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      ATMS 교통정보와 패턴데이터를 이용한 도시부도로 통행시간 추정방안 연구 = A City Path Travel Time Estimation Method Using ATMS Travel Time and Pattern Data

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      https://www.riss.kr/link?id=A104742136

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      국문 초록 (Abstract)

      ATMS는 양방향통신이 가능한 DSRC 통신방식을 이용하여 기지국을(RSE) 통과하는 하이패스장착차량과 통신하며, 두 지점간 동일한 ID를 가지는 차량의 RSE 통신시간 자료를 활용하여 구간별 통행시간을 산출하고 있다. 도시부 통행의 특성은 신호교차로로 인하여 수집 주기에 따라 통행시간이 매우 불규칙하지만 직전 수집 주기의 데이터만 사용하는 기존 통행시간 가공 방법으로는 현재 통행시간을 추정하기가 어려웠다. 본 연구에서는 직전 수집주기의 데이터 뿐 아니라 해당 시간대의 과거데이터인 패턴데이터를 퓨전하여 가공하는 방법을 분석하였다. 분석 대상 구간은 전주시 주간선도로 기능을 하고 있는 백제대로로 선정하였으며, 수집데이터의 이상치제거 및 패턴데이터 구축 등은 기존 연구방법을 활용하였다. 분석결과 실시간 데이터(20%), 패턴 데이터(80%)의 비율로 추정한 데이터와 해당 주기에 통행한 데이터의 평균 오차값(절대값)이 37.5s이며, t-검증을 통한 검증 결과 95%의 유의수준에서 최소인 것으로 분석되었다. 따라서 직전 수집 주기에 수집된 데이터와 해당 시간의 패턴데이터를 활용하여 통행시간을 추정하는 방법이 시내부 통행시간 가공방안으로 적합하다고 판단된다.
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      ATMS는 양방향통신이 가능한 DSRC 통신방식을 이용하여 기지국을(RSE) 통과하는 하이패스장착차량과 통신하며, 두 지점간 동일한 ID를 가지는 차량의 RSE 통신시간 자료를 활용하여 구간별 통행...

      ATMS는 양방향통신이 가능한 DSRC 통신방식을 이용하여 기지국을(RSE) 통과하는 하이패스장착차량과 통신하며, 두 지점간 동일한 ID를 가지는 차량의 RSE 통신시간 자료를 활용하여 구간별 통행시간을 산출하고 있다. 도시부 통행의 특성은 신호교차로로 인하여 수집 주기에 따라 통행시간이 매우 불규칙하지만 직전 수집 주기의 데이터만 사용하는 기존 통행시간 가공 방법으로는 현재 통행시간을 추정하기가 어려웠다. 본 연구에서는 직전 수집주기의 데이터 뿐 아니라 해당 시간대의 과거데이터인 패턴데이터를 퓨전하여 가공하는 방법을 분석하였다. 분석 대상 구간은 전주시 주간선도로 기능을 하고 있는 백제대로로 선정하였으며, 수집데이터의 이상치제거 및 패턴데이터 구축 등은 기존 연구방법을 활용하였다. 분석결과 실시간 데이터(20%), 패턴 데이터(80%)의 비율로 추정한 데이터와 해당 주기에 통행한 데이터의 평균 오차값(절대값)이 37.5s이며, t-검증을 통한 검증 결과 95%의 유의수준에서 최소인 것으로 분석되었다. 따라서 직전 수집 주기에 수집된 데이터와 해당 시간의 패턴데이터를 활용하여 통행시간을 추정하는 방법이 시내부 통행시간 가공방안으로 적합하다고 판단된다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      ATMS calculates section travel time using two-way communication system called DSRC(Dedicated Short Range Communications) which collects data of RSE (Road Side Equipment) and Hi-pass OBU (On-board Unit). Travel time estimation in urban area involves uncertainty due to the interrupted flow. This study not only analyzed real-time data but also considered pattern data. Baek-Je-Ro street in Jeon-Ju city was selected as a test site. Existing algorithm was utilized for data filtering and pattern data building. Analysis results repoted that travel time estimation with 20% of real-time data and 80% of pattern data mixture gave minimum average difference of 37.5 seconds compare to the real travel time at the 5% significant level. Results of this study recommend usage of intermixture between real time data and pattern data to minimize error for travel time estimation in urban area.
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      ATMS calculates section travel time using two-way communication system called DSRC(Dedicated Short Range Communications) which collects data of RSE (Road Side Equipment) and Hi-pass OBU (On-board Unit). Travel time estimation in urban area involves un...

