• 대한교통학회지
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• 제23권5호
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• pp.147-155
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• 2005

총연장 3,000km를 바로 눈앞에 두고 있는 우리나라 고속도로는 과거와는 달리 출발/도착지간에 여러 개의 경로가 존재하는 다중경로시대를 맞이하게 되었다. 이에 효과적인 교통량분산을 위한 통행시간정보는 그 어느 때보다도 중요해지고 있다. 본 연구는 고속도로 통행료수납시스템(TCS)으로부터 수집되는 통행시간 자료(즉, TCS 통행시간자료)를 이용해서 고속도로 톨게이트간 경로 통행시간을 산출하는 방법에 관한 것이다. TCS통행시간 자료는 고속도로를 통행한 모든 차량이 경험한 통행시간의 전수자료로서 정확도나 활용도가 매우 높을 뿐만 아니라, 별도의 설비투자가 필요치 않다는 장점을 가지고 있다. 그러나 이는 톨게이트간 출발시각과 도착시각만을 가지고 있어 해당 출발/도착지간에 2개 이상의 경로가 존재하는 경우 어느 경로를 통행한 시간인지 알 수 가 없으며, 더욱이 본선 주행시간외에 휴게소 체류시간, 램프 통행시간 통행요금 정산을 위한 대기시간 등이 포함되어 있어 올바른 경로통행시간 산출이 어렵다는 문제를 가지고 있다. 본 연구에서는 고속도로 톨게이트간 경로통행시간을 산출할 수 있을 뿐만 아니라 각 톨게이트와 센터간 자료통신량을 대폭 줄여줄 수 있는 전진반복 전후방탐색법(PIFAB)을 개발하여 그 이론적인 구조와 실제 적용결과를 살펴보도록 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.66-77
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• 2014

UTIS(Urban Traffic Information System)는 프로브차량을 활용하여 도시지역의 구간통행시간 정보를 직접 수집하는 방식으로 타 검지체계에 비해 상대적으로 정확한 링크 속도정보를 산출할 수 있다. 하지만, 현재 UTIS에서는 프로브차량(Probe Vehicle) 및 노변기지국(RSE)의 부족, 시스템 오류 등 다양한 요인에 의해 링크 속도정보의 수집이 누락되는 결측 구간이 발생되고 있다. 본 연구에서는 보다 정확한 여행시간 정보를 제공하기 위한 방안으로 k-NN 알고리즘을 기반으로 결측속도 정보를 효율적으로 보정할 수 있는 새로운 보정모형을 제안하였다. 제안 모형은 각 후보개체(이력 시계열 데이터)의 분포 특성에 따라 최근접이웃 개수를 탄력적으로 조정하는 적응형 k-NN 모형이다. 모형 평가 결과, 제안 모형이 결측정보를 효과적으로 보정 처리할 수 있는 동시에 ARIMA 등 타 모형에 비해 보정 오차를 크게 감소시킬 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제안된 결측 보정 모형은 UTIS 중앙교통정보센터에 직접 적용하여 교통정보 서비스 품질을 향상시키데 활용될 계획이다.

• 대한교통학회지
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• 제27권1호
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• pp.179-190
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• 2009

구간통행시간은 고속도로의 교통상황 모니터링을 위해 가장 효과적으로 사용될 수 있는 교통변수 중의 하나로 본 연구에서는 루프검지기를 이용하여 구간통행시간을 산출하는데 새로운 방법의 접근을 시도하였다. 국내에 가장 보편적으로 설치되어 있는 루프검지기에서 수집한 자기신호자료를 분석하여 각 차량을 구분할 수 있는 개별차량 고유특성을 산출하여 상류부를 통과한 차량을 하류부에서 재인식하는 알고리즘을 개발하였다. 개별차량특성으로는 차량의 검지기 통과시간, 차량길이, ESI값을 사용하였다. 검지기를 수집한 동일시간, 동일장소에서 동영상을 촬영 및 분석하여 실제통행시간을 산출하고 개발된 알고리즘의 성능평가를 위해 사용하였다. 매칭정확도를 최대로 하는 각 파라메터들의 최적값을 산정하기 위해 수집자료의 전반부를 training data로 설정하고 파라메터의 정산과정을 사용하였다. 산출된 최적 파라메터들을 이용하여 수집자료의 후반부인 test data에 적용하여 구간통행시간과 매칭정확도를 산출하였다. 차량재인식 결과 개발된 알고리즘에서는 매칭정확도가 약 48%로 산출되었으며, 구간통행시간은 34.14초로 실제 구간통행시간인 34초와 매우 유사하게 산출되었다. 그리고 본 연구에서 제시한 알고리즘의 교통상황에 따른 적용가능성 검토과정을 수행하였다.

