2000년대 중반부터 인터넷 검색 트래픽을 활용한 다양한 연구가 진행되었다. 대표적으로 구글은 미국의 독감 발병 상황을 인터넷 유저의 검색 패턴을 통해 예측하는 서비스를 만들기도 하였다. 교통지표 역시 인터넷 검색 패턴과 유사할 수 있다는 가설을 확인하기 위하여, 검색 트래픽 데이터를 활용하여 고속도로의 진입 교통량과 구간 속도를 추정하는 모형을 구축하고 적합도 등을 확인하는 것이 본 연구의 목적이다. 그 결과, 첫째, 출퇴근의 상시적 통행이 이루어지는 지점의 TCS 진입 교통량 모형은 구글 검색 트래픽이 입력변수로 우수하였고, 검색 트래픽과는 음의 상관관계를 보였다. 둘째, 여가 통행이 집중적으로 나타났던 지점의 TCS 진입 교통량 모형은 네이버의 검색 트래픽이 입력변수로 선정되었으며, 검색 트래픽과는 양의 상관관계가 나타났다. 셋째, VDS 속도의 경우 시계열 도표상 검색 트래픽과 음의 상관관계를 보였다. 넷째, 검색 트래픽을 입력변수로 활용한 전이함수 잡음 시계열 모형은 그렇지 않은 시계열 모형에 비해 비교적 적합도가 우수하다는 결과를 도출하였다. 다만, VDS 속도 모형의 경우 다수의 입력변수가 포함되고 모형 계수의 부호가 상이함에 따른 한계가 존재하였다. 향후 검색 트래픽의 출처나 검색어, 혹은 시차 및 집계 단위에 대한 추가적 연구가 진행된다면, 교통 분야의 빅 데이터 연구시 활용 폭이 넓어질 것으로 판단된다.
본 연구에서는 일반국도 수시조사 지점의 AADT 추정값의 정확도를 높이기 위하여 새로운 그룹핑방법을 제시하였다. 일반적으로 수시조사 자료의 AADT 추정을 위해 월보정계수, 요일보정계수, 조사된 24시간 교통량을 이용하여 AADT를 추정 하므로 상시조사 지점을 그룹핑할 때 상기 세 가지 요인(43개 변수)을 모두 적용하여 그룹핑하였다. 이 방법은 기존의 월보정계수와 요일보정계수만을 이용하여 그룹핑한것과 비교하여 시간대별 교통량을 적용한 것에 있어서 차이가 있다. 그룹핑 결과 5개의 군집이 가장 적당한 것으로 분석되었다. 5개의 군집 중 2개의 군집은 해당되는 지점이 몇 지점 없어 설명하기 어려웠고, 나머지 3개의 군집에서 각각 출퇴근로, 관광부도로, 지방부도로의 특성을 가지는 것으로 나타났다. 각 그룹의 월보정계수 평균과 요일보정계수 평균, 시간대별 교통량 비율의 평균으로 각 그룹의 대표 보정계수를 산출하고, 분석대상지점의 평일 교통량을 해당 그룹의 대표 보정계수를 적용하여 AADT를 추정한 결과 평균적으로 오차가 8.7%인 것으로 나타났다. 이는 기존 연구에서 우수하다고 분석된 동일 대구간 내의 상시조사 보정계수를 적용한 것보다 1.5%오차가 더 적은 것으로 나타났다. 이러한 AADT 산출방법은 전체 수시조사 지점에 적용 가능하므로 실무에서의 활용도가 매우 크다고 판단된다.
통행비용함수(VDF)는 교통량 수준에 따른 링크 통행시간을 산출하기 위한 것으로 교통수요 예측의 신뢰도에 직접적으로 영향을 미치는 요소이다. 고속도로의 VDF는 1997년 한국도로공사에 의해 구축 제공된 바 있으나, 기타 도로는 미국 공로국(BPR)에서 제시한 기본 값을 그대로 국내에 적용함에 따라 교통수요 예측의 신뢰도를 저하시키는 요인으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 기존 VDF의 문제점 및 개선방향을 검토하고 이를 보완하기 위해 교통조사자료에 근거한 VDF를 구축하는데 주목적이 있다. 본 연구에서는 도로위계의 재분류, 교통조사방법, VDF 추정 방법론, 그리고 새로운 VDF의 검증을 통한 개선사항 등을 주요 내용으로 다루고 있다. 새로운 VDF를 전국 지역간 O/D 및 교통분석용 네트워크에 적용한 결과, 적정 오차율 범위 내에 해당하는 링크의 비율이 증가하며, 기종점간 통행시간 및 통행경로 선택이 현실적으로 개선되는 것으로 분석된다. 향후 단속류 구간의 VDF 구축, 도로용량 및 자유통행속도 등에 대한 추후 연구가 요구된다.
