개별 차량 주행 자료를 이용한 통행 시간 예측 방법론 개발

박재홍; 노창균

doi:10.5762/KAIS.2023.24.11.893

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박재홍 (한국건설기술연구원) 노창균 (한국건설기술연구원)

저널정보: 한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제24권 제11호

발행연도: 2023.11

수록면: 893 - 899 (7page)

DOI: 10.5762/KAIS.2023.24.11.893

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교통정보센터에서는 도착 시간을 기준으로 통행 시간 정보를 제공하고 있지만, 운전자는 시간 경과에 대한 신뢰도와 유용성을 판단하고 실제 체감하는 정보에 따라 통행 시간 정보의 차이가 발생한다. 본 연구에서는 패턴 인식 및 실시간 데이터 모델 기반의 K-Nearest Neighbor(K-NN) 알고리즘을 적용하고, Dedicated Short-Range Communication(DSRC)에서 수집되는 개별 차량 속도 데이터와 국도의 실시간 교통 정보를 매칭하여 미래의 통행 시간을 예측하였다. 이를 위해, K-NN 알고리즘을 구현하고 데이터 수집 시스템을 개발했으며, 신뢰성을 테스트하고 예측 데이터를 검증하는 연구를 수행하였다. 주행 데이터의 정확성을 검증하는 지표는 평균 절대 백분율 오차(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)를 사용하였으며, 분석 구간의 오차율은 1.0~14.0%로 86% 이상의 정확도가 나타났으며, 비첨두시의 정확도가 보다 높게 나타나는 것을 확인하였다. 데이터 수집 체계의 보완을 통한 개별 차량 데이터의 추가 보강을 통해 첨두시의 정확도를 보다 향상 시킬 수 있을 것으로 판단된다.

#Dedicated Short Range Communication(DSRC) #K-NN(K Nearest Neighborhood) Algorithm #Mean Absolute Percentage Error (MAPE) #Travel Time Forecast System

참고문헌 (14)

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Yan, He, Zhnag, Tian’an, Qi, Yong, and Yu, Dong-Jun, “Short-term traffic flow prediction based on a hybrid optimization algorithm”, Applied Mathematical Modeling, Vol.102, pp.385-404, 2022 DOI: https://doi.org/10.1016/j.apm.2021.09.040

Li, Jinjian, Boonaert, Jacques, Doniec, Arnaud, and Lozenguez, Guillaume. “Multi-models machine learning methods for traffic flow estimation from Floating Car Data”, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Vol.132, 103389, 2021 DOI: https:/

Han, Xiao, Yu, Yun, Gao, Zi-You, and Zhang, H. Michael, “The value of pre-trip information on departure time and route choice in the morning commute under stochastic traffic conditions”, Transportation Research Part B: Methodological, Vol.152, pp. 205-226

Cheng, Anyu, Jiang Xiao, Li, Yongfu, Zhang, Chao, and Zhu, Hao, “Multiple sources and multiple measures based traffic flow prediction using the chaos theory and support vector regression method”, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Vol.

George, Shiju, and Santra, Ajit Kumar, “Traffic prediction using multifaceted techniques: A survey”, Wireless Personal Communications 115, 2020 DOI: https://doi.org/10.1007/s11277-020-07612-8

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