두 지점의 지점검지기를 이용한 밀도측정방안 개발 및 측정간격에 따른 신뢰성 분석 Development of Density Measurement Technique Based on Two Point Detectors and Measurement Reliability According to Different Sensing Gaps원문보기
교통량, 속도, 밀도의 3가지 교통류 지표 중 밀도는 혼잡을 잘 나타내는 지표이다. 밀도를 측정하는 방안은 직접적으로 수집하는 방안과 수집자료를 활용하여 간접적으로 수집하는 방안이 있다. 직접적인 측정법은 대상구간의 교통류를 항공기나 고층건물에서 촬영하여 밀도를 직접적으로 구하는 것이나, 기상과 도로조건 및 비용상의 문제로 인하여 광범위한 사용에는 한계가 있다. 본 논문에서는 두 개의 지점검지기를 이용하여 밀도를 측정할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한, 순간밀도, 평균밀도, 측정간격이라는 개념을 정리하고 가상시뮬레이션(Paramics Application Programming Interface) 기능을 활용하여 자료를 생성한 후 측정간격이 도로조건(측정구간길이별, 차로별, 서비수준별)별로 구간밀도정확도에 미치는 영향을 분석하였다.
교통량, 속도, 밀도의 3가지 교통류 지표 중 밀도는 혼잡을 잘 나타내는 지표이다. 밀도를 측정하는 방안은 직접적으로 수집하는 방안과 수집자료를 활용하여 간접적으로 수집하는 방안이 있다. 직접적인 측정법은 대상구간의 교통류를 항공기나 고층건물에서 촬영하여 밀도를 직접적으로 구하는 것이나, 기상과 도로조건 및 비용상의 문제로 인하여 광범위한 사용에는 한계가 있다. 본 논문에서는 두 개의 지점검지기를 이용하여 밀도를 측정할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한, 순간밀도, 평균밀도, 측정간격이라는 개념을 정리하고 가상시뮬레이션(Paramics Application Programming Interface) 기능을 활용하여 자료를 생성한 후 측정간격이 도로조건(측정구간길이별, 차로별, 서비수준별)별로 구간밀도정확도에 미치는 영향을 분석하였다.
Density is the most important congestion indicator among the three fundamental flow variables, flow, speed and density. Measuring density in the field has two different ways, direct and indirect. Taking photos with wide views is one of direct ways, which is not widely used because of its cost and la...
Density is the most important congestion indicator among the three fundamental flow variables, flow, speed and density. Measuring density in the field has two different ways, direct and indirect. Taking photos with wide views is one of direct ways, which is not widely used because of its cost and lacking of proper positions. Another direct density measuring method using two point detectors has been introduced with the concept of instantaneous density, average density and measurement interval. The relationship between accuracy and measurement interval has been investigated using the SIMULATION data produced by Paramics Application Programming Interface function. We analyze the affect of segment density accuracy by sensing gap each road condition such as sensing segment length, lane and LOS after gathering data by Paramics Application Programming Interface.
Density is the most important congestion indicator among the three fundamental flow variables, flow, speed and density. Measuring density in the field has two different ways, direct and indirect. Taking photos with wide views is one of direct ways, which is not widely used because of its cost and lacking of proper positions. Another direct density measuring method using two point detectors has been introduced with the concept of instantaneous density, average density and measurement interval. The relationship between accuracy and measurement interval has been investigated using the SIMULATION data produced by Paramics Application Programming Interface function. We analyze the affect of segment density accuracy by sensing gap each road condition such as sensing segment length, lane and LOS after gathering data by Paramics Application Programming Interface.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
Floating Car가 진출구간을 통과한 기점으로 추월로 인한 보정값(δ)을 적용하여 초기존재대수를 산정하는 방안이다.
