• 대한공간정보학회지
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• 제4권2호
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• pp.91-98
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• 1996

교통영향평가는 일정규모 이상의 사업시행으로 교통에 심각한 영향을 초래할 수 있는 사업에 대하여 교통의 영향을 분석, 그 결과에 따라 사업계획을 조정 또는 교통시설을 확충하여 교통문제점을 사전에 예방하는 제도로, 교통계획에서 뿐 만 아니라 교통관리체계에서도 중요한 과정이다. 그래서 교통영향평가는 그 대상지역을 광범위하고 상세하게 막대한 양의 자료를 수집, 편집, 분석해야 하기 때문에 수집된 대단위 자료의 처리가 가능해야만 한다. 교통영향평가에 있어서 GIS는 평가에서 요구되어지는 위와 같은 여러 가지 측면에서 상당히 만족할 만한 경과를 얻게한다. 그래서 본 연구에서는 GIS를 이용하여 정확하게 그래픽과 통계적 수치, 그리고 속성자료를 결합하여 주변지역 토지이용 및 개발계획 현황, 교통시설 이용현황, 교통개발 공공계획, 교통수요 등을 종합적이며 유기적으로 취급 가능하게 하며, 또한 수집된 자료를 통한 조사분석, 예측, 문제점 제시 등에서 여러 가지의 통합적 분석을 통한 종합적인 문제점을 제시하여 교통영향평가에 있어서 GIS가 효과적으로 이용될 수 있는지를 살펴보고자 한다.

• 한국측량학회지
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• 제23권4호
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• pp.345-352
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• 2005

첨단 정보화시대에 교통사고처리 및 분석의 병행되는 업무는 개별적 수행에 따른 이중적 업무로 진행되고 있으며, 교통사고를 처리하는 현 경찰청은 최첨단 기술을 병행하지 못하고, 아직도 수작업에 의해 업무가 진행되고 있으며, 교통사고분석에 있어서는 지리요소와 개별 및 복합적 요소에 따른 교통사고 요인 대한 연구와 사고원인에 대한 사고분석에 관한 연구가 미흡한 실정이다 따라서, 교통안전정책을 효과적으로 수립 및 시행하고 이를 평가하기 위해서는 무엇보다 교통사고 자료를 토대로 교통사고 발생원인 및 특징에 대한 체계적, 과학적 분석이 선행되어야 한다. 교통사고 자료를 지형공간정보체계기반으로 구축하여 기존에 텍스트 형태의 자료 수집이 아닌 PDA를 이용하여 실시간으로 사고 자료를 표준 도로교통사고 자료 양식에 맞게 변환하여 저장 및 사고 정보를 관리할 수 있으며, 공간 데이터 특수성과 연계하여 사고원인에 대한 지리적 분석 데이터로 표출하는 통합 관리 시스템 개발에 관한 연구를 수행하였다.

• 대한교통학회지
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• 제26권6호
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• pp.29-38
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• 2008

서울의 오피스 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 앞으로도 그 성장세는 계속될 것으로 전망되고 있다. 그에 따라 오피스 시장에 관한 연구들이 많이 이루어지고 있다. 교통여건은 오피스 임대료를 결정하는 가장 중요한 요소중 하나지만, 교통여건이 오피스 임대료에 미친 영향을 실증적으로 규명한 연구는 매우 드문 실정이다. 이 연구는 교통여건이 오피스 임대료에 미친 영향을 규명하기 위해 도심 80개, 강남 96개, 여의도 74개의 오피스 빌딩을 대상으로 임대료 회귀모형을 구축하였다. 실증분석결과 교통여건은 오피스 임대료를 결정하는 중요 요인이며, 교통량이 많아져 교통혼잡이 발생할 경우 오피스 빌딩 임대료는 하락한다는 사실을 규명할 수 있었다. 또한 이 연구를 통해 서울의 3대 오피스 중심 지역(도심, 강남, 여의도)별로 교통여건이 오피스 임대료에 미치는 영향이 다르다는 점도 규명할 수 있었다.

• 한국환경보건학회지
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• 제30권3호
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• pp.293-299
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• 2004

Traffic represents one of the largest sources of primary air pollutants in urban area. As a consequence, numerous abatement strategies are being pursued to decrease the ambient concentration of pollutants. A characteristics of most of the these strategies is a requirement for accurate data on both the quantity and spatial distribution of emissions to air in the form of an atmospheric emission inventory database. In the case of traffic pollution, such an inventory must be compiled using activity statistics and emission factors for vehicle types. The majority of inventories are compiled using passive data from either surveys or transportation models and by their very nature tend to be out-of-date by the time they are compiled. The study of current trends is towards integrating urban traffic control systems and assessments of the environmental effects of motor vehicles. In this study, a model of vehicle emission calculation by using real-time traffic data was studied. Traffic data, which are required on a street-by-street basis, is obtained from induction loops of traffic control system. It is possible that characteristics of hourly air pollutants emission rates is obtained from hourly traffic volume and speed. An emission rates model is allocated with a high resolution space by using geographic information system (GIS). Vehicle emission model was developed with a high resolution spatial, gridded and hourly emission rates.

