[국내논문]비모수 회귀분석을 이용한 실시간 통행시간 예측 기법 개발 및 평가 (서울시 버스를 중심으로) Development and Evaluation of Real-time Travel Time Forecasting Model: Nonparametric Regression Analysis for the Seoul Transit System원문보기
2004년 7월, 서울시는 대중교통 이용률을 높이고, 여러 교통 문제를 해소 또는 완화하기 위해 버스 중심의 대중교통체계로 대대적인 개편을 단행하였다. 중앙버스전용차로제가 확대 시행되었고, 광역, 간선. 지선 순환의 네 가지 형태로 노선을 구분. 정비하였으며, 통합거리비례요금제 방식을 도입하였다. 이와 함께 BMS(Bus Management System)의 구축으로 서울시 버스 시스템 전반에 대한 관리 및 제어가 가능해 짐으로써 버스 이용자들에게 보다 신속, 정확하게 실시간 정보를 제공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 이러한 서울시의 새로운 대중교통체계에 맞추어. 선행연구를 통해 정립된 최적경로 탐색기법들을 적용하여 대중교통 최적경로를 산출하고, 기존의 여러 통행시간예측모형 비교를 통해 선정된 비모수 회귀분석 기법을 적용하여 주간선 및 보조간선 도로망에서의 대중교통 데이터에 기초한 통행시간 예측 응용 프로그램을 구현하였다. 그리고 구현된 프로그램의 정확성과 신속성 평가를 통해 실제 시스템에서의 적용가능성과 그 방안들을 제시하였다.
2004년 7월, 서울시는 대중교통 이용률을 높이고, 여러 교통 문제를 해소 또는 완화하기 위해 버스 중심의 대중교통체계로 대대적인 개편을 단행하였다. 중앙버스전용차로제가 확대 시행되었고, 광역, 간선. 지선 순환의 네 가지 형태로 노선을 구분. 정비하였으며, 통합거리비례요금제 방식을 도입하였다. 이와 함께 BMS(Bus Management System)의 구축으로 서울시 버스 시스템 전반에 대한 관리 및 제어가 가능해 짐으로써 버스 이용자들에게 보다 신속, 정확하게 실시간 정보를 제공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 이러한 서울시의 새로운 대중교통체계에 맞추어. 선행연구를 통해 정립된 최적경로 탐색기법들을 적용하여 대중교통 최적경로를 산출하고, 기존의 여러 통행시간예측모형 비교를 통해 선정된 비모수 회귀분석 기법을 적용하여 주간선 및 보조간선 도로망에서의 대중교통 데이터에 기초한 통행시간 예측 응용 프로그램을 구현하였다. 그리고 구현된 프로그램의 정확성과 신속성 평가를 통해 실제 시스템에서의 적용가능성과 그 방안들을 제시하였다.
Since the 1st of July, 2004, the public transport system of the Seoul metropolitan area has been rearranged. In the new system, bus lines are divided into 4 classes-wide area, arterial road, branch, and rotation lines with renewed fare system based on the total distance travelled. Since central cont...
Since the 1st of July, 2004, the public transport system of the Seoul metropolitan area has been rearranged. In the new system, bus lines are divided into 4 classes-wide area, arterial road, branch, and rotation lines with renewed fare system based on the total distance travelled. Since central control center known as the Bus Management System (BMS) integrates the entire system operation. it now becomes feasible to collect travel information and provide it to the users scientifically and systematically. The Purpose of this study is to forecast transit travel time using real-time traffic data coming from both buses and subway. This is significant contribution since provision of real-time transit information and easy access to it would most likely boost the use of mass transit system, alleviating roadway congestion in the metropolitan area.
Since the 1st of July, 2004, the public transport system of the Seoul metropolitan area has been rearranged. In the new system, bus lines are divided into 4 classes-wide area, arterial road, branch, and rotation lines with renewed fare system based on the total distance travelled. Since central control center known as the Bus Management System (BMS) integrates the entire system operation. it now becomes feasible to collect travel information and provide it to the users scientifically and systematically. The Purpose of this study is to forecast transit travel time using real-time traffic data coming from both buses and subway. This is significant contribution since provision of real-time transit information and easy access to it would most likely boost the use of mass transit system, alleviating roadway congestion in the metropolitan area.
이인묵(2004), '환승을 고려한 대중교통 최적경로 탐색 알고리즘', 서울대학교 석사학위 논문
이청원?박지영?고승영(2002), '칼만필터를 이용한 경로통행시간 예측', 대한토목학회논문집, 제22 권 제5-D호
정희석(2005), 'Dijkstra 알고리즘을 응용한 동 적 최단경로 탐색 알고리즘', 서울대학교 석사학위 논문
Brian L. Smith, Michael J. Demetsky(1997), 'Traffic Flow Forecasting: Comparison of Modeling Approaches', the Journal of Transportation Engineering, vol. 123, No. 4
Brian L. Smith, Billy M. Williams and R. Keith Oswald(2002), 'Comparison of parametric and nonparametric models for traffic flow forecast', Transportation Research Part C, Volume 10, Issue 4, pp. 303-321
Hardle, W.(1990), 'Applied Nonparametric Regression', Econometric Society Monographs, no. 19, Cambridge University Press
Jinsoo You and T. J. Kim(2000), 'Development and Evaluation of a Hybrid Travel Time Forecasting Model', Transportation Research Part C, Volume 8, Issues 1-6, pp.231-256
Stephen Clark(2003), 'Traffic Prediction Using Multivariate Nonparametric Regression, the Journal of Transportation Engineering', vol. 129, No. 2
Young-Ihn Lee and Chan Young Choi (1998), 'Development of link travel time prediction algorithm for urban express- way', Proceedings of 5th World Congress on ITS, Korea
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