KR100536322B1 - 교통정보 전송방법 및 그 시스템 - Google Patents

교통정보 전송방법 및 그 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR100536322B1
KR100536322B1 KR10-2000-0066798A KR20000066798A KR100536322B1 KR 100536322 B1 KR100536322 B1 KR 100536322B1 KR 20000066798 A KR20000066798 A KR 20000066798A KR 100536322 B1 KR100536322 B1 KR 100536322B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
fuzzy
traffic information
input
output
Prior art date
Application number
KR10-2000-0066798A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20020036559A (ko
Inventor
장성민
허각
김도성
윤명수
Original Assignee
에스케이 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 에스케이 주식회사 filed Critical 에스케이 주식회사
Priority to KR10-2000-0066798A priority Critical patent/KR100536322B1/ko
Publication of KR20020036559A publication Critical patent/KR20020036559A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100536322B1 publication Critical patent/KR100536322B1/ko

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

본 발명은 교통정보 전송방법 및 그 시스템에 관한 것으로, 도로의 일측에 설치되어 차량의 이동 및 정지상태에 관한 정보를 검지하기 위한 검지수단; 상기 검지수단으로부터 검지된 교통량, 점유율 및 속도에 관한 교통정보를 무선데이터로 송수신하기 위한 TITS; 상기 하나 이상의 TITS으로 무선데이터를 송수신하기 위한 무선 이동통신 사업자망; 상기 무선 이동통신 사업자망으로부터 수신된 무선데이터를 가공 및 샘플링하여 전송하기 위한 무선 이동통신 사업자 교환기; 상기 무선 이동통신 사업자 교환기로부터 교통정보를 수집하여 도로의 혼잡정도 및 통행시간을 제공하기 위한 교통정보센터가 포함되고, 교통정보에 대한 데이터는 지점검지 자료의 처리를 위한 알고리즘, 통행시간 추정을 위한 알고리즘, 퍼지추론 및 지점검지를 위한 자동 캘리브레이션 알고리즘 등의 이용으로 보다 정확한 지점검지 체계의 확보로 교통정보를 실시간으로 제공할 수 있도록 한 것이다.

Description

교통정보 전송방법 및 그 시스템{Traffic Information Transmission Method and its System}
본 발명은 교통정보 전송방법 및 그 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 도로를 운행하고 있는 차량의 흐름을 검지 및 전송하여 교통정보센터로부터 해당하는 알고리즘의 운용으로 실시간을 통하여 보다 정확한 교통정보를 제공하기 위한 교통정보 전송방법 및 그 시스템에 관한 것이다.
종래에 교통정보를 제공하기 위한 것으로, 도로상에서 소정의 지점에서의 차량의 흐름을 검지하는 지점검지 체계의 구성은 도 1에서, 도로의 일측에 설치되어 도로상을 주행하는 차량들의 흐름을 검지하기 위한 검지수단(10)과, 검지수단(10)으로부터 검지된 차량의 흐름에 관한 정보를 유선망을 거쳐 수신 및 처리하기 위한 교환기(20)와, 교환기(20)로부터 유선망을 통해 수신된 데이터신호를 수집서버에서 수집하여 해당하는 프로그램의 운용으로 교통정보를 제공하기 위한 교통정보센터(30)가 포함되어 이루어진다.
이와 같이 종래에 교통정보의 수집을 위한 데이터 획득을 위하여 소정의 장소에 고정되어 설치된 검지수단(10)을 지점 검지기라고 하고, 기존의 지점검지 체계에서의 지점 검지기는 영상검지기(12) 및 초단파검지기(14) 이외에도 루프검지기, 초음파검지기 등이 사용된다. 이러한 지점 검지기로부터 차종구분, 존재유무, 교통량, 점유시간 및 차종별 속도 등의 정보를 얻을 수 있다.
