속도-점유율 관계도를 이용한 돌발상황 검지 알고리즘 개발
Development of Incident Detection Algorithm Using Speed-Occupancy Relationship
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초록
도시고속도로와 같은 연속류도로의 효율적인 교통관리를 위해서는 사전에 예측이 불가능한 돌발상황을 신속하게 검지하여 효율적으로 대응하는 것이 매우 중요하다. 이러한 목적을 위하여 국내외 많은 연구자들은 돌발상황을 신뢰성있게 검지하는 알고리즘을 지속적으로 개발하여 왔으나 각 알고리즘별로 검지율과 오보율 등의 성능지표 결과들이 만족스럽게 나오는 알고리즘은 아직 개발되지 못한 실정이고 이로 인해 현장에서 실질적으로 적용이 가능한 돌발상황 검지 알고리즘을 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 속도-점유율 관계도를 이용하여 교통류 특성을 분석하고, 교통류 상태를 나타내는 영역을 4개로 구분하여 돌발상황을 검지하는 알고리즘을 개발하고 실제 고속도로 검지기 자료를 가지고 평가하는 것을 목적으로 한다. 속도-점유율 관계도를 이용한 영역구분은 기존 McMaster 알고리즘에서 보여주었던 파라메타 결정의 어려움과 부정확한 영역구분으로 인한 낮은 검지율과 높은 오보율의 단점을 개선할 수 있는 것으로 평가된다. 속도-점유율 관계도는 안정류를 나타내는 1영역과 정체류를 나타내는 4영역에 대한 정확한 구분과 정체류로 전이되는 과정과 안정류로 회복되는 전이과정에 대한 교통류 특성을 반영하여 2개의 영역으로 구분함으로써 돌발상황 검지의 신뢰성을 향상시켰으며 이력현상으로 발생되는 전이과정의 변화를 고려하였다는 특징이 있다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 평가결과로서 검지율과 오보율 등의 성능지표 측면에서 기존 McMaster 알고리즘과 비교평가하여 제시한다.
Abstract
study aims to develop a new incident detection algorithm using the speed-occupancy relationship that can classify traffic states with a high reliability on the basis of the analysis of traffic flow characteristics. It was tried to newly classify the traffic states with the other flow relationship like speed-occupancy diagram because McMaster algorithm had been a tendency on not identifying the traffic states exactly using the flow-occupancy diagram. In the analysis the speed-occupancy relationship showed to identify the traffic states clearly with 4 areas, and it was necessary to determine three parameters such as Scrit, Sini, and Ocrit to correctly classify the areas representing the traffic states. The Ocrit parameter comes from McMaster algorithm and the other two parameters are newly introduced to classify the free and congested flows in this paper. This paper produces the performance indices such as the detection rate, the false alarm rate, and the time to detect and compares the new algorithm with the McMaster algorithm in terms of the performance indices. Finally, the new algorithm is evaluated to be superior to the McMaster algorithm in terms of the detection rate.
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