• 대한교통학회지
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• 제22권4호
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• pp.135-146
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• 2004

교통정보에 의한 교통량분산 효과를 실질적으로 얻기 위해서는 좌회전금지, U-turn, P-turn과 같은 교차로내 회전제약이 존재하는 일반 가로망에서 적정수의 경로를 도출하여 제공해야 한다. 이를 위하여 k-path 알고리듬이 주로 이용되고 있으나 도출된 경로들간에 중복성이 문제가 되고 있다. 본 연구는 교차로내 회전제약들을 고려하면서 교통정보제공을 위한 n개의 최단경로탐색(n-path) 알고리듬을 개발하는 데 연구의 목적이 있다 여기서 n-path 알고리듬은 기존 k-path 알고리듬과는 차이가 있는데, k-path 알고리듬은 기종점간 통행비용을 기초로 첫 번째 최단경로외 2번째 최단경로, 3번째 최단경로,....식으로 k개의 최단경로를 찾는 데 비해, n-path 알고리듬은 각 경로간 일정수준 이상의 경로중첩(path overlap)이 발생하지 않도록 하면서 n개의 경로를 탐색하는 방법이다. 이를 위하여 첫 번째 탐색된 경로를 중심으로 통행비용과 경로중복수준을 판단하여 이후 경로들을 탐색하게 된다. 또한, 본 연구에서 제시하는 n-path 알고리듬은 기존 연구와는 달리 교차로상 회전제약을 반영하기 위하여 가로망을 확장할 필요가 없다는 장점이 있다. 개발된 알고리듬을 몇 개의 예제 네트워크에 적용하여 평가하였으며 평가결과 원하는 결과를 도출하고 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제26권1호
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• pp.127-135
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• 2008

교통망에서 출발지와 도착지를 연결하는 최적경로탐색(Optimum Shortest Path)의 기준은 통행시간, 통행비용, 통행요금, 통행거리 등 복수의 기준에서 단일기준(Single Attribute Objective)을 선정하여 선정된 기준에 대하여 최소화되는 경로를 탐색하는 것을 의미하며 최적경로 탐색기법으로 탐색이 가능하다. 다목적 경로탐색(Multi-Objective Shortest Paths)에서는 이들 복수의 기준 (Multi-Objective)을 고려하여 경로를 탐색한다. 최근까지 다목적경로탐색에 대한 연구는 대부분 단일의 교통수단만으로 구성된 교통망에 대한 가정을 기반으로 이루어졌으며, 다수의 교통수단이 혼재된 교통망(Multi-Modal Transportation Network)에서 다목적경로탐색에 대한 연구는 환승에 대한 문제를 최적해법 차원에서 고려하지 않았으며, 교통정보 분야에서 일반적으로 적용되는 동적계획법(Dynamic Programming)에 기반한 알고리즘에 대한 연구는 다수단교통망에서 다목적경로탐색 문제에서 검토되지 않았다. 본 연구는 다수단교통망에서 다목적경로탐색 문제에서 최적 해를 도출하기 위한 동적계획법 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 Skriver & Andersen (2000)이 제시한 2기준 노드표지갱신 알고리즘을 기반으로 네트워크의 확장없이 수단 간의 환승이 반영되도록 2기준 이상의 다기준 링크표지갱신 알고리즘으로 개발하는 방안으로 확대한다. 본 연구는 다기준 링크표지가 다수단 교통망에 적용했다는 점 이외에, 출발지에서 모든 링크까지 비지배경로를 탐색하는 과정이 효율적으로 이루어지도록 출발지에서 개별 링크까지의 비지배경로/트리(Path/Tree) 집합을 표지처럼 활용하였다. 다수단교통망에서 다목적경로탐색문제에 적합한 도시부의 대중교통망에 한정하여 경로탐색속성을 환승과 링크주행속성으로 구분하였다. 본 연구에서 제안된 알고리즘의 계산과정을 소규모 복합대중교통망을 통해 검증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.249-257
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• 2017

