도로 이용자들은 도로의 불확실성을 고려해 통행계획 시 목적지에 일정한 시간 내에 도착하기 위해 추가 통행시간을 고려한다. 때문에 도로의 서비스 수준을 향상시키기 위해서는 기존의 소통측면 뿐만 아니라 변동성 측면의 정보의 제공을 통해 예측 가능한 도로를 만드는 것이 매우 중요하다. 이를 위해서는 도로의 변동성을 계량적으로 나타내고 도로이용자가 쉽게 이용할 수 있는 통행시간 변동성 지표 개발이 필요하다. 최근 미국을 중심으로 교통 선진국에서 통행시간 변동성에 대한 관심이 증가하고 있으며, 현재 변동성을 계량화하기 위한 지표에 대한 연구가 활발하게 진행 중에 있다. 기존 연구에서는 변동성 지표 산출시 95th통행시간을 가장 중요하게 고려하고 있다. 본 연구는 평상시와 기상요인시를 비교분석하여, 기존 통행시간 변동성 지표 산출시 가장 중요하게 고려되는 95th통행시간이 국내 교통 환경에서 통행시간 변동성을 대표할 수 있는 지표인지 검토였다. 교통수준별로 구분하여 분석한 결과 기상요인 발생시 교통 수준이 낮은 LOS A~D 구간에서는 80th통행시간, 90th통행시간, 95th통행시간 모두 증가하는 경향을 나타냈으며, 그중 95th통행시간이 가장 민감하게 변하는 것으로 분석되었다.
Recently, surveillance system designed to collect various trsffic information are becoming new areas of development . Among these, the image detector is a ayatem which can measure the travel time and speed in realtime and this is emerging as the most effcient tool to be available in future related areas. But in measuring wide-area information in realtime, the image detector are yet full of problem in its accuracy. The aim of this ahesis is to develop an algorithms which can collect wide-area information such as travel time and travel speed in urban networks and freeways in realtime. The information on wide-area such as travel time and travel speed is important in accomplishing strategic function in traffic control. The algorithm developed from this study is based on the image tracking model which tracks a moving vehicle form image datas collected continuously, and is constructed to perform realtime measurement. To evaluate the performance of the developed algorithms, 600 ind vidual vehicles in total were used as data for the study, and this evaluation was carried out with the differenciation of day and night condition at the access roads in front of AJou University, In the statistical analysis results, the error rate was recorded as 5.69% and it has proved to be applicable on the field in both day and noght conditions.
Transit GPS Probe를 이용하여 통행 시간을 산출함에 있어서 Bus Probe는 Taxi에 비해 상대적으로 조밀한 주기당 통행 시간 정보를 생성하였으나, 링크별 근소한 신뢰수준의 차이에도 불구하고 Bus Probe는 Taxi에 비해 평균적으로 낮은 신뢰 수준을 나타냈다. 따라서, 두 수집원의 운행특성을 고려한, 연속적이고 신뢰성 있는 링크통행시간 정보를 생성할 필요성이 있는 바, Bus Probe와 Taxi Probe의 통행시간 비율을 주기당 변수로 생성하여 실시간 (Real-Time) 데이터와 과거(Historical)자료로 보정하는 휴리스틱한 알고리즘을 개발하였다. 본 알고리즘에서 Real-Time 데이터는 4주기, Historical 데이터는 혼잡도별 평균값이 입력변수로 설정되었으며, 각 설정값은 통계적 기법을 기반으로 도출되었다. 알고리즘의 평가는 서울시내 주요 3개축 구간의 20개 링크를 대상으로 6시간의 실측자료와 동일주기 Transit GPS 데이터의 신뢰도를 사용하였다. 알고리즘 적용 결과 대상링크의 전체평균 신뢰도(71.45%)가 향상되었고, 수집원간 단순 합성한 기존 방법에 비해 모든 링크에서 우수한 것으로 나타났다.