특히 영상검지기(12)는 영상처리기술을 이용하여 도로상을 통행하는 차량들의 차종구분, 존재유무, 교통량, 점유시간, 차종별 속도, 차두시간, 도로구간의 점유율 및 링크 통행속도 등과 같은 교통 매개변수를 측정하는 검지기이다. 또한, 영상검지기(12)는 카메라 영상을 통해 입력되는 실시간 자료를 그대로 처리하므로 좀더 다양하고 정확한 교통정보를 얻을 수 있고, 다중신호 처리기술을 이용하여 넓은 지역에서의 차량 검지가 가능하다. 또한, 초단파검지기(14)는 검지기로부터 초단파를 생성하여 실제 차량이 정지해 있거나 천천히 서행하는 상황에서도 차량의 존재유무를 파악할 수 있고, 교통량, 점유율, 속도, 차종분류가 가능한 검지기이다. 차종은 통상적으로 8종까지 구분할 수 있고, 60m 존(Zone)의 영역을 검지할 수 있다. 또한, 도로의 측면설치에 유용하게 설계된 검지기로 통상의 도로변 구조물에 측면 설치된다.
종래의 지점검지 체계는 상기 영상검지기(12) 및 초단파검지기(14) 등을 이용하여 교통정보를 생성할 수 있는 데이터를 획득하여 유선망을 통하여 각 유선망사업자의 교환기(20)를 거치게 된다.
유선망사업자 교환기(20)를 거친 데이터는 다시 유선망을 통하여 교통정보센터(30)에 송신되고, 교통정보센터(30)에서는 수신된 데이터를 저장하여 교통정보제공에 유용한 정보를 생성한다.
이와 같이 종래의 지점검지 체계는 차량이 이동한 거리를 차량의 속도로 나누어 구간 통행시간을 생성하고, 지점 검지기의 최적화 유지를 위하여 정기적으로 현장점검을 통하여 지점 검지기의 상태점검을 실시한다.
그러나 종래의 지점검지 체계는 여러 가지 문제점을 안고 있고, 이는 먼저, 지점검지 체계는 다량의 검지데이터를 아무런 가공없이 교통정보센터로 송신을 하고, 두 번째로 유선망을 사용함으로써 유선망의 설치와 운영에 따른 비용의 부담이 크며, 세 번째로 교통정보 데이터의 양이 너무 많아 교통정보센터에서 이를 처리할 때에 부담이 크고, 네 번째로 고속도로와 같이 연속류 구간을 위주로 한 지점검지 체계로서 차량이 이동한 거리를 차량의 속도로 나누는 단순한 방식을 통하여 구간 통행시간을 산출하므로 교통신호로 인하여 교통의 흐름을 통제받는 시내 간선도로를 위주로 하는 전혀 다른 교통흐름을 보이는 단속류 구간에서의 교통정보 획득에 한계를 갖는다. 또한 마지막으로, 종래의 지점검지 체계는 SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition, 감시 제어 및 데이터 획득) 기능의 미비로 현장의 검지기에 이상 발생시에 직접 현장을 방문하여 문제를 해결해야 하므로 시간이 많이 걸리고 그에 따른 비용도 상승하게 되는 문제가 있었다.
본 발명은 상기와 같은 문제점들을 해소하기 위한 것으로, 하나 이상의 검지기로부터 소정의 시간 단위로 가공하여 생성된 데이터를 유선망이 아닌 TITS(Traffic Information Transition System, 교통정보 전송시스템)과 같은 무선모뎀을 계량하고, 이를 CDMA(Code Division Multiple Access, 코드분할 다중 접속방식)를 이용한 무선 이동통신망을 통하여 망사업자의 서버로 데이터를 전송하며, 이 데이터들은 망사업자의 교환기를 거친 후에 유선망을 통하여 교통정보센터로 수집하기 위한 교통정보 전송방법 및 그 시스템에 관한 것이다.
또한, 본 발명은 CDMA을 이용한 무선 이동통신망의 단문메시지서비스(Short Message Service, SMS) 및 데이터서비스(Inter-Working Function, IWF) 등과 같은 무선망을 사용함으로써, 유선의 전용선을 사용할 때에 비하여 투자비 및 유지보수 비용의 절감효과를 가져오고, 교통정보 수집시에 원시데이터를 가공하여 소정의 시간단위로 송신하므로 경제적인 교통정보의 수집 및 전송시스템을 구축하기 위한 것이다.
또한, 도로상에 설치된 각종의 지점검지 수단 및 TITS의 설치정보와 동작상태를 관리함으로써 수집데이터의 질을 보장하고, SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition) 기능의 구현으로 향후 장비의 원활한 운영을 지원하며, 임대계약 및 장비재고, 관련업체 관리 등의 각종 기초정보의 관리를 통하여 향후 발생가능한 각종 장애에 적절히 대처할 수 있도록 지원하는 시스템을 제공하기 위한 것이 다른 목적이다.
