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도시고속도로 반복정체 시점의 통계학적 분석방법
A Statistical Method for Predicting Recurrent Congestion Time in Urban Freeway 원문보기

大韓交通學會誌 = Journal of Korean Society of Transportation, v.24 no.3 = no.89, 2006년, pp.29 - 37  

한영준 (연세대학교 도시공학과) ,  손봉수 (연세대학교 도시공학과) ,  김원길 (㈜LG CNS u-전략솔루션팀)

초록
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도시고속도로의 반복정체는 발생시점과 지점이 거의 일정하므로 정체발생 예상 및 사전대응을 통한 효과적인 관리가 가능하다. 기존의 교통관리시스템에서는 패턴데이터를 이용하여 반복정체를 관리하고자하였으나 다변하는 도시 부교통에서는 적용하기 어려운 경우가 많았다. 본 논문에서는 반복정체 발생확률을 통계적 분포를 적용한 통행속도별 발생확률을 이용하여 구하고자 하였다. 반복정체 발생확률 추정을 통해 반복정체 발생시점 및 지속시간을 파악하고, 효과적인 사전대응 수립과 교통운영이 가능할 것으로 기대된다

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

As a recurrent congestion of urban freeway occurs in almost same time and section, it is possible to manage the congestion effectively by the expectation and advance correspondence. In the existing traffic management system. we have used pattern data to manage a recurrent congestion. But it is not a...

주제어

#반복정체   #통계적 분포   #정체발생 확률   #패턴데이터   #반복정체발생시점  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 본 연구에서는 통계적 분포를 이용하여 반복 정체의 발생확률을 추정하고자 하였으며, 실측 데이터를 이용하여 제시된 방안의 적용 및 검증을 실시하였다.
  • 본 연구에서는 동일시점의 통행속도 데이터를 통계적으로 분석하여 반복정체의 발생확률을 추정하고자 하였고, 실측데이터를 이용하여 제안된 방안의 적용 및 검증을 실시하였다. 데이터 분석결과 소통원활과 정체 시간대에서는 이항분포(Binomial Distribution)가 통행속도의 분포를 가장 잘 설명하고, 혼잡이 전이되는 시간대에서는 음이항분포 (Negative-binomial Distribution) 가 통행속도의 분포를 가장 잘 설명하는 것으로 나타났다.
  • 설명할 수 없기 때문이다. 본 연구의 목적은 정체 발생확률을 산정하는 것이므로 소통원활과 지체 상황 부분은 분석대상에 포함시킬 필요성이 없다고 판단된다. 따라서 통행속도의 구간을 40km/h까지 다시 구분한다.
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참고문헌 (4)

  1. TRB(1975), Traffic Flow Theory 

  2. 서울특별시(2004), 고속도로 교통관리시스템(3단계) 

  3. Xiaotian Sun, Highway Traffic State Estimation Using Improved Mixture Kalman Filters for Effective Ramp Metering Control, University of California at Berkeley 

  4. 법문사(2005), 통계학의 이해 

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