Abstract
The deployment of ITS(Intelligent Transportation Systems) has drown a surge of attention to the section detectors due to increase in demand for real travel time information. AVI(Automatic Vehicle Identification), adopted as a type of section detector, is a device originally designed to collect information of vehicles passing through a specific point on a road section, which can be utilized to collect travel time information when installed in more than two locations on the same route. Filtering algorithm for abnormal values have been proposed mainly for expressways in order to utilize the raw travel time data collected by AVI for the purpose of providing traffic information. Since the national highway concerned in this study, however, is a type of interrupted roads having frequent in- and out- flows, the possibility of occurrence of abnormal values in highly increased compared with uninterrupted road type. It becomes the main reason the existing filtering algorithm developed for uninterrupted flows can't be effectively worked. This study proposes a filtering algorithm applicable for interrupted road facilities. The MAPE and RMSE results of the proposed algorithm show 0.24% and 12 seconds on weekday and 0.19% and 8 seconds on weekend respectively.
최근 지능형교통체계 구축과 더불어 통행시간정보에 대한 요구가 증대되면서 구간검지기에 대한 관심이 고조되고 있다. 구간검지기로 채용되고 있는 AVI는 도로상 한 지점을 통과하는 차량에 대한 정보를 수집하는 장비로써, 동일 노선 상 2지점 이상에 설치할 경우 통행시간을 수집할 수 있는 장비이다. 지금까지 AVI를 이용해 수집한 원시통행시간 자료를 교통정보제공용으로 사용하기 위해서 주로 고속도로를 대상으로 이상치에 대한 필터링 알고리즘이 개발되어 왔다. 그러나 본 연구에 사용된 일반국도는 단속류 유형의 도로로써 잦은 유•출입 지점으로 인해 많은 이상치가 발생하기 때문에 기존의 필터링 알고리즘이 효과적으로 작용하지 못하고 있는 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구는 단속류 일반국도에 적합한 새로운 필터링 알고리즘을 개발했다. 프로브 차량을 이용해 수집한 통행시간을 기준값으로 하여 기존 및 개발 알고리즘을 평가한 결과, 개발 알고리즘의 MAPE와 RMSE가 평일에는 0.24%, 12초 였고, 주말에는 0.19%, 8초로 나와 기존 필터링 알고리즘에 비해 보다 우수한 성능을 나타내었다.