Earticle

초록

영어

Purpose: In Korea, traffic information is collected in real time as part of Intelligent Transportation System to enhance efficiency of road operation. However, traffic information based on real-time data is different from the traffic situation the driver will experience. Method: In this study, forecasts were made for future highway traffic by day and time period by adjusting the Archived data reference days to 3, 5 and 10 days based on existing traffic Archived data. Results: Fewer days of reference in the past showed smaller errors. The prediction of Monday based on five past histories showed greater errors than the 10 past histories, as the traffic flow on the sixth Monday of 2016 was somewhat different from the usual holiday. Conclution: This study shows that less of the reference days of the past history when estimating traffic volume, the more accurate the data of the traffic history of the event can be used on special days.

한국어

연구목적: 현재 국내에서는 지능형 교통체계(Intelligent transport system)의 일환으로 실시 간 교통정보를 수집하여 도로운영의 효율성을 높이고 있다. 하지만 실시간 자료를 기반으로 한 교통정보는 운전자가 경험하게 될 교통상황과는 차이가 존재한다. 연구방법: 본 연구에서는 기존 교통량 이력자료 바탕으로 이력자료의 과거참조일수를 3일, 5일, 10일로 조정하여 요일별, 시간대별로 장래의 고속도로 교통량 예측을 수행하였다. 연구결과: 과거 참조일수가 적을수록 예측오차가 작게 나타나는 것을 알 수 있었다. 5번의 과거이력을 참조하여 월요일을 예측한 결과는 10번의 과거이력을 참조했을 때보다 오차가 크게 나타났는데 이는 분석대상 기간인 2016년의 6번째 월요일이 명절이기 때문에 평소의 월요일 교통흐름과는 다소 차이가 있었기 때문으로 판단된다. 결론: 본 연구를 통해 교통량예측 시 과거이력의 참조일수가 적을수록 비교적 오차가 적은 것을 알 수 있었으며 특수한 날에는 해당 이벤트의 교통량이력의 자료를 사용하면 보다 정 확도 높은 결과를 나타낼 수 있을 것으로 판단된다.

목차

ABSTRACT
 요약
 1. 서론
  1.1 연구의 배경 및 목적
  1.2 연구의 범위 및 방법
 2. 기존연구 고찰
 3. 분석방법
  3.1 ARIMA모형
  3.2 예측모형의 평가척도
 4. 분석결과
  4.1 과거이력 참조범위 별 예측오차
  4.2 결론
 References

키워드

저자

• 이소연 [ So-Yeon Lee | Dept. of Urban Eng., Incheon National Univ ]
• 정소연 [ So-Yeon Jung | Dept. of Urban Eng., Incheon National Univ ] Corresponding author

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  한국재난정보학회논문집 [Journal of The Korean Society of Disaster Information]

• 간기

  계간

• pISSN

  1976-2208

• 수록기간

  2005~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 338 DDC 361