• Spatial Information Research
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• 제13권3호
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• pp.309-321
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• 2005

교통정책과 계획수립을 위한 교통수요의 합리적인 분석을 위해서는 현실적이고 신뢰성 있는 교통자료의 구축이 요구된다. 또한 교통계획 및 운영의 측면에서 복잡한 교통문제를 쉽게 전달할 수 있는 사용자 위주의 시스템이 필요하다 일반적으로 교통 분석 존에 대한 사회${\cdot}$경제적 특성 자료를 수집하고 분석용 네트워크를 구축하는 과정은 교통계획모형 수립과정에서 가장 중요한 부분으로 많은 시간과 노력이 요구된다. 또한 수집된 데이터를 통합하고 이용 가능한 형식으로 변화하기 위해서는 상당한 비용이 든다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 자료를 효과적으로 선택, 수정, 가시화할 수 있고, 네트워크의 특성 변화를 보다 효율적으로 파악할 수 있도록 GIS를 도입하는 것이 바람직하다. 교통계획과정에 GIS의 기능이 특히 중요시되어지고 있지만 교통문제에 GIS를 이용하는 것은 초보적인 단계이다. 본 연구는 GIS의 공간표현, 분석기능을 바탕으로 다양한 교통정보를 제공하고 교통계획을 가능하게 하기 위한 GIS-T 통합시스템 구현에 목적을 두었다. 이를 위해 교통분석용 패키지와 GIS 환경사이에 양방향 데이터 교환이 가능하게 하고, 네트워크 수정${\cdot}$편집${\cdot}$검수기능 등 보다 효율적인 교통네트워크 관리를 위한 인터페이스를 설계하였다. 또한 GIS가 가지는 공간 데이터의 효과적인 처리에 활용가능 하도록 교통정보 처리모듈을 개발하여 통합시스템에 추가하였다. 이러한 GIS-T 통합시스템은 네트워크의 편집과 분석에 효율적인 환경을 제공하여 보다 현실적인 교통망 모델링을 반영할 수 있으며, 다양한 교통문제 분석에 효과적인 도구로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제14권4호
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• pp.257-267
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• 2015

We propose a vehicle-mounted, location-aware mobile digital signage system that can be used for public transportation through mobile communication. This paper proposes the installations of the LED display panels at the backside of the bus., which display traffic information to cars behind the bus. Information to be displayed would include, but is not limited to, road information, public commercials and private commercials. We propose the system architecture and further implement the prototype of mobile digital signage system for demonstration. The system is based on the Client-Server system. Each bus has a client terminal which detects the current location by a GPS receiver and sends its location information to the server using mobile communication function. The terminal device receives advertisements and traffic information from the server and displays it to the large LCD or LED panel installed at the inside and outside of the bus. We use the Android smartphone as a client system, which inherently equipped with GPS and mobile communication function. GPS detects the location of bus and reports its geo-location data to the traffic information center server via a wireless communication network. On the server side, we developed a specially designed control server, where it communicates with the other traffic information center and updates and manages the databases contents being displayed by each position. The server contains location dependent variable information and returns selected information back to the vehicle in real time. Spatial database is used to process location based data. Server system periodically receives the real time traffic information from the road information center database. And it process the information by bus location and bus line number. In this paper, we propose a mobile digital signage service and explain the system implementation of this service.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제14권2호
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• pp.182-193
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• 2018

연구목적: 연구의 목적은 통행행태와 도시공간특성관계를 위계적으로 분석하는데 있다. 연구방법: 본 연구는 2010년 우리나라 83개 도시에 대한 통행행태와 도시공간특성과의 관계를 위계선형모형으로 분석하였다. 연구결과: 도시속성이 교통수단선택과 통행시간에 개인속성과 더불어 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 도시속성을 변화시키는 정책을 통해서 수단선택과 소요시간에 영향을 미치는 정도가 비교적 낮은 것으로 나타나 교통을 위해서 토지이용정책을 동원하는 정책효과는 이론적으로 있으나 그 규모에 대해서는 기대보다는 크지 않다. 결론: 고밀개발 또는 도시규모가 클수록 대중교통체계가 많이 공급되어 이용을 많이 하지만 승용차에 비해 시간이 많이 소요되는 단점을 극복하지 못하고 있다.