      ATMS calculates section travel time using two-way communication system called DSRC(Dedicated Short Range Communications) which collects data of RSE (Road Side Equipment) and Hi-pass OBU (On-board Unit). Travel time estimation in urban area involves uncertainty due to the interrupted flow. This study not only analyzed real-time data but also considered pattern data. Baek-Je-Ro street in Jeon-Ju city was selected as a test site. Existing algorithm was utilized for data filtering and pattern data building. Analysis results repoted that travel time estimation with 20% of real-time data and 80% of pattern data mixture gave minimum average difference of 37.5 seconds compare to the real travel time at the 5% significant level. Results of this study recommend usage of intermixture between real time data and pattern data to minimize error for travel time estimation in urban area.

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      참고문헌 (Reference)

      1 심상우, "혼잡상황에서 링크미통과 GPS 프로브데이터를 활용한 링크통행시간 추정기법 개발" 대한교통학회 24 (24): 7-18, 2006

      2 김동호, "고속도로 통행시간 예측을 위한 과거 통행시간 이력자료 구축에 관한 연구 (지점 검지기를 중심으로)" 대한교통학회 26 (26): 131-141, 2008

      3 Soriguera M. F., "Travel Time Estimation from Multiple Data Sources" CENIT–Barcelona–Spain 2007

      4 이현석, "TCS 링크통행시간을 이용한 고속도로 경로통행시간 추정" 대한교통학회 27 (27): 209-221, 2009

      5 심상우, "RFID 기반의 통행시간 추정 기법 개발 및 교통정보수집 적용가능성 평가" 한국ITS학회 6 (6): 15-25, 2007

      6 Zheng F., "Investigating the Feasibility of Urban Link Travel Time Estimation Based on Probe Vehicle Data" 2009

      7 Kim Y. C., "Estimation of Link Travel Speed Using Single Loop Detector Measurements for Signalized Arterials" Korean Society of Transportation 15 (15): 53-71, 1997

      8 Jung H. Y., "Dynamic Estimation of Travel Time by Block Density Method" Korean Society of Transportation 3-10, 1998

      1 심상우, "혼잡상황에서 링크미통과 GPS 프로브데이터를 활용한 링크통행시간 추정기법 개발" 대한교통학회 24 (24): 7-18, 2006

      2 김동호, "고속도로 통행시간 예측을 위한 과거 통행시간 이력자료 구축에 관한 연구 (지점 검지기를 중심으로)" 대한교통학회 26 (26): 131-141, 2008

      3 Soriguera M. F., "Travel Time Estimation from Multiple Data Sources" CENIT–Barcelona–Spain 2007

      4 이현석, "TCS 링크통행시간을 이용한 고속도로 경로통행시간 추정" 대한교통학회 27 (27): 209-221, 2009

      5 심상우, "RFID 기반의 통행시간 추정 기법 개발 및 교통정보수집 적용가능성 평가" 한국ITS학회 6 (6): 15-25, 2007

      6 Zheng F., "Investigating the Feasibility of Urban Link Travel Time Estimation Based on Probe Vehicle Data" 2009

      7 Kim Y. C., "Estimation of Link Travel Speed Using Single Loop Detector Measurements for Signalized Arterials" Korean Society of Transportation 15 (15): 53-71, 1997

      8 Jung H. Y., "Dynamic Estimation of Travel Time by Block Density Method" Korean Society of Transportation 3-10, 1998

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      2013-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2008-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2006-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2004-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2001-07-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      1999-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.43 0.43 0.46
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.46 0.43 0.762 0.2
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