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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이민형 (도로교통공단) 김영찬 (서울시립대학교)
저널정보
대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제38권 제1호
발행연도
2020.2
수록면
68 - 83 (16page)
DOI
10.7470/jkst.2020.38.1.068

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이 논문의 연구 히스토리 (8)

2021

연동화된 신호교차로에서 통행시간을 활용한 포화도 추정 모형개발 기초연구
이민형 ,  양지민 대한교통학회 학술대회지 2021.11 학술대회자료

2020

신호교차로에서 택시 DTG 자료를 활용한 대기행렬 길이 추정 알고리즘 개발
이민형 ,  김영찬 대한교통학회지 2020.02 학술저널

2019

신호교차로의 평균통행시간정보를 활용한 교통량 추정방법
이민형 ,  김영찬 ,  김준원 대한교통학회 학술대회지 2019.09 학술대회자료

2018

신호교차로에서 평균통행시간 정보를 활용한 과포화시 포화도 추정방안 개발
이민형 ,  김영찬 대한교통학회 학술대회지 2018.03 학술대회자료

2016

구간소통정보를 활용한 독립교차로 신호제어 알고리즘 개발
이민형 ,  김영찬 대한교통학회 학술대회지 2016.09 학술대회자료

2014

구간통행시간 정보 기반의 대기행렬길이를 이용한 실시간 신호제어 모형 개발
이민형 ,  김영찬 ,  정영제 한국ITS학회 논문지 2014.01 학술저널

2013

신호교차로에서 구간통행시간 정보를 이용한 대기행렬 길이 추정 알고리즘 개발
이민형 교통공학과 2013.01 학위논문

2012

독립교차로에서 구간통행시간을 기반으로 하는 실시간 신호제어 알고리즘 개발
이민형 ,  김영찬 ,  정영제 대한교통학회 학술대회지 2012.02 학술대회자료

초록· 키워드

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대기행렬 길이는 신호교차로의 운영을 위한 중요한 효과척도이다. 서울시에서는 택시 DTG 자료를 통해 개별 차량의 주행정보를 수집하고 이를 활용하여 교통정보를 생성하고 있다. 본 논문에서는 개별 택시에서 수집된 DTG 자료 중 위치정보를 활용하여 신호교차로에서 대기행렬 길이를 추정하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 위치정보를 통해 시공도상에 개별 차량의 속도변화가 발생되는 지점을 추정하였으며 대기행렬 길이를 추정하기 위해 매주기 추정된 개별 차량의 속도감소 지점들을 활용하여 대기행렬이 생성되는 충격파의 속도를 산정하였다. 제안 된 알고리즘의 정확성을 검증하기 위해 마이크로시뮬레이션 소프트웨어를 사용하였다. 평가 결과 평균절대비율오차가 19.8%를 나타내어 택시 DTG 자료를 활용하여 대기행렬 길이를 추정할 수 있음을 확인하였으며 프로브차량 비율에 따른 알고리즘의 민감도를 분석하였다. 본 연구는 향후 개인정보 보호법의 개정에 따라 현장자료를 활용한 추가적인 연구가 수행된다면 신호교차로의 운영 및 정책결정에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
#queue length #shockwave #signalized intersection #simulation #taxi DTG data #대기행렬 길이 #충격파 #신호교차로 #뮬레이션 #택시 DTG 자료

목차

Abstract
초록
서론
이론적 고찰
알고리즘 개발
알고리즘 모의실험
결론
References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
Akcelik R. (2001), HCM 2000 Back of Queue Model for Signalised Intersections, Technical Note, Akcelik and Associates Pty Ltd, Melbourne, Australia. google schola Ban X. J., Hao P., Sun Z. (2011), Real Time Queue Length Estimation for Signalized Intersections Using Travel Times from Mobile Sensors, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 19(6), 1133-1156. google schola Cetin M. (2012), Estimating Queue Dynamics at Signalized Intersections from Probe Vehicle Data: A Methodology Based on Kinematic Wave Model, Transportation Research Record, 2315, 164-172. google schola Cheng Y., Qin X., Jin J., Ran B., Anderson J. (2011), Cycle-by-cycle Queue Length Estimation for Signalized Intersections Using Sampled Trajectory Data, Transportation Research Record, 2257, 87-94. google schola Federal Highway Administration (FHWA) (2007), Traffic Analysis Toolbox Volume VI: Definition, Interpretation, and Calculation of Traffic Analysis Tools Measures of Effectiveness, No. FHWA-HOP-08-054. US Department of Transportation, Washington, D.C. google schola

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