DSRC의 원래 목적은 통행료 수집이었으나, 최근 한국도로공사는 DSRC 기반의 하이패스시스템을 교통정보체계에 응용하여 노변기지국간의 링크통행시간과 기 종점의 경로통행시간을 수집하는데 활용하고 있다. 기 종점을 통과한 차량을 통해 경로통행시간을 추정하는 경로기반방식(PBM: Path-based Method)은 수집표본수가 적고, 통과차량이 없을 경우 경로통행시간을 산출할 수 없는 문제점이 있는바, 링크기반방식(LBM: Link-based Method)을 제시하였다. 이는 실제 차량 궤적과 상이할 수 있는 문제점이 있으나 본 연구에서는 하이패스 DSRC 자료의 특성을 고려한 고속도로 경로통행시간 추정 모형 개발을 목적으로 개발되었다. LBM과 PBM의 경로통행시간 비교를 시도하였고, 그 결과 MAPE가 3% 이내로 나타났다. 이러한 결과로 볼 때 LBM을 통해 신뢰성 있는 경로통행시간을 추정할 수 있는 것으로 판단된다. 약간의 한계와 장래연구항목에 대해서도 제시하였다.
본 논문에서는 기존의 웹(인터넷)기반의 정보 제공 서비스의 범주를 벗어나, 음성 및 웹 브라우저 기반의 VoiceXML을 이용하여 웹과 음성 인터페이스를 동시에 사용할 수 있고 GPS 정보의 응용이 가능한 분산 환경 기반의 여행 정보 서비스를 제안한다. 기존의 여행 정보 콜 센터의 자동응답 서비스는 사전에 제작된 시나리오대로 운영돼 이용시간이 많이 걸릴 뿐 아니라 응답 내용을 바꿀 경우 시나리오를 다시 짠 후 녹음을 다시 해야 하는 불편함이 있었으나, 제안된 VoiceXML 기반의 여행 정보 시스템은 파일형태로 개별 대화 시나리오를 만들어 서버에 내장하는 방식으로 이루어져 시스템 개편이 쉬우며, GPS 정보를 이용한 사용자의 현 위치를 인지하고 이에 따른 다양한 여행 정보 서비스를 오지 환경과 같은 환경적 제약 변수에서도 쉽게 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
The peak flood discharge at a downstream station and the flood travel time between a pair of dams due to a specific flood release from the upper reservoir are computed using a hydraulic river channel routing method. The study covered the whole large reservoir system in the Han River, Korea. The computed flood discharges and the travel times between dams were correlated with the duration and the magnitude of flood release rate at the upstream reservoir, and hence a multiple regression model is proposed for each river reach between a pair of dams. The peak flood discharge at a downstream location can be converted to the peak flood stage by a rating curve. Hence, the proposed regression model could be used to forecast the peak flood stage at a downstream location and the flood travel time between dams using the information on the flood travel time, release rate and duration from the upper dam.
교통정보 제공은 개인의 통행시간 절약뿐만 아니라, 도로 운영의 효율성을 향상하여 사회적 편익을 증진시키는데 중요한 역할을 한다. 그 중에서 VMS(도로전광판 Variable Message Sign: 이하 VMS)는 운전자가 주행 중에 쉽게 이해할 수 있게 함은 물론 불특정 다수에게 실시간으로 정보를 제공하는 수단으로 이용되고 있다. 그렇지만 VMS로부터 제공되는 정보가 운전자의 경로 선택에 있어서 어느 정도의 영향을 미치는지를 명확히 밝히고 있는 연구는 부족한 상태이다. 본 연구에서는 운전자들의 VMS 교통정보 이용 형태 및 이용 만족도 등에 대해 살펴보고, VMS 정보에서 통행시간이 수치적으로 표현되었을 때, 경로선택에 영향을 미치는지에 대한 경로전환 예측모형을 구축하였다. 경로전환예측 모형은 우회도로의 상태에 따라 조건I, 조건II, 조건III으로 구분하여 확률을 추정하였다. 또한 VMS 교통정보 제공으로 인해 발생하는 운전자의 통행단축시간에 따른 전환율과 그에 따른 민감도를 도출하였다. 본 연구의 결과로, 조건I의 경우 단축시간 5분에서 10.0%의 전환율을 보이지만 단축시간이 20분일 때 81.6%까지 늘어났다. 조건II에서는 단축시간이 증가함에 따라 14.2%에서 92.7%까지, 조건III은 최대 99.1%의 전환율의 결과를 나타냈다. 각 조건별 통행단축시간에 따른 전환확률 민감도 분석에서는 조건I일때 약 11분, 조건II는 약 9분, 조건III은 약 5분의 통행단축시간에서 민감도가 가장 높게 나타났다.
