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교통모형

딥러닝을 활용한 차량대기길이 추정모형 개발
Development of Vehicle Queue Length Estimation Model Using Deep Learning

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  • 발행기관
    한국ITS학회 바로가기
  • 간행물
    한국ITS학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제17권 제2호 통권76호 (2018.04)바로가기
  • 페이지
    pp.39-57
  • 저자
    이용주, 황재성, 김수희, 이철기
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A327107

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원문정보

초록

영어
The purpose of this study was to construct an artificial intelligence model that learns and estimates the relationship between vehicle queue length and link travel time in urban areas. The vehicle queue length estimation model is modeled by three models. First of all, classify whether vehicle queue is a link overflow and estimate the vehicle queue length in the link overflow and non-overflow situations. Deep learning model is implemented as Tensorflow. All models are based DNN structure, and network structure which shows minimum error after learning and testing is selected by diversifying hidden layer and node number. The accuracy of the vehicle queue link overflow classification model was 98%, and the error of the vehicle queue estimation model in case of non-overflow and overflow situation was less than 15% and less than 5%, respectively. The average error per link was about 12%. Compared with the detecting data-based method, the error was reduced by about 39%.
한국어
본 연구는 교통운영 개선에 필요한 빅데이터 및 인공지능 모델 개발의 일환으로서, 도시 부의 링크통행시간 및 통과교통량 등 가용 데이터 등을 이용하여 교통변수로 활용도가 높은 차량대기길이와의 관계를 딥러닝(Deep Learning)을 통해 학습하고 추정하는 인공지능 모델을 구축하는 것을 목표로 하였다. 차량대기길이 추정모형은 데이터 분석결과를 토대로 하여 우 선 차량대기길이의 링크 초과여부를 분류한 후 링크 초과 및 링크 미초과 상황에서의 차량 대기길이 추정하는 3개의 모형으로 모델링하였다. 딥러닝 모형은 텐서플로우로 구현하였으 며, 모든 모형은 DNN 구조로서 은닉층과 노드 개수를 다양화하여 학습 및 테스트 후 최소 오차를 나타내는 네트워크 구조를 선정하였다. 차량대기길이 링크 초과여부 분류 모형은 약 98%의 정확도를 나타냈으며, 미초과 모형은 15% 미만, 초과 모형은 5% 미만의 오차를 각각 나타내었다. 링크별 평균 오차는 12%로 도출되었다. 이를 기존 검지기 데이터 기반의 방식과 비교한 결과 오차가 약 39% 감소된 것으로 분석되었다.

목차

요약
 ABSTRACT
 Ⅰ. 서론
  1. 배경 및 목적
  2. 연구 방법
 Ⅱ. 이론적 고찰
  1. 차량대기행렬 관련 연구
  2. 딥러닝 이론
  3. 기존 연구와의 차별성
 Ⅲ. 데이터 구축 및 분석
  1. 데이터 구축
  2. 데이터 분석
 Ⅳ. 딥러닝 기반 차량대기길이 추정모형 개발
  1. 개요
  2. 차량대기길이 링크 초과여부 분류모형
  3. 딥러닝 기반 차량대기길이 링크 초과여부 추정 모형
  4. 차량대기길이 링크 미초과 추정모형
  5. 차량대기길이 링크 초과 추정모형
  6. 링크별 차량대기길이 추정 결과
 Ⅴ. 차량대기길이 추정모형 평가
  1. 평가 개요
  2. 검지기 데이터 기반 차량대기길이 산출
  3. 평가 결과
 Ⅵ. 결론
 ACKNOWLEDGEMENTS
 REFERENCES

키워드

딥러닝 빅데이터 차량대기길이 링크통행시간 Deep Learning Big Data Vehicle Queue Length Link Travel Time

저자

  • 이용주 [ Lee Yong-Ju | 아주대학교 교통연구센터 연구원 ] 주저자
  • 황재성 [ Hwang Jae-Seong | 아주대학교 건설교통공학과 석‧박사 통합과정 ] 공저자
  • 김수희 [ Kim Soo-Hee | 한국도로공사 도로교통연구원 책임연구원 ] 공저자
  • 이철기 [ Lee Choul-Ki | 아주대학교 교통시스템공학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국ITS학회 [The Korean Society of Intelligent Transport Systems]
  • 설립연도
    2002
  • 분야
    공학>교통공학
  • 소개
    ◈ 전문분야간 공동협의, 공동연구를 통한 ITS의 학술적 발전 ◈ 산·학·연 협동체계 구축으로 기술개발 지원 ◈ 정부정책 및 제도 방향에 대한 기술적 자문 ◈ 외국 ITS 관련 학술단체와 기술교류 ◈ 관련전문가 및 기술자의 교육 및 양성

간행물

  • 간행물명
    한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1738-0774
  • eISSN
    2384-1729
  • 수록기간
    2003~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 338

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