신뢰성 있는 통행시간 예측을 위해 DSRC로부터 수집된 통행시간에서의 이상치(outlier) 필터링은 필수이다. 통행시간 예측을 위해 사용되는 보편적 기법인 TRANSGUIDE는 특정 분석 시간동안 통행시간의 변동이 크게 발생하는 조건에서 수집데이터의 이상치 제거를 효율적으로 처리하지 못하는 문제점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 TRANSGUIDE의 한계점 을 보완할 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. TRANSGUIDE가 특정 분석 시간대 충분한 데이터 관측이 어려울 경우 Median Absolute Deviation(MAD)를 이용하여 이상치 제거를 위한 새로운 유효 분석 영역을 설정하였다. 새로운 분석 영역 설정 후 특정 시간대 교통 조건하에서 최대 허용 가능한 이상치를 고려한 변수 ${\alpha}$, ${\beta}$를 제안하였다. 변수 ${\alpha}$, ${\beta}$를 추정하기 위해 과거 데이터와 도로 구간의 특성을 반영하였다. 개발된 알고리즘은 수도권 일반국도 3호선, 2013년 1월 1달간 DSRC 데이터가 존재하는 다차로 일반국도에 적용하였다. 누적상대도수를 이용하여 모형의 정산 수행 후 성능에 대해 정량적 평가를 수행하였다. 개발된 알고리즘은 기존의 TRANSGUIDE가 특정 조건, 즉 일정 분석 시간동안 교통 조건이 급하게 변동되는 구간에서 이상치 제거에 취한한 점을 보완하는 것으로 판단되었다. TRANSGUDIDE가 특정 조건에서 통행시간 예측이 어려울 경우 본 개발 알고리즘은 활용될 것으로 판단한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권5호
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• pp.14-22
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• 2011

본 연구는 버스정보시스템(BIS)의 운행데이터를 이용하여 신호교차로에서의 지체시간을 추정하기 위한 연구이다. 기존의 버스시스템에 첨단정보통신 기술을 접목한 BIS는 많은 지방자치단체에서 구축하여 운영 중에 있다. 그러나 기존에 구축된 BIS의 운영을 통해 실시간으로 수집되고 있는 운행데이터의 활용은 활발히 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 BIS 운행데이터를 이용하여 실시간으로 지체시간을 산정하여 도시교통관리, 교통정보를 제공에 활용하기 위한 기초적인 연구를 수행하고자 하였다. VISSIM 5.20을 활용하여 시뮬레이션 모형을 구축하였으며 버스정류장에서의 서비스 시간을 제외한 버스 통행시간과 일반차량 지체시간 간의 상관관계가 유의한 것으로 분석되어 거시적 통계모형인 회귀모형으로 구축하여 분석한 결과 직선회귀모형의 결정계수가 0.826으로 가장 높게 나타났다. 구축된 모형을 통계적으로 검증하기 위하여 현장조사 값과 모형추정 값으로 T-test를 실시한 결과 95% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.39-57
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• 2018

