질과 이에 관련된 불확실성은 교통사고 운영자(관리자) 판단에 의한 해결을 필요로 하고 있다. 퍼지시스템은 인간의 전문가적 의견에 적응시키려는 시도와 운영자의 결정을 내리는 능력을 반복적으로 할 수 있도록 설계된다. 퍼지시스템은 복합적인 교통정보를 처리하고, 그 정보를 단순화하여 이해할 수 있는 형태로 교통운영자에게 전달한다. 이 논문에서 퍼지규칙들은 미국 Los Angeles에 있는 Santa Monica 고속도로의 실제 교통사고로부터 조사된 자료에 근거하여 개발되었다. 이러한 퍼지규칙들은 언어학에 기초를 두었기 때문에 사용자가 편리하게 이용할 수 있다. 언어학적 모형에 의한 사고존속시간과 실제 사고존속시간 조건을 비교한 결과 서로 신뢰할 수 있는 일치를 보았다. 이 모형은 고속도로 교통사고 존속시간을 거의 확실하게 예측(예보)하는 것을 가능하게 한다. 이는 고속도로 응답시스템 및 급파(급송)체계 개발에도 적용이 가능할 것이다.