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실시간 교통 정보를 이용한 교통 혼잡 예측 시스템
The System for Predicting the Traffic Flow with the Real-time Traffic Information 원문보기

한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, v.10 no.7, 2006년, pp.1312 - 1318  

유영중 (부산외국어대학교 컴퓨터공학부) ,  조미경 (동명대학교 멀티미디어공학과)

초록
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텔레매틱스 서비스 중에서 가장 많이 이용하고 있는 것 중 하나는 출발지와 목적지에 이르는 최단 경로를 찾아 주는 서비스이다 . 현재 보편적으로 사용되고 있는 최단 경로 찾기서비스는 실시간 교통 정보를 고려하지 않는 정적인 최단 경로 알고리즘을 사용하고 있다. 본 연구에서는 실시간 교통 정보를 반영하여 현재 시간으로부터 일정 시간 경과한 후의 교통 정보를 예측하기 위한 방법을 제안하고 예측 결과의 정확성을 평가하기 위해 실시간 데이터를 이용하여 실험하였다. 제안된 방법은 도로 위를 달리는 차량의 평균 속도를 5분 단위로 입력 받아 누적된 데이터를 동일한 시간과 요일별로 분석하여 구한 누적 속도패턴과 칼만 필터 방법을 통합한 것이다 . 제안한 방법은 현재 사용되고 있는 누적 속도 패턴만을 이용한 예측보다 더 정확한 예측 결과를 보여 주었다. 예측된 결과는 동적인 최단 경로를 구하기 위해 사용될 뿐만 아니라교통혼잡이 예측되는 지역을 피하여 여행하도록 정보를 제공할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

One of the common services of telematics is the car navigation that finds the shortest path from source to target. Until now, some routing algorithms of the car navigation do not consider the real-time traffic information and use the static shortest path algorithm. In this paper, we prosed the metho...

주제어

#텔레메틱스   #속도 예측   #교통 혼잡   #실시간 교통 정보  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 개발된 시스템은 모든 세그먼트들에 대한 실시간 교통 정보는 세그먼트 위를 달리는 차량들의 평균 속도(km/시 속)로5분 단위로 입력 받도록 하였고 현재 시각을 중심으로 5분 후부터 3시간 후까지의 차량 속도 및 교통 혼잡 유무를 예측하도록 하였다. 예측된 결과는 ”50분 후 세그먼 트 f위를 달리 는 차량들의 평균 속도는 무엇인가?" 혹은 "50분 후 세그먼트 f에서 교통 정체가 예측되는가?"라는 질문에 답할 수 있도록 하였다.
  • 실시간 교통 정보를 사용할 경우 사용자에게 더 정확한 교통 정보를 제공할 수 있기 때문에 질적인 텔레매틱스 서비스 향상을 위해 실시간 교통 정보를 반영하기 위한 노력을 많이 하고 있다[4]. 본 논문에서는 실시간 교통 정보를 반영하여 일정 시간이 경과한 이후의 교통 정보를 예측하기 위한 방법을 연구하였다. 즉, 출발지에서 출발한 차량이 세그먼트 a를 통과하는 시간은 출발지에서 10분이 경과한 시간으로 그때 세그먼트 b나 c에서 교통 정체가 발생했는지 아니면 일상시의 교통 속도를 유지하 는지 에 대한 교통 정보를 예측하는 것이다.
  • 본 논문에서는 실시간 교통 정보를 반영하여 현재 시간 이후의 교통 정보를 예측하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 예측 알고리즘은 세그먼트들에 대한 평균 속도를 5분 단위로 입력 받아 현재시간으로부터 3시간 이후까지 각 세그먼트들에 대한 속도를 예측한다.

가설 설정

  • 그림 3은 본 논문에서 사용한 서울시의 도로 네트워크를 보여준다. 왼쪽 그림(a)는 실제 데이터를 축소한 도로이며 오른쪽 그림(b)는 왼쪽의 사각형 내의 도로들을 확대한 것이다. 그림에서 보는 것처럼 서울시는 매우 복잡한 도로 네트워크를 가지고 있으며 정점의 개수는 6, 735개이고 세그먼트를 나타내는 간선의 개수는 20, 2기개이다.
  • 도로 네트워크는 그림 1 에서 보는 것처럼 세그먼트 단위로 구성되어 있다고 가정한다. 세그먼트는 교차로와 교차로 사이의 도로를 의미하며 그림에서 a, b, c 등으로 표현하였다.
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참고문헌 (6)

  1. Joonwan Kim, Trends of Services and Technology of Telematics, IITA IT Korea, 2004 

  2. H. D. Chon, D. Agrawal and A. E. Abbadi, 'FATES:Finding A Time dEpendent Shortest path,' Proc. of the 4th Intermational Conference on Mobile Data Management, pp. 165-180 2003 

    상세보기 crossref

  3. S. Handley, P. Langley and F. Rauscher, 'Learning to Predict the Duration of an Automobile Trip,' Proc. Of the 4th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 219-223, 1998, New Work 

  4. D. Moriarty, S. Handley, P.Langley, 'Learning Distributed Strategies for Traffic Control,' Proceedings of the Fifth International Conference of the Society for Adaptive Behavior, pp. 437-446, Zurich, Switzerland, 1998 

  5. Kalman, R. E., 'A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems,' Transaction of the ASME Journal of Basic Engineering, pp. 35-45, March, 1960 

  6. grewal, Mohinder S., and Angus P. Andrews, Kalman Filtering: The theory and Practice, Prentice Hall, 1993 

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