본 연구에서는 차량검지시스템을 이용하여 메타데이터의 검지시스템의 하드웨어와 소프트웨어가 도로에 적합한 시스템이 되도록 실험을 통하여 이를 검증하고, 표준화를 위해 제안하였다. 첫째, 교통정보를 메타데이터하고자 할 때 그 구축범위가 너무 광범위한 점을 보완하여 시내 교통정보의 범위를 줄이고자 적용범위로 VDS(차량검지시스템 : Vehicle Detection System)의 메타데이터 구성요소에 대한 표준을 마련하였다. 둘째, 본 표준에서는 차량의 속도, 단위 시간당 차량의 통과수 및 점유시간 등을 조사할 수 있는 VDS의 메타데이터 구성요소를 추출하고 데이터 요소에 대한 정의 및 기술형식을 정의하였다. 셋째, VDS의 메타데이터 표준지정은 교통정보의 데이터 요소 및 형식을 동일하게 사용하도록 함으로써 상이한 개발업체에 의해 개발된 시스템의 교통정보를 일관성 있게 표현할 수 있다. 넷째, 본 표준은 VDS 메타데이터의 데이터 요소명을 표준화하기 위해서 Data Dictionary를 구축하여 실제 데이터 요소에서 data dictionary에서 정의된 약어들의 조합으로 표시하여 데이터 모델링시 유용하게 쓰일 수 있도록 하였다.
The VDS(Vehicle Detection System) collects and transfers information about traffic situations in real time, therefore it makes the traffic management effective. Recently, the VDSs have provided good stability and accuracy in regard to system reliability and functions but they also have showed problems such as raising costs and consuming times when a new system is installed and/or the environmental requirements for the system are set up. The reason of the problems is that up to now the collection of the data and information about the traffic situations has been achieved by the 1:1 information exchange between the traffic control surveillance center and the each traffic field, between equipments and centers, and among data processing equipments and also centers. The communication systems used in the VDS are generally composed of 1 : 1 connection of the lines because the communication protocols are different in the most of the cases mentioned above. Consequently, this makes the number of communication lines become larger and causes the cost for the whole traffic information systems to increase. In this paper, a development of a controller to unify the communication protocols for the VDS is peformed to solve the problems which were mentioned above. Specially, the controller developed in this paper was applied to a radar vehicle detector and tested to show its usefulness. In addition to that, the developed controller was also designed to include functions to transfer the information about weather conditions on the roads.
영상기반 교통감지시스템은 교통정보 수집을 기본으로 상충, 사고감지, 기후감지 등 다양한 정보를 수집하는 데 이용되고 있다. 본 논문은 VDS에서 검지영역을 설정할 때 단위거리별 픽셀길이를 자동 계산하여, 이를 기반으로 교통정보 및 상충정보를 수집하는 시스템을 개발한다. 본 알고리즘은 교차로에 검지영역 내 검지라인을 세분화하여 설정함으로써 교통정보의 정확도를 높이고, 개별차량의 교차로 통과속도 및 점유율을 자동으로 계산해 주며, 나아가 모든 교차로에 일반화하여 적용할 수 있다. 본 알고리즘은 분당교차로에 설치된 CCTV영상을 대상으로 실험하였으며, 상용화 제품과의 교통정보 비교분석을 통하여 알고리즘을 검증하였다.
The role of Intelligent Transportation System (ITS) is to efficiently manipulate the traffic flow and reduce the cost in logistics by using the state of the art technologies which combine telecommunication, sensor, and control technology. Especially, the hardware part of ITS is rapidly adapting to the up-to-date techniques in GPS and telematics to provide essential raw data to the controllers. However, the software part of ITS needs more sophisticated techniques to take care of vast amount of on-line data to be analyzed by the controller for their decision makings. In this paper, the authors develop a traffic congestion prediction model based on several different parameters from the sensory data captured in the Vehicle Detection System (VDS). This model uses the neural network technology in analyzing the traffic flow and predicting the traffic congestion in the designated area. This model also validates the results by analyzing the errors between actual traffic data and prediction program.
PURPOSES : This study was initiated to estimate expressway traffic congestion costs by using Vehicle Detection System (VDS) data. METHODS : The overall methodology for estimating expressway traffic congestion costs is based on the methodology used in a study conducted by a study team from the Korea Transport Institute (KOTI). However, this study uses VDS data, including conzone speeds and volumes, instead of the volume delay function for estimating travel times. RESULTS : The expressway traffic congestion costs estimated in this study are generally lower than those observed in KOTI's method. The expressway lines that ranked highest for traffic congestion costs are the Seoul Ring Expressway, Gyeongbu Expressway, and the Youngdong Expressway. Those lines account for 64.54% of the entire expressway traffic congestion costs. In addition, this study estimates the daily traffic congestion costs. The traffic congestion cost on Saturdays is the highest. CONCLUSIONS : This study can be thought of as a new trial to estimate expressway traffic congestion costs by using actual traffic data collected from an entire expressway system in order to overcome the limitations of associated studies. In the future, the methodology for estimating traffic congestion cost is expected to be improved by utilizing associated big-data gathered from other ITS facilities and car navigation systems.
