Earticle

초록

영어

Vehicle average speed information which measured at a point or a short section has a problem in that it cannot accurately provide the speed changes on an actual highway. In this study, segment separation method based on vehicle big data for accurate micro-speed estimation is proposed. In this study, to find the point where the speed deviation occurs using location-based individual vehicle big data, time and space mean speed functions were used. Next, points being changed micro-scale speed are classified through gradual segment separation based on geohash. By the comparative evaluation for the results, this study presents that the link-based speed is could not represent accurate speed for micro-scale segments.

한국어

자율주행 관련 기술의 고도화와 함께 자율차와 비자율차가 혼재된 교통 환경이 예측됨에 따라서 미시구간의 차량 속도정보 예측은 안전한 교통 환경 구축에 가장 중요한 정보 중 하나 로 판단되고 있다. 하지만, 현재 제공되는 링크 기준 미시구간 주행 속도는 속도 변화 구간을 정확하게 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 미시구간 속도정보 서비스를 위한 개 별 차량 빅데이터 기반의 공간 분할 방안을 제시한다. 본 연구에서는 차량 빅데이터를 이용한 동질속도구간 도출과 지오해시 기반의 단계적 구간 분할을 통하여 미시적 속도 정보 변화 지 점을 분류하였다. 경부고속도로 경기지역에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과 해당 구간 도 로는 130 및 170개의 동질속도구간으로 세분되었다. 본 연구에서는 결과 분석을 통하여 제안 된 방법은 기존 링크 기반 정보에 비하여 정밀하고 정확한 속도 정보 제공이 가능함을 제시하 였으며, 개별 차량 빅데이터를 이용한 미시적 속도 정보 제공을 위한 구간 세분화가 필요함을 검증하였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 방법
1. 연구 데이터
2. 구간 분할 조건
3. 동적 구간 분할 방법
Ⅲ. 결과 및 분석
Ⅳ. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 최강혁 [ Kanghyeok Choi | 한국건설기술연구원 미래스마트건설연구본부 박사후연구원 ] 주저자
• 정규수 [ Kyusoo Chong | 한국건설기술연구원 미래스마트건설연구본부 연구위원 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 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