Earticle

초록

영어

In this study, a time series analysis technique was applied to calibrate and predict traffic data for various purposes, such as planning, design, maintenance, and research. Existing algorithms have limitations in application to data such as traffic data because they show strong periodicity and seasonality or irregular data. To overcome and supplement these limitations, we applied the SARIMA model, an analytical technique that combines the autocorrelation model, the Seasonal Auto Regressive(SAR), and the seasonal Moving Average(SMA). According to the analysis, traffic volume prediction using the SARIMA(4,1,3)(4,0,3) 12 model, which is the optimal parameter combination, showed excellent performance of 85% on average. In addition to traffic data, this study is considered to be of great value in that it can contribute significantly to traffic correction and forecast improvement in the event of missing traffic data, and is also applicable to a variety of time series data recently collected.

한국어

본 연구에서는 도로교통분야의 계획, 설계, 유지관리, 연구 등 다양한 목적으로 활용되고 있는 교통량 데이터의 정확도 확보를 위해 시계열 분석 기법을 적용하여 교통량 데이터의 보 정 및 예측을 수행하였다. 기존 알고리즘의 경우 주기성 및 계절성이 강하거나 불규칙한 데이 터에 한계를 보이고 있어 교통량 데이터와 같은 자료에 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 한 계점을 극복하고 보완하기 위해 ARIMA 모형에 자기상관 모형인 SAR(Seasonal Auto Regressive)과 계절 이동평균 모형인 SMA(Seasonal Moving Average)가 결합된 분석 기법인 SARIMA 모형을 적용하였다. 분석결과 최적 파라미터 조합인 SARIMA(4,1,3)(4,0,3) 12 모형을 활용한 교통량 예측 결과 평균 85% 정도의 우수한 성능을 보였다. 본 연구를 통해서 교통량 데이터의 결측 발생 시 교통량 보정 및 예측의 정확도를 높일 수 있으며, 교통량 데이터 외에 도 계절성에 영향을 받는 시계열 데이터에 적용이 가능하다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 연구의 배경 및 목적
Ⅱ. 선행 연구고찰
1. 과거 자료의 일관성에 기반한 교통량 보정 연구
2. 통계학습법에 기반한 교통량 예측 연구
Ⅲ. 연구 방법론
1. 시계열 분석의 개요
2. 시계열 분석 기법
Ⅳ. 연구 데이터
1. 일별 데이터
Ⅴ. SARIMA 분석 결과
Ⅵ. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 한대철 [ Dae-cheol Han | 한국건설기술연구원 도로교통연구본부 수석연구원 ] 주저자
• 이동우 [ Lee, Dong Woo | 인천대학교 도시과학대학 도시행정학과 조교수 ] 공저자
• 정도영 [ Do-young Jung | 한국건설기술연구원 도로교통연구본부 전임연구원 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 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