본 연구는 $\circled1$Cellular Automata(이하 CA)모형을 기반으로 대규모 네트워크에 적용 가능한 보다 현실적인 CA차량모형 구축. $\circled2$구축된 CA차량모형을 이용한 차량 모의실험기의 개발과 개발된 차량 모의실험기를 이용한 단기링크통행시간 예측으로 구성된다. 구축된 CA차량추종모형은 기존의 CA차량추종모형 보다 현실적으로 감속을 통한 정지과정을 설명하면서 거시적 지표인 교통량-밀도-속도관계를 설명하였다. 또한 링크의 유출교통량(Outflow)을 제어하기 위한 차량의 링크전이모형은 기존의 차량 링크전이모형에 비하여 보다 안정된 대기차량을 형성하였다. 단기링크통행시간 예측을 위한 차량모의실험기는 대규모 가로망에 적용이 가능하도록 차량묶음(Packet, 이하차량묶음)방식과 링크기반 모의실험방식으로 컴퓨터의 연산 수행속도 및 메모리를 효율적으로 처리할 수 있었으며, 기존의 시계열자료 예측기법에서 고려할 수 없었던 차량의 행태 및 링크 상에서 발생하는 이동류 과포화, 뒷막힘현상 등의 메커니즘을 고려함으로서 기존 시계열자료 예측기법에 비하여 우수한 예측력을 보였다.
n this research neural -based model was developed to forecast link travel times , And it is also compared wiht other time series forecasting models such as Box-Jenkins model, Kalman filter model. These models are validated to evaluate the accuracy of models with real time series data gathered by the license plate method. Neural network's convergency and generalization were investigated by modifying learning rate, momentum term and the number of hidden layer units. Through this experiment, the optimum configuration of the nerual network architecture was determined. Optimumlearining rate, momentum term and the number of hidden layer units hsow 0.3, 0.5, 13 respectively. It may be applied to DRGS(dynamic route guidance system) with a minor modification. The methods are suggested at the condlusion of this paper, And there is no doubt that this neural -based model can be applied to many other itme series forecating problem such as populationforecasting vehicel volume forecasting et .
본 연구는 교차로 지체를 고려한 통행시간함수를 개발하고, 이를 도시가로망에 적용하여 분석하는데 그 목적을 두고 있다. 이는 기존 통행배정 모형이 교차로 지체를 적절히 고려하지 못하고 있다는 분석에 근거하고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 링크의 통행시간을 구간 순행시간과 교차로 지체시간으로 구분하고, 청주시 주행속도, 교통량, 기하구조 및 신호운영 자료 등을 수집하여 계획단계에 적절한 구간 순행시간과 교차로 지체시간 산출모형을 구축하고, 이를 통행배정 단계에 적용하여 그 타당성을 분석하는데 중점을 두고 있다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 교차로 지체시간을 산출하기 위해 교차로의 녹색시간비 대신 접근로의 차로수비율을 교차로 유형별로 보정한 후, 이를 실제 녹색시간비율과의 t-검정을 시행하여, 평균값에 차이가 없다는 귀무가설을 기각할 수 없는 것으로 분석되어, 보정 차로수비율을 모형구축에 적용하였다. 둘째, 기존의 BPR모형과 보정 차로수비를 이용한 균일지체기반 수정모형 및 Webster기반 수정모형을 청주시 가로망에 EMME/2를 활용하여 통행배정하여 주행속도 조사자료와 비교한 결과, BPR모형은 교차로 지체의 영향을 반영하지 못하는 것으로 나타난 반면에 균일지체기반 수정모형과 Webster기반 수정모형은 관측된 조사자료에 보다 근접한 결과를 보였다. 셋째, 이들 모형의 배정결과와 실측 통행시간, 교통량, 평균통행속도간 통계검증 결과 통행시간 분리모형이 BPR모형 보다 실측치와의 통계적 오차가 감소하는 것으로 분석되었다.
