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인공신경망을 이용한 고속도로 기본구간 자유속도 추정모형개발
Development of Free Flow Speed Estimation Model by Artificial Neural Networks for Freeway Basic Sections 원문보기

大韓交通學會誌 = Journal of Korean Society of Transportation, v.22 no.3 = no.74, 2004년, pp.109 - 125  

강진구 (한국토지공사 신도시사업1처) ,  장명순 (한양대학교 교통시스템공학과) ,  김진태 (교통개발연구원) ,  김응철 (인천대학교 토목환경시스템공학과)

초록
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교통량 등의 도로외적인 요인을 배제한 도로의 물리적 특성이 미치는 영향으로 인하여 운전자의 주행행태가 변하는 것을 자유속도의 예측을 통하여 파악할 수 있다. 또한, 예측된 자유속도는 도로설계의 적정성 평가와 교통류 시뮬레이션 프로그램의 차량속로 입력자료에 이용될 수 있다. 기존의 자유속도 예측모형들이 이용해오던 선형 및 다중회귀분석과 달리 본 연구에서는 비선형적인 특성의 표현이 가능하고 여러 가지 기술적인 응용에 통용되고 있는 인공신경망을 이용하여 자유속도를 예측하고자 하였다. 고속도로 기본구간중 단곡선부를 대상으로 수집된 속도자료를 이용하여, 도로설계요소 중에서 평면 종단선형을 고려하고 횡단면 구성 요소의 일부를 반영한 결과 95% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 자유속도 예측모형을 개발할 수 있었다. 모형의 곡선 시점 중점속도의 RMSE는 6.68, 10.06이고 $R^2$는 0.77, 0.65로 기존에 개발되어있는 모형들과 비교하여 우수한 모형으로 분석되었다. 모형은 곡선 시점 중점에서의 속도특성을 곡선반경 등의 평면선형요소와 종단선형 요소별로 도출할 수 있으며, 연구결과는 현재 기본구간에 설계요소와 무관하게 일률 적용되는 자유속도를 도로설계요소와 관련하여 현실적으로 세분화하여 이용할 수 있는 근거를 제시하고, 나아가 설계일관성평가와 교통류 시뮬레이션에 적용할 수 있을 것으로 예상된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In recent decades, microscopic simulation models have become powerful tools to analyze traffic flow on highways and to assist the investigation of level of service. The existing microscopic simulation models simulate an individual vehicle's speed based on a constant free-flow speed dominantly specif...

주제어

#고속도로   #설계요소   #속도추정모형   #인공신경망   #자유속도  

참고문헌 (24)

  1. 고종대.장명순.정준하(2002), '국도 4차로 곡선부에서 주행속도의 특성 및 모형', 대한교통학회지, 제20권 제7호, 대한교통학회, pp.95-105 

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  2. 김대수(1992), '신경망 이론과 응용' 하이테크정보 

  3. 도철웅(1997), '교통공학원론(상)', 청문각 

  4. 이점호.이동민.최재성(2000)，'평면곡선부의 속도 및 교통사고 영향분석연구', 대한교통학회지，제18권 제1호，대한교통학회, pp.35-43 

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  5. 이종필. 김성호(2002), '주행속도 예측을 위한 모형개발 (2차로 지방부 도로 중심으로)', 대한교통학회지, 제20권 제1호，대한교통학회, pp.131-139 

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  7. 장명순, 강재수(2002), '도로계획과 설계', 엔지니어즈 

  8. 조인호(1996), 'SAS 연습과 활용', 성안당 

  9. 최재성(1998), '도로선형에 대한 설계일관성 평가모형의 개발', 대한교통학회지，제16권 제4호，대한교통학회, pp.195-211 

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  12. Freeman J. A. and D. M. Skapura(1991), 'Neural Networks : Algorithms, Applications, and Programming Techniques', Addison-Wesley 

  13. Hines W. W., D. C. Montgomery(1990), 'Probability and Statistics in Engneering and Management Science', John Wiley & Sons 

  14. Jacek M. Z.(1992), 'Introduction to Artificial Neural Systems', PWS Publishing Company 

  15. Jacobs R. A.(1998), 'Increased Rates of Convergence Through Learning Rate Adaptation', Neural Networks 1(4), pp.295-307 

    상세보기 crossref

  16. Kyte M., Z. Khatib, P. Shannon and F. Kitchener (2000), 'Effect of Environmental Factors on Free-Flow Speed', Transportation Research Circular Report No. E-C018 

  17. Laurene F.(1994), 'Fundamentals of Neural Networks Architectures, Algorithms, and Applications', Prentice hall 

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  19. McFadden J. and L. Elefteriadou(2001), 'Evaluating Horizontal Alignment Design Consistency of Two-Lane Rural Highways', Transportation Research Record 1737, pp.9-17 

  20. McFadden J., W. Yang and S. R. Durrans (2001), 'Application of Artificial Neural Networks to Predict Speeds on Two_lane Rural Highways', Transportation Research Record 1751, pp.9-17 

  21. McShane W. R. and R. P. Roess(1990), 'Traffic Engineering', Prentice hall 

  22. Ottesen J. L. and R. A. Krammes(2001), 'Speed -profile Model for a Design Consistency Evaluation Procedure in the united States', Transportation Research Record 1701, pp.76-85 

  23. Rao V. and H. Rao(1995), ' $C^{++}$ Neural Networks & Fuzzy Logic', Mis press 

  24. Transportation Research Board, 'Highway Capacity Manual: Special Report 209' 

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