KNN 알고리즘을 활용한 고속도로 통행시간 예측

신강원,심상우,최기주,김수희,Shin, Kangwon,Shim, Sangwoo,Choi, Keechoo,Kim, Soohee 대한토목학회 2014 대한토목학회논문집 Vol.34 No.6

실시간 자료를 반영한 통행시간 예측 기법은 다양하지만 관련 연구 검토 결과 과거이력데이터가 충분하다면 타 모형에 비해 K 최대근접이웃(K-Nearest Neighbors)의 정확도가 우수하므로 본 연구에서는 이에 대한 적용 방법 도출 및 가능성 평가를 목적으로 한다. 본 연구에서는 KNN의 입력 자료로 TCS 교통량 및 DSRC 구간통행시간의 실시간 및 과거 이력자료, 경로통행시간 이력자료를 활용하였다. 통행시간 예측치는 TCS 교통량 및 DSRC 구간통행시간의 실시간 자료와 유사한 경로통행시간을 탐색한 후 이를 가중평균하여 산출하였다. 예측 기법을 적용한 결과 DSRC 구간통행시간의 가중치가 증가할수록 정확도는 증가하였으며, 이는 실시간 교통상황 변화를 DSRC 구간통행시간이 잘 반영하기 때문이다. 그러나 TCS 교통량을 기반으로 한 경우 역시 정확도의 차이가 크지 않으며, 변화 추이도 유사하게 나타났다. 이러한 결과를 볼 때 향후 대용량의 과거이력자료가 축적될 경우 예측오차는 더욱 감소될 것으로 기대된다. There are various methodologies to forecast the travel time using real-time data but the K-nearest neighborhood (KNN) method in general is regarded as the most one in forecasting when there are enough historical data. The objective of this study is to evaluate applicability of KNN method. In this study, real-time and historical data of toll collection system (TCS) traffic flow and the dedicated short range communication (DSRC) link travel time, and the historical path travel time data are used as input data for KNN approach. The proposed method investigates the path travel time which is the nearest to TCS traffic flow and DSRC link travel time from real-time and historical data, then it calculates the predicted path travel time using weight average method. The results show that accuracy increased when weighted value of DSRC link travel time increases. Moreover the trend of forecasted and real travel times are similar. In addition, the error in forecasted travel time could be further reduced when more historical data could be available in the future database.

교통노면표시 이해도에 관한 연구

신강원,Shin, Kangwon 대한토목학회 2013 대한토목학회논문집 Vol.33 No.2

교통노면표시는 다양한 도로정보를 일차적으로 이용자에게 전달하는 중요한 교통시설 중 하나로, 교통노면표시에 대한 올바른 이해는 교통안전 향상 및 올바른 교통문화 정착에 필수적인 사항이다. 그러나 전술한 교통노면표시의 중요도에도 불구하고 교통노면표시 이해도에 대한 국내 연구결과는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 이용자별 교통노면표시의 이해도를 설문조사를 통해 추정하였으며, 이용자 특성에 따른 이해도 차이의 유의성을 교차표와 로지스틱 모형을 적용하여 분석하였다. 분석결과 분석대상 교통노면표시에 대한 평균 이해도는 57.41%로 비교적 낮게 나타났으며, 양보표시의 이해도가 25.88%로 가장 낮았으며, 횡단보도예고표시의 이해도는 91.18%로 가장 높게 분석되었다. 한편 교차분석결과 일부 노면표시의 이해도는 운전면허 정지 및 취소자(특별교통안전교육대상자)와 같은 이용자 그룹에 따라 유의한 영향을 받으나, 보다 일반적인 이용자 특성(성별 및 운전경력)에 따라서는 크게 달라지지 않음을 알 수 있었다(${\alpha}$=0.05). 이처럼 교통노면표시에 대한 전반적인 이해도는 이용자 특성에 따라 유의한 차이를 보이지 않는바, 모든 이용자를 대상으로 하는 전반적인 노면표시 이해도 향상 방안의 도출이 필요하다고 판단된다. Traffic pavement markings are one of primary transportation facilities that provide drivers with various road information directly. Thus, a clear understanding of traffic pavement markings is utmost important to improve traffic safety as well as to establish a proper traffic culture. However, no past studies examined drivers' understanding of traffic pavement markings in Korea. Hence, this study investigated drivers' understanding of traffic pavement markings through an elaborated administrated survey, and analyzed the relationship between various drivers' characteristics and understanding regarding pavement marking via cross-classification table and logistic model. The analysis results show that drivers have limited understanding regarding the purpose of the markings. Specifically, the average understanding of pavement markings is 57.41%: the lowest understanding is 25.88% for yield pavement marking, and the highest understanding is 91.18% for advanced pedestrian crosswalk pavement marking. This study also revealed that the understanding of some pavement markings are somewhat influenced by user group such as drivers with suspended or revoked driver licenses, but the overall understanding of pavement markings are not significantly affected by drivers' characteristics such as gender and driving experiences at ${\alpha}$=0.05. Thus, it might be desirable for policy makers to establish pavement marking-related policies for overall drivers rather than specific drivers.