본 발명은 상기의 목적을 위하여, 차량의 지점속도 및 점유율로 입력데이터의 검출과, 검출된 데이터의 스무싱 및 레인데이터를 합성하기 위한 입력데이터 모듈; 상기 입력데이터 모듈로부터 가동된 데이터에서 초기 지점속도의 설정과, 초기 점유율의 설명 및 초기 통행시간을 설정하기 위한 퍼지세트 설정모듈; 상기 퍼지세트 설정모듈로부터 설정된 데이터를 입력부분과 출력부분에서 멤버십 기능을 찾아내어 퍼지 규칙 매트릭스를 통해 퍼지추론 엔진의 구동으로 통행시간을 산출하기 위한 퍼지 통행시간 평가모듈로 이루어진 교통정보 전송방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 도로의 일측에 설치되어 차량의 이동 및 정지상태에 관한 정보를 검지하기 위한 검지수단; 상기 검지수단으로부터 검지된 교통량, 점유율 및 속도에 관한 교통정보를 무선데이터로 송수신하기 위한 TITS; 상기 하나 이상의 TITS로 무선데이터를 송수신하기 위한 무선 이동통신 사업자망; 상기 무선 이동통신 사업자망으로부터 수신된 무선데이터를 가공 및 샘플링하여 전송하기 위한 무선 이동통신 사업자 교환기; 상기 무선 이동통신 사업자 교환기로부터 교통정보를 수집하여 도로의 혼잡정도 및 통행시간을 제공하기 위한 교통정보센터가 포함되어 이루어진 교통정보 전송시스템을 제공함으로써 달성될 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명에 관하여 상세하게 설명하면 다음과 같다.
도 2는 본 발명에 따른 교통정보의 전송을 위한 지점검지 체계의 구성도이다.
검지수단(100)은 도로의 일측에 설치되어 차량의 이동 및 정지상태에 관한 정보를 검지하기 위한 것으로, 검지수단(100)은 도 3a 및 도 3b의 지점검지를 위한 검지수단의 설치를 나타낸 도면을 참조하면, 영상처리기술을 이용하여 도로상을 통행하는 차량들의 속도, 점유시간, 차두시간과 같은 교통매개변수를 측정하기 위한 영상검지기(110)와, 차량의 존재유무, 이동상태 및 정지상태를 파악하여 차량의 존재유무, 교통량, 점유율, 차종분류와 같은 교통매개변수를 측정하기 위한 초단파검지기(112)가 포함된다. 물론 본 발명에서의 영상검지기(110)는 카메라를 통해 정보를 입력하는 수단으로 사용하기 때문에 루프검지기, 초음파검지기, 초단파검지기 및 적외선검지기 등과 같이 차량의 검지기능과 모니터기능을 동시에 수행할 수 있는 것이 적용됨이 바람직하다.
상기 영상검지기(110)는 카메라 영상을 통하여 입력되는 실시간 자료를 그대로 처리하므로 좀더 다양하고 정확한 교통정보를 얻을 수 있다. 또한, 영상검지기(110)는 각각 대응하는 화소나 블록간의 밝기 차를 구하고 일정한 문턱값을 기준으로 밝기값 차이가 문턱값 이상이면 물체가 존재한다고 가정한다.
영상검지기(110)는 넓은 범위에 걸쳐 차량의 움직임을 관측할 수 있기 때문에 차량의 속도나 차종, 점유시간 및 교통량 등과 같은 교통매개변수의 제공뿐만 아니라 주행궤적의 추적과 예측 및 도로구간의 점유율이나 링크 통행속도의 산출도 가능하다. 따라서, 영상검지기(110)는 한 대의 카메라로 여러 대의 루프센서의 기능을 대신할 수 있고, 다중신호 처리기술을 이용하여 넓은 지역에서의 차량 검지가 가능하므로 검지기의 유지보수에 소요되는 비용이 상대적으로 저렴하다.
더욱이 상기 초단파검지기(Remote Traffic Microwaves System, RTMS)(112)는 실제 차량이 정지해 있거나 천천히 움직이는 상황에서도 차량의 존재유무를 파악할 수 있는 레이더기술을 이용하고, 차량의 존재유무, 교통량, 점유율, 속도 및 차종분류가 가능하다. 차종은 예를 들어, 8종류 이상을 구분할 수 있으며, 약 60m 폭의 영역을 검지할 수 있다. 특히 초단파검지기(112)는 도로변의 구조물의 측면에 설치가 용이하도록 설계된 것이다.
