TCS데이터를 이용한 이상치제거 및 결측보정 알고리즘 개발

서지정보

· 발행기관 : 대한교통학회
· 수록지 정보 : 대한교통학회지 / 26권 / 4호
· 저자명 : 도명식, 이향미, 남궁성

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존문헌고찰
Ⅲ. 기존 이상치제거 알고리즘 고찰
Ⅳ. 알고리즘 개발
Ⅴ. 결론 및 향후과제
참고문헌

초록

지능형 교통체계구축과 교통 혼잡이 증가하면서 이용자는 과거보다 양질의 통행시간정보를 요구하고 있다. 기존
연구에서는 단속류, 연속류 모두 AVI검지기 자료를 이용한 이상치제거 및 통행시간 산출에 대한 연구가 많이 이루
어져왔다. 현재 한국도로공사에서는 TCS(Toll Collection System)를 기반으로 정보제공을 준비 중에 있으며,
TCS 데이터는 운전자가 실제교통상황을 경험한 동적특성을 가진 통행시간이 수집된 자료로 통행시간 추정자료로
잠재력이 크다. 그러나 ‘시간처짐현상’이 발생하고 속도위반, 휴게소, 고장 등으로 인해 평균통행시간보다 작거나 큰
이상치와 결측데이터가 존재하여 기존 방법을 적용하는데 효과적이지 못한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는
TCS 데이터에 맞는 이상치제거 및 결측보정 알고리즘을 개발하였다. 기존알고리즘과 비교한 결과 개발 알고리즘이
더 효과적인 것으로 나타났다.

영어초록

With the ever-growing amount of traffic, there is an increasing need for good quality travel time
information. Various existing outlier filtering and missing data imputation algorithms using AVI
data for interrupted and uninterrupted traffic flow have been proposed. This paper is devoted to
development of an outlier filtering and missing data imputation algorithm by using Toll Collection
System (TCS) data. TCS travel time data collected from August to September 2007 were employed.
Travel time data from TCS are made out of records of every passing vehicle; these data have
potential for providing real-time travel time information. However, the authors found that as the
distance between entry tollgates and exit tollgates increases, the variance of travel time also
increases. Also, time gaps appeared in the case of long distances between tollgates.
Finally, the authors propose a new method for making representative values after removal of
abnormal and "noise" data and after analyzing existing methods. The proposed algorithm is
effective.

참고자료

· 없음