교통수요 기반의 도착예정시간 산출 알고리즘 개발

서지정보

ㆍ발행기관 : 대한교통학회 ㆍ수록지정보 : 대한교통학회지 / 23권 / 2호
ㆍ저자명 : 김지홍, 이경순, 김영호, 이성모

목차

Ⅰ. 서론
II. 관련 연구동향
III. 개발모형
IV. 분석결과
V. 결론 및 향후 연구과제

한국어 초록

교통정보 제공 측면에서 여행시간에 대한 정보는 교통관리 영역 내에서 교통혼잡을 효과적으로 분산시킬 수 있는 핵심정보 중
하나이다. 특히 여행시간에 대한 정보는 운전자가 운전 중 경로선택을 의사결정하는데 있어서 주요한 요소로서 현실적인 신뢰도
확보를 전제로 한다.
본 연구는 남산권 교통정보시스템의 일환으로 총 연장도로 6.1Km를 대상으로 구성된 6개의 교통축(corridor)을 대상으로 혼
잡시 VMS, ARS, WEB을 이용한 정보 제공을 목적으로 도착예정시간 알고리즘을 개발하였다. 시스템의 공간적 범위는 각 축별
2~3.5km 범위내의 구간을 대상으로 하며, 각 교통축의 출발 및 도착지점에 신호교차로가 존재하여 단순한 연속교통류 특성이
외 단속류 교통특성이 교통류내에 포함되어 있다.
목표 알고리즘은 ILD기초자료를 활용하여 수요교통량과 대기길이정보를 이용한다. 수요교통량은 각 지점간 밀도추정을 대상으
로 하였으며 이를 위하여 Greenburg Model이 채택되었다. 대기길이 정보는 각 지점별 속도와 밀도에 의하여 산출된다.
연구모형은 단위시간당 변동성을 안정화하기 위하여 전략적으로 번호판 매칭기법에 의한 AVI를 도입하였으며, 이를 통한 관측
된 여행시간 정보를 이용하였다.
AVI여행시간 정보는 1일 1회 대기길이에 따른 교통류 특성을 구분하여 ILD에 의한 여행시간을 생성하는데 기반모수로 적용
될 수 있도록 Hybrid Model로 구성하여 적용시켰다.
본 연구에 의한 알고리즘 적용결과, 혼잡상황하에서 84% 그리고 전체평균 88%이상의 정확성을 도출하는 것으로 나타났으며,
이러한 정보들은 남산권 교통정보시스템을 이용하는 운전자들에게 유용한 것으로 조사되었다.

영어 초록

The information on travel time in providing the information of traffic to drivers is one of the most important
data to control a traffic congestion efficiently. Especially, this information is the major element of route choice
of drivers, and based on the premise that it has the high degree of confidence in real situation.
This study developed a vehicle arrival time prediction algorithm called as “VAT-DV” for 6 corridors in total
6.1Km of “Nam-san area trffic information system” in order to give an information of congestion to drivers
using VMS, ARS, and WEB. The spatial scope of this study is 2.5km~3km sections of each corridor, but there
are various situations of traffic flow in a short period because they have signalized intersections in a departure
point and an arrival point of each corridor, so they have almost characteristics of interrupted and
uninterrupted traffic flow.
The algorithm uses the information on a demand volume and a queue length. The demand volume is
estimated from density of each points based on the Greenburg model, and the queue length is from the density
and speed of each point.
In order to settle the variation of the unit time, the result of this algorithm is strategically regulated by importing
the AVI(Automatic Vehicle Identification), one of the number plate matching methods. In this study, the AVI travel
time information is composed by Hybrid Model in order to use it as the basic parameter to make one travel time
in a day using ILD to classify the characteristics of the traffic flow along the queue length.
According to the result of this study, in congestion situation, this algorithm has about more than 84%
degree of accuracy. Specially, the result of providing the information of “Nam-san area traffic information
system” shows that 72.6% of drivers are very available.

참고 자료

없음