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이숭봉,이종우,김건후,천승훈 한국교통연구원 2021 交通硏究 Vol.28 No.4
최근 지방자치단체에서는 대중교통 이용 현황에 대한 모니터링 및 서비스 개선을 위해 교통카드 데이터를 활용하고 있다. 그러나 단일요금제를 적용하고 있는 지방 지자체에서는 이용자들의 하차정류장에 대한 정보가 누락되어 실제 통행패턴의 정확한 파악과 정책 의사결정 지원 등 데이터의 활용에 어려움을 겪고 있다. 이를 극복하기 위해 하차정류장 추정 방법론 개발과 관련하여 국내외 다양한 연구가 진행되어왔으나, 다양한 하차정류장 추정 방법론을 융합하여 보다 정확한 대중교통 통행패턴 정보를 구축하기 위한 연구는 상대적으로 미진한 것으로 판단하였다. 이에 본 연구에서는 기존에 수행된 연구들을 검토하여 하차정류장 정보가 누락된 데이터를 통행유형별로 분류하고 유형별 특성에 적합한 하차정류장 추정 방법론을 단계적으로 적용하였다. 개발된 방법론을 수도권 교통카드 데이터를 대상으로 적용하고 시나리오(하차미태그 비율, 허용오차 기준)별 정확도 및 유효태그 비율을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 통행유형별 단계별 추정 방법론을 통해 기존연구와 비교하였을 때 하차정류장에 대한 정보를 보다 정확하게 추정 가능한 것으로 분석되었다. Recently, local governments are utilizing smart card data to monitor and evaluate public transport operations and improve public transport services. However, there are municipalities where passengers are not required to tag their transit cards when alighting, leading to lack of information on alighting locations and difficulties in utilization of public transit transaction data for accurate analysis of travel patterns and support for policy decision-making. There have been studies on estimating the alighting locations of transit users based on smart card data, but there are gaps in building more complete travel pattern information by using multiple estimation methods in stages. Therefore, this study categorized trips lacking information on alighting information, and applied estimation methods adequate for each trip category in stages. Then the accuracy of the estimation method under scenarios of proportion of tagging when alighting was evaluated using public transit transaction data from Seoul Metropolitan Area. The results suggest that it is possible to build more complete information on public transit users’ travel patterns using the estimation method by trip type as presented in this study.
대용량 모빌리티 궤적 자료를 이용한 과속 위험노출도 분석 방법론
이숭봉,장현호,강태석,Lee, Soongbong,Chang, Hyunho,Kang, Taeseok 한국재난정보학회 2021 한국재난정보학회 논문집 Vol.17 No.3
Purpose: This study is to develop a method for measuring dynamic speeding risks using vehicle trajectory big data and to demonstrate the feasibility of the devised speeding index. Method: The speed behaviors of vehicles were analysed in microscopic space and time using individual vehicle trajectories, and then the boundary condition of speeding (i.e., boundary speed) was determined from the standpoint of crash risk. A novel index for measuring the risk exposure of speeding was developed in microscopic space and time with the boundary speed. Result: A validation study was conducted with vehicle-GPS trajectory big data and ground-truth vehicle crash data. As a result of the analysis, it turned out that the index of speeding-risk exposure has a strong explanatory power (R<sup>2</sup>=0.7) for motorway traffic accidents. This directly indicates that speeding behaviors should be analysed at a microscopic spatiotemporal dimension. Conclusion: The spatial and temporal evolution of vehicle velocity is very variable. It is, hence, expected that the method presented in this study could be efficaciously employed to analyse the causal factors of traffic accidents and the crash risk exposure in microscopic space using mobility trajectory data. 