RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      KCI등재

      고속도로 통행시간 예측을 위한 과거 통행시간 이력자료 구축에 관한 연구 (지점 검지기를 중심으로) = A Study on the Construction of Historical Profiles for Freeway Travel Time Forecasting

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A104788970

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      The objective of this study is to propose methods for determining optimal representative value and the optimal size of historical data for reliable travel time forecasting. We selected values with the smallest mean of forecasting errors as the optimal representative value of travel time pattern data. The optimal size of historical data used was determined using the CVMSE (Cross Validated Mean Square Error) method. According to the results of applying the methods to point vehicle detection data of Korea Highway Corporation, the optimal representative value were analyzed to be median. Second, it was analyzed that 60 days’ data is the optimal size of historical data usedfor travel time forecasting.
      번역하기

      The objective of this study is to propose methods for determining optimal representative value and the optimal size of historical data for reliable travel time forecasting. We selected values with the smallest mean of forecasting errors as the optimal...

      The objective of this study is to propose methods for determining optimal representative value and the optimal size of historical data for reliable travel time forecasting. We selected values with the smallest mean of forecasting errors as the optimal representative value of travel time pattern data. The optimal size of historical data used was determined using the CVMSE (Cross Validated Mean Square Error) method. According to the results of applying the methods to point vehicle detection data of Korea Highway Corporation, the optimal representative value were analyzed to be median. Second, it was analyzed that 60 days’ data is the optimal size of historical data usedfor travel time forecasting.

      더보기

      국문 초록 (Abstract)

      고속도로에서의 지점검지체계로부터 수집․가공․처리된 과거 통행시간 이력자료를 이용한 통행시간 예측시, 사용되는 대표값과 과거 데이터량에 따라 예측의 정확성이 결정되나 이에 대한 체계적인 연구가 없는 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 신뢰성 있는 통행시간 예측을 위해 통행시간 이력자료의 적정 대표값과 과거 데이터량을 결정하기 위한 방법론을 제시하였다. 과거 통행시간 이력자료의 적정 대표값은 예측오차의 평균이 가장 적은 대표값을 선정할 수 있으며, 적정 과거 데이터량은 비슷한 속성을 가진 과거 통행시간 이력자료의 개별간의 차이 또는 집단 간의 차이를 최소화하는 CVMSE(Cross Validated Mean Square Error)방법을 이용하여 결정할 수 있다. 한국도로공사의 고속도로 지점검지기 자료에 적용한 결과, 적정 대표값은 중앙값으로 분석되었으며, 통행시간 예측을 위한 적정 과거 데이터량은 60일로 분석되었다.
      번역하기

      고속도로에서의 지점검지체계로부터 수집․가공․처리된 과거 통행시간 이력자료를 이용한 통행시간 예측시, 사용되는 대표값과 과거 데이터량에 따라 예측의 정확성이 결정되나 이에 대...

      고속도로에서의 지점검지체계로부터 수집․가공․처리된 과거 통행시간 이력자료를 이용한 통행시간 예측시, 사용되는 대표값과 과거 데이터량에 따라 예측의 정확성이 결정되나 이에 대한 체계적인 연구가 없는 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 신뢰성 있는 통행시간 예측을 위해 통행시간 이력자료의 적정 대표값과 과거 데이터량을 결정하기 위한 방법론을 제시하였다. 과거 통행시간 이력자료의 적정 대표값은 예측오차의 평균이 가장 적은 대표값을 선정할 수 있으며, 적정 과거 데이터량은 비슷한 속성을 가진 과거 통행시간 이력자료의 개별간의 차이 또는 집단 간의 차이를 최소화하는 CVMSE(Cross Validated Mean Square Error)방법을 이용하여 결정할 수 있다. 한국도로공사의 고속도로 지점검지기 자료에 적용한 결과, 적정 대표값은 중앙값으로 분석되었으며, 통행시간 예측을 위한 적정 과거 데이터량은 60일로 분석되었다.

