• 대한교통학회지
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• 제24권2호
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• pp.157-168
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• 2006

구간검지시스템에서 수집되는 통행시간 정보는 과거 개별차량의 검지기 통과시각(도착시각)을 기준으로 수집되는 특성이 있다. 따라서 구간검지시스템에 의해 수집되는 통행시간 정보는 도착시각기준이 아닌 출발시각기준으로 산출되어야 하고 현재시점(On-Line)에서 통행시간 추정 및 예측이 되어야 한다. 그러나 기존의 구간검지시스템을 이용한통행시간 추정 및 예측 연구들은 도착시각기준으로 수집되는 개별차량 통행시간 자료를 이용함으로 출발시각기준 On-Line 통행시간 정보 관련 연구를 체계적으로 접근하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 On-Line 출발시각기준의 통행시간 정보의 개념을 정립하고 이에 따른 시사점을 도출하였다 그리고 베이지안 추론을 이용하여 고속도로를 대상으로 한 출발시각기준의 On-Line 링크통행시간 추정 알고리즘을 개발하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 알고리즘은 On-Line 통행시간 정보 질의 정확성과 신속성 측면에서 개선된 통행시간 대표값(평균값)을 추정하는 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제18권3호
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• pp.55-76
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• 2000

실시간 통행시간관련자료의 집계시간간격은 보다 신뢰성있는 통행시간정보제공과 교통정보센터의 효율적인 운영을 위해 매우 중요한 요소이다. 그러나 대부분의 기존 VDS 및 TCS교통정보 데이터는 통계학적·공학적 차원에서의 합리적인 연구나 검증없이 경험적 간격으로 집계되고 있다. 본 연구의 목적은 링크 및 교통축(Corridor) 통행시간 산정 및 예측시의 최적 집계 시간간격을 결정할 수 있는 통계학적 모형을 개발하고 실제 도로망에서 수집되는 통행시간자료에 적용하는 것이다 첫째로, 본 연구는 링크 및 교통축 통행시간 산정 및 예측으로 인한 오차를 계량화하는 통계학적 모형을 제시하고, 제시된 모형의 의미를 교통류이론 측면과 통행시간정보 이용자측면에서 살펴보았다. 둘째로, 미국 Texas, Houston의 도시고속도로에서 AVI시스템을 통해 수집된 통행시간자료를 제시된 모형에 적용하였다. 적용결과 링크통행시간 산정을 위한 최적 집계시간간격보다 링크통행시간예측을 위한 최적 집계시간간격이 큰 것으로 나타났으며, 교통축 통행시간 산정 및 예측을 위한 최적 집계시간간격은 교통축을 구성하는 링크간의 상관관계 (Correlation)에 큰 영향을 받는 것으로 분석되었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.5-8
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• 2000

Vehicle travel time (empty travel time pius loaded travel time) is a key parameter for designing AGV-based material handling systems. Especially, the determination of empty vehicle travel time is difficult because of the stochastic nature of the empty vehicle locations. This paper presents a method to estimate vehicle travel times for AGV-based material transport systems. The model considers probabilistic aspects for the travel time and vehicle location under random vehicle selection rule and nearest vehicle selection rule. The estimation of empty travel time is of major effort. Simulation experiments are used to verify the proposed travel time model, and the simulation results show that the presented model provides reasonable travel time estimations.

• 대한교통학회지
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• 제18권1호
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• pp.47-59
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• 2000

본 연구에서는 고속도로 교통관리시스템에서 VDS 교통정보 와 대상지역의 TCS로부터 여행시간을 수집하고, 이들 자료를 토대로 신경망 이론을 이용한 여행시간 추정(Estimation)모형을 구축하였다. 또한, 신경망 이론에 칼만필터기법(Kalman Filter Technique)을 연계하여 단위시간 동안의 여행시간을 예측(Prediction)하여, 고속도로 이용자에게 보다 향상된 실시간 여행시간정보를 제공할 수 있는 여행시간 추정 및 예측 알고리즘을 개발하였다. 신경망 모형의 여행시간 추정 방식과 현재 적용되고 있는 여행시간 산출 방식의 비교/분석을 위해 각 각의 여행시간 산출방식에 의한 평가지표별로 시행한 평가의 결과는 신경망 모형이 제시한 대부분의 지표에서 상대적으로 우수하게 나타났다.