연구목적:본 연구는 대용량 차량궤적 자료를 이용하여 동적 과속 위험성을 측정하기 위한 방법론을 개발하고, 개발된 과속 지표의 적용성을 증명하는데 있다. 연구방법: 개별 차량 궤적을 이용하여 차량의 속도 변화를 미시적 시공간으로 분석하고, 사고 위험성 관점에서 과속의 경계(즉, 경계속도)를 결정하였다. 결정된 경계속도를 이용하여 미시적 시공간 기반 과속 노출도 지표를 개발하였다. 연구결과: 검증 연구는 대용량 차량 GPS 궤적 자료와 실제 교통사고 자료를 이용하여 수행되었다. 분석결과, 개발된 과속 노출도 지표는 고속도로 교통사고에 대해 우수한 설명력 (R<sup>2</sup>=0.7)을 보였다. 이는 미시적 시공간 차원에서 과속이 분석되어야 함을 직접적으로 의미한다. 결론:차량 속도 상태의 시공간적 변화는 매우 가변적이다. 따라서 본 연구에서 제시된 방법론은 차량 궤적 자료를 이용한 미시적인 공간기반 교통사고 요인 및 사고 위험 노출도 분석에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
이숭봉,한동희,이영인 대한교통학회 2015 대한교통학회지 Vol.33 No.5
Nonrecurrent congestion of freeway was primarily caused by incident. The main cause of incident was known as a traffic accident. Therefore, accurate prediction of traffic incident clearance time is very important in accident management. Traffic accident data on freeway during year 2008 to year 2014 period were analyzed for this study. KNN(K-Nearest Neighbor) algorithm was hired for developing incident clearance time prediction model with the historical traffic accident data. Analysis result of accident data explains the level of accident significantly affect on the incident clearance time. For this reason, incident clearance time was categorized by accident level. Data were sorted by classification of traffic volume, number of lanes and time periods to consider traffic conditions and roadway geometry. Factors affecting incident clearance time were analyzed from the extracted data for identifying similar types of accident. Lastly, weight of detail factors was calculated in order to measure distance metric. Weight was calculated with applying standard method of normal distribution, then incident clearance time was predicted. Prediction result of model showed a lower prediction error(MAPE) than models of previous studies. The improve model developed in this study is expected to contribute to the efficient highway operation management when incident occurs. 고속도로의 비반복 혼잡은 주로 돌발상황에 의해 발생된다. 돌발상황의 주요 원인은 교통사고로 알려져 있다. 따라서 교통사고 시 사고처리시간을 정확하게 예측하는 것은 돌발상황 관리에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 전국고속도로의 2008-2014년 총 7년치(60,473건)의 사고 자료를 이용하였다. 사고처리시간 예측모형은 과거의 교통사고 이력자료를 바탕으로 비모수모형인 KNN (K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 활용하였다. 사고자료 현황 분석결과 사고등급별로 사고처리시간에 미치는 영향이 매우 큰 것으로 분석되었다. 따라서 사고처리시간은 사고등급별로 분류하여 모형을 구축하였다. 그리고 현재 발생한 사고의 교통상황과 도로 기하구조를 반영하기 위하여 교통량, 차로수, 시간대를 구분하여 데이터를 추출하였다. 추출된 데이터 중 현재 교통사고와 유사한 사고를 검색하기 위하여 사고처리시간에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 마지막으로, 상태간 거리 산정을 위해서 세부항목별 가중치를 산정하였다. 가중치산정은 정규분포 표준화방법을 적용하였고, 이를 통해 사고처리시간을 예측하였다. 본 연구에서 개발된 모형의 예측결과는 기존의 연구들의 결과에 비해 낮은 예측오차(MAPE)를 보여 모형의 우수성을 입증할 수 있다고 판단된다. 본 연구를 통해 고속도로의 돌발상황 발생 시 효율적인 고속도로의 운영관리에 기여할 수 있고, 기존의 모형들이 갖고 있던 한계를 개선 및 보완할 수 있을 것으로 판단된다.
