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Due to developments of sensors and communication technologies, ITS(Intelligent Transport System) can be used widely and numerous detectors are operated to collect traffic data in these systems. Raw data from detectors need to process certain phases to provide traffic flow data for traffic operators and users. Specially, traffic flow data which are offered to them in uninterrupted roads, highway is link travel information. Collecting data from detectors can fluctuate according to driver’s behaviors, collecting errors and noise even in same condition link, and it will make instability in the process. Eventually, we need to consider the smoothing method which can represent real situation and decide whether fluctuation or not. In these reasons, this paper aims to determine appropriate smoothing data that can increase reliability and make sure the effect for link travel information.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 고찰
Ⅲ. 평활화 대상 자료 선정 방법론
Ⅳ. 평활화 과정 및 평활화 대상자료 선정
Ⅴ. 결론 및 향후과제
인용문헌
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
1. [보고서] - 한국도로공사 / 2004 / 2세대 FTMS 구축방안 연 구 최종보고서
2. [학술지(정기간행물)] - Benjamin Coifman / 1996 / New methodology for smoothing freeway loop detector data: introduction to digital filtering / Transportation Research Record 1554 : 142 ~ 152
3. [학술지(정기간행물)] - Chassiakos, A P / 1993 / Smoothing Algorithms for Incident Detection 1394
4. [단행본] - FHWA / 1996 / Traffic Control Systems Handbook : 2 ~
5. [보고서] - Martin Treiber / 2002 / Reconstructing the Spatio-Temporal Traffic Dynamics from Stationary Detector Data : 3.1 ~ 3.24
2. [학술지(정기간행물)] - Benjamin Coifman / 1996 / New methodology for smoothing freeway loop detector data: introduction to digital filtering / Transportation Research Record 1554 : 142 ~ 152
3. [학술지(정기간행물)] - Chassiakos, A P / 1993 / Smoothing Algorithms for Incident Detection 1394
4. [단행본] - FHWA / 1996 / Traffic Control Systems Handbook : 2 ~
5. [보고서] - Martin Treiber / 2002 / Reconstructing the Spatio-Temporal Traffic Dynamics from Stationary Detector Data : 3.1 ~ 3.24
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2013-539-000384791