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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 771 - 782 (11page)
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고속화도로 및 자동차전용도로와 같은 고속도로에서는 중대형 교통사고, 도로시설물 파손 및 유지/보수작업, 차량 고장 및 정지 등 규칙/불규칙한 상황이 빈번히 발생한다. 이러한 규칙/불규칙적 상황을 즉각적으로 인식하여 운전자들에게 교통 서비스를 제공하는 것이 요구되었으며, 이를 해결하기 위해 신속히 데이터를 수집하고 비정상적인 교통상황을 검지하는 것에 대한 다양한 기법들이 개발되었다. 하지만 인프라에 대한 유지/보수와 검지율, 위치에 대한 정확성 등 개선점이 요구되었다. 본 연구에서는 고속도로내 돌발상황 검지를 위해 기존 연구에 대한 고찰과 자동차 위치정보(GPS) 기술, 교통공학 이론적 관점의 연구를 통해 고속도로 돌발상황 정의와 알고리즘 개발로 시스템을 구축하고 테스트베드를 운영하여 돌발상황 알고리즘 검증과 실증에 활용할 수 있는 방안을 제시하였으며, 돌발상황 발생 시 예측 가능한 사고를 줄일 수 있는 2차 사고에 대한 효과와 예측 불가능한 사고의 검지 시간을 줄여 부상자에 대한 골든타임 확보할 것으로 기대된다.
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참고문헌 (5)
참고문헌 신청
김상구 / 2006 / 돌발상황 검지를 위한 교통류 영역 구분에 관한 연구 / 대한교통학회지 24(3):39~50
S. Han / 2009 / Introduction of Algorithms for Detecting Sudden Situations in Tunnels / Korean Society of Transportation 6(3):141~149
X. Jin / 2001 / Development and adaptation of constructive probabilistic neural network in freeway incident detection / Transportation Research Part C : Emerging Technologies 10(5):1173~1187
F. Yuan / 2003 / Incident detection using support vector machines / Transportation Research Part C : Emerging Technologies 11(3):309~328
Q. Liu / 2014 / Fusing moving average model and stationary wavelet decomposition for automatic incident detection: case study of Tokyo Expressway / Journal of Traffic and Transportation Engineering 1(6):404~414
S. Han / 2009 / Introduction of Algorithms for Detecting Sudden Situations in Tunnels / Korean Society of Transportation 6(3):141~149
X. Jin / 2001 / Development and adaptation of constructive probabilistic neural network in freeway incident detection / Transportation Research Part C : Emerging Technologies 10(5):1173~1187
F. Yuan / 2003 / Incident detection using support vector machines / Transportation Research Part C : Emerging Technologies 11(3):309~328
Q. Liu / 2014 / Fusing moving average model and stationary wavelet decomposition for automatic incident detection: case study of Tokyo Expressway / Journal of Traffic and Transportation Engineering 1(6):404~414
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