DSRC 자료를 이용한 고속도로 단기 통행시간 예측Short-Term Prediction of Travel Time Using DSRC on Highway
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 김형주 | ko |
| dc.contributor.author | 장기태 | ko |
| dc.date.accessioned | 2015-11-20T12:28:28Z | - |
| dc.date.available | 2015-11-20T12:28:28Z | - |
| dc.date.created | 2014-01-15 | - |
| dc.date.created | 2014-01-15 | - |
| dc.date.issued | 2013-11 | - |
| dc.identifier.citation | 대한토목학회논문집(국문), v.33, no.6, pp.2465 - 2471 | - |
| dc.identifier.issn | 1015-6348 | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/201492 | - |
| dc.description.abstract | 현재까지 통행시간 예측과 관련된 다양한 연구들이 수행되었지만, 한국고속도로 특성에 맞는 예측방법론에 대한 실증연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 실제 통행시간을 기반으로한 DSRC 자료를 바탕으로 한국고속도로에 적절한 예측방법론을 도출한다. 경부고속도로 안성JC~오산IC 구간의 24시간 DSRC 자료를 이용하며 단주기 통행시간 예측 및 비선형 관계에서 높은 정확도를 보이는 인공신경망 기법을 적용한다. 이어서 랜덤난수를 이용한 통행시간 예측결과의 정확도 검증을 실시한다. 통행시간 예측결과 오차율이 약 4%로 우수한 예측력을 보였으며, 이는 패턴기반 인공신경망 예측시 이력자료의 전처리 과정과 최적의 입력층 및 은닉층의 선정으로 인한 결과로 판단된다. 통행시간 예측결과의 검증을 위해서 랜덤난수를 이용하였으며, 랜덤난수가 이력자료 패턴에 포함되지 않은 경우 실측치와의 오차율이 18.98%로 높게 도출되었다. 이는 인공신경망을 이용한 통행시간 예측시 패턴DB가 예측의 정확도에 주요하게 작용한 결과로 판단된다. 본 연구의 결과를 통해서 한국고속도로 특성에 맞는 통행시간 예측 및 정보제공이 가능할 것으로 판단된다. | - |
| dc.language | Korean | - |
| dc.publisher | 대한토목학회 | - |
| dc.title | DSRC 자료를 이용한 고속도로 단기 통행시간 예측 | - |
| dc.title.alternative | Short-Term Prediction of Travel Time Using DSRC on Highway | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.citation.volume | 33 | - |
| dc.citation.issue | 6 | - |
| dc.citation.beginningpage | 2465 | - |
| dc.citation.endingpage | 2471 | - |
| dc.citation.publicationname | 대한토목학회논문집(국문) | - |
| dc.identifier.kciid | ART001822880 | - |
| dc.contributor.localauthor | 장기태 | - |
| dc.contributor.nonIdAuthor | 김형주 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Real-time traffic information | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Travel time prediction | - |
| dc.subject.keywordAuthor | DSRC | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Artificial neural network | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Random number | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 실시간 교통정보 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 통행시간 예측 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 단거리 전용 통신 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 인공신경망 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 랜덤난수 | - |
- Appears in Collection
- GT-Journal Papers(저널논문)
- Files in This Item
- There are no files associated with this item.
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.