초단파검지기(112)의 레이더는 검지대상이 되는 물체에 전파를 발사한 후에 그 물체로부터 반사되는 전파를 수신하여 물체와의 거리를 측정하게 되고, 안테나의 지향성을 이용하여 물체의 위치를 파악할 수 있다. 차량이 존재하는 경우에는 초단파의 반사파가 감지되어 차량의 존재를 감지하고, 검지영역에서 초단파가 돌아오지 않는 시간이 존재하므로 이것이 차량의 교통량을 산정하는 근거가 된다. 점유율은 초단파의 반사여부를 지속적으로 축적함으로써 계산된다.
초단파검지기(112)의 도 3a의 측면설치방식은 차로별 교통정보를 취득할 수 있는 방식이고, 도 3b의 정면설치방식은 차로의 구분은 필요하지 않지만 특정의 차로를 모니터링하거나 차량의 존재유무 또는 대기행렬의 길이를 측정하고자할 경우에 사용된다. 상기 도 3a 및 도 3b의 검지수단의 설치 구성은 영상검지기(110) 및 초단파검지기(112)가 모두 또는 선택적으로 구성될 수 있다.
TITS(무선모뎀)(200)는 상기 검지수단(100)으로부터 검지된 교통량, 점유율 및 속도에 관한 교통정보를 무선데이터로 송수신하기 위한 것으로, TITS(200)는 가로등 또는 건물에 설치된 영상검지기(110)나 초단파검지기(112) 등의 검지수단(100)으로부터 수집된 교통정보를 CDMA방식 또는 PCS방식을 사용 및 제공하는 무선 이동통신 사업자망(300)의 단문메시지서비스(SMS) 또는 데이터서비스(IWF) 등의 무선망을 이용하여 교통정보센터로 전송해주는 시스템이다.
이 TITS(200)는 현재 교통정보 수집수단으로 많이 이용되고 있는 비콘이나 유선을 통한 교통정보의 수집방식에서의 단점인 초기 유선 설치비와 유지보수 비용을 최소화함으로써 효과적인 정보를 수집할 수 있고, 전원상태감시, 배터리감시, 검지수단의 상태감시, 온도감시, 함체도어의 개방상태 감시 및 누전차단기 동작감시 등 SCADA 기능을 TITS(200)에 추가하여 고장예방과 고장시간의 최소화를 기하도록 한 것이다.
상기 TITS(200)의 구성요소로는 도 4의 교통정보 전송시스템의 블록도를 참조하면, RS-232 케이블을 통하여 소정 시간(예로, 15분)동안 이동통신 단말기의 다운으로 데이터가 없을 경우에 경보 및 리세트시키기 위한 검지기 통신부(201)와, 정전시에 경보신호를 전송하기 위한 소형의 백업용 배터리(202)와, 함체 내부의 온도를 감시하기 위한 온도센서(203)와, 완전방전을 방지하고 임계전압시에 경보를 위한 전원공급용 배터리(204)와, 출력전압을 측정하여 정전을 경보하기 위한 SMPS(Switching Module Power Supply)(205)와, 누전에 의한 TITS(200)의 이상발생시에 경보신호를 출력하기 위한 누전차단기(206)와, RS-232 케이블을 통하여 소정 시간(예로, 15분)동안 이동통신 단말기(150)의 다운으로 통신 두절시에 리세트시키기 위한 단말기 통신부(207)와, 소정 시간(예로, 24시간)동안의 통신데이터를 저장하기 위한 저장수단(208)과, 함체도어의 개방상태를 감지하기 위한 함체도어용 센서(209)와, 무선모뎀(200)의 전원공급상태, 동작상태, 단말기 통신상태, 검지기 통신상태 및 RTMS(Remote Traffic Microwaves System) 전원상태의 모니터링을 위한 표시수단(210)과, 현장 TITS(200)의 동작상태를 컴퓨터로 모니터링하기 위한 디버그 포트(211)가 포함되어 있다. 상기 저장수단(208)은 플래쉬 롬(Flash ROM)이 적용되고, 상기 SMPS(205)는 입력되는 교류전원(AC220V)을 직류전원(DC13.8V)으로 변환시켜 출력한다.