본 논문에서는 In-Out Counting Method를 시간 단위별로 관측 시 쟁점사항인 초기존재대수의 단차로, 다차로의 해결대안을 제시하였다. 또한 대안의 정확한지를 검증하기 위한 Verification 결과가 정확히 구현되었다.
단차로의 경우 추월이 발생하지 않아 비교적 초기존재대수 산정이 용이하나, 다차로의 경우 추월로 인하여 초기존재대수 산정이 어렵다. 본 논문에서는 단차로, 다차로 구간의 초기존재대수를 산정할 수 있는 대안을 제시하였다.
본 논문에서는 두 개의 지점검지기를 이용하여 실시간으로 밀도를 측정할 수 있는 방법을 제시하였다. 순간밀도, 평균밀도, 측정간격이라는 개념을 정리하고 가상시뮬레이션을 활용하여 자료를 생성한 후 측정간격이 도로 조건(측정구간길이별, 차로별, 서비수준별로 구간밀도정확도에 미치는 영향을 분석하였다.
구체적으로 초기존재대수 산정 방안을 제시하지 않았으며, 실제 적용된 사례도 없었다. 본 논문에서는 초기존재대수 해결방안을 제시하고 시간단위별로 밀도를 수집할 수 있는 방안을 개발하였다.
단차로 추월은 발생하지 않으므로 보정값(δ)은 필요로 하지 않으며, 다차로의 경우에는 추월에 따른 오차 보정값[δ=On(추월한대수)-Pn(추월당한대수)]값이 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 추월로 인한 오차를 보정할 수 있는 방안을 제시하였다.
원래 밀도측정 장비를 만드는데 있어서 측정간격이라는 개념이 필요하고, 이때 측정간격이 어느 정도로 평균 밀도 값에 어느 정도 영향을 주는지를 사전에 파악하여 장비설계의 방향설정에 도움을 주고자 하는 것이 본 연구의 의의이다.
제안 방법
교통시뮬레이션 프로그램인 PARAMICS를 이용하여 알고리즘이 정확히 구현이 되는지 확인하기 위한 분석을 시행하였다.
두 개의 지점검지기를 이용하여 측정개시시각이후 진입구간에서 맨 먼저 검지된 차량 또는 운영자가 지정한 임의의 “차량A” 한 대를 선정하고, “차량A”가 진입한 시각부터 진입/진출구간 차량대수누적 검지하고, “차량A”가 진출구간을 통과한 시각을 기점으로 측정이전에 존재했던 차량대수를 파악하는 방안이다.
본 밀도측정방안은 두 개의 지점검지기를 활용하여 시간단위별로 밀도를 수집할 수 있는 방안을 제시하였다.
본 연구는 두 개의 지점검지기를 이용하여 밀도를 수집하는 방안이다. 밀도를 측정 시 측정개시이전에 머문 차량대수를 산정하는 것이 초기존재대수이다.
또한 대안의 정확한지를 검증하기 위한 Verification 결과가 정확히 구현되었다. 본 연구에서는 PARAMICS Application Programming Interface를 적용한 실험환경을 통해 다 양한 수요에 따른 밀도변동자료를 생성하였다.
생성된 자료에 다양한 측정간격을 적용하여 평균밀도 값을 산정한 후, 참값에 해당하는 기준값과 비교하여 %오차의 변동 추이를 분석해 보았다. 교통량이 늘수록, 측정간격이 커져서 측정횟수가 적어질수록 %오차가 커지는 경향이 파악되었다.
본 논문에서는 두 개의 지점검지기를 이용하여 실시간으로 밀도를 측정할 수 있는 방법을 제시하였다. 순간밀도, 평균밀도, 측정간격이라는 개념을 정리하고 가상시뮬레이션을 활용하여 자료를 생성한 후 측정간격이 도로 조건(측정구간길이별, 차로별, 서비수준별로 구간밀도정확도에 미치는 영향을 분석하였다.
