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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
지상훈 (경희대학교) 성정창 (University of West Georgia) 애나 스타네스쿠 (University of West Georgia) 황철수 (경희대학교) 이유빈 (경희대학교)
저널정보
대한지리학회 대한지리학회지 대한지리학회지 제56권 제3호(통권 제204호)
발행연도
2021.6
수록면
265 - 276 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

온라인 지도 서비스 내 실시간 교통 정체 구간 정보 수집 방법을 활용한 탐색적 시공간 정체 패턴 분석: 수도권 사례
지상훈 ,  성정창 ,  애나 스타네스쿠 외 2명 대한지리학회 학술대회논문집 2021.06 학술대회자료
구글 실시간 교통 정보를 활용한 시공간 자료 구축 및 정체 패턴 분석 - 미국 메릴랜드주 몽고메리카운티 사례 -
지상훈 ,  성정창 ,  애나 스타네스쿠 외 2명 대한지리학회지 2021.06 학술저널

초록· 키워드

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실시간 차량 위치정보를 활용하는 Floating car data (FCD) 방식으로 수집된 교통 정보는 소유권이 주로 민간기업에 있기 때문에 연구를 위한 활용 시 비용 및 접근성에 제약이 있다. 이 연구에서는 그러한 제약이 없는 FCD기반의 실시간 교통 정보 지도(Real-time traffic map, RTM)를 활용하는 연구 방법을 제시한다. 구체적으로, RTM자료를 시계열적으로 수집한 후, 실시간 교통 지도 데이터 베이스(Real-time traffic map-based database, RTMDB)을 구축하였으며, 이를 활용하여 미국 메릴랜드 주 몽고메리 카운티 내 정체 패턴의 시공간적 특성을 분석하였다. 연구 지역 도로에 설치된 센서에서 수집되는 교통 정보와의 비교분석을 통해 RTMDB의 실효성을 검증하였고, 통행 속도 감지 센서의 관측 결과와 밀접한 상관관계를 확인하였다. 그리고 도로 유형별 정체 패턴 차이와 출퇴근 시간대별 정체 패턴 분포의 차이를 분석하였다.
#시공간 정보 #실시간 교통 지도 #정체 패턴 분석 #차량 흐름 자료(Floating Car Data) #지능형 교통 관리 체계 #Spatio-temporal data #Real-time traffic map #Congestion pattern analysis #Floating-car data(FCD) #Intelligent transportation systems(ITS)

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 기술 및 연구 동향
3. 연구 방법
4. 연구 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
박재홍･오철･김태형･주신혜, 2010, “GPS 프로브 차량 속도자료를 이용한 고속도로 사고 위험구간 추출기법,” 한국 ITS학회논문지, 9(3), 73-84. dbpia 서울시 교통정보 시스템, 속도 정보, https://topis.seoul.go.kr/refRoom/openRefRoom_1.do google schola 최기주･장정아･정재영･심상우, 2004, “교통정보제공을 위한 GPS/GIS기반의 실시간 혼잡지표개발,” 대한지형공간 정보, 12(4), 53-60. dbpia Bian, C., Yuan, C., Kuang, W. and Wu, D., 2016, “Evaluation, classification, and influential factors analysis of traffic congestion in chinese cities using the online map data,” Mathematical Problems in Engineering, 2016, 1-10. google schola De Fabritiis, C., Ragona, R. and Valenti, G., 2008, “Traffic estimation and prediction based on real time floating car data,” Proceedings of the 11th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, Beijing, 197-203. google schola

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