무선 이동통신 사업자망(300)은 상기 하나 이상의 무선모뎀(200)으로 무선데이터를 송수신하기 위한 것으로, 무선 이동통신 사업자망(300)은 예를 들어, CDMA, PCS 또는 IMT-2000 등의 사업자가 제공하는 무선데이터 통신망 등이다.
무선 이동통신 사업자 교환기(400)는 상기 무선 이동통신 사업자망(300)으로부터 수신된 무선데이터를 가공 및 샘플링하여 전송하기 위한 것으로, 무선 이동통신 사업자가 운용하는 교환기시스템이다.
교통정보센터(500)는 상기 무선 이동통신 사업자 교환기(400)로부터 교통정보를 수집하여 도로의 혼잡정도 및 통행시간을 제공하기 위한 것으로, 교통정보센터(500)에는 무선 이동통신 사업자 교환기(400)로부터 전용의 유선망을 통해 교통정보를 수집하기 위한 수집서버가 포함되고, TITS(200)가 소정 시간(예로, 15분)동안 다운으로 인하여 데이터를 수신하지 못할 경우와, 교통량, 차량의 속도 및 점유율과, 검지수단이 다운되었을 경우와, 정전 및 배터리 방전여부와, 온도감시와, 함체의 개방상태와, 누전차단기가 동작되었을 경우에 업링크 상태를 제공하며, 전송주기, 리세트 및 슬립모드와, TITS의 프로그램의 전송시에 다운링크 상태를 제공한다.
본 발명에 따르면, 도 5의 지점검지 자료의 처리를 위한 알고리즘의 구성에서, 차량의 지점속도 및 점유율로 입력데이터의 검출과, 검출된 데이터의 스무싱 및 레인데이터를 합성하기 위한 입력데이터 모듈(600); 상기 입력데이터 모듈로부터 가동된 데이터에서 초기 지점속도의 설정과, 초기 점유율의 설명 및 초기 통행시간을 설정하기 위한 퍼지세트 설정모듈(610); 상기 퍼지세트 설정모듈로부터 설정된 데이터를 입력부분과 출력부분에서 멤버십 기능을 찾아내어 퍼지규칙 매트릭스를 통해 퍼지추론 엔진의 구동으로 통행시간을 산출하기 위한 퍼지 통행시간 평가모듈(620)로 이루어진 것이다.
지점검지 체계에서는 한 개 또는 두 개의 특정지점을 통과하는 차량의 지점속도, 점유율 및 교통량 등의 교통정보로 그 특정지점이 속하는 전체구간을 통과하는데 걸리는 통행시간을 추정할 수 있다.
이는 지점을 검지하는 검지수단(100)에서 수집되는 자료를 이용하여 통행시간을 추정하는데 있어서, 퍼지논리 제어모형을 이용한다. 퍼지논리 제어모형은 추정하는 해당 링크의 타깃데이터 없이도 통행시간 추정이 가능한 자율학습기능을 가지고 있다.
링크별 상이한 특성을 반영하기 위하여 고정된 퍼지집합이 아닌 검지수단의 자료에 의하여 자동으로 링크별 입력변수의 퍼지집합이 설정되고, 출력 퍼지집합 또한 운영자의 파라미터 조정에 의하여 퍼지집합이 자동으로 조정된다.
더욱이 통행시간을 추정하는데 있어서 입력자료로 점유율과 지점속도를 선정하고, 출력변수는 통행시간을 선정한다. 점유율(Occupancy)은 시간개념의 정의로서 차량이 특정지점을 통과하는데 걸리는 시간을 의미한다. 지점속도(Spot Speed)는 차량이 특정지점을 지날 때의 속도를 말하고, 출력변수인 통행시간은 추정된 전체구간의 통과시간을 말하는 것이다.
퍼지논리 제어모형은 크게 4단계를 수행하고, 이는 도 6의 통행시간 추정을 위한 알고리즘의 구성도에서, 수치적인 입력자료(지점속도 및 점유율)를 퍼지화기(650)를 통해 언어값으로 변환하는 제 1단계(650)와, If-Then 규칙에 의해 출력변수의 언어값을 인퍼런스 엔진(652)으로부터 결정하는 제 2단계와, 최대(Max)-최소(Min) 합성에 의해 출력 언어값의 범위 및 소속함수를 퍼지규칙 베이스부(654)로부터 결정하는 제 3단계(654)와, COA(Centre Of Area) 기법에 의해 출력 언어값을 디퍼지화기(656)를 통해 수치값으로 변환하는 제 4단계(656)를 수행한다.
