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기계학습과 시뮬레이션 기법을 융합한 교통 상태 예측 방법 개발 연구
김예은,김성훈,여화수,Kim, Yeeun,Kim, Sunghoon,Yeo, Hwasoo 한국ITS학회 2021 한국ITS학회논문지 Vol.20 No.5
빅데이터의 등장과 더불어 교통 상태 예측은 과거 이력 데이터 분석 방식에 힘을 싣고 발전되어 왔으나, 이 방법은 관측된 적 없는 돌발 상황에 충분히 대응하지 못한다는 약점이 있다. 본 연구에서는 기계학습과 시뮬레이션 기법의 융합을 통해 돌발 상황 발생 시 교통 상태 예측 정확도 감소를 보완할 수 있는 예측 기법을 제시한다. 데이터 기반 방식의 맹점은 과거에 관측된 적 없는 데이터 패턴이 인지되었을 때 드러난다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 이용하여 과거 이력 데이터를 보강하는 방법으로 문제를 해결하고자 하였다. 제시한 방법은 기계학습 기반의 교통 예측을 수행하고, 예측 결과와 실시간으로 수집되는 교통 데이터를 지속적으로 비교하여 돌발 상황 발생 여부를 판단한다. 돌발 상황이 인지되었을 시, 시뮬레이션을 통해 생성한 데이터베이스를 활용하여 예측을 수행한다. 본 연구에서 제시한 방법은 실제 도로 구간을 대상으로 검증되었으며, 검증 결과 돌발 상황에서의 교통 상태 예측 정확도 향상을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시한 융합 교통 예측 방법은 향후 교통 예측 고도화에 이바지할 수 있을 것으로 전망된다. With the advent of big data, traffic prediction has been developed based on historical data analysis methods, but this method deteriorates prediction performance when a traffic incident that has not been observed occurs. This study proposes a method that can compensate for the reduction in traffic prediction accuracy in traffic incidents situations by hybrid approach of machine learning and traffic simulation. The blind spots of the data-driven method are revealed when data patterns that have not been observed in the past are recognized. In this study, we tried to solve the problem by reinforcing historical data using traffic simulation. The proposed method performs machine learning-based traffic prediction and periodically compares the prediction result with real time traffic data to determine whether an incident occurs. When an incident is recognized, prediction is performed using the synthetic traffic data generated through simulation. The method proposed in this study was tested on an actual road section, and as a result of the experiment, it was confirmed that the error in predicting traffic state in incident situations was significantly reduced. The proposed traffic prediction method is expected to become a cornerstone for the advancement of traffic prediction.
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수요응답형 대중교통체계를 위한 클러스터링 기반의 다중차량 경로탐색 방법론 연구
김지후,김정윤,여화수,Kim, Jihu,Kim, Jeongyun,Yeo, Hwasoo 한국ITS학회 2020 한국ITS학회논문지 Vol.19 No.5
수요응답형 대중교통체계 시스템은 사용자의 요청에 따라 서비스 차량의 경로와 스케줄을 설정하는 유동적인 대중교통 서비스이다. 도시 지역에서 대중교통 시스템의 중요성이 증가함에 따라, 수요응답형 대중교통체계를 위한 안정적이고 빠른 경로탐색 방법의 개발 또한 다양하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 빠르고 효율적인 다중차량경로 탐색을 위해, 수요 기종점들의 클러스터링 기술을 활용한 종점수요 우선탐색의 휴리스틱 방법이 제안되었다. 제안된 방법은 기종점 수요 분포가 무작위인 경우, 집중된 경우와 방향성을 가지는 경우에 대하여 테스트되었다. 제안된 알고리즘은 수요밀도의 증가로 인한 서비스 비율의 감소를 저감시키며, 계산 속도가 비교적 빠른 장점을 보인다. 또한, 다른 클러스터링 기반 알고리즘에 비해 수요밀도 증가에 따른 서비스 비율 감소율이 낮고, 차량 용량의 활용성이 개선된 반면, 차량 운행경로 길이의 증가로 승객의 차량 탑승시간은 상대적으로 증가하는 특성을 보인다. The Demand Responsive Transit (DRT) system is the flexible public transport service that determines the route and schedule of the service vehicles according to users' requests. With increasing importance of public transport systems in urban areas, the development of stable and fast routing algorithms for DRT has become the goal of many researches over the past decades. In this study, a new heuristic method is proposed to generate fast and efficient routes for multiple vehicles using demand clustering and destination demand priority searching method considering the imbalance of users' origin and destination demands. The proposed algorithm is tested in various demand distribution scenarios including random, concentration and directed cases. The result shows that the proposed method reduce the drop of service ratio due to an increase in demand density and save computation time compared to other algorithms. In addition, compared to other clustering-based algorithms, the walking cost of the passengers is significantly reduced, but the detour time and in-vehicle travel time of the passenger is increased due to the detour burden.
