• 산업융합연구
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• 제18권3호
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• pp.53-61
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• 2020

통행속도는 도로의 교통상황을 측정하고, 교통사고와 같은 돌발상황 발생을 검지하는데 활용되는 중요한 정보이다. 본 논문에서 영상처리 기술을 활용하여 도로구간의 통행속도를 정확하게 측정하는 모델을 제안하였다. 제안 모델은 교통 CCTV 영상에서 차량 객체를 추출하고, 딥러닝 기술 등을 활용하여 차량을 추적하여, 도로구간의 통행속도 및 교통량 등과 같은 교통정보를 수집한다. 또한, 새로운 모델은 데이터 융합기술을 활용하여 정확한 구간통행속도를 수집하여 사용자에게 제공하는 것이 가능하다. 제안 모델을 서울시 오금교에서 현장실험한 결과, 기존 교통정보센터 통행속도 정확도(62.8%)보다 새 모델의 정확도가 높은 것(83.6%)을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제28권6호
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• pp.7-15
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• 2010

본 연구에서는 과거의 교통패턴과 실시간 교통데이터와의 차이값을 이용하여 돌발상황을 판정하는 알고리즘을 개발하고자 한다. 이를 통해 운영자의 측면에서 이해하기 쉽고 운영 및 수정 보완이 용이한 돌발상황 감지알고리즘을 개발하는 것이 목적이다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 교통패턴 구축을 위하여 30초 주기 원시데이터를 바탕으로 동일한 지점의 동일한 요일 및 시간대의 교통량과 속도를 이용한 가중이동평균법을 사용하였다. 모형은 오류자료 보정처리, 소통상황 판정, 패턴자료와의 비교, 돌발상황 판정, 지속성 검사의 단계로 이루어졌으며, 적정 파라메타 선정을 위하여 다양한 파라메타값을 적용하였다. 알고리즘의 적용 결과 검지율은 평균 94.7%, 오보율은 0.8%, 평균 검지시간은 1.6분으로 기존 모형과의 비교분석 결과에서도 우수한 편에 속하는 것을 확인할 수 있다. 교통패턴이라는 개념을 사용하여 복잡하지 않은 과정을 통해 우수한 결과를 얻었으며, 운영자의 측면에서 실제 운영자들이 돌발상황을 판단하는 과정을 알고리즘으로 완성하였다는 측면에서 본 연구의 의의가 있다.

• 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.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1995년도 제28회 학술발표회
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• pp.77-107
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• 1995

This paper documents the development of a fuzzy logic based incident detection model for urban diamond interchanges. Research in incident detection for intersections and arterials is at a very initial stage. Existing algorithms are still far from being robust in dealing with the difficulties related with data availability and the multi-dimensional nature of the incident detection problem. The purpose of this study is to develop a new real-time incident detection model for urban diamond interchanges. The development of the algorithm is based on fuzzy logic. The incident detection model developed through this research is capable of detecting lane¬blocking incidents when their effects are manifested by certain patterns of deterioration in traffic conditions and, thereby, adjustments in signal control strategies are required. The model overcomes the boundary condition problem inherent in conventional threshold-based concepts. The model captures system-wide incident effects utilizing multiple measures for more accurate and reliable detection, and serves as a component module of a real-time traffic adaptive diamond interchange control system. The model is designed to be readily scalable and expandable for larger systems of arterial streets. The prototype incident detection model was applied to an actual diamond interchange to investigate its performance. A simulation study was performed to evaluate the model's performance in terms of detection rate, false alarm rate, and mean time to detect. The model's performance was encouraging, and the fuzzy logic based approach to incident detection is promising.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제9권1호
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• pp.79-90
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• 2007

본 논문에서는 램프가 설치되어 있는 도로환경에 맞는 효율적인 유고검지를 위하여 퍼지논리 및 교통패턴을 함께 사용하여 유고검지 모형을 구현하였다. 모형에 사용된 교통 데이터는 서울시 내부 순환도로에 있는 루프 검지기에서 3개월 동안 5분 간격으로 수집된 교통량, 점유율, 속도 데이터이다. 본 논문에서는 단일지점 검지기 도로 환경에 맞게 변수들을 퍼지화 시켰으며 추론방법은 MIN-MAX 중심법을 사용하고 비퍼지화 방법은 무게 중심법을 사용하였다. 그리고 요일 및 링크별로 서로 다른 교통 흐름이 형성됨을 감안하여 교통패턴을 구축하였다. 최종적으로 퍼지논리의 유고확률과 교통패턴의 교통패턴 차이 값을 이용하여 유고를 판단하는 유고확률 임계치를 도출하였다. 본 논문에서 제안한 모형의 우수성을 입증하기 위해 APID 알고리즘과 교통패턴을 이용하지 않은 퍼지논리와 비교 검증 하였다. 검지율 및 오검지율 테스트를 수행한 결과 APID 알고리즘의 경우 제대로 유고를 검지하지 못하였으며 퍼지논리만을 이용한 알고리즘의 경우 상당히 높은 오검지율을 도출하였다. 이에 반해 교통패턴 및 퍼지논리를 이용한 본 모형의 경우 퍼지논리만을 사용한 모형에 비해 유고검지율은 5% 낮아졌으나 반면에 오검지율은 18% 낮아지는 향상된 결과를 나타냄을 알 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.1-11
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• 2014