이숭봉,백승걸,김지윤,추상호 대한교통학회 2015 대한교통학회지 Vol.33 No.2
This study explores passengers’ travel characteristics at six bus stops on the Seoul Ring Expressway using smart traffic card data. Based on the characteristics, political strategies to improve bus facilities on expressway are suggested. Firstly, among them two bus stops of Guri and Uiwang-Cheonggye have higher transfer rate of passengers, 37.56% and 36.9% of the total intercity (red) bus passengers on the expressway, respectively. Secondly, Uiwang-Cheonggye bus stop has the highest transfer rate, and Guri bus stop has also higher transfer rate and the highest on-and-off passengers. It implies that both bus stops need to be prioritized for improving bus stop facility, access roads, and connection facility between the bi-directional stops. Thirdly, Guri (down) bus stop has relatively longer waiting time for transfer, thus shorter bus headways running the bus stop should be considered. Lastly, most passengers using both stops come to and from Bundang-gu in Geongnam City. Overall, the results of this study would be helpful for transport planners to develop effective bus route policies and bus operation. 본 연구에서는 교통카드 자료를 활용하여 서울외곽순환고속도로에 운영 중인 6개 버스정류장의 통행실태를 도출하고 정책적 시사점을 제시하였다. 첫째, 전체버스정류장의 통행자수 중 구리 37.56%, 의왕청계 36.9%로 대다수를 차지하여 두 버스정류장이 시설개선의 우선순위가 높은 것으로 도출되었다. 둘째, 의왕청계는 환승통행비율이 높아 버스정류장 시설 개선이 중요하며, 구리는 환승통행비율뿐만 아니라 승차와 하차비율도 높아 버스정류장 시설, 버스정류장까지의 접근로 시설, 방향별 버스정류장간 연결시설 개선도 중요한 것으로 도출되었다. 셋째, 출근시간대에 다른 정류장에 비해 구리(하행)버스정류장의 총환승대기시간이 상대적으로 길어 버스배차간격 개선의 우선순위가 높은 것으로 산정되었다. 넷째, 구리와 의왕청계 정류장을 이용하는 통행 중 가장 많은 기종점은 성남시 분당구인 것으로 나타났으며, 향후 버스노선 개편 등에 이러한 통행특성결과를 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
이숭봉,장현호,이영인,이기영 한국교통연구원 2015 交通硏究 Vol.22 No.1
The operating speed under variable speed limit (VSL) is changed by mixing observance and non-observance vehicles. To estimate the operating speed under VSL, this study developed a forecasting model using Markov-chains. The Markov-chain model is composed several main factors; the adjusting factor of speed distribution of two groups (α, β) and the weight factor oftwo groups (γ). To equal nearly estimation results of Markov-chain and paramics API, the threemain parameters of this Markov-chain model were calibrated using the hill-climbing method. According to control speed and the compliance rate and traffic volume under VSL, three mainparameters of this model indicated a variety of values. This study purpose presents the criteria toset control speed for operating VSL when vehicle speed control is needed due to congestion orbad weather downstream. 가변속도제어(VSL, Variable Speed Limit) 시에는 제어속도를 준수하는 차량과 준수하지 않은 차량으로 인해 통행속도의 변화가 발생하게 된다. 본 연구에서는 Markov-chain 이론을 이용하여 가변속도제어 시와 같이 이질적으로 준수/미준수로 나누어지는 교통류의 주행속도를 추정할 수 있는 모형을 개발하였다. 주행속도 추정 모형은 속도분포 조정계수(α, β)와 차량군 간의 가중치 계수(γ)로 구성하였다. 모형의 계수(α, β, γ)를 정산하기 위해 PARAMICS API 프로그램을 이용하여 가변속도제어를 구현하였고, 등산법(Hill-Climbing Method)을 활용하여 3개의 모형 계수를 정산하였다. 정산 결과 주행속도에 영향을 주는 주요 요인인 제어속도, 준수율, 교통량 수준에 따라 모형의 계수는 다양한 값을 나타내었다. 본 연구는 하류부의 정체 및 기상악화 등으로 인하여 진입하는 차량의속도제어가 필요할 때, 교통상황에 따라 운영자가 필요로 하는 목표속도(target speed)를 달성하기위해 제어속도를 설정하는데 판단하는 기준을 제시하는데 목적이 있다.
