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최근 ITS사업의 구축으로 인해, 운전자는 도로상황에 대한 교통정보를 실시간으로 제공받을 수 있게 되었으며, 이러한 정보를 통해 원활한 소통을 위한 판단이 가능하게 되었다. 운전자에게 제공되는 구간 교통정보는 프로브 차량을 이용하여 직접 구간 통행시간을 수집하는 DSRC 기술을 이용하고 있는데, 이러한 방식은 프로브 차량의 운행상황과 특성에 의해 수집자료가 일부구간에 편중되고 외곽지역에서의 결측이 발생하며, 적색신호 경험유무에 의해 자료간의 ...

최근 ITS사업의 구축으로 인해, 운전자는 도로상황에 대한 교통정보를 실시간으로 제공받을 수 있게 되었으며, 이러한 정보를 통해 원활한 소통을 위한 판단이 가능하게 되었다. 운전자에게 제공되는 구간 교통정보는 프로브 차량을 이용하여 직접 구간 통행시간을 수집하는 DSRC 기술을 이용하고 있는데, 이러한 방식은 프로브 차량의 운행상황과 특성에 의해 수집자료가 일부구간에 편중되고 외곽지역에서의 결측이 발생하며, 적색신호 경험유무에 의해 자료간의 편차가 발생하는 문제를 가지고 있다. 그러나 DSRC방식은 5분 단위의 산술 평균을 이용한 통계처리 방식을 이용하고 있으므로, 프로브 데이터의 결측, 편중, 편차의 특성을 반영하지 못한 정보가 제공되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문은, 보다 신뢰성 있는 통행시간의 예측 방안을 제시하기 위하여 현장에서 수집되는 프로브 데이터의 특성과 문제점을 파악한 후, 기구축되어 운영되고 있는 대기행렬 검지기 데이터와 프로브 데이터의 상관관계를 분석하도록 한다. 또한, 미시적인 시뮬레이션을 적용하여 가상의 구간통행속도와 검지기 속도 데이터의 상관관계를 도출하고, 이러한 시뮬레이션 결과를 통해 실제 현장에서 적용할 수 있는 구간 통행시간 예측의 신뢰도 제고 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서의 이러한 과정은, 운전자에게 제공되는 구간 통행시간 정보의 신뢰도 향상 방안 모색에 초석이 될 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Thanks to recent development of ITS industries, drivers of motor vehicles are now able to obtain most efficient method of moving about, since they are provided with real-time transportation information on traffic situation. Current link traffic information are utilizing the DSRC technique which, usi...

Thanks to recent development of ITS industries, drivers of motor vehicles are now able to obtain most efficient method of moving about, since they are provided with real-time transportation information on traffic situation. Current link traffic information are utilizing the DSRC technique which, using probe cars, collect link travel time directly in the field. However, this method is subject to specific conditions of probe car operation, which can result in inequality of emphasis in data collection and neglected areas in some of the outskirt areas. Also, red light traffic signals can cause a deviation in a balanced collection of traffic data. DSRC method employs the statistic technique of measuring mathematic average every 5 minutes, and is thus unable to reflect the ommission, inequalities, and deviation of data resulting from probe car collection. Therefore in order to suggest a more reliable way for predicting traffic hours, this study lists the features and problems related to probe data collecting. It then analyses its relations with the currently systemized queue detector's data. Finally, by employing microscopic simulation technique, this study induces correlation between virtual link traffic speed and detector's speed data, thereby suggesting ways to enhance the reliability of link traffic time prediction that can be practically applied to field situations. It is hoped that such process of this study will contribute in developing ways to enhance the reliability of link traffic times.

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