상기 입력자료로 x번째 지점속도 입력값의 소속정도를 나타내는 μspeed(x)와, x번째 점유율 입력값의 소속정도를 나타낸 μocc(x)의 매개변수가 있고, x번째 지점속도 및 점유율에 의한 x번째 통행시간 출력값의 소속정도를 나타내는 μtt(x)의 매개변수가 있다.
퍼지추론 부분은 퍼지논리와 근사추론 기법의 개념적인 틀에서 인간의 의사결정으로 모델링하는 퍼지논리 제어기에서 가장 핵심부이다.
본 발명에 의한 모형에서는 삼각형의 퍼지함수에서 가장 많이 사용되는 맘다니(Mamdani)의 추론법을 도입하였고, 소속함수의 합성에 대한 연산은 자데(Zadeh)의 최대-최소 연산을 수행한다.
이때, 전제조건으로 점유율이 중간이고 지점속도가 중간이면 통행시간은 중간이라는 제 1전제와, 점유율이 최고이고 지점속도가 최저인 제 2전제에서 그 결론으로, 통행시간은 평균이 된다.
도 7의 퍼지추론에 관한 그래프를 참조하면, 먼저, 수치적인 특성을 가지고 있는 첫 번째 입력변수인 지점속도와, 두 번째 입력변수인 점유율이 입력되면 이웃하는 집합들간의 중첩된 특성에 따라 입력 언어변수의 언어값이 각각 2개씩 결정된다. 각각 2개씩의 언어값이 결정되면 퍼지화기에서 사전에 결정된 지점속도와 점유율의 언어값에 따른 소속정도가 정해진다. 점유율과 지점속도의 소속함수는 최소(Min) 연산을 통해 추정변수인 통행시간의 첫 번째 소속정도를 산출한다. 이 첫 번째 소속함수를 식별하기 위하여 편의상 α1이라 정의한다. 이때, 추정언어변수의 전체집합에 대한 통행시간 언어값은 퍼지규칙 베이스를 통해 결정된다.
각각 2개씩 결정된 언어값에 의해 두 번째 점유율과 지점속도의 언어값에 대해서도 같은 방법으로 α2를 산출하여 α1 및 α2의 소속함수에 대해 통행시간 집합에서의 언어값에 대한 단일의 소속정도를 산출하기 위해 최대(Max) 연산을 수행한다.
이는 다음의 수학식 1 및 2와 같다.
α1 = μA1(x0) ∧ μB1(y0) and α2 = μA2 (x1) ∧ μB2(y1)
상기 수학식 1에서, μA1(x0)는 입력언어변수인 지점속도의 첫 번째 언어값에서 0번째 교통량의 소속정도이고, μA2 (x1)는 입력언어변수인 지점속도의 두 번째 언어값에서 1번째 교통량의 소속정도이며, μB1(y0)는 입력언어변수인 점유율의 첫 번째 언어값에서 0번째 점유율의 소속정도이고, μB2(y1)는 입력언어변수인 점유율의 두 번째 언어값에서 1번째 점유율의 소속정도이다.
μc(w) = α1∨α2
상기 수학식 2에서, μc(w)는 추정언어변수인 통행속도의 소속정도이다.
또한, 본 발명에 따르면, 하이브리드 뉴로-퍼지 시스템 알고리즘의 적용으로, 인공신경망의 이식성 문제와 퍼지논리 제어기의 퍼지집합 임의성문제 및 퍼지집합 조정문제를 서로 보완하여 합성한 하이브리드 뉴로-퍼지 시스템을 응용하였다. 시험데이터를 활용하여 적응학습 기능을 부여하고, 퍼지집합 자동 결정방법을 통해 이식성의 기능을 갖도록 하였다.
이는 도 8의 지점검지를 위한 자동 캘리브레이션 알고리즘의 구성도를 참조하면, 시험 차량의 정보를 입력받아 소속함수의 조정메시지를 출력하기 위한 네트워크 매니저와, 입력데이터와, 하이브리드 뉴로-퍼지 네트워크와, 퍼지 규칙 학습부와, 조건결론 매핑부와, 소속함수 조정부와, 통행시간 추정으로 이루어진다.
이는 하이브리드 뉴로-퍼지 시스템 알고리즘으로, 