McMaster 알고리즘의 파라메타 민감도 분석에 관한 연구

김상구; 김창현; 김영춘

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김상구 (전남대학교) 김창현 (전남대학교) 김영춘 (전남대학교)

저널정보: 서울연구원 서울도시연구 서울도시연구 제9권 제2호

발행연도: 2008.6

수록면: 121 - 131 (11page)

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현재 사용되고 있는 여러 개의 돌발상황 검지 알고리즘 중에서 교통류 모형과 수학적 모델에 근거하여 돌발상황을 검지하는 대표적인 모형인 McMaster 알고리즘에는 교통량-점유율 교통기본도와 몇 개의 파라메타를 이용하여 교통류 상태를 구분하고 정체교통류와 정체원인을 판정하는 로직이 포함되어 있다. 4개의 교통류 영역을 구분하기 위하여 사용되는 파라메타들은 LUD곡선, 임계점유율(Ocrit), 임계교통량(Vcrit)이 있다. 이러한 파라메타들은 검지기 자료를 바탕으로 정산되는데 각 파라메타들은 분석가에 의해 경험적이고 직관적으로 결정되는 문제점을 갖고 있다. 또한, 차로별로 다른 차종구성비의 영향으로 파라메타 값을 결정하기가 쉽지 않고, 도로조건, 기후조건에 의하여 알고리즘 성능지표의 효율성이 저하되기도 한다. 따라서, 본 연구의 목적은 파라메타 값들의 변화에 따라서 알고리즘의 성능지표의 변화를 살펴봄으로써 파라메타값들이 알고리즘의 성능을 결정하는 정도를 살펴보고자 한다. 파라메타의 민감도 분석을 위해서, 시뮬레이션 프로그램(VISSIM)을 선정하여 실제 고속도로 구간인 영동선과 같은 네트워크 및 교통량자료를 구축하였으며 모형의 검증을 위해 실제 영동선의 검지기자료와 시뮬레이션 모형의 검지기자료(교통량, 평균속도, 점유율)를 수집하여 t-Test 검정을 수행한 후 시나리오별 교통변수를 수집하였고, 컴퓨터 언어를 사용하여 McMaster 알고리즘의 모형을 구축하고 돌발상황 검지에 대한 시나리오별 성능지표를 산출하였으며 또한 파라메타 민감도분석을 수행하였다. 구축된 알고리즘 수행결과, 검지율, 오보율 등 성능지표의 값은 파라메타 값들의 변화에 따라 다르게 나타났으며 이러한 결과들에 대한 통계적 검증분석을 수행하여 일정수준의 신뢰도를 갖는 파라메타의 범위를 결정하였다. 본 연구결과는 향후 McMaster 알고리즘의 수행시 파라메타에 대한 신뢰도를 결정할 수 있으며 파라메타 정산에 대한 일정한 가이드라인을 제공함으로써 McMaster 알고리즘의 좀 더 손쉬운 활용을 가능하게 할 것으로 기대된다.

Among many incident detection algorithms used in real world, the McMaster incident detection algorithm is one of the most popular algorithms, which shows the high performance of incident detection. The McMaster algorithm is based on describing the relationship between volume and occupancy in order to classify the traffic states. The traffic state is categorized by 4 areas, which are based on the lower bound of uncongested data(LUD), the critical occupancy(Ocrit), and the critical volume(Vcrit). However, when the volume-occupancy diagram is plotted on the basis of the traffic data obtained by detector, the traffic data is too dispersive to identify the LUD line composed by a regression method. In addition, the calibration procedure to establish the parameters such as Ocrit and Vcrit tends to be affected by operator"s subjectivity. According to the various parameter values, the boundaries of traffic states can be changed and this leads to the low performance of incident detection. Because the traffic states are entirely dependent on this LUD line and parameters, they have an great influence on the performance of McMaster algorithm. For this reason, the studies on identifying LUD line and parameters should be still undertaken to achieve the high performance of incident detection. The study investigates the variations of performance index of McMaster algorithm depending on the changes of algorithm by various parameter sets and provides the guidance that a fit parameter set can be established in the calibration procedure. In this study, the incident traffic data was produced by the simulation model of VISSIM under various conditions in accordance with research objective. In addition, the McMaster algorithm was built in order to measure the detection rate and false alarm. As the parameter value changes within a certain range, the detection rate and false alarm are measured to evaluate the performance of detection. Result shows that the detection rates are different each other depending on the changes of parameter values. Finally, this study gives the direction that can improve the McMaster incident detection algorithm on the basis of the selection of proper parameters and provides a guideline that can calibrate the parameters used in the algorithm more precisely.

#돌발상황 #민감도 #알고리즘 #검지율 #오보율 #incident #sensitivity #algorithm #detection rate #false rate

참고문헌 (9)

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1. [학술지(정기간행물)] - 강수구 / 2001 / 고속도로 돌발상황 검지 알고리즘 성능 개선기법에 관한 연구 / 대한교통학회지 19 (6) : 107 ~

2. [단행본] - 교통개발연구원 / 2004 / 고속도로 돌발상황관리시스템

3. [학술지(정기간행물)] - Gall, A. / 1989 / Distinguishing Between Incident Congestion and Recurrent Congestion: A Proposed Logic / TRR 1232 : 1 ~ 8

4. [학술지(정기간행물)] - Hall, F. L. / 1991 / On-Line Testing of the McMaster Incident Detection Algorithm Under Recurrent Congestion / TRR 1394 : 1 ~ 7

5. [학술지(정기간행물)] - Persaud, B. N. / 1989 / Catastrophe Theory and Patterns in 30-Second Freeway Traffic Data-Implications for Incident Detection / Transportation Research(A) 23A : 103 ~ 113

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