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문제 정의
- 본 연구에서는 도로교통분야에서 중요한 요소로 고려되는 노면온도예측을 위해 신경망 이론을 적용하였다. 관측된 노면온도, 대기온도, 대기습도 등을 바탕으로 향후 1~3시간 후의 노면온도를 예측하고자 하는 것이 큰 목적이다.
- 도로결빙이 발생하기 쉬운 노면결빙 취약구간 선정과 적절한 대처방안 수립은 동절기 도로관리 측면에서 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 신경망 이론을 적용하여 초단시간 노면온도예측모형을 개발하고 이를 청원-상주 고속도로의 문의교 구간에서 관측한 도로기상정보시스템 결과와 비교하여 검증하고자 한다.
- 본 연구에서는 신경망 이론의 적용을 통해 향후 1~3시간 후의 노면온도를 예측할 수 있는 모형을 개발하였고, 이를 청원-상주 고속도로의 문의교에서 관측한 도로기상정보시스템 자료를 이용하여 검증하였다.
- 본 연구에서는 입력층(Input layer), 가운데 숨은층(Hidden layer), 출력층(Output layer)의 3층 구조로 이루어진 신경망의 설계를 통해 특정 도로구간에 대한 향후 노면온도를 예측할 수 있는 모형을 개발하였다. 그림 6에서 N1, N2, N3 각각은 입력층, 가운데 숨은 층, 출력층에 있는 뉴런의 수를 나타낸다(Shao, 1998).
- 이로 인해 실제 노면온도예측을 포함한 운영상의 문제가 발생해도 모형에 내재되어 있는 정확한 알고리즘에 대한 정보가 없어 국내 지형 및 도로교통조건에 따른 모형의 보정이나 수정이 쉽지 않는 것이 사실이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위한 기초연구로써, 본 연구에서는 일반적으로 기상분야에서 많이 사용되고 있는 신경망 이론을 적용하여 신경망을 설계를 하고, 국내 도로에서 실제로 축적된 노면온도, 대기온도, 대기습도 자료를 통해 현재시점에서부터 1~3시간 후의 노면온도의 변화에 대한 예측을 수행하고 검증하였다.
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