고속도로 교통사고 처리시간 예측을 위한 Hybrid모형 개발
이숭봉,장재민,정동재,김동호 한국교통연구원 2020 交通硏究 Vol.27 No.3
It is very difficult to predict non-recurring traffic congestion in highway traffic accidents. However, it is important to accurately predict accident clearance time in an efficient manner in order to minimize the enormous cost loss caused by reduced road capacity. Incident clearance time means the time from when the work vehicle arrives at the site until it is finished. In the previous study, accident clearance time was determined by various causes such as traffic flow condition, accident characteristics, geometry and environmental conditions, so there was a limit to accurately predicting. In this study, we developed a hybrid model that combines decision trees and data-based nonparametric model (KNN) to compensate for the shortcomings of individual models. In addition, it proposed a method for eliminating outliers. The Hybrid model developed in this study (outlier elimination) was compared to the decision tree utilized in the previous study, and it was improved MAPE 9.4%, MAE 2.2 minutes, HR 5.4%. The model developed in this study has improved accuracy compared to the existing models, but shows a limit that is underestimated when the accident clearance time is high. For future application in the field, continuous research is needed to improve the accuracy of the model. 고속도로 교통사고 시 비반복적으로 발생하는 교통혼잡을 예측하는 것은 매우 어렵지만, 도로 용량 감소로 인해 발생하는 막대한 비용 손실 최소화를 위해서는 효율적인 방법으로 교통사고 처리시간을 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 교통사고 처리시간은 사고발생 후 작업차량이 현장에 도착한 이후부터 교통사고를 종료시킬 때 까지 시간을 의미한다. 기존연구에서 교통사고 처리시간은 교통류상태, 사고특성, 기하구조, 환경상태 등 다양한 원인에 의해 결정되므로, 정확하게 예측하는데 한계가 있었다. 본 연구에서는 개별 모형들의 단점을 보완할 수 있도록 기존 연구에서 적용한 모형들 중에 의사결정나무와 데이터 기반의 비모수모형(KNN)을 융합한 하이브리드(hybrid) 모형을 개발하였고, 추가적으로 과거이력자료 이상치 제거를 위한 방법을 제안하였다. 본 연구에서 개발된 모형(이상치 제거)을 기존연구에서 활용된 의사결정나무와 비교하였을 때 MAPE는 9.4%, MAE는 2.2분 , HR()은 5.4% 개선되는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발된 모형은 기존 모형들에 비해 정확도는 향상되었으나, 교통사고 처리시간이 높은 경우 과소 추정되는 한계를 보였다. 향후 현장에서 적용하기 위해서는 모형 정확도 개선을 위하여 지속적인 연구가 필요하다.
도시기반시설과 고령자 통행의 상관관계 분석: 행정동 단위 대중교통 통행유입 모형을 중심으로
이숭봉,정동재,장수은 대한교통학회 2015 대한교통학회지 Vol.33 No.3
As Korea is predicted to be a super-aged society in the near future, transport policies that internalize the elderly have also drawn attentions. Even though some studies have examined the travel by the elderly with various motives, it is, however, difficult to find references that deal with the unique spatio-temporal characteristics of senior trips. For example, the models by time period have represented the temporal property while a set of independent variables associated with urban infrastructure have addressed the spatial feature. This study was conducted under a trip attraction model for transit. The result shows that transit facilities, commercial areas, and hospitals are the dominant factors to explain the travel by the elderly, particularly during 09:00-17:00. 우리사회가 초고령 사회로 빠르게 진입하면서 고령자를 고려한 교통정책에 대한 관심이 증가하고 있다. 그동안 고령자 통행에 관한 상당한 연구가 수행되었으나, 고령자 통행의 시공간적 특성을 체계적으로 분석한 연구는 많지 않았다. 이에 본 연구는 대중교통 통행유입 모형을 바탕으로, 고령자 통행의 시간적 특성은 시간대별 모형으로, 공간적 특성은 도시기반시설자료를 독립변수에 포함하여 설명하고자 하였다. 분석결과, 고령자 통행에 주로 영향을 미치는 도시기반시설은 대중교통시설과 상업면적, 병원수로 나타났으며, 특히 09시-17시 사이에 영향이 큰 것으로 파악되었다.