• 대한교통학회지
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• 제35권3호
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• pp.220-233
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• 2017

교통량은 주말 및 첨두시 O/D 구축, 차량주행거리 산정, 혼잡도로개선 대책 등에 활용되는 중요한 기초자료이다. 그럼에도 불구하고 국내 도시부 도로의 교통량 링크 커버리지는 매우 낮아, 현재 수집 교통량으로는 교통정책 및 분석에 제약이 따를 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 특 광역시 중 수집교통량 및 속도의 링크 커버리지가 가장 낮은 서울시를 대상으로, 수집 교통량과 속도를 활용하여 교통량 결측링크의 교통량을 추정하는 방안을 제안하였다. 여기서, 교통량 추정 방법으로 공간적 통계기법을 활용하였다. 교통량 추정모형 구축시, 서울시의 도시고속도로와 도시부 도로는 교통류 및 통행패턴은 상이하므로 이를 분류하여 도시고속도로에는 구간별 상수함수, 도시부 도로에는 회귀크리깅을 적용하였다. 이용 데이터로는 서울시 TOPIS, 국교부 국가교통정보센터 등에서 수집한 공공부문 교통량, 속도와 민간 내비게이션 DB를 활용하였다. 내비게이션 DB는 대부분의 도로링크에서 수집되므로 교통량 추정에 매우 용이하다는 강점을 가지고 있다. 단, 내비게이션 DB는 수집 교통데이터의 샘플데이터이므로, 모집단인 교통량, 속도와 비교 검증하여 적용하였다. 뿐만 아니라 내비게이션 DB도 결측링크가 존재하고, 차종이 승용차로만 구성되어 있으므로 이를 보정하여 적용하였다. 공간적 통계기법을 통해 추정한 교통량은 MAPE, RMSE를 활용하여 실제 교통량과 비교 검증하였다. 검증결과 model error가 MAPE 6.26%, RMSE 5,410로 모델의 추정력이 높고, prediction error는 MAPE 20.3% 로 교통량 추정에 대한 추정력도 높은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 교통량 결측링크의 교통량 추정모형은 차량주행거리와 온실가스 배출량 산정 등에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권1호
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• pp.216-238
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• 2023

In intelligent transportation systems, traffic management is an important task. The accurate forecasting of traffic characteristics like flow, congestion, and density is still active research because of the non-linear nature and uncertainty of the spatiotemporal data. Inclement weather, such as rain and snow, and other special events such as holidays, accidents, and road closures have a significant impact on driving and the average speed of vehicles on the road, which lowers traffic capacity and causes congestion in a widespread manner. This work designs a model for multivariate short-term traffic congestion prediction using SLSTM_AE-BiLSTM. The proposed design consists of a Bidirectional Long Short Term Memory(BiLSTM) network to predict traffic flow value and a Convolutional Neural network (CNN) model for detecting the congestion status. This model uses spatial static temporal dynamic data. The stacked Long Short Term Memory Autoencoder (SLSTM AE) is used to encode the weather features into a reduced and more informative feature space. BiLSTM model is used to capture the features from the past and present traffic data simultaneously and also to identify the long-term dependencies. It uses the traffic data and encoded weather data to perform the traffic flow prediction. The CNN model is used to predict the recurring congestion status based on the predicted traffic flow value at a particular urban traffic network. In this work, a publicly available Caltrans PEMS dataset with traffic parameters is used. The proposed model generates the congestion prediction with an accuracy rate of 92.74% which is slightly better when compared with other deep learning models for congestion prediction.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권11호
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• pp.2804-2823
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• 2013

Wireless sensor network (WSN) is a promising technology for monitoring physical phenomena at fine-grained spatial and temporal resolution. However, the typical approach of sending each sensed measurement out of the network for detailed spatial analysis of transient physical phenomena may not be an efficient or scalable solution. This paper focuses on in-network physical phenomena detection schemes, particularly the distributed computation of the boundary of physical phenomena (i.e. event), to support energy efficient spatial analysis in wireless sensor networks. In-network processing approach reduces the amount of network traffic and thus achieves network scalability and lifetime longevity. This study investigates the recent advances in distributed event detection based on in-network processing and includes a concise comparison of various existing schemes. These boundary detection schemes identify not only those sensor nodes that lie on the boundary of the physical phenomena but also the interior nodes. This constitutes an event geometry which is a basic building block of many spatial queries. In this paper, we introduce the challenges and opportunities for research in the field of in-network distributed event geometry boundary detection as well as illustrate the current status of research in this field. We also present new areas where the event geometry boundary detection can be of significant importance.