• 한국도로학회논문집
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• 제16권5호
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• pp.99-108
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• 2014

PURPOSES : The travel times of expressway buses have been estimated using the travel time data between entrance tollgates and exit tollgates, which are produced by the Toll Collections System (TCS). However, the travel time data from TCS has a few critical problems. For example, the travel time data include the travel times of trucks as well as those of buses. Therefore, the travel time estimation of expressway buses using TCS data may be implicitly and explicitly incorrect. The goal of this study is to improve the accuracy of the expressway bus travel time estimation using DSRC-based travel time by identifying the appropriate analysis period of input data. METHODS : All expressway buses are equipped with the Hi-Pass transponders so that the travel times of only expressway buses can be extracted now using DSRC. Thus, this study analyzed the operational characteristics as well as travel time patterns of the expressway buses operating between Seoul and Dajeon. And then, this study determined the most appropriate analysis period of input data for the expressway bus travel time estimation model in order to improve the accuracy of the model. RESULTS : As a result of feasibility analysis according to the analysis period, overall MAPE values were found to be similar. However, the MAPE values of the cases using similar volume patterns outperformed other cases. CONCLUSIONS : The best input period was that of the case which uses the travel time pattern of the days whose total expressway traffic volumes are similar to that of one day before the day during which the travel times of expressway buses must be estimated.

• 한국도로학회논문집
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• 제16권3호
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• pp.119-129
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• 2014

PURPOSES : This investigational survey is to observe a proper spatial aggregation method for path travel time estimation using the hi-pass DSRC system. METHODS : The links which connect the nodes of section detectors location are used for path travel time estimation traditionally. It makes some problem such as increasing accumulation errors and processing times. In this background, the new links composition methods for spatial aggregation are considered by using some types of nodes as IC, JC, RSE combination. Path travel times estimated by new aggregation methods are compared with PBM travel times by MAE, MAPE and statistical hypothesis tests. RESULTS : The results of minimum sample size and missing rate for 5 minutes aggregation interval are satisfied except for JC link path travel time in Seoul TG~Kuemho JC. Thus, it was additionally observed for minimum sample size satisfaction. In 15, 30 minutes and 1 hour aggregation intervals, all conditions are satisfied by the minimum sample size criteria. For accuracy test and statistical hypothesis test, it has been proved that RSE, Conzone, IC, JC links have equivalent errors and statistical characteristics. CONCLUSIONS : There are some errors between the PBM and the LBM methods that come from dropping vehicles by rest areas. Consequently, this survey result means each of links compositions are available for the estimation of path travel time when PBM vehicles are missed.

• 대한교통학회지
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• 제22권6호
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• pp.109-120
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• 2004

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.

• 대한교통학회지
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• 제27권5호
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• pp.209-221
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• 2009

