본 연구의 목적은 신뢰성 높은 교통정보 서비스를 위하여 교통정보센터 간 정보 연계체계 개선방안을 도출하는 것이다. 교통정보 연계체계의 문제점으로 교통정보센터 간 연계시간 과다 소요로 인한 오차 발생, 정보 생성시각 및 생성주체에 관한 정보 부재 등으로 인한 정보의 신뢰도 부족, 정보 연계 관리체계 미비 등의 문제점을 인식하였다. 교통정보 연계체계 개선방안으로 연계시간 최소화, 정보의 신뢰성 향상 및 연계 관리체계 구축방안을 제시하였다.
본 연구는 부산광역시의 전형적인 단속류 구간을 대상으로 DSRC를 통해 수집되는 구간교통정보의 신뢰성을 구간별 적정 차량 표본 수 산정기법을 통해 분석하였다. 해당 단속류 대상지를 구성하는 개별 구간에 대한 표본 수 산정을 위하여 VISSIM 모델을 이용하였다. 실제 DSRC를 통해 관찰된 하이패스 차량 수와 두 유의수준(90%와 95%)에서 산정된 적정 표본 수를 비교한 결과, 연속류에 비해 단속류에 더 많은 이상치의 발생요인이 존재한다는 점, 인접한 두 교차로와 다수의 진출입로로 구성된 하나의 구간을 통과하는 하이패스 차량의 부족으로 신뢰성 있는 구간교통정보의 집계가 어려운 점, 비첨두시간보다 첨두시간의 구간교통정보가 상대적인 신뢰성이 높은 점, 표본 수 산정의 유의수준에 따라 구간교통정보의 신뢰성이 차별화된다는 점 등을 확인할 수 있었다. 해당 구간의 길이에 따른 진출입로의 밀도와 교통신호운영의 차이는 유효 표본 수 산정에 직접적인 영향을 미치며 결국 구간교통정보의 신뢰성을 결정하게 된다. 따라서 구간의 길이에 따라 노변기지국의 개수를 조절하면 DSRC를 통해 수집되는 구간교통정보의 신뢰성이 개선될 것으로 기대된다.
본 연구는 교통 및 도로의 특성을 고려하여 DSRC 교통정보의 신뢰성을 향상시키는 것을 목표로 하고 있다. 먼저, 본 연구에서는 도시고속도로에서의 DSRC 수집 데이터의 특성과 이상치 데이터 발생의 문제점을 분석하였다. 그 다음으로, 이상치 제거의 최적 방안을 적용하여 신뢰성 있는 교통정보를 생성하였다. 이상치를 제거한 후, 정확성 평가와 신뢰수준별 표본수의 적정성 여부에 대해서도 수행하였다. 그 결과, 평균절대오차백분율(MAPE)는 2.2%~9.7%이고, 평균제곱근오차(RSME)는 2.2~7.5로 분석되어, 실제 평균 통행속도와 매우 유사한 값으로 나타났다. 또한, 오전 오후 첨두시간대의 표본수는 신뢰수준 95%, 90%, 허용오차 5kph 범위에서 매우 적정한 것으로 분석되었다.
도로상에 설치되어 있는 AVI는 두 가지 목적으로 (1) 방범용, (2) 교통용으로 구분되며, 관리기관 또한 (1) 경찰청, (2) 지자체, (3) 지방국토관리청, (4) 한국도로공사로 다양하다. 하지만 수집데이터는 차량번호, 통행시간, 차량사진으로 동일함에도 불구하고 구축된 목적에 따라서만 데이터가 이용되고 있어 관리주체가 상이하기 때문에 데이터간의 연계가 어려운 실정이다. 따라서 본 연구는 이 데이터를 통합하여 교통정보 생성용으로 활용가능성을 평가하고, 센터속도의 신뢰성 제고를 목적으로 방범-교통 AVI DB를 연계 통합한 구간검지체계의 도입방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 향후 교통용과 방범용의 AVI의 DB를 통합하여 교통정보 생성용으로 활용할 경우 구간소통정보를 산출할 수 있는 구간이 확대되고, 센터속도와 실측값 사이의 오차율을 감소시키는 방안으로 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 방범 측면에서도 범죄 예방률 및 검거율이 향상될 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 교통정보 데이터의 품질특성을 분석하여 신뢰성 있는 교통정보 평가기준을 마련하고, 교통정보 데이터의 평가 프레임 워크와 같은 평가절차를 제공함으로써 효율적인 교통정보센터 운영관리에 기여하고자 한다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 체계공학 분야에서 활용되고 있는 교통정보 품질관리를 위한 온톨로지 기법을 통하여 데이터 특성을 분석하고 데이터베이스화 하였다. 본 연구의 지능형 교통체계에서 시스템적인 데이터베이스는 다양한 분야의 부체계 개발 및 구성품 요소설계의 지표 자료로 활용될 것으로 기대한다
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권4호
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pp.71-82
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2020
Traffic accidents due to excessive speed frequently occur in places where traffic signal controllers are installed, places where sharp curves exist, or places where the traffic signal cycle does not match the current time. These traffic accidents cause economic loss due to the destruction of road facilities and structures, and cause a big problem of increasing the number of traffic accident deaths. When a traffic accident occurs, leaving a tire mark before or after a car crash, pre-collision speed of the car is calculated using the law of conservation of momentum or the skid mark formula. In the skip skid mark generated in ABS brake vehicles and the combshaped yaw mark generated by tire trace caused by lateral sliding, there is a difference of 30-40% in the reliability of the vehicle speed calculated by the smite mark. In this paper, we propose an algorithm that can improve the calculation reliability in vehicle speed by using skid marks in order to compensate for this problem. In addition, we present an intelligent speed calculation algorithm for traffic safety and a computer simulation in order to prevent traffic accidents by estimating the speed of a vehicle, using Skid marks, Yaw marks, and ABS brake characteristics and fuzzy rules.