In reflection of road expansion and increasing use rates, interest has blossomed in predicting driving environment. In addition, a gigantic scale of big data is applied to almost every area around the world. Recently, technology development is being promoted in the area of road traffic particularly for traffic information service and analysis system in utilization of big data. This study examines actual cases of road management systems and road information analysis technologies, home and abroad. Based on the result, the limitations of existing technologies and road management systems are analyzed. In this study, a development direction and expected effort of the prediction of road information are presented. This study also examines regression analysis about relationship between guide name and traffic volume. According to the development of driving environment prediction platform, it will be possible to serve more reliable road information and also it will make safe and smart road infrastructures.
Journal of information and communication convergence engineering
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제3권2호
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pp.90-92
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2005
As the result of the study shows, Round Robin Algorithm allows servers to ensure definite traffic distribution, unless incoming data loads differ much. Although error levels are high in some cases, they were eventually alleviated by repeated tests for a long period of time. The study uses two software packages (Packet Capture and Round Robin Test Package) to check packet volume from Virtual Network Structure (data generator, virtual server, Server 1, 2, 3), and finds out traffic distribution toward Server 1, 2, and 3. The functions of implemented Round Robin Load Balancing Monitoring System include round robin testing, system monitoring, and graphical indication of data transmission and packet volume.
Recently, the traffic volume of mobile communications increases rapidly and the small-cell is one of the solutions using two offload schemes, i.e., local IP access (LIPA) and selected IP traffic offload (SIPTO), to reduce the end-to-end delay and amount of mobile data traffic in the core network (CN). However, 3GPP describes the concept of LIPA and SIPTO and there is no decision algorithm to decide the path from source nodes (SNs) to destination nodes (DNs). Therefore, this paper proposes a dynamic mobile data traffic offload scheme using small-cells to decide the path based on the SN and DN, i.e., macro user equipment, small-cell user equipment (SUE), and multimedia server, and type of the mobile data traffic for the real-time and non-real-time. Through analytical models, it is shown that the proposed offload scheme outperforms the conventional small-cell network in terms of the delay of end-to-end mobile data communications and probability of the mobile data traffic in the CN for the heterogeneous networks.
This paper suggests the set-up plan of the assessment scope in road noise considering road characteristics with the prediction model of road noise. The RLS90 prediction model with some assumptions is used to establish the assessment scope of road noise. The main contents of the applied assumptions are smooth drive of cars, flat region, location of all noise sources in one lane, drive in design speed, and set-up of assessment scope according to traffic volume and car speed. The information of traffic volume to predict road noise is obtained by the distribution of small cars and full-sized cars in road. In this study, the total traffic volume in road is computed by adding the number of small cars to the conversion number of small cars, which means the number of small cars making the same noise as one full-sized car. The prediction result of road noise with the influence factor of traffic volume, car speed, distance between road and receiver is presented. The resultant assessment scope of road noise is obtained by combining road noise prediction data with the set-up standard of road noise assessment scope.
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.
어떤 해역의 해상교통혼잡도를 평가하는 데 있어서 단위 시간당 항행 척수인 교통량을 분석하는 것보다 어떤 시간 단면에 존재하는 단위 면적당의 밀집도 분석을 활용하는 것이 합리적일 수 있다. 본 연구에서는 해상교통안전진단 대행기관의 해상교통혼잡도 평가기법을 표준화하고, 선박톤급별 환산교통량 사용으로 인한 평가오차를 최소화하기 위하여 새로운 방안을 찾고자 한다. 이를 해결하기 위해 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)의 통항선박 데이터를 활용하여 항로구간면적 대비 식별된 개개의 통항선박이 갖고 있는 점용영역의 면적을 합산한 값과의 백분율을 해상교통혼잡도로 평가하는 방안을 제시하였다. 새로운 모형에서는 정보통신기술의 획기적인 발달로 인해 실제 데이터 사용이 가능하여 환산 데이터에 의한 오차발생을 줄일 수 있고, 항로구간별 해상교통혼잡도 평가도 가능하게 되었다.
The collective of highly reliable traffic data is necessary for traffic signal control. This study is to test application of RTMS sensor to traffic signal control. In order to find out the possibility of its application th traffic signal control, 5 types of experiments were performed. The major findings are as follows ; -The detection are a has been changing according to degree and gain. -At the results of experiments for interference are a measure, Degree 60 is stable condition. -At the results of reliability test for volume and speed. the error rate decreases as speed increases and that of Zone 1 is lower than that of Zone 3. -Two modes are set up for reliability test of traffic volume. It founds that the detection reliability of the stopped vehicles are higher than that of the passing vehicles at sidefire-intersection mode. It founds that the results are vice-versa at sidefire-highway mode. Conclusively, this sensor cannot directly apply to colection of traffic data for traffic signal control. However, this sensor can be substituted for a loop detector which is used popularly for signal control, and freeway traffic control if above faults are made up.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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