정체변화 추이를 고려한 통행시간 예측 기법 개발

신강원(SHIN, Kangwon),심상우(SHIM, Sangwoo),최기주(CHOI, Keechoo),김수희(KIM, Soohee) 대한교통학회 2014 대한교통학회 학술대회지 Vol.70 No.-

KNN 모형을 이용한 통행시간 예측

신강원(SHIN, Kangwon),심상우(SHIM, Sangwoo),최기주(CHOI, Keechoo),남궁성(NAMKOONG, J. Seong) 대한교통학회 2014 대한교통학회 학술대회지 Vol.70 No.-

교통안전연구에서 이질적 음이항 모형을 이용한 경험적 베이즈 방법

신강원(Shin Kangwon),최기주(Choi Keechoo) 대한토목학회 2009 대한토목학회 학술대회 Vol.2009 No.10

휴대폰 모닝콜 기능에 대한 사용성 평가 및 UI 디자인 제안

신강원(Shin Kang Won),정은진(Chung Eun Jin),윤형건(Yoon Hyung Kun) 한국HCI학회 2004 한국HCI학회 학술대회 Vol.2004 No.2

교통사고 추정방법 비교 연구 : 경험적 베이즈 추정치 vs. 관측교통사고건수

신강원(Shin Kangwon) 대한토목학회 2010 대한토목학회논문집 D Vol.30 No.5D

교통안전연구에서 한 지점 (또는 구간)의 기대교통사고건수를 신뢰성 높게 추정하는 것은 매우 중요하다. 기대교통사고건수를 추정하기 위해 현재 국내에서는 주로 관측교통사고건수를 사용하고 있으나 국외에서는 포아송-강마 혼합모형에 기반한 경험적 베이즈 추정치를 활용하고 있는 추세이다. 그간 많은 연구들이 경험적 베이즈 추정치를 이용해 기대교통사고건수 추정 및 교통안전개선사업의 평가를 시도 하였으나 전술한 2가지 추정방법의 추정오치를 비교연구한 문헌은 없는 실정인 바 본 연구는 2가지 추정방법의 추정오차를 모의실험을 통해 비교 · 분석하여 제시하였다. 모의 발생된 총 3,000,000개 지점의 교통사고 자료를 분석한 결과 기대교통사고건수를 경험적 베이즈 추정방법을 이용해 추정했을 경우 그 추정오차는 관측교통 사고건수만을 이용했을 때 발생하는 추정오차에 비해 항상 작은 것으로 나타나 국내의 교통안전연구 가이드라인에 경험적 베이지안 추정방법의 도입이 필요할 것으로 판단된다. 그러나 사전분포의 불확실성이 높아질수록 두 가지 추정방법의 추정오차의 차이는 감소하는 것으로 나타나, 기대교통사고건수 추정 시 추정된 음이항 모형에 대한 종합적인 검증을 수행한 후 신뢰성 있는 초모수의 추정치를 이용해 경험적 베이지안 방법을 적용하는 것이 바람직하다고 판단된다. In the study of traffic safety, it is utmost important to obtain more reliable estimates of the expected crashes for a site (or a segment). The observed crashes have been mainly used as the estimate of the expected crashes in Korea, while the empirical Bayes (EB) estimates based on the Poisson-gamma mixture model have been used in the USA and several European countries. Although numerous studies have used the EB method for estimating the expected crashes and/or the effectiveness of the safety countermeasures, no past studies examine the difference in the estimation errors between the two estimates. Thus, this study compares the estimation errors of the two estimates using a Monte Carlo simulation study. By analyzing the crash dataset at 3,000,000 simulated sites, this study reveals that the estimation errors of the EB estimates are always less than those of the observed crashes. Hence, it is imperative to incorporate the EB method into the traffic safety research guideline in Korea. However, the results show that the differences in the estimation errors between the two estimates decrease as the uncertainty of the prior distribution increases. Consequently, it is recommended that the EB method be used with reliable hyper-parameter estimates after conducting a comprehensive examination on the estimated negative binomial model.