본 연구는 출발시각기준 실시간 통행시간 정보를 제공을 위한 공간적 설계의 적절성을 판단하는 것이다. 그리고 적정 링크길이를 평가하기 위해 실시간 통행시간 정보제공 오차를 정의하고, 기존의 방법보다 개선된 실시간 통행시간 제공방법을 제시하였다. 이를 연구대상에 적용한 결과 첫째, 실시간 통행시간 정보제공을 위한 공간적 설계는 경로단위보다는 링크단위가 오차가 적은 것으로 나타났다. 둘째, 실시간 통행시간 정보 제공방법 비교에서는 기존방법보다 본 연구에서 제시한 방법(동적특성 반영)이 오차가 적은 것으로 나타났다. 그리고 셋째, 적정 링크길이는 약 4km가 적정한 것으로 나타났다. 결론적으로, 출발시각기준 실시간 통행시간 정보제공을 위한 공간적 설계는 동적특성을 반영한 링크단위로 적용하는 것이 효과적이다.
시추공 탄성파 초동주시에 유입될 수 있는 잡음 중에서 주시토모그래피 결과에 심각한 영향을 미치는 체계적인 잡음인 송신원 종속적인 잡음과 수신점 종속적인 잡음을 해당기록의 정보정으로 산출하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 공통 송신원 또는 공통 수신점 모음의 초동주시를 적합 하는 최소제곱근사 곡선으로부터 해당 송신점 또는 수신점 종속적인 정보정을 산출하는 방법이다. 제안한 방법의 적용성을 검토하기위하여 잡음제거 모의실험을 수행하였다. 대상 모델로 균질한 매질 내에 있는 소규모 터널모델을 설정하고, 파선추적법에 의하여 주어진 측선배열에 대한 초동주시를 산출하고 이 기록에 송신/수신점 종속적인 잡음을 첨가하고 이를 산출하는 실험을 수행하였다. 잡음의 rms가 이상대의 존재로 인한 최대 예상 주시지연의 25%인 경우, 제안한 방법을 7회 반복 시행함으로써 성공적으로 잡음을 추출할 수 있었다.
택시 프로브(Probe)를 이용한 구간통행속도 모니터링체계는 지능형교통체계(ITS)의 핵심적인 하부시스템 중 하나이다. 택시 프로브기법을 통해 수집되는 구간통행속도는 도시가로망의 교통상태 모니터링과 통행시간 정보제공에 널리 활용되고 있다. 그러나 택시 Probe기법은 표본수가 적고 교통혼잡으로 인하여 구간통행시간이 자료수집 주기보다 큰 경우, 실시간으로 자료가 수집되지 않는 누락상태가 발생하게 된다. 이러한 누락상태는 단일시간대에서 다중시간대에 걸쳐 발생하게 되며, 기존의 단일시간대 예측기법으로는 다중시간대의 상태를 예측하지 못하는 단점이 있다. 따라서 다중시간대 누락상태에서 실시간 구간통행속도를 예측하기위한 기법이 요구된다. 본 연구에서는 기존의 단일시간대 예측기법의 한계를 극복하면서 단일 및 다중시간대 통행속도를 예측하기위한 기법을 개발하였다. 개발된 모형은 비모수회귀(NPR)을 기반으로 개발되었으며, 다중시간대 예측에도 불구하고 기존의 단일시간대 예측기법보다 우수한 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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