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교통수요 기반의 도착예정시간 산출 알고리즘 개발
Development of Vehicle Arrival Time Prediction Algorithm Based on a Demand Volume 원문보기

大韓交通學會誌 = Journal of Korean Society of Transportation, v.23 no.2 = no.80, 2005년, pp.107 - 116  

김지홍 (서울대학교 지구환경시스템공학부) ,  이경순 (서울시 교통국 교통정보반 교통정보관리팀) ,  김영호 (아주대학교 교통공학과) ,  이성모 (서울대학교 지구환경시스템공학부)

초록
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교통정보 제공 측면에서 여행시간에 대한 정보는 교통관리 영역 내에서 교통혼잡을 효과적으로 분산시킬 수 있는 핵심정보 중 하나이다. 특히 여행시간에 대한 정보는 운전자가 운전 중 경로선택을 의사결정하는데 있어서 주요한 요소로서 현실적인 신뢰도 확보를 전제로 한다. 본 연구는 남산권 교통정보시스템의 일환으로 총 연장도로 6.1km를 대상으로 구성된 6개의 교통축(corridor)을 대상으로 혼잡시 VMS, ARS, WEB을 이용한 정보 제공을 목적으로 도착예정시간 알고리즘을 개발하였다. 시스템의 공간적 범위는 각 축별 2~3.5km 범위내의 구간을 대상으로 하며, 각 교통축의 출발 및 도착지점에 신호교차로가 존재하여 단순한 연속교통류 특성이외 단속류 교통특성이 교통류내에 포함되어 있다. 목표 알고리즘은 ILD기초자료를 활용하여 수요교통량과 대기길이정보를 이용한다. 수요교통량은 각 지점간 밀도추정을 대상으로 하였으며 이를 위하여 Greenburg Model이 채택되었다. 대기길이 정보는 각 지점별 속도와 밀도에 의하여 산출된다. 연구모형은 단위시간당 변동성을 안정화하기 위하여 전략적으로 번호판 매칭기법에 의한 AVI를 도입하였으며, 이를 통한 관측 된 여행시간 정보를 이용하였다. AVI여행시간 정보는 1일 1회 대기길이에 따른 교통류 특성을 구분하여 ILD에 의한 여행시간을 생성하는데 기반모수로 적용될 수 있도록 Hybrid Model로 구성하여 적용시켰다. 본 연구에 의한 알고리즘 적용결과, 혼잡상황하에서 84% 그리고 전체평균 88%이상의 정확성을 도출하는 것으로 나타났으며, 이러한 정보들은 남산권 교통정보시스템을 이용하는 운전자들에게 유용한 것으로 조사되었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The information on travel time in providing the information of traffic to drivers is one of the most important data to control a traffic congestion efficiently. Especially, this information is the major element of route choice of drivers, and based on the premise that it has the high degree of confi...

주제어

#도착예정시간   #수요교통량   #밀도   #대기길이  

참고문헌 (12)

  1. 서울시(2003), 교통정보시스템 이용에 대한 운전자 만족도 조사, pp.57-58 

  2. 박동주(1998), 'Multiple Path Based Vehicle in Dynamic and Stochstic Transportation Network', 박사학위논문 

  3. Brian L. Smith, and Michael J. Semetsky(1994), 'Short-term Traffic Flow Prediction: Neural Network Approach', Transport Research Record 1453, pp.98-104 

    상세보기

  4. Al-Deek(1998), H,M., M.P. D'Angelo, and M.C. Wang, 'Travel Time Prediction with Non-Linear Time Series', Proceedings of 5th International Conference on Application of Advanced Technologies in Transportation, April 26-29, Newport Beach, California, pp.317-324 

  5. Anderson, J.M., M.J.H. Bell, T.M. Sayers, F.M. Busch, and G. Heymann(1994), 'The Short-term Prediction of Link Travel Times in Single Controlled Road Networks', Transportation Systems: Theory and Application of Advanced Technology,IFAC Sympogium, TianJin, PRC, pp.621-626 

  6. Van Arem, B., M.J.M. Van Der Vlist, M.R. Muste, and S.A. Smulders(1997), 'Travel Time Estimation in the GERIEN Progect', International Journal of Forecasting, Vol. 13, pp.73-85 

    상세보기 crossref

  7. Dongjoo Park and Laurence R. Rilett(1998), 'Forecasting Multiple-Period Freeway Link Travel Times Using Modular Neural Network', Transport Research Record 1617, pp.163-167 

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  8. Jiuyi Hua, and Ardeshir Faghri(1994), 'Applications of Artificial Neural Networks to intelligent Vehicle-Highway Systems', Transport Research Record 1453, pp.83-90 

    상세보기

  9. Virginia P. Sisiopiku and Nagui M. Roup-hail(1993), 'Exploratory Analysis of the Correlation Between Arterial Link Travel Times and Detector data Frem Simulation and Field Studies', ADVANCE Working Paper Number 25, Oct 

  10. Stanislaw Berka, Xin Tian and Andrew Tarko(1995), 'Data Fusion Algorithm for ADVANCE Release 2.0', ADVANCE Working Paper Series Number 48, Urban Transportation Center, University of Illinois at Chicago 

  11. Peter Nelson, Prased Palacharia(1993), 'A Neural Network Model for Data Fusion in ADVANCE', Transtech Pacific Rim Conference Seattle 

  12. Virginia, P. S., Prased P., Peter, C. N.(1994), 'Fuzzy Reasoning Model for Converting Loop Detector Data into travel Times', University of Illinois at Chicago, ADVANCE Working Paper Series Number 38, June 

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