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일반국도의 지점 및 구간검지기 자료의 융합을 통한 통행시간 추정 알고리즘 개발
A Link Travel Time Estimation Algorithm Based on Point and Interval Detection Data over the National Highway Section 원문보기

大韓交通學會誌 = Journal of Korean Society of Transportation, v.23 no.5 = no.83, 2005년, pp.135 - 146  

김성현 (한국건설기술연구원) ,  임강원 (서울대학교 환경대학원) ,  이영인 (서울대학교 환경대학원)

초록
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현재까지 다양한 검지기로부터 추정되는 통행시간의 융합에 관한 연구는 주로 GPS, Probe 자료 등 간헐적인 자료에 기반하여 이루어져 왔다. 이러한 간헐적 자료의 분산비에 기초한 융합모형은 번호판 인식 AVI와 같이 다량의 자료 구득이 용이한 시스템에는 적합하지 않다. 따라서, 본 연구는 지점검지기와 번호판 인식 AVI를 기반으로 각각 산출한 통행시간의 융합모형을 개발하고자 수행되었다. 본 연구에서는 지점검지기와 번호판인식 AVI 통행시간의 융합을 위해 최적화 융합모형과 비례화 융합모형을 각각 개발하였다. 검증 결과, 최적화 융합모형이 가장 우수한 추정력을 보여주었다. 최적화 융합모형은 실시간 이력자료를 기반으로 융합 가중치를 산정하여 현재 시간대에 적용하는 실시간 차원의 동적 융합비 예측 모형이다. 본 연구결과는 향후 국도교통관리 및 정보제공시스템에 유용하게 적용될 것으로 기대된다. 그러나, 향후 AVI의 적정설치간격과 설치차로에 따른 매칭율을 고려한 보다 심도있는 연구를 필요로 한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Up to now studies on the fusion of travel time from various detectors have been conducted based on the variance raito of the intermittent data mainly collected by GPS or probe vehicles. The fusion model based on the variance ratio of intermittent data is not suitable for the license plate recognitio...

주제어

#실시간 통행시간 추정   #지점검지기   #구간검지기   #번호판 인식 AVI   #융합모형   #융합비  

참고문헌 (18)

  1. 김영찬. 최기주. 김도경. 오기도(1997), '단일루프검지기를 이용한 간선도로 실시간 통행속도 추정방법론', 대한교통학회지, 제15권 제4호, 대한교통학회, pp.53-71 

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  2. 김영찬. 선요섭(1999), 'Hybrid Neuro-Fuzzy Svstem을 응용한 교통정보 자료합성 모형의 개발', 제36회 학술발표회 논문발표집, 대한교통학회 

  3. 정연식. 최기주(1999), 'GPS probe 및 루프 검지기 자료의 융합을 통한 통행시간추정 알고리즘 개발', 대한교통학회지, 제17권 제3호, 대한교통학회, pp.97-116 

    원문보기 상세보기

  4. 최기주. 정연식(1998), '링크 통행시간 추정을 위한 데이터 퓨젼 알고리즘의 개발', 대한교통학회지, 제16권 제2호, 대한교통학회, pp.177-195 

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  5. Berka. S., Tarko, A., Rouphil, N. M., Sisiopiku, V. P. and Lee. D. H.(1995) Data Fusion Algorithm for ADVANCE Release 1.5. ADVANCE Working Paper Series #37 

  6. Berka. S., Tian, X. and Tarko, A.(1995), Data Fusion Algorithm for ADVANCE Release 2.0 ADVANCE Working Paper Series #48 

  7. Chi-hyun Shin, Seung-ho Kim(1998), Development of a Low-cost AVI System and a Travel Time Estimation Algorithm for the Olympic Expressway Traffic Management System in Seoul 5th World Congress on ITS 

  8. Chi Xie, Reuy Long Cheu, Der-Horng Lee, Improving Arterial Link Travel Time Estimation by Data Fusion. TRB 2004 Annual Meeting, January 11-15, Washington, D.C 

  9. Chi-Hyun Shin, Seong-Ho Kim, Development fo a Low-cost AVI System and a Travel Time Estimation Algorithm for the Olympic Expressway Traffic Management System in Seoul 

  10. Francois Dion, Hesham Rakha, Estimating Spatial Travel Times using Automatic Vehicle Identification Data, 2003 TRB Annual Meeting 

  11. John N. Ivan, Joseph L. Schofer, Frank S. Koppeleman, and Lina L. E. Massone, Real-Time Data Fusion for Arterial Street Incident Detection Using Neural Networks, TRR 1497 

  12. Rouphil, N. M., Targo, A., Nelson. P. C. and Palacharla P.(1993), Travel Time Data Fusion in ADVANCE-a Preliminary Design Concept. ADVANCE Working Paper Series, No. 21, University of Illinois at Chicago, IL 

  13. Stanislaw Berka, Helen Condie, Aaron Sheffey(1996), ADVANCE Evaluation Detector Travel Time Conversion and Fusion of Probe and Detector Data, University of Illinois at Chicago 

  14. Stephen D. Clark, S. Grant-Muller, and Haibo Chen, Cleaning of Matched License Plate Data, TRR 1804 

    상세보기 crossref

  15. Thomas, N. E.(1998), Multi-State and Multi-Sensor Incident Detection Systems for Arterial Streets. Transportation Research Part C, Vol. 6, No. 5/6, pp.337-357 

    상세보기 crossref

  16. Klein. L. A., Yi, P. and Teng, H.(2002), Decision Support System for Advanced Traffic Management through Data Fusion. In Transportation Research Record 1804, TRB, National Research Council, Washington, D.C, pp.173-178 

    상세보기 crossref

  17. Helinga, B. R. and Fu, L.(2002), Reducing Bias in Probe-Based Arterial Link Travel Time Estimates. Transportation Research Part C, Vol. 10. No.4, pp.257-273 

    상세보기 crossref

  18. Young-Ihn LEE, Seungjae LEE, Shinhae LEE, Juunggyu Chon(2004), Development of A Dynamic Route Guidance Algorithm Using Multi-Step Ahead Travel Time Prediction, Behavior in Networks(BiNs) 

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