본 연구는 교통운영 개선에 필요한 빅데이터 및 인공지능 모델 개발의 일환으로서, 도시부의 링크통행시간 및 통과교통량 등 가용 데이터 등을 이용하여 교통변수로 활용도가 높은 차량대기길이와의 관계를 딥러닝(Deep Learning)을 통해 학습하고 추정하는 인공지능 모델을 구축하는 것을 목표로 하였다. 차량대기길이 추정모형은 데이터 분석결과를 토대로 하여 우선 차량대기길이의 링크 초과여부를 분류한 후 링크 초과 및 링크 미초과 상황에서의 차량대기길이 추정하는 3개의 모형으로 모델링하였다. 딥러닝 모형은 텐서플로우로 구현하였으며, 모든 모형은 DNN 구조로서 은닉층과 노드 개수를 다양화하여 학습 및 테스트 후 최소 오차를 나타내는 네트워크 구조를 선정하였다. 차량대기길이 링크 초과여부 분류 모형은 약 98%의 정확도를 나타냈으며, 미초과 모형은 15% 미만, 초과 모형은 5% 미만의 오차를 각각 나타내었다. 링크별 평균 오차는 12%로 도출되었다. 이를 기존 검지기 데이터 기반의 방식과 비교한 결과 오차가 약 39% 감소된 것으로 분석되었다.

• 한국도로학회논문집
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• 제10권1호
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• pp.155-164
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• 2008

최근 들어 널리 확대되는 ITS시설과 장비의 효율적인 활용을 위해서는 실시간 통행시간예측과 같은 핵심기술의 개발이 매우 중요하다. 실시간 통행시간 예측기술을 통해 도로 이용자에게 통행시간 정보를 제공해줌으로써 운전자가 정보에 기반을 둔 선택을 할 수 있게 되며, 이에 따라 도로이용자의 통행 효용 및 도로시설 이용효율을 극대화할 수 있다. 본 연구에서는 자료 성질이 다른 VDS정보와 AVI정보를 하나의 틀 안에서 융합하는 모형을 제시하였으며, 이를 통해 VDS정보의 실시간성과 AVI 정보의 현실반영 특성을 반영한 통행시간추정이 가능하게 되었다. 또한 실시간 교통정보 제공을 위해 알고리즘의 수치연산 처리량이 실시간 현장 적용이 가능한 수준이 되도록 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제시된 통행시간 추정 모형의 적용가능성과 신뢰성은 실제 국도 교통량자료를 이용하여 검증하였다. 실험결과에 따르면 본 모형은 연산처리 효율성이 매우 우수하여 실시간 운영 이 가능할 뿐만 아니라 실시간으로 수집되는 검지정 보를 사용함으로써 예측의 정확도를 향상시켰다. 특히 본 연구에서 제시한 이질적 자료의 융합방법은 향후 새로운 형태의 검지자료를 활용하는데 있어서 매우 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.67-74
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• 2022

최근 높은 스마트폰 보급율과 ITS (intelligent transportation systems) 인프라 확충 등 정보통신기술(information and communications technology, ICT) 이용 활성화로 실시간 교통정보의 수집원이 증가하였다. 이렇게 다양하게 수집되는 실시간 교통정보의 정확도는 VDS(vehicle detection system), DSRC (dedicated short-range communications), GPS (global positioning system) probe와 같은 다양한 교통정보 수집원별 시공간 혹은 교통상황 등 다양한 환경에 따라 다르게 나타날 수 있다. 본 연구의 목적은 이질적 교통정보가 동시에 수집될 경우, 실시간 교통정보의 정확도를 향상시키기 위한 융합 전략의 제시에 있다. 이를 위해 고속국도(892.2 km, 227개 링크), 일반국도(937.0 km, 2,074개 링크)를 대상으로 주행 조사를 실시하였으며, 해당 링크 및 시간대에 probe 차량 5대의 평균 통행속도는 실시간 교통정보 수집원별(VDS or DSRC, GPS-based A, B) 정확도 평가의 기준 혹은 참값으로 활용되었다. 결과적으로 제시된 융합 전략에 대한 정확도 개선 효과는 일반국도에서 1개 수집원을 제외하고 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 향후 다양한 기관으로부터 서비스되는 실시간 교통정보가 동시에 연계되는 환경에서 보다 정확한 교통정보 서비스의 가능성을 확인하였다.