단속류에서는 신호제어에 의한 정확한 통행시간 추정에 어려움이 많으므로 기존 교통정보 수집체계로부터 얻을 수 있는 자료를 가공하여 운전자 및 교통정보 이용자에게 보다 신뢰성 있는 정보를 제공하여야한다. 또한 시간의 변화에 따른 장래의 최적경로는 개별구간에 대한 장래의 구간속도를 예측해야만 가능하므로 과거의 원시자료만으로 나타나지 않는 교통류의 변동에 따른 도로의 소통상태가 반영되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 영상검지기 자료 및 AVI 자료의 특성을 효과적으로 통합하기 위해 영상검지기자료를 이용한 KHCM 방식의 추정법을 통해 링크별 통행특성을 파악하고, 이러한 특성비율을 보정계수로 적용하여 AVI에서 수집된 구간통행시간정보에 반영함으로써 보다 정확한 링크별 통행시간을 산출하는 데이터 융합기법을 도출하였고, 평가 결과(RMSE, EC 등) 또한 우수하였다. 이 기법을 이용한 링크별 통행시간정보는 운전자가 이동하고자 하는 구간이 AVI의 제공범위에 미치지 못하거나 넘어서는 경우, 원하는 총 통행구간의 시간정보를 예측할 수 있다는 의의를 지닌다. 또한 실제 차량은 시 공간적인 이동을 하기 때문에 동시간대의 링크통행시간을 이용한 정보는 실제 통행시간과 비교해 볼 때 상당한 시간처짐 (Time-lag)현상을 가져온다. 따라서, 시간주기별로 변화하는 차량의 시 공간적 이동을 고려한 다주기 예측의 개념을 도입하였으며, 칼만필터링을 활용한 다주기 예측모형의 평가결과(RMSE, EC등) 현실을 잘 반영하는 모형임이 증명되었다.
도로 및 철도 등의 투자평가에 있어 도로부문에서 발생하는 통행시간 절감편익의 추정이 가장 중요한 부문을 차지한다. 우리나라에서 현재 적용되고 있는 대부분의 교통시설 투자평가지침은 BPR 함수의 시간-교통량 관계를 이용하고 있으며, 연평균일일교통량(AADT)에 첨두시간 교통량의 비율(설계시간 계수)을 곱한 교통량을 기준으로 산출되고 있다. 그러나 AADT 에 설계시간계수를 적용하는 문제와 우리나라의 많은 도로구간이 거의 용량상태에 다다르고 있는 상황 등으로 인하여 총통 행시간이 과다추정되는 것에 대한 문제제기가 있어왔다. 본 연구에서는 기존의 방식을 대신하여, 일년간 시간대별 교통량 분포를 이용하여 총통행시간을 산출함으로써 이러한 문제를 극복하여 보다 현실성 있는 통행시간을 추정할 수 있는 방법을 제 시하였다. 일반국도를 대상으로 이 방법론의 적용효과를 분석하였으며, 이 방법론은 도로의 위계 및 유형별로 AADT를 제공하게 되면 다른 유형의 도로에 대하여서도 적용될 수 있을 것이다.
The Shortest Path Problem in Time-dependent Networks, where the travel time of each link depends on the time interval, is not realistic since the model and its solution violate the Non-passing Property (NPP:often referred to as FIFO) of real phenomena. Furthermore, solving the problem needs much more computational and memory complexity than the general shortest path problem. A new model for Time-dependent Networks where the flow speeds of each link depend on time interval, is suggested. The model is more realistic since its solution maintains the NPP. Solving the problem needs just a little more computational complexity, and the same memory complexity, as the general shortest path problem. A solution algorithm modified from Dijkstra's label setting algorithm is presented. We extend this model to the problem of Minimum Expected Time Path in Time-dependent Stochastic Networks where flow speeds of each link change statistically on each time interval. A solution method using the Kth-shortest Path algorithm is presented.
1990년대 후반부터 구간 검지기를 이용한 링크통행시간 추정에 필요한 최소 표본수와 링크 및 경로 통행시간 추정과 예측을 위한 적정 집계간격에 대한 연구가 폭넓게 진행되어 왔다. 그러나 루프(지점)검지기를 이용한 교통정보수집체계의 경우, 합리적인 검증 없이 선정된 1분~5분의 집계간격을 이용하고 있다. 본 연구의 목적은 지점검지기인 루프검지기를 이용하여 통행시간자료를 수지하는 경우, 링크 및 경로 통행시간 추정과 예측을 위한 적정 집계간격 결정 모형을 개발하고 현장의 자료에 적용하는 것이다. 본 논문은 링크 및 경로 통행시간 추정을 위한 적정 집계간격 결정 모형으로 CVMSE(Cross Validated Mean Square Error)방법을 이용하였으며, 링크 및 경로 통행시간 예측을 위한 적정 집계간격 결정 모형으로는 FMSE(Forecasting Mean Square Error)를 적용하였다. 개발된 방법론은 경부고속도로의 루프이터에 적용되었다. 적용결과 링크 및 경로 통행시간 추정을 위한 적정 집계간격은 3분~5분으로, 링크 및 경로 통행시간 예측을 위한 적정 집계간격은 10~20분으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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