시뮬레이션구간은 단차로의 경우 천호대로 구간 0.3Km으로 선정하였고 다차로의 경우 0.5Km 2차로 영동 고속도로를, 3차로는 춘천고속도로지점을 선정하고 서비스수준 A, C, F와 C-F-A로 변화되도록 교통량을 달리하여 자료를 수집하여 알고리즘 Logic 분석을 시행하였다.
에서 보는 바와 같이 측정간격을 1초, 5초, 15초,…, T초로 다양하게 설정하고, 각각의 서비스 수준 LOS A, C, F의 평균밀도 값인 K측정값을 산출하는 시뮬레이션을 구현하여 K기준값과 K측정값을 분석하였다.
즉 이 방안은 차량A진출시각일 때 진입검지기 누적대수(차량 A진출시각)일 때 검지 된 존재대수를 진입검지기 누적대수(차량 A진입시각)일 때의 존재대수의 차이를 구해 초기존재대수를 산정하는 방식이다. 이 방안은 추월이 없는 단차로구간에서 초기존재대수 산정이 적용이 가능하다.
편도 1차로구간은 추월이 없고 옆차에 가리는 경우가 없으며 상류부와 하류부에서 각각 영상을 취득할 수 있었기에 현장자료 취득이 가능했기에 논문에 활용하였다.
대상 데이터
단차로인 경우 천호대로 구간 0.1km, 0.2km, 0.3km로 선정하여 현장자료를 수집하였다.
데이터처리
본 논문에서 제시한 방안을 토대로 PARAMICS Application Programming Interface을 이용하여 구간밀도를 관측한 자료와 실제 가상시뮬레이션에서 제공하는 가상밀도참값을 각각 비교분석하였다.
이론/모형
국토해양부(2006)에서 검지기 성능평가는 교통량, 속도, 점유율에 대하여 평균절대오차백분율(MAPE)을 평가지표로 사용하였다, 본 연구에서도 동일한 지표로 적용하였다.
본 논문에서는 기존의 In-Out Counting method방안을 이용하여 밀도를 측정하였다. In-Out Counting Method는 측정구간 도중에 출입교통이 없는 두 지점간의 존재대수 즉 밀도값을 구하는 방법이다.
성능/효과
수요가 높거나 측정구간이 길어질수록 측정간격에 따른 오차는 줄어들었다. 5초의 측정간격은 거의 모든 경우에 10% 이내의 MAPE(%)값을 보이는 것으로 나타났으며 밀도 검지기를 구현할 때, 적정 수치간격으로 참고할 수 있을 것이다.
생성된 자료에 다양한 측정간격을 적용하여 평균밀도 값을 산정한 후, 참값에 해당하는 기준값과 비교하여 %오차의 변동 추이를 분석해 보았다. 교통량이 늘수록, 측정간격이 커져서 측정횟수가 적어질수록 %오차가 커지는 경향이 파악되었다.
논문에서 제시한 밀도검지 알고리즘을 바탕으로 C Code를 작성하여 수집된 자료를 이용하여 수집한 알고 리즘 밀도값, PARAMICS에서 제공되는 시뮬레이션상의 밀도참값을 서로 비교 분석한 결과 두 자료 모두 일치하는 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 In-Out Counting Method를 시간 단위별로 관측 시 쟁점사항인 초기존재대수의 단차로, 다차로의 해결대안을 제시하였다. 또한 대안의 정확한지를 검증하기 위한 Verification 결과가 정확히 구현되었다. 본 연구에서는 PARAMICS Application Programming Interface를 적용한 실험환경을 통해 다 양한 수요에 따른 밀도변동자료를 생성하였다.
또한, 측정구간길이가 길수록 측정간격오차변동이 영향이 적어지는 것으로 파악되었다.
수집주기 30초 동안 측정간격이 1초일 때의 K기준값과 측정간격이 5초, 30초일 때의 K측정값을 수요변화에 따라 비교분석한 결과, 측정구간길이, 교통수요가 증가할수록 %오차는 적어진다.
