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자료유형
학술저널
저자정보
양충헌 (한국건설기술연구원 도로연구소, 과학기술연합대학원대학교 교통물류 및 ITS공학과) 김승범 (국립경상대학교 건축도시토목공학부) 윤천주 (한국건설기술연구원 도로연구소) 김진국 (한국건설기술연구원 도로연구소) 박재홍 (한국건설기술연구원 도로연구소) 윤덕근 (한국건설기술연구원 도로연구소, 과학기술연합대학원대학교 교통물류 및 ITS공학과)
저널정보
한국도로학회 한국도로학회논문집 한국도로학회논문집 제19권 제2호
발행연도
2017.1
수록면
35 - 44 (10page)

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PURPOSES: This study suggests a specific methodology for the prediction of road surface temperature using vehicular ambient temperature sensors. In addition, four kind of models is developed based on machine learning algorithms. METHODS : Thermal Mapping System is employed to collect road surface and vehicular ambient temperature data on the defined survey route in 2015 and 2016 year, respectively. For modelling, all types of collected temperature data should be classified into response and predictor before applying a machine learning tool such as MATLAB. In this study, collected road surface temperature are considered as response while vehicular ambient temperatures defied as predictor. Through data learning using machine learning tool, models were developed and finally compared predicted and actual temperature based on average absolute error. RESULTS : According to comparison results, model enables to estimate actual road surface temperature variation pattern along the roads very well. Model III is slightly better than the rest of models in terms of estimation performance. CONCLUSIONS : When correlation between response and predictor is high, when plenty of historical data exists, and when a lot of predictors are available, estimation performance of would be much better.
#Surface Road Temperature Change #Machine Learning #Road Weather #Thermal Mapping #Ambient Temperature

목차

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Bose / 2001 / Business Data Mining-a Machine Learning Perspective / Information and Management 39:211~225 google schola Black / 2015 / Effects of winter precipitation on automobile collisions, injuries, and fatalities in the United States / Journal of Transport Geography 48:165~175 google schola Constantinos Antoniou / 2006 / Estimation of Traffic Dynamics Models with Machine-Learning Methods / Journal of the Transportation Research Record 1965:103~111 google schola Chen / 2015 / Machine Learning for Recognizing Driving Patterns of Drivers of Large Commercial Trucks / Journal of the Transportation Research Record 2517:18~27 google schola Jonsson / 2011 / Remote sensor for winter road surface status detection / Sensors, IEEE google schola

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