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논문 기본 정보

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저널정보
한국ITS학회 한국ITS학회 논문지 한국ITS학회 논문지 제17권 제5호
발행연도
2018.1
수록면
77 - 87 (11page)

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교통밀도는 교통수요와 가장 직접적인 관계가 있으므로 거시적인 지표 중에서 가장 중요하다고 알려져 있으며(Traffic Engineering, 2004), 특정시각 주어진 거리 안의 존재하는 차량의 대수로 정의한다. 하지만, 밀도는 기상과 도로조건 및 비용 상의 문제로 인하여 현장에서 직접수집이 어렵다. 이런 이유로 속도와 교통량보다 상대적으로 연구가 활발하게 이루어지지는 않아 수집방법에 관한 다양한 시도뿐만 아니라 측정된 값의 정확도에 관한 연구가 많이 부족하다. 이에 본 논문에서는 밀도를 측정할 수 있는 방법으로 여러 대의 카메라 영상을 정합(synthesis)하는 기술을 활용하였다. 이러한 밀도수집시스템으로 수집한 밀도를 정의에 기반 한참값으로 선정하고, 이 값을 전통적인 측정방법들로 산출한 밀도와 비교하였다. 비교결과, 관계식(fundamental equation)을 이용한 산출방법으로 산출한 밀도 값이 참값과 비교하여RMSE(Root Mean Square Error)가 1.8-2.5로 가장 참값에 가깝다. 또한 향후 밀도를 직접 수집할때 유의하여할 수집 간격 등의 간과하기 쉬운 이슈사항을 순간밀도와 평균밀도를 산출하여 알아보았다. 실험 사이트의 실제 교통상황은 LOS B임에도 불구하고, 초 당 순간밀도는 최대(16veh/km)에서 최소 2(veh/km)의 값이 다양하게 관측되어 교통상황의 판단이 어려웠다. 하지만 30초 간격으로 15분 평균밀도는 8.3-7.9(veh/km)로 정확하게 LOS B를 판단하였다.
#Density Measuring System #Moment Density #Time Average Density #Density #view synthesis

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참고문헌 (13)

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Haberman R. / 1997 / Mathematical Models / Prentice Hall :265~394 google schola Hall F. L. / 1986 / The relationship between occupancy and density / Transportation Forum 3(3):46~51 google schola Hall F. L. / 2001 / Free quality of service - what really matters to drivers and passengers? :17~23 google schola KICT / 2015 / Development of Realtime Traffic Tracking Technology Based on View Synthesis (5th year) google schola 김민성 / 2009 / 두 개의 지점 검지기를 이용한 연속류 구간의 밀도측정 방안 / 한국ITS학회 논문지 8(1):37~44 google schola

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