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자전거 모니터링을 위한 자료처리 프로세스 개발 및 응용 - GPS기반 자전거 속도자료를 중심으로
Methodology for Processing GPS-based Bicycle Speed Data for Monitoring Bicycle Traffic 원문보기

韓國ITS學會 論文誌 = The journal of the Korea Institute of Intelligent Transportation Systems, v.13 no.3, 2014년, pp.10 - 24  

임희섭 (한양대학교 교통.물류공학과) ,  주신혜 (한양대학교 교통.물류공학과) ,  오철 (한양대학교 교통.물류공학과)

초록
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최근 저탄소 녹색정책이 활발히 이루어지면서 자전거 이용자가 증가하고 있다. 효과적인 자전거교통 관련 제어 정보제공 계획수립을 위해서 모니터링은 필수적이며, 개별자전거의 주행 패턴을 미시적으로 수집하고 처리 가공하여 트래킹기반 자전거 모니터링 할 수 있는 기술이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 GPS속도계 등 센서를 장착하여 개별 자전거의 주행자료 수집이 가능한 프로브자전거의 자료처리 및 활용 방안에 관한 내용을 제안하였다. 본 연구에서는 수집된 프로브자전거의 자료를 유용한 정보로 가공하기 위해 1차적으로 전처리 하는 과정을 제시하였으며, 수집된 원시자료의 품질을 평가하고, 1차 가공을 통해 향상된 품질의 자료를 센터에서 관리 할 수 있도록 하는 일련의 과정을 제시하였다. 자료가 수집되게 되면 첫 번째로 자료 활용의 목적에 맞게 보간 과정을 거치게 된다. 두 번째 단계에서는 수집된 다수의 자료를 이용하여 통계적인 방법을 통해 데이터의 사용가치 향상을 위한 품질을 평가하는 과정을 거치게 된다. 세 번째 단계에서는 두 번째 단계에서 산출된 품질 기준을 향상시키기 위한 방법으로 스무딩 과정을 거치게 된다. 스무딩 된 데이터는 교통정보 센터에 저장되며, 자전거 시스템 모니터링 및 정보 생성을 위한 기초 자료로 활용된다. 본 연구에서 제시한 프로브 자전거 자료처리 기법은 현장에서 수집된 원시자료의 품질을 평가하고 1차 가공하는 과정의 가이드라인으로 활용될 수 있으며, 향후 자전거 시스템 모니터링 기법 개발의 기초 연구가 될 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Bicycle is a useful transportation mode that is healthy, emission-free, and environmentally compatible. Although large efforts have been made to promote the use of bicycling to date, there still exist various hurdles and limitations. One of the key issues to increase bicycling is how to gather bicyc...

주제어

#자전거 모니터링   #프로브 자전거   #자료처리 프로세스   #통계적 품질관리   #데이터베이스  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
RSE를 통한 자료수집 방법에는 무엇이 있는가? RSE를 통한 자료수집 방법에는 크게 두 가지 경우가 있다. 첫 번째로 무선통신이 가능한 RSE의 통신 영역에 프로브 자전거가 존재 할 경우 지속적인 통신을 통해 현재까지 수집된 주행 자료를 RSE로 전송해 주는 방법이 있다. 두 번째로는 공공자전거를 이용할 경우 공공자전거 거치대와 공공 자전거가 물리적으로 결합될 경우 주행 시작점부터 종점까지 수집된 주행자료를 전송해 주는 방법이다. 전송된 원시 데이터(Raw Data)는 품질 평가 과정을 거치게 되며, 1차 가공과정을 거쳐 DB에 저장되고, 자전거 모니터링을 위한 기초 자료로 활용된다.
프로브 자전거는 무엇인가? 본 연구에서는 프로브 자전거를 이용한 자전거 자료 수집 시나리오를 수립하였다. 프로브 자전거란 유비쿼터스 환경에서 GPS를 이용하여 위치 정보, 속도정보 등이 수집 가능한 자전거이다. 프로브 자전거를 통해 자전거 주행행태 및 자전거 주행환경의 자료 추출이 가능하다.
지수평활법의 장점은? 지수평활법이란 가장 최근 자료에 가장 큰 가중치를 두고 시간이 지남에 따라 가중치가 기하학적으로 감소되는 가중치 이동 평균 예측기법 중 하나로 지수함수에 따라 가중치를 갖는다. 지수평활법은 최근자료를 보다 의미 있는 자료로 사용 할 수 있고 과거자료의 경우 그 가중치를 체계적으로 감소시킬 수 있다는 장점이 있으며, 계산이 쉽고 계산을 하기 위한 필요자료가 적기 때문에 일반적으로 예측 시스템에서 널리 사용된다.
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참고문헌 (13)

  1. J. Lee, N. Park, S. Hwang, "Bicycle GPS Based on Smart Phones", Journal of Security Engineering, vol. 8, no. 3, pp.195-204, 2009. 

  2. E. Kim, "Service for Bicycle Use Information Based on Low Carbon Green Growth", Journal of the Korean society for geo-spatial information system, vol. 18, no. 3, pp.75-81, 2010. 

  3. S. Chung, "A Study on the Improvement Alternatives using USN Technology on Bicycle and Infrastructures", Journal of The Korea Society of Computer and Information, vol. 15, no. 8, pp.173-180, 2010. 

    원문보기 상세보기 crossref

  4. S. Joo, C. Oh, "A Methodology for Evaluating Cycling Safety and Mobility using Probe Bicycle Sensor Data ", Journal of Korean Society of Transportation, vol. 30, no. 3, pp.43-55, 2012. 

    원문보기 상세보기 crossref

  5. Kun-Ying Lin, Ming-Wei HSU, Shi-Rung Liou, "Bicycle Management Systems in Anti-theft, Certification, and Race by Using RFID", 2011 Cross Strait Quad-Regional Radio Science and Wireless Technology Conference, 2011. 

  6. J. Hwang, G. Kim, "A Study on Evaluation of Plan to Improve Cycling Environment", Journal of Korean Society of Transportation, vol. 23, no. 8, pp.203-213, 2005. 

  7. G. Lee, J. Rho, K. Kang, "Development of Bicycle Level of Service Model from the User's Perspective Using Ordered Probit Model", The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems, vol. 8, no. 2, pp.108-117, 2009. 

  8. Bluce W. Landis, Venkat R. Vattikuti, Michael T. Brannick, "Real-Time Human Perceptions Toward a bicycle Level of Service", Transportation Research Record, no. 1867, pp.119-126, 1997. 

  9. David L. Harkey, Donald W Reinfurt, Matthew Knuiman, "Development of the Bicycle Compatibility Index", Transportation Research Record, no. 1636 pp.13-20, 1998. 

  10. Michael S. Klobucar, Jon D Fricker, "Network Evaluation Tool to Improve Real and Perceived Bicycle Safety", Transportation Research Record, no. 2031, pp.25-33, 2007. 

  11. https://pems.eecs.berkeley.edu/ 

  12. http://trafficdataarchive.ce.virginia.edu/ 

  13. KECRI, Improvement of Traffic Data Collection, Analysis and Utilization from Vehicle Detection System on Freeway, 2006, 12. 

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