생존분석모형을 이용한 선박의 재항시간 및 온실가스 배출량 분석

신강원(Shin Kangwon),정장표(Cheong Jang-Pyo) 대한토목학회 2010 대한토목학회논문집 D Vol.30 No.4D

선박의 항구 내 재항시간은 대상항구의 운영상태 파악 및 장래 규모 산정을 위해 중요한 요인이다. 재항시간을 분석하기 위해 다양한 연구들이 시도되어 왔으나 선박의 재항시간에 영향을 미치는 요인들의 효과를 통계적 분석을 통해 추정한 연구는 미흡한 실정이다. 특히 선박의 항구 내 재항시간은 항구 내에서 발생하는 대기오염물질 및 온실가스 배출량과 직접적인 영향이 있는 바 본 연구에서는 2008년 부산항에 입항한 외항선박(19,167척)의 재항시간을 모수적 생존분석 기법을 통해 분석하였다. 이를 위해 로그-정규 가속화시간(AFT: accelerated failure time)모형과 로그-로지스틱 AFT모형이 추정되었으며, 추정결과 재항시간은 부두의 서비스 용량, 선박의 총중량, 선박의 종류에 유의한 영향을 받는 것으로 나타났다(α=0.05). 추정된 재항시간, 선박별 운항시간, 연료소비량 추정치를 이용하여 선박종류별 온실가스 배출량을 산정하였으며, 그 결과 2008년 부산호에 양적하 및 여객수송 목적으로 입항한 선박의 61%를 차지하는 풀컨테이너선의 부산항계 내 온실가스 배출량은 약 “17톤/회”로 나타났다. 그러나 2008년 부산항 입항선박의 약 20%를 차지하는 컨테이너선 외 화물운송선박의 정박 시 온실가스 배출량(톤/회)은 풀컨테이너선의 온실가스 배출량(톤/회)보다 크게 나타나, 해당 선박이 취급하는 화물의 양적하 시간 및 접안대기시간을 감소시킬 수 있는 물류 처리 기술 및 항만운영 정책 도입이 필요한 것으로 나타났다. The time in port for vessels is one of the important factors for analyzing the operation status and the capacity of ports. In addition, the time in port for vessels can be directly used for estimating the greenhouse gas emissions resulted from vessels in port. However, it is unclear which variables can affect the time in port for vessels and what the marginal effect of each variable is. With these challenges in mind, the study analyzes the time in port for vessels arriving and departing port of Busan by using a parametric survival model. The results show that the log-logistic accelerated failure time model is appropriate to explain the time in port for 19, 167 vessels arriving and departing port of Busan in 2008, in which the time in port is significantly affected by gross tonnage of vessels, service capacity of terminal, and vessel type. This study also shows that the greenhouse gas emission resulted from full-container vessels, which accounted for about 61% of all vessels with loading/unloading purpose arriving and departing port of Busan in 2008, is about "17 ton/vessel" in the boundary of port of Busan. However, the hotelling greenhouse gas emissions resulted from non-container vessels (3,774 vessels 20%) are greater than those from the full-container vessels. Hence, it is necessary to take into account more efficient port management polices and technologies to reduce the service time of non-container vessels in port of Busan.

자동차 휠 디자인에 대한 감성 분석 연구

신강원(Shin Kang-Won),김희연(Kim Hee-Yeon),나윤선(Na Yoon-Seon),윤형건(Yoon Hyung-Kun) 한국디자인학회 2003 한국디자인학회 학술발표대회 논문집 Vol.- No.-

부산·울산광역권 교통수단 선택모형 구축 방법론 개선

신강원(Shin, Kang-Won) 한국산학기술학회 2014 한국산학기술학회논문지 Vol.15 No.7

본 연구는 부산·울산광역권의 여객 통행 OD자료 구축을 위해 적용된 여러 교통수요예측 모형 중 다항로짓모형에 기반한 교통수단 선택모형의 문제점을 진단하고 이를 개선하기 위한 모형 구축 방법론을 제시하였다. 기존 교통수단 선택모 형은 외관상으로는 적용 가능한 모형구조를 갖고 있으나, 모형 구축에 활용된 원시자료 상세 분석결과 교통존쌍간 총 통행량 미반영, 선택집합의 누락, 교통 혼잡 상태의 미반영, 교통존 특성변수의 미반영과 같은 문제점들이 내재되어 있는 것으로 나타났다. 본 논문에서는 전술한 기존 모형의 문제점들을 개선하여 다항로짓모형을 재구축하였으며, 재구축 결과 부산·울산 광역권의 교통수단 선택행태는 각 교통수단의 통행시간 및 통행비용보다는 각 교통수단의 고유특성 및 교통존 특성에 더 큰 영향을 받는 것으로 나타났으며, 추정모형의 계수 부호 및 적합도 또한 적용 가능한 수준으로 나타났다. This study provides an improved transportation mode choice models applicable to the Busan-Ulsan Metropolitan area by scrutinizing previous study results developed using the multinomial logit model. Although the previous model has an appropriate modeling structure in terms of the sign of coefficient estimates and goodness-of-fit, the model ignores the total number of trips and traffic congestion condition between the two zones and partially reflects zone-specific variables and choice set. Therefore, this study considered all of these modeling faults by re-constructing the representative utility functions. The modeling results show that travelers in Busan-Ulsan metropolitan area tend to choose their mode using mode-specific characteristics rather than the classical travel time and/or cost variables.