운전자가 원하는 통행시간 예측 정보를 제공하기 위해서는 이미 알고 있는 교통상황 하에서의 통행시간 추정이 선행되어야 한다. 그러나 현재 고속도로에 적용되고 있는 지점검지기에 의한 통행시간 추정 방법은 신뢰성 있는 통행시간을 산출하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 신뢰성 있는 예측정보를 제공하기 위한 기반 결과로서 고속도로 경로의 기 종점 영업소 간에서 실제 소요된 통행시간의 추정에 주안점을 두었다. 통행시간 추정시 교통정보의 활용도 측면에서 매우 유용하면서도 풍부한 고속도로 통행료 수납시스템 (Toll Collection System, TCS) 자료를 이용하였다. 경로통행시간 추정모형에서는 경로 내의 링크통행시간을 조합하여 고속도로의 경로통행시간을 추정하였다. TCS 자료가 결측 된 경우에는 통행시간의 증가패턴을 분석하여 선형보간법을 통해 이전주기의 TCS 통행시간을 참조하였다. 결측이 장기간 지속되거나 통행시간의 변동이 심한 전이시간대에는 VDS 시공도에 의한 동적인 통행시간을 추정하였다. 본 연구에서 제안한 모형을 통해 추정된 경로의 통행시간은 경로를 직접 통행한 차량들의 통행시간과 통계적으로 차이가 없음이 검증되었다. 제안모형은 동일 출발 시간대에서는 통행시간의 편차가 심하고 전 후 시간대에서는 통행시간 대푯값의 변화 패턴이 불규칙한 장거리 구간에 대해 신뢰성 있는 통행시간을 추정할 수 있었다. 본 연구에서 추정된 통행시간은 교통 상황의 성능 지표 및 실시간 통행시간 예측 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권2D호
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• pp.233-239
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• 2006

지금까지의 링크통행시간에 대한 연구는 개별 차량의 평균을 통한 평균링크통행시간 산정 및 추정의 제한적인 연구가 대부분이었다. 그러나, 링크통행시간은 교통조건, 신호운영조건, 도로조건 등 다양한 영향인자로 인해 통행시간 분포가 구분되는 특성을 나타낸다. 링크통행시간 분포특성에 대한 선행연구결과 통행시간이 양분되어 분포하는 것으로 나타났으며 따라서, 링크통행시간의 경우 평균통행시간에 의한 결과보다 신호지체가 발생하지 않는 통행시간과 신호지체가 발생하는 통행시간으로 구분하는 것이 교통상황을 인식하는데 바람직할 것이다. 본 연구에서는 통행시간 분포특성 및 원인을 분석하였으며, 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 보다 다양한 조건을 부여하여 링크통행시간분포비율에 영향을 주는 변수들에 대한 검토하고 통행시간 분포비율을 추정할 수 있는 모형을 구축하였다. 먼저 링크통행시간 분포비율을 추정하는 회귀모형과 퍼지근사추론 모형을 구축하였다. 추정 모형을 구축하기 위한 변수를 분석한 결과 잔류녹색시간과 대기행렬 대수가 높은 상관성을 가지는 것으로 분석되었으며, 따라서 이를 이용하여 추정모형을 구축하였다. 구축결과를 비교 검토한 결과 퍼지근사추론 모형이 회귀모형에 비해 추정의 신뢰성 및 적용성에서 더욱 우수한 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권3D호
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• pp.307-315
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• 2008

본 연구의 목적은 수도권 남부 국도 ITS 시범구간인 국도 3호선의 장지IC~곤지암IC구간에서 수집되는 교통자료를 기반으로 자기조직형 신경망 이론을 도입하여 국도구간의 통행시간 추정모형을 개발하는 방안을 제시하는 것이다. 지점 검지기 적정 설치위치와 구간의 연장 및 연도의 토지이용특성이 단속류의 구간통행시간에 영향을 미침을 확인하였으며, 구간 통행시간 추정을 위해 기존의 인공신경망 모형이 가지는 추가학습이 불가능하다는 단점과 신경망 구조의 최적구성이 어려운 점 등을 고려하여 자기조직형 인공신경망 구조방법을 도입하였다. 통행시간 추정결과 기존 검지기에서 수집된 자료와 최적위치에서 수집된 자료를 이용하여 모형을 검증한 결과 통행특성을 가장 잘 반영하는 지점자료를 활용한 모형의 추정력이 우수한 것으로 나타났다. 이러한 시도는 향후 국도 ITS 사업의 설계에서 검지기의 설치 위치 선정에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.