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실시간 철도 안전 통합 감시제어 시스템 프레임워크에 대한 연구
이동훈(D. H. Lee),여화수(H. S. Yeo),김성훈(S. H. Kim),김상암(S. A. Kim) 한국도시철도학회 2015 한국도시철도학회논문집 Vol.3 No.2
The South Korea government has made enormous efforts in restructuring the basic safety management plan for the railway system including the Integrated Railway Safety R&D Project. However, there are some serious issues raised about the fire, derailment and collision events that could lead to the fatal railway accidents with the existing reactive railway safety management in railway operations. Therefore, there is a need for the railway safety management system to evolve from reactive to proactive manner, such as proactive railway safety and response system. Following these backgrounds, this study proposes a system framework on the development of real-time railway safety monitoring and control system. The proposed framework consists of (1) railway service platform working as an information sharing backbone, (2) railway safety management service for safety related decision making, (3) common railway service, (4) railway traffic management service, and (5) railway maintenance service modules for preventive maintenance. Each module consists of sub-modules monitoring real-time status for the rolling stocks, stations and facilities in order to provide a guidance of safety decision-making in accident cases. The proposed framework will bring some valuable ideas for further studies.
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루프 검지기와 차량 운행 정보를 활용한 사고 위험도 경고 시스템의 프레임 워크에 관한 연구
탁세현(TAK, Se Hyun),여화수(YEO, Hwa Soo) 대한교통학회 2013 대한교통학회 학술대회지 Vol.68 No.-
본 연구에서는 루프 검지기에서 획득 가능한 정보인 속도, 평균 차량 간 거리 등의 정보를 활용하여 도로의 각 구간별 사고 위험 도를 산출 경고 하는 시스템을 제안하였다. 이는 현재 사고 관련 경고 시스템이 사고 후 경고 시스템이라는 것과는 다르게 사고가 발생하기 전에 각 구간별 위험도를 미리 예측하여 경고함으로써 사고의 발생 자체를 막을 수 있다라는 장점을 가지고 있어 현재 답 보 상태에 있는 사고 절감률을 혁신적으로 낮추는 데에 기여할 것으로 예상되어 진다. 또한, 본 시스템은 최근 기술의 발달로 차량 내부에서 획득 가능한 개개 차량별 속도 및 가속도를 반영할 경우 신뢰도가 더욱 높아진다. 차량 내부 정보와 루프 검지기의 정보를 하이브리드 하여 사고 위험도를 산출함으로써 미래 기술로 예상되어진 V2V기술 과 비교할 때 90%의 사고 위험도를 산출할 수 있다. 이는 현재 활용 가능한 정보를 기반으로 하여 사고 경고를 하는 것으로써 추가 적인 인프라의 구축없이 주어진 정보를 바탕으로 하여 충분한 경고 시스템의 역량을 수행할 수 있을 것으로 예상되어 진다.
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고속도로 복수 경로 구간의 통행시간 최적화를 위한 통행료 정책에 관한 연구
박진현(PARK, Jin Hyun),여화수(YEO, Hwa Soo) 대한교통학회 2015 대한교통학회 학술대회지 Vol.72 No.-
본 연구에서는 영남권에서 가장 영향력 있는 구간인 대구와 부산을 연결하는 민자고속도로와 경부고속도로를 사례 구간으로 선정해 통행시간 최적화를 위한 통행료 정책에 대한 연구를 진행했다. 동대구 JC로 들어오는 차량의 두 경로 상으로의 분배 비율은 통행시간과 통행료라는 변수에 의해 결정된다. 각 IC에서 출발해 목적지로 도착한 TCS 데이터를 수집해 회귀분석을 시행해 본 구 간에 대한 통행배정모형을 도출했다. 사례 연구 구간에 대한 VDS 및 TCS 데이터를 이용해 CTM을 제작해 시뮬레이션 모형을 제 작했다. 국내 램프 상 VDS 데이터의 부재로 TCS 데이터를 이용해 진입 및 진출 교통량을 계산했으며, VDS 상태가 좋은 날을 선 별해 데이터를 정제했다. CTM 각 셀의 속도 값과 실제 VDS 데이터의 속도 값을 비교해 RMSE 및 MAPE를 측정해 사용된 모형 을 평가했으며, 합리적으로 사용 가능한 범위에 있는 모형임을 확인했다. 최종적으로 시스템 최적화를 위한 가격 정책을 결정 방안 을 제시했다. 시뮬레이션 시 전체 차량의 통행시간을 최소화하는 방향으로 정책 기조로 삼아 목적함수로 설정했다. 그 결과 특정 가 격에 있어 시스템이 최적화됨을 확인했으며, 유전알고리즘(GA)을 이용해 국소 최저치를 구할 수 있었다. 이를 토대로 혼잡 발생 시 각각의 시기별로 가격 책정을 어떻게 해야 할지에 대한 결과 값을 제시했으며, 동적 가격체계 적용에 따른 통행시간 최소화 시 9.117%의 실효성이 있음을 확인했다.
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