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자료유형
학술저널
저자정보
윤규리 (부경대학교) 배상훈 (부경대학교)
저널정보
한국ITS학회 한국ITS학회 논문지 한국ITS학회 논문지 제20권 제4호
발행연도
2021.8
수록면
46 - 56 (11page)
DOI
https://doi.org/10.12815/kits.2021.20.4.46

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돌발상황으로 인한 비반복정체로 발생하는 높은 교통비용과 혼잡을 효과적으로 해소하기위해서 돌발상황 처리시간을 예측하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 인공신경망을 활용한 예측모델 개발을 위해 국내 도로상황에 적합한 돌발상황 처리시간 영향요인을 분석하고, 이를학습데이터로 생성하였다. 기존 연구에서 장시간 소요되는 돌발상황 처리시간에 대한 과소 예측 문제가 발생하여 이에 대한 해결방안으로 본 연구에서는 SMOGN기법을 적용한 오버샘플링 학습데이터를 생성하여 이를 모델에 적용하였다. 그 결과 SMOGN기법을 적용한 DNN모델이 MAE 18.3분으로 연구 과정에서 구축된 모델 중 가장 높은 정확도로 돌발상황 처리시간을예측하여, 기존에 개발된 예측모델의 한계점을 보완할 수 있을 것으로 기대한다.
#돌발상황 영향 요인 분석 #돌발상황 처리시간 예측 #인공신경망 모델 #도시 고속도로 #오버샘플링 #Analysis of Incident Impact Factors #Prediction of Incident Clearance Time #Artificial neural network #City Highway #Over-Sampling

목차

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하오근 / 2010 / 고속도로 사고등급별 돌발상황 처리시간 예측모형 및 의사결정나무 개발 / 한국ITS학회 논문지 9(1):101~110 dbpia 이기영 / 2012 / 고속도로 교통사고 시 돌발상황 지속시간 영향 요인 분석 / 한국도로학회논문집 14(1):85~94 dbpia 이숭봉 / 2015 / 사고등급별 고속도로 교통사고 처리시간 예측모형 개발 / 대한교통학회지 33(5):497~507 dbpia 신치현 / 2002 / 고속도로 돌발상황 지속시간 예측모형 개발 / 대한교통학회지 20(3):17~30 dbpia Valenti G. / 2010 / A Comparative study of models for the incident duration prediction / Eur Transp Res Rev 2(2):103~111 google schola

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