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라틴방격분석법을 이용한 단속류도로에서의 유고감지기법 개발
모무기(Mo,Mooki),김형진(Kim,Hyung Jin),손봉수(Son,Bongsoo),김대훈(Kim Dae Hun) 대한토목학회 2011 대한토목학회논문집 D Vol.31 No.5D
본 연구에서는 단속류 도로에서의 유고상황을 감지할 수 있는 새로운 유고감지기법을 제시하였다. 유고감지를 위하여 적용된 방법은 교통특성들을 이용한 라틴방격(Latin Square)분석법이다. 라틴방격분석법을 이용하여 기존 연구사례에서 시도했던 방법과는 다르게 차로별, 시간대별 교통특성의 변화를 분석하여 유고상횡을 감지하였다. 사용된 교통특성자료는 맑은 기상상태에서 정상운영시 또는 유고발생시 관측된 교통량, 속도, 점유율 자료이며, 유고시 자료는 2차로에서 10분간 유고가 발생했었던 자료이다. 정상운영시 및 유고발생시에 대한 교통상황을 감지하기 위하여 교통량, 속도 및 점유율 등을 기준으로 각각 라틴방격분석을 시행했다. 분석결과, 라틴방격분석을 이용하여 교통상황을 감지하는 경우, 교통량을 기준으로 교통상황을 감지하는 것이 다른 교통특성을 기준으로 교통상황을 감지하는 것보다 감지능력이 우수한 것으로 나타났다. In this study, a new method which can detect incidents in interrupted traffic flow was suggested. The applied method of detecting the incident is the Latin Square Analysis Method by using traffic traits. In the Latin Square Analysis, unlike other previously tried methods, the traffic situation was analyzed, this time considering the changes in traffic traits for each lane and for each time period. The data used in this study were the data observed in the actual field with fine weather. The traffic volumes, the vehicle speed and the occupancy rate were collected on the interrupted flow road. The data were collected in normal and incident situations. The incidents occurred on the second lane, the time of persistent incidents was set to 10 minutes. The Latin Square Analyses were performed using the collected data with the traffic volume, with the vehicle speed or with the occupancy rate. As a result in this study, in case of detecting the traffic situations with Latin Square Analysis, it will be more successful to apply traffic volume to detect the traffic situations than to apply other factors.
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통행속도 예측시 교통상황에 따른 적정 대푯값에 관한 연구
이혁성(Lee, Hyuk Seong),모무기(Mo, Moo Ki) 대한교통학회 2018 대한교통학회 학술대회지 Vol.79 No.-
과거 데이터를 이용하여 통행속도를 예측하는 연구는 사용되는 대푯값과 과거 데이터양에 따라 예측의 정확성이 달라진다. 기존의 연구들을 살펴보면 과거 데이터양은 약 60일 정도의 기간을 사용하는 것이 정확도가 높은 것으로 제시되었다. 그러나 기존 연구들의 경우 여러 가지 교통상황들이 반영된 대푯값에 대한 연구가 부족한 실정이다. 교통상황은 평일과 주말, 첨두시와 비첨두시 등 평일 및 주말 특성과 시간대에 따라 교통특성 및 패턴이 다르다. 따라서 교통상황에 따라 사용되어야 하는 대푯값이 다를 것으로 판단된다. 이에 따라 본 연구에서는 통행속도를 예측할 때 교통상황에 따라 적합하게 사용되어야 할 대푯값을 제시하였다. 본 연구에서는 서울시 고속도로 중 90개 구간을 공간적 범위로 설정하였다. 교통상황에 따라 평일과 주말, 첨두시, 비첨두시, 심야시간으로 시간대를 구분하였고, 분석기간을 2018년 2월 21일부터 5월 31일까지로 시간적 범위를 설정하였다. 또한 강우일에 대한 영향을 배제하기위하여 강우일을 제외한 과거 통행속도에서 대푯값을 산출하여 시간대별로 분석을 실시하였다. 분석은 평균절대백분율오차(MAPE)를 사용하여 MAPE가 가장 작은 대푯값을 최적 대푯값으로 판단하였다. 대푯값과 실제 통행속도를 각 요일별·시간대별로 비교해본 결과 평일 8개 시간대를 제외한 모든 시간대에서 중앙값의 정확도가 가장 높은 것으로 분석되었다. 평일 8개 시간대의 경우 평균값을 사용하는 것이 정확도가 높은 것으로 분석되었다. 또한, 주말과 평일로 구분하여 분석한 결과 모든 시간대에서 중앙값을 사용하는 것이 정확도가 높은 것으로 분석되었다.
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이상호,모무기 大田産業大學校 1999 한밭대학교 논문집 Vol.16 No.1
The purpose of this study is to develop the model forecasting the number of visitors at theme park and to apply tile forecasting model to Expo Science Park. The models were developed in the perspectives of micro and macro level. The micro model took into account internal factors such as trend factor, investment factor, and consumption factor. Those factors had an impact on the number of visitors at theme park. On the other hand, the macro model is based on analysing the limitation of the available number of visitors to theme park. The number of visitors at Expo Science Park from 1994 to 1998 and origin destination trip table were used to forecast the number of visitors. The result of applying micro and macro model to Expo Science Park as followings. The micro model forecast that 1,135 thousands visitors in 1999, 2,047 thousands visitors in 2008, and 5,255 thousands visitors in 2018 will come to Expo Science Park. The macro model forecast that 2,341 thousands visitors in 1999, 3,633 thousands visitors in 2008, and 5,899 thousands visitors in 2018 will come to Expo Science Park. The micro model didn’t consider the limitation of the available number of visitors to theme park. That is, the more there was invested in theme park, the more number of visitors increased unlimitedly regardless of the limitation of the available number of visitors. The macro model didn't took into account the impact of the quality in theme park on the number of visitors. Therefore micro and macro models would be used complementarily as scenario for feasibility study.
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