도로상에서 발생하는 교통 혼잡비용은 지역 간 도로 보다는 도심부 내에서 비중 있게 발생하며, 이는 전체 혼잡비용의 약 63.39%를 차지하고 있다. 따라서, 교통혼잡비용의 절감을 위해서는 도심부의 교통 혼잡을 해소하는 것이 중요하다. 도심부의 교통 혼잡은 반복정체와 비반복정체로 구분되며, 비반복 정체를 신속하고 정확하게 검지하는 것이 교통혼잡의 해소에 있어 무엇보다 중요하다. 그러나 돌발상황 검지에 관한 연구는 대부분 연속류를 대상으로 수행되어 왔다. 도심부 단속류 도로의 경우, 신호 교차로 주정차 차량 등 다양한 변수가 존재하기 때문에 연속류에 적용되는 돌발상황 검지 알고리즘을 수정없이 적용하기에 무리가 있다. 따라서 본 연구에서는 도심부 단속류 도로를 대상으로 수집된 GPS 기반의 차량궤적 데이터에 인공신경망을 적용하여 돌발상황검지 모형을 구축하였다. 제안된 모형의 정확도 검증 결과, 돌발상황 검지율 46.15%, 오보율 25.00%가 도출되었다. 이러한 결과는 단속류를 대상으로 하는 초기 연구 결과로서 의미가 있다. 또한 내비게이션 장치와 같은 차량 궤적 데이터만을 활용하여 비반복정체를 검지 할 수 있는 가능성을 제시 했다는 것에 의미를 찾을 수 있을 것이다.

• 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.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.23-29
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• 2014

지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation Systems)의 첨단 교통 관리 시스템(Advanced Traffic Management System)은 고화질 카메라, 고성능 레이더 센서와 같은 향상된 인프라를 통하여 도로 상의 차량 속도, 통행량, 돌발 상황 등의 교통 상황을 실시간으로 분석하며 관련 업무를 자동화하고 있다. 특히 도로 이용자의 안전을 위해서는 돌발 상황 자동 검지 및 2차 사고 방지를 위한 시스템이 필요하다. 이러한 유고 검지 및 관리 시스템에서는 CCTV 기반 영상 검지와 레이더를 이용한 물체검지가 주로 사용된다. 본 논문은 다중 감시용 카메라를 사용한 실시간 고속도로 돌발 상황 검지 시스템에서 모자이크(mosaic) 동영상을 구성하는 방법과 다양한 각도에서 촬영된 움직이는 객체를 보다 정확하게 추적할 수 있는 배경 모델링에 기반한 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 영상검지는 레이더검지의 근거리 음영 영역과 원거리 검지한계 영역을 보완해 줄 수 있을 뿐만 아니라 악천후를 제외한 주간 검지에서 보다 나은 분류 특징들을 갖고 있음을 확인 할 수 있었다.

• 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.

• 대한교통학회지
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• 제26권4호
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• pp.229-239
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• 2008

기존의 고속도로 돌발상황 검지 알고리즘들은 돌발상황 발생시 혼잡이 발생하는 교통류상황을 전제로 하여 개발된 것으로 교통량이 낮아 혼잡이 발생하지 않은 경우에는 모형의 성능이 유지된다고 보기 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 3가지 교통류 유형 특성을 우선적으로 분석하고 속도변수를 기준으로 수정교통량-점유율 관계도를 생성한다. 또한, 제안된 새로운 관계도를 이용하여 교통류 상태를 5개 영역으로 구분하고 돌발상황을 검지하는 알고리즘을 개발하고 실제 고속도로 검지기 자료를 가지고 평가하는 것을 목적으로 한다. 수정교통량-점유율 관계도를 이용한 영역구분은 기존 McMaster 알고리즘에서 보여주었던 부정확한 영역구분으로 인해 낮은 교통량 상태에서 돌발상황 검지가 어렵다는 단점을 개선할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 평가결과로서 검지율과 오보율 등의 성능지표 측면에서 기존 McMaster 알고리즘과 비교평가하여 제시하고자 한다.