추가적인 검증으로 알고리즘 수식을 바탕으로 엑셀을 이용하여 수계산한 값도 역시 일치하는 것으로 확인되었다.
측정개시이후 진입/진출구간의 검지되는 모든 차량 ID 검지 및 ID를 기억하여 초기존재대수 프로세스 없이 밀도 측정이 가능하다. 추월로 인한 오차 검지는 측정개시시각 이후 진출구간의 ID가 측정개시시각 이후 진입구간누적 ID에 검지되지 않으면 측정이전에 머문 차량은 선행차량으로 간주하여 측정시각부터 현재수집 된 값까지 자료 보정할 수 있다.
후속연구
지점정보가 아닌 구간정보를 실시간으로 제공함으로써, 효율적인 교통관리, 교통정보 활성화를 도모하고, 교통 혼잡으로 인한 시간적, 환경적, 경제적 손실을 최소화 시킬 수 있을 것으로 판단된다. 적정측정간격을 산정하는 연구는 향후 연구로 남긴다.
지점정보가 아닌 구간정보를 실시간으로 제공함으로써, 효율적인 교통관리, 교통정보 활성화를 도모하고, 교통 혼잡으로 인한 시간적, 환경적, 경제적 손실을 최소화 시킬 수 있을 것으로 판단된다. 적정측정간격을 산정하는 연구는 향후 연구로 남긴다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
평균밀도의 정의는 무엇인가?
평균밀도(K)는 밀도의 시간변동을 고려한 평균값으로 적분으로 정의할 수 있으며, <그림 2>에서 보는 바와 같이 t1 ∼t2사이의 측정간격(△)을 충분히 작게 하면 다음과 같이 Operational Equation으로 정의할 수 있다.
순간밀도의 정의는 무엇인가?
어느 특정 시각의 밀도를 그 시각의 순간밀도라고 정의한다. <그림 1>에서 보는 바와 같이 t1에서의 순간밀도는 K(t1)를 의미하며, t2에서의 순간밀도는 K(t2)를 의미한다.
밀도를 측정하는 방안 중 직접적인 측정법의 한계점은 무엇인가?
밀도를 측정하는 방안은 직접적으로 수집하는 방안과 수집자료를 활용하여 간접적으로 수집하는 방안이 있다. 직접적인 측정법은 대상구간의 교통류를 항공기나 고층건물에서 촬영하여 밀도를 직접적으로 구하는 것이나, 기상과 도로조건 및 비용상의 문제로 인하여 광범위한 사용에는 한계가 있다. 본 논문에서는 두 개의 지점검지기를 이용하여 밀도를 측정할 수 있는 방법을 제시하였다.
참고문헌 (12)
국토해양부(2006), "ITS 성능평가요령", pp.6∼9.
김민성?엄기종?이청원(2009), "두 개의 지점 검지기를 이용한 연속류 구간의 밀도측정 방안", 한국ITS학회 논문지, 제8권 제1호, 한국ITS학회, pp.37∼44.
Coifman, B., M McCord., R. G. Mishalani., and K. Redmill. (2004), "Surface Transportation Surveillance from Unmanned Aerial Vehicles", Transportation Research Board Meeting, p.1.
Daganzo, C. F.(1991), "The Cell Transportation Model A Dynamic" Representation Research Record", 1320, pp.58∼64.
Greenshields, B. D.(1935), "A Study of Traffic Capacity", Highway Research Board Proceedings, 14, pp.448∼477.
May, A. D.(1990), "Density Measurement Techniques", Traffic Flow Fundamentals, pp.197∼199.
Transportation Research Board(1997), "Traffic Flow Theory A Monograph", pp.2.1∼2.32.
Wardrop, J. G.(1952), "Some Theoretical Aspects of Road Research", Proceedings of the Institution of Civil Engineers, Part II, Volume I, pp.325∼362.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.