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저자정보
이주영 (KAIST) 손상훈 (제주연구원) 김형주 (차세대융합기술연구원)
저널정보
대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제37권 제5호
발행연도
2019.10
수록면
399 - 409 (11page)
DOI
10.7470/jkst.2019.37.5.399

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고속도로 통행시간 예측 정보는 이용자의 통행계획 수립과 통행경로 선택에 중요한 요인으로 작용하며 도로에 집중된 교통수요 집중을 분산시키는 효과를 가진다. 기존 통행시간 예측 연구는 단기적 관점의 링크 통행시간 예측 연구로 단일 경로에 대한 도착예정시간 정보를 제공하는데 중점을 두고 있는데 이용자의 실제 통행 의사결정에 영향을 미치는 이동경로별 통행시간 예측 측면에서 한계를 보였다. 이에 본 연구에서는 경로형 데이터를 활용하여 이동경로별 중장기 통행시간 예측 연구를 실시한다. 이를 위하여 입력변수로 고속도로 통행시간에 영향을 주는 요소인 요일, 기상, 일 단위 교통량 등을 활용하였으며, 분석방법으로는 머신러닝 기반 자기조직화지도 클러스터링 알고리즘을 활용하였다. 서울-대구 구간의 대부분의 이동경로인 중부내륙, 청원-상주, 경부선 등에 대한 중장기 통행시간 예측을 수행하였으며, 예측 결과의 비교 ‧ 검증을 위해서 k-NN 예측결과를 활용하였다. 분석결과 각 이동경로별 통행시간 예측오차가 감소하였으며, 특히 서울-대구 통행 경로 중에서 가장 많은 통행을 가지는 중부내륙 고속도로에서 높은 오차감소를 보였다. 본 연구는 기존의 단기적 링크기반의 통행시간 예측의 부정확한 한계를 극복 할 수 있는 방법으로 이동경로별 신뢰성 있는 통행시간 예측정보를 제공함으로써 개별 통행자의 경로선택 및 출발시간 선택 등에 유용하게 활용되어질 수 있을 것으로 판단된다.
#long-term prediction #route travel data #self-organizing map #travel time prediction #weather information #중장기 예측 #경로형 데이터 #자기조직화지도 #통행시간 예측 #기상정보

목차

Abstract
초록
서론
선행연구 고찰
연구방법론
방법론 적용 및 분석
결론
References

참고문헌 (28)

참고문헌 신청
Caliński T. / 1974 / A Dendrite Method for Cluster Analysis / Communications in Statistics-theory and Methods 3(1):1~27 google schola Chen M. / 2004 / A Dynamic Bus-arrival Time Prediction Model Based on APC Data / Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering 19(5):364~376 google schola Chou C.-H. / 2019 / Advances in Knowledge Discovery and Data Mining :123~135 google schola Expressway Public Data Portal google schola 2017 / Improvement of Traffic Information System and Prediction Project / Korea Expressway Corporation google schola

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