고속도로 이력데이터에 포함된 정체 시공간 전개 패턴 자동인식 알고리즘 개발

서지정보

ㆍ발행기관 : 대한교통학회 ㆍ수록지정보 : 대한교통학회지 / 32권 / 5호
ㆍ저자명 : 박은미, 오현선

목차

문제 정의
알고리즘
사례 연구
맺음말
REFERENCES

한국어 초록

교통관리센터에 축적되어 있는 속도 이력데이터에는 반복?비반복 정체 시공간 전개에 대한 상세한 정보가 모두
들어있으나, 도해법에 의해 다루어져 왔기 때문에 많은 양의 이력데이터를 처리하여 교통상황예측이나 정보제공에
활용할 수 없는 한계가 존재하였다. 본 논문에서는, 기존의 Classification과 Density-Based Clustering 알고리즘을 속
도 시공간 데이터 특성에 맞게 조합하고 변형하여 정체 시공간 영역을 자동 인식하는 알고리즘과, 정체파급길이, 파
급속도, 해소속도 등 정체 시공간 전개 패턴의 특성치를 산정하는 알고리즘을 개발하였다, 본 알고리즘은, 교통관리
센터에 축적되어 있는 방대한 양의 이력데이터를 자동으로 분석하여 자세한 정체 관련 정보를 추출할 수 있고, 산정
된 특성치를 가지고 각 센터의 필요에 따라 다양한 정보를 2차 생성하고 활용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구결과
는 향후 반복?비반복 정체에 대한 예측과 대응이 획기적으로 개선되는데 초석이 될 것으로 기대된다.

영어 초록

Spatio-temporal congestion evolution pattern can be reproduced using the VDS(Vehicle Detection System)
historic speed dataset in the TMC(Traffic Management Center)s. Such dataset provides a pool of spatio-temporally
experienced traffic conditions. Traffic flow pattern is known as spatio-temporally recurred, and even non-recurrent
congestion caused by incidents has patterns according to the incident conditions. These imply that the information
should be useful for traffic prediction and traffic management. Traffic flow predictions are generally performed
using black-box approaches such as neural network, genetic algorithm, and etc. Black-box approaches are not
designed to provide an explanation of their modeling and reasoning process and not to estimate the benefits and
the risks of the implementation of such a solution. TMCs are reluctant to employ the black-box approaches even
though there are numerous valuable articles. This research proposes a more readily understandable and intuitively
appealing data-driven approach and developes an algorithm for identifying congestion patterns for recurrent and
non-recurrent congestion management and information provision.

참고 자료

없음