[논문]GPS 데이터를 이용한 링크통행속도 예측에 관한 연구

최진우; 홍남관; 양영규

GPS 데이터를 이용한 링크통행속도 예측에 관한 연구
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최진우 (경원대학교 전자계산학과) , 홍남관 (경원대학교 전자계산학과) , 양영규 (경원대학교 전자계산학과)

텔레매틱스 서비스 중 가장 중요한 서비스는 운전자가 요청하는 교통 상황 정보를 신속하고 정확하게 전달해 주는 것이다. 본 논문에서는 GPS 단말기를 장착한 차량들을 통해 수집된 자료를 활용한다. 가까운 과거의 패턴 자료를 이용하여 필터링 범위를 산정한 후, 실시간으로 비정상적인 GPS 자료를 제거하여 링크의 대표 속도 값을 산출하는 방법을 제시한다.

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

문제 정의

본 연구에서는 Quartile 값을 이용해 GPS 단말기에서 수집되는 차량의 속도 자료를 실시간으로 필터링하여 링크의 대표 속도 값을 산출해내는 방법을 구현하였다. 이는 향후, GPS 단말기를 장착한 차량이 증가할수록 더욱 널리 쓰일 수 있는 방법이라 기대한다.
본 연구의 목적은 특정 링크에서 수집된 GPS 데이터 중 의미가 있는 정보만을 취해서 링크의 정확한 통행 속도를 산출해 내는 방법을 알아보는 데 있다.

제안 방법

본 연구에서는 Quartile(사분위 값)을 이용해 Fence 값을 구하고, 이를 넘어서는 데이터를 비정상적인 데이터로 간주하여 필터링하는 방법을 사용하였다. 6 월 8 〜 28 일 사이의 평일에 해당하는 자료를 통해 Fence 값을 구하고, 6월 29일 자료를 통해 테스트한다.
Mhigh, Mlow의 변화에 따라 결과가 어떻게 달라지는지를 보기 위해Mhigh, Mlow를 각각(1.0, 1.0), (1.5, 0.5), (2.0, 0.2)의 세 단계로 변화를 주면서 실험을 해보았다.
본 연구에서는 Quartile(사분위 값)을 이용해 Fence 값을 구하고, 이를 넘어서는 데이터를 비정상적인 데이터로 간주하여 필터링하는 방법을 사용하였다. 6 월 8 〜 28 일 사이의 평일에 해당하는 자료를 통해 Fence 값을 구하고, 6월 29일 자료를 통해 테스트한다.
과거의 패턴 자료를 통해 Fhigh(i)과 Flow(i)를 구하고, 이를 이용해 해당 링크의 필터링 범위를 선정할 수 있다. 해당 링크를 통과하는 GPS 차량의 자료 중 필터 링 범위에 해당하지 못하는 자료는 실시간으로 제거되도록 구현하였다.

대상 데이터

본 연구에서는 2005년 6월 8 ~ 30 일 사이에 강남대로(한남 IC-신사역, 길이 200m)를 대상으로 GPS 수 신기를 장착한 수집 차량(영업용 택시)들에 의해 수집된 리얼텔레콤(주)의 속도 자료를 바탕으로 진행한다. 수집 시간은 05 ~ 24 시이며, 수집 자료의 형태는 5 분 단위 간격으로 해당 링크를 통과한 차량들의 개별 속도(Km)로 구성되어 있고, 최대 10개의 자료가 수집될 수 있다.
수집 기간 동안 수집된 전체 데이터의 수는 14, 206개이며, 2005년 6월 29일의 988개 자료를 대상으로 테스트를 수행하였다.
본 연구에서는 2005년 6월 8 ~ 30 일 사이에 강남대로(한남 IC-신사역, 길이 200m)를 대상으로 GPS 수 신기를 장착한 수집 차량(영업용 택시)들에 의해 수집된 리얼텔레콤(주)의 속도 자료를 바탕으로 진행한다. 수집 시간은 05 ~ 24 시이며, 수집 자료의 형태는 5 분 단위 간격으로 해당 링크를 통과한 차량들의 개별 속도(Km)로 구성되어 있고, 최대 10개의 자료가 수집될 수 있다. 수집된 속도가 없는 경우는 0으로 표시되며, 수집상의 오류로 인한 데이터는 배제하였다.

성능/효과

(그림 2)에 새벽 5 시 〜 자정까지의 속도 패턴이 실선으로 표시되어 있으며, 점선은 시간대별 표준편차를 나타내었다. 전체 표준편차는 5.24 Km 정도로 나타났으며, 이는 평일을 기준으로 같은 시간대에 차량의 흐름은 유사하다는 것을 증명해 줄 수 있다.

후속연구

이는 향후, GPS 단말기를 장착한 차량이 증가할수록 더욱 널리 쓰일 수 있는 방법이라 기대한다. 앞으로의 연구 과제는 실제 차량 주행 자료, 또는 다른 수집 장비 데이터와의 비교를 통한 본 알고리즘의 확실한 검증 및 보완이다.
본 연구에서는 Quartile 값을 이용해 GPS 단말기에서 수집되는 차량의 속도 자료를 실시간으로 필터링하여 링크의 대표 속도 값을 산출해내는 방법을 구현하였다. 이는 향후, GPS 단말기를 장착한 차량이 증가할수록 더욱 널리 쓰일 수 있는 방법이라 기대한다. 앞으로의 연구 과제는 실제 차량 주행 자료, 또는 다른 수집 장비 데이터와의 비교를 통한 본 알고리즘의 확실한 검증 및 보완이다.

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