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초록

영어

This study examined next-day passage-count prediction for habitual toll nonpayers to support the selection of tollgates and time intervals for proactive enforcement. Passage histories and traffic volumes from 39 tollgates in the Seoul metropolitan area were aggregated into three-hour intervals. Statistical and machine learning models using traffic, temporal, and tollgate predictors with previous-day and previous-week counts were trained on 2023 data and evaluated on 2024 data. Random forest using both historical counts achieved the lowest root mean squared error (RMSE) of 12.725 passages, 31.9% and 33.1% lower than direct previous-day and previous-week predictions, respectively. The explainable boosting machine (EBM) showed that traffic volume, historical counts, and tollgate identity were major contributors to its predictions. These findings support the applicability of passage-count prediction under the evaluated conditions and provide predicted counts and information on their contributing factors to inform enforcement planning.

한국어

본 연구는 고속도로 상습 미납 차량의 선제적 단속을 위한 영업소 및 시간대 선정을 지원하고자, 다음 날의 발생 규모 예측 가능성과 예측에 활용된 정보를 검토하였다. 수도권 39개 영업소의 통행이력과 교통량을 3시간 단위로 집계하고, 교통·시간·영업소 변수에 전일·전주 발생 정보를 추가한 통계·머신러닝 모형을 2023년 자료로 학습하여 2024년 자료에서 평가하였다. 두 발생정보를 함께 활용한 랜덤 포레스트의 평균제곱근오차(root mean squared error, RMSE)는 12.725건으로 가장 낮았으며, 전일·전주 값을 그대로 사용하는 예측보다 각각 31.9%와 33.1% 낮았다. 설명 가능한 부스팅 머신(explainable boosting machine, EBM)은 교통량, 과거 발생 건수 및 영업소를 주요 예측 정보로 활용하였다. 본 연구는 단순 과거 통계 기반 예측과의 비교를 통해 발생규모 예측의 적용 가능성을 확인하고, 예측값에 반영된 정보를 함께 제시하여 단속 대상 영업소·시간대 검토를 위한 기초자료를 제공하였다는 데 의의가 있다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 연구의 배경 및 목적
2. 연구의 범위 및 절차
Ⅱ. 관련 이론 및 연구 고찰
1. 포아송 회귀 모형 및 음이항 회귀 모형
2. 설명 가능한 부스팅 머신
3. 관련 연구 고찰
Ⅲ. 데이터 수집 및 전처리
1. 데이터 수집
2. 데이터 전처리
3. 영업소별 학습자료 구성
4. 과거 발생 정보의 시차 선정
Ⅳ. 예측 모형 구축 및 평가
1. 예측 모형 구축
2. 예측 모형 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 연구과제
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

키워드

저자

• 김대회 [ Daehoe Kim | 한국도로공사 서산아산건설사업단 차장 ] 주저자
• 문시현 [ Sihyeon Moon | 아주대학교 D.N.A 플러스 융합학과 통합과정 ] 공저자
• 이요셉 [ Yoseph Lee | 아주대학교 교통시스템공학과 박사후연수연구원 ] 공저자
• 조현제 [ Hyunje Cho | 한국도로공사 수원지사 지사장 ] 교신저자
• 윤일수 [ Ilsoo Yun | 아주대학교 교통시스템공학과 교수 ] 공저자

참고문헌

발행기관

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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