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Real-Time Travel-Time Prediction Method Applying Multiple Traffic Observations
임성한,김영호,이청원 대한토목학회 2016 KSCE JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING Vol.20 No.7
Various methods have been developed to predict automobile travel time, but they are often unreliable, especially when the travel time varies significantly during the transition between free flow and congested flow. This paper proposes a real-time travel-time prediction method. We apply a macroscopic traffic flow model with predicted boundary conditions and modify the scheme to calculate the traffic states to reflect the latest traffic conditions on a real-time basis. Our method uses traffic data from multiple observation systems, which is a crucial component for real-time application of the macroscopic traffic flow model that has not been previously applied to traffic flow models. The analysis of real traffic data collected from a section of the Korean Kyungbu Expressway shows that the proposed method outperforms other prediction methods, particularly during the transition between free flow and congested flow.
임성한 한국ITS학회 2014 한국ITS학회논문지 Vol.13 No.3
본 연구는 대형 이벤트가 발생하였을 때 신속하고 정확한 교통정책을 수립할 수 있도록 대형 이벤트 대응형 통합교통분석 시스템을 개발하는 데 목적이 있다. 교통분석 시스템 사례조사를 기초로 통합교통분석 시스템의 요건을 정의하고 개발방향을 수립하였다. 데이터 웨어하우스 (data warehouse) 구축을 위해 신속하고 정확한 교통정책 수립이 요구되는 대형 이벤트를 선정하고 데이터를 수집하였다. 수집된 대형 이벤트 데이터와 교통 데이터를 통합하여 데이터 웨어하우스와 주제별 데이터 마트 (data mart)를 구축하였다. 이용자가 적시에 의사결정을 할 수 있도록 비즈니스 인텔리전스 (business intelligence) 시스템 화면을 설계하고 개발하였다. This study deals with development of Integrated Transportation Analysis System for Large-scale event. Based on case studies, the requirements of the system were defined and the direction of development was established. The large-scale events that require fast and accurate transportation policy were selected. The data warehouse and data mart were developed by integrating the large-scale event data and the traffic data. Business intelligence system was designed and developed users to allow timely decisions.
K 최대근접이웃 방법을 이용한 통행시간 예측에 대한 연구
임성한,이향미,박성룡,허태영,Lim, Sung-Han,Lee, Hyang-Mi,Park, Seong-Lyong,Heo, Tae-Young 한국통계학회 2013 응용통계연구 Vol.26 No.5
Travel-time is considered the most typical and preferred traffic information for intelligent transportation systems(ITS). This paper proposes a real-time travel-time prediction method for a national highway. In this paper, the K-nearest neighbor(KNN) method is used for travel time prediction. The KNN method (a nonparametric method) is appropriate for a real-time traffic management system because the method needs no additional assumptions or parameter calibration. The performances of various models are compared based on mean absolute percentage error(MAPE) and coefficient of variation(CV). In real application, the analysis of real traffic data collected from Korean national highways indicates that the proposed model outperforms other prediction models such as the historical average model and the Kalman filter model. It is expected to improve travel-time reliability by flexibly using travel-time from the proposed model with travel-time from the interval detectors. 통행시간은 교통정보 중에서 가장 대표적이고 이용자 선호도가 높은 정보이다. 본 연구에서는 일반국도를 대상으로 실시간 시스템에 적용 가능한 통행시간 예측 방법을 개발하고자 하였다. 통행시간 예측방법으로 비모수적 접근 방법인 K 최대근접이웃 방법을 적용하였다. K 최대근접이웃 방법은 데이터에 대한 특별한 가정이 필요 없고, 모수 추정 과정이 필요 없어 실시간 교통관리시스템에 적합하다. K 최대근접이웃 방법의 우수성을 평가하기 위해 교통 분야에서 많이 적용되고 있는 이력자료 평균방법과 칼만 필터방법을 선정하여 평균절대백분율오차와 변동계수를 통해 평가하였다. 평가 결과 K 최대근접이웃 방법이 이력자료 평균방법과 칼만 필터방법에 비해 우수한 것으로 분석되었다. 통행시간 정보 제공 시 본 연구에서 개발된 방법을 통해 도출된 통행시간과 구간검지기로부터 관측된 통행시간을 탄력적으로 적용함으로써 통행시간 정보의 신뢰도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
임성한 한국ITS학회 2014 한국ITS학회논문지 Vol.13 No.2
본 연구의 목적은 신뢰성 높은 교통정보 서비스를 위하여 교통정보센터 간 정보 연계체계 개선방안을 도출하는 것이다. 교통정보 연계체계의 문제점으로 교통정보센터 간 연계시간 과다 소요로 인한 오차 발생, 정보 생성시각 및 생성주체에 관한 정보 부재 등으로 인한 정보의 신뢰도 부족, 정보 연계 관리체계 미비 등의 문제점을 인식하였다. 교통정보 연계체계 개선방안으로 연계시간 최소화, 정보의 신뢰성 향상 및 연계 관리체계 구축방안을 제시하였다. The purpose of this study is to present the improvement of connection system between traffic information centers for reliable traffic information service. We recognized traffic information error caused by too much time in conjunction between traffic information centers, lack of reliability of traffic information caused by absence of generation time and generation institution of traffic information. We presented minimization methods of connection time, improvement methods of reliability of traffic information and development methods of connection state management system.