      더보기

      참고문헌 (Reference)

      1 유소영, "통행시간 추정 및 예측을 위한 루프검지기 자료의 최적 집계간격 결정" 대한교통학회 22 (22): 109-119, 2004

      2 한국도로공사, "위치기반형 동적경로탐색기법 및 유통프레임워크 개발" 한국도로공사 34-49, 2004

      3 김남선, "신경망을 이용한 고속도로 여행시간 추정 및 예측모형 개발" 대한교통학회 18 (18): 47-59, 2000

      4 이의은, "시간처짐현상을 고려한 장거리구간 통행시간 예측 모형 개발" 대한교통학회 20 (20): 51-61, 2002

      5 박희원, "비모수 회귀분석을 이용한 실시간 통행시간예측에 관한 연구" 대한교통학회 452-457, 1999

      6 한국도로공사, "고속도로 우회도로 ITS 구축 1단계 실시설계 보고서(1/2)" 한국도로공사 2003

      7 Lelitha Vanajaskshi, "Travel Time Prediction Using Support Vector Machine Technique" Texas A&M University College Station 2004

      8 Hoffmann,J.Janko, "Travel Time As A Basic Of The LISB Guidance Strategy" Ner York 6-10, 1990

      9 Stathopoulos, "Temporal and Spatial Variations of Real-time traffic data in urban areas" Washigton D.C 2002

      10 Saad Shbaklo, "Short-Term Travel Time Prediction Review of Literature and Methods" 1992

      1 유소영, "통행시간 추정 및 예측을 위한 루프검지기 자료의 최적 집계간격 결정" 대한교통학회 22 (22): 109-119, 2004

      2 한국도로공사, "위치기반형 동적경로탐색기법 및 유통프레임워크 개발" 한국도로공사 34-49, 2004

      3 김남선, "신경망을 이용한 고속도로 여행시간 추정 및 예측모형 개발" 대한교통학회 18 (18): 47-59, 2000

      4 이의은, "시간처짐현상을 고려한 장거리구간 통행시간 예측 모형 개발" 대한교통학회 20 (20): 51-61, 2002

      5 박희원, "비모수 회귀분석을 이용한 실시간 통행시간예측에 관한 연구" 대한교통학회 452-457, 1999

      6 한국도로공사, "고속도로 우회도로 ITS 구축 1단계 실시설계 보고서(1/2)" 한국도로공사 2003

      7 Lelitha Vanajaskshi, "Travel Time Prediction Using Support Vector Machine Technique" Texas A&M University College Station 2004

      8 Hoffmann,J.Janko, "Travel Time As A Basic Of The LISB Guidance Strategy" Ner York 6-10, 1990

      9 Stathopoulos, "Temporal and Spatial Variations of Real-time traffic data in urban areas" Washigton D.C 2002

      10 Saad Shbaklo, "Short-Term Travel Time Prediction Review of Literature and Methods" 1992

      11 Smith, "Measuring Varia- bility in Traffic Conditions using Archived Traffic Data" Washigton D.C 2002

      12 Gajewski BJ., "ITS Data Archving : Statistical Techique for Determining Optimal Aggregation Widths for Inductance Loop Dector Speed Data" 1719 : 85-93, 2001

      13 Shawn M. Turner, "ITS Data Archiving : Case Study Analyses of San Antonio TransGuide Data" Texas Transportation Institute 1999

      14 Park, D., "Forecasting Freeway Link Travel Times with a Multilayer Feedforward Neural Network" Blackwell Publishers, Malden, MA and Oxford, UK 14 : 357-367, 1999

      15 Road E. Turochy, "Enhancing Short- Term Traffic Forecasting With Traffic Condition Information" 132 (132): 469-474, 2006

      16 Steven I.J. Chien, "Dynamic Travel Time Prediction With Real-Time and Historical Data" Washigton D.C 2002

      17 Peng Wu, "Automated Data Collection, Analysis, and Archival" University of Utah 2003

      더보기

      동일학술지(권/호) 다른 논문

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      인용정보 인용지수 설명보기

      학술지 이력

      학술지 이력
      연월일 이력구분 이력상세 등재구분
      2022 평가예정 계속평가 신청대상 (등재유지)
      2017-01-01 평가 우수등재학술지 선정 (계속평가)
      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
      더보기

      학술지 인용정보

      학술지 인용정보
      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
      더보기

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