무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle), 헬리콥터, 항공기를 이용하여 실시간 교통자료를 수집하는 항공 기반 차량 검지시스템(ADS: Aerial-Based Vehicle Detection System)에 관한 연구가 미국, 일본, 독일에서 이루어져 왔다. 따라서 본 연구에서는 ADS의 교통자료 수집 시스템으로 활용 가능성을 검토하기 위하여 먼저 ADS에 의하여 수집된 자료가 이미지프로세싱 등 자료추출 기법을 거쳐 통행속도 등 교통정보를 산출할 수 있는 지를 확인하였다. 다음으로는 ADS에 의하여 수집된 자료의 신뢰성 정도가 교통정보 제공에 적합한 지를 확인하였다. 그 결과 ADS는 기존에 상시적으로 실시간 교통정보 제공을 하기 위하여 사용되고 있는 VDS 등을 대체하기에는 기술적 비용적 측면에서 어려움이 있을 것으로 파악되었다. 하지만 재해 발생 등 비반복적 교통상황이 장시간 발생할 경우 비상교통관리대책 등을 세우기 위한 보완적 방안으로 활용할 수 있을 것이다.
PURPOSES : To operate more efficient traffic management system, it is utmost important to detect the change in congestion level on a freeway segment rapidly and reliably. This study aims to develop classification method of congestion change type. METHODS: This research proposes two classification methods to capture the change of the congestion level on freeway segments using the dedicated short range communication (DSRC) data and the vehicle detection system (VDS) data. For developing the classification methods, the decision tree models were employed in which the independent variable is the change in congestion level and the covariates are the DSRC and VDS data collected from the freeway segments in Korea. RESULTS : The comparison results show that the decision tree model with DSRC data are better than the decision tree model with VDS data. Specifically, the decision tree model using DSRC data with better fits show approximately 95% accuracies. CONCLUSIONS : It is expected that the congestion change type classified using the decision tree models could play an important role in future freeway traffic management strategy.
본 연구는 도로 기상정보 시스템(RWIS : Road Weather Information System)에서 수집되는 시정거리와 차량검지기(VDS : Vehicle Detection System)에서 수집되는 속도 자료를 이용하여 교통류 안전성을 판단하였다. 교통류의 안전성 측면에서 시정거리(VD : Visibility Distance)가 정지시거(SSD : Stopping Sight Distance)보다 길어야 이벤트 발생 시 안전하게 정지하거나 위험한 상황을 회피할 수 있다. 운전자에게 사고예방을 위한 능동적 대응이 가능하도록 하는 가치있는 정보를 제공하기 위해 최근접이웃 예측기법(KNN : K-Nearest Neighbors Method)을 활용하였다. 또한, 교통류 안전성에 대한 운전자의 이해도 증진 및 객관성을 위하여 안전성 지표(LOHSI : Level of Hazardous Spacing Index)를 제시하였다. 본 연구결과는 교통류의 안전성 향상을 위한 효율적인 교통운영을 지원 할 수 있을 것이다.
선행 차량과의 상대속도에 따른 차두거리 분포에 관한 연구를 위해 연속류 도로 중 국도에 설치된 차량검지기(VDS, Vehicle Detection System)의 교통정보 수집자료를 분석하였다. 수집자료를 차선별, 방향별로 정렬하여 선행 차량과 후행 차량 사이의 속도차이인 상대속도와 검지기 통과시간 및 차량의 속도를 이용하여 차두거리를 산출하였다. 모든 시간대를 대상으로 산출된 상대속도와 차두거리의 분석을 통해 두 변수간의 관계를 분석한 결과 고르게 분포하고 있는 것으로 나타났고 동일차량군 주행에서 차두거리의 중간값은 약 40m이며, 이는 자료구축 및 분석부분에서 언급한 A~D영역을 분류함에 있어 기준이 될 수 있었다. 시간대에 따른 차두거리 분포에 대한 분석을 위해 수집된 모든 자료의 교통량을 통해 첨두교통량을 산정하고 이를 기준으로 첨두시간과 비첨두시간을 분류하여 차두거리 분포의 차이를 분석하였다. 첨두시간은 비첨두시간에 비해 상대적으로 앞 차량과의 속도 차이가 적고 차두거리가 좁은 것으로 나타났기 때문에 선행차량과 같은 주행 패턴으로 추종한다고 할 수 있고 비첨두시간는 차두거리가 상대적으로 넓은 것으로 나타났다. 이는 운전자의 행태를 나타낼 수도 있는 것으로 차두거리가 좁을수록 공격적인 운전을 하며 본인의 총 통행시간을 줄이고자 하는 욕구가 크다고 미루어 짐작할 수 있겠다. 하지만 여가통행과 비첨두시간의 경우는 첨두시간에 비해 차두거리가 넓은 것으로 미루어보아 시간적 압박이 적어 상대적으로 여유로운 운전행태를 보인다고 할 수 있겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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