Purpose: A traffic signal controller needs to control and coordinate to ensure that traffic and pedestrians move as smoothly as possible. Since a traffic signal controller has a significant impact on the safety of vehicles and pedestrians, it is important to monitor the failure and deterioration of the traffic signal controller. The purpose of this paper is to propose an IoT (Internet of Things)-based monitoring system for a traffic signal controller. Methods: Every traffic signal controller has a nominal system trajectory specified when it is deployed. The proposed IoT-based monitoring system collects the system trajectory information through real-time monitoring. By comparing the nominal system trajectory and the monitored system trajectory, we are able to detect the failure and deterioration of the traffic signal controller. Conclusion: The proposed IoT-based monitoring system can contribute to the safety of vehicles and pedestrians by maximizing the availability of a traffic signal controller.
본 논문은 영상검지기 증가에 따라 교통정보 신뢰도에 대한 우려가 높아지고 있는 바, 지점검지기 데이터 분석을 통해 신뢰도가 높은 대표 구간 교통량 생성방법을 제안하였다. 이를 위해 고속도로를 대상으로 영상과 루프 검지기에서 각각 수집된 교통량 차이를 비교분석하고 통계적으로 검증하였으며, 실측교통량과의 오차율을 분석하였다. 분석 결과, 영상검지기와 루프검지기에서 각각 수집된 교통량은 동일 구간, 동일한 시간대에 수집된 자료라도 차이가 있었으며, 이는 통계적으로 유의하였다. 또한 루프검지기에서 수집된 교통량이 실측교통량과의 가장 차이가 적어, 대표 구간 교통량 생성 시 루프 및 영상 교통량을 평균하는 현재의 방법보다 영상검지기보다 신뢰도가 높은 루프 검지기 자료를 대표치로 이용하는 방법을 제안하였다. 이는 다양한 신뢰도를 보이는 많은 데이터를 이용하여 대표치를 생성하는 것보다, 하나라도 보다 신뢰성이 높은 데이터를 대표치로 이용하는 것이 훨씬 양질의 데이터를 생성할 수 있음을 보여준다. 다만, 루프검지기라고 할지라도 유지관리 및 기타 다양한 요소에 의해 신뢰도가 저하될 수 있으므로 검지기 상태에 대한 검증과 평가는 반드시 전제되어야 한다.
휴대폰이나 카네비게이션 시스템과 같은 개인단말기에 의한 교통정보 제공 서비스의 시행을 위해서는 정보제공 서비스가 사회적 편익과 개인적 편익에 미치는 영향 분석이 선행되어야 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 시뮬레이션을 활용하여 교통정보 제공 서비스가 도로 네트워크에 미치는 영향과 정보를 이용하는 운전자와 정보를 이용하지 않는 운전자에 대한 차이를 소요시간 분석, 소요시간 예측오차 분석, 그리고 정보의존도 분석 등을 통해 밝히고 있다. 소요시간 분석과 소요시간 예측오차 분석 결과에 의하면, 네트워크 내에 정보를 이용하는 운전자가 증가하면서 네트워크의 소요시간과 소요시간 예측오차는 감소하는 경향을 나타냈다. 또, 소요시간과 소요시간 예측오차에 있어서, 정보를 이용하지 않는 운전자에 대한 정보 이용 운전자의 상대적 편익은 1일 교통량 변동이 크고, 정보이용률이 낮은 상황에 한하여만 나타났다. 또, 정보의존도 분석 결과에 의하면, 도로 네트워크 내에 정보 이용 운전자들이 많아지면 운전자들은 정보에 더 많이 의존하게 되는 것으로 나타났다. 또, 혼잡한 교통상태에서는 정보 역시 정확도가 떨어지므로 정보의존도가 낮고, 교통량이 적기 때문에 소통원활한 경우는 정보의존도가 낮고, 반대로 교통량이 많지만, 도로 이용효율이 높아 생기는 소통원활의 경우에는 높은 정보의존도를 보이었다. 본 연구 결과로부터, 어느 정도의 정보이용률까지는 정보이용 운전자들이 증가하면, 네트워크는 도로 이용효율이 향상되어 소요시간 효율성과 신뢰성 등이 향상되고, 운전자의 소요시간 예측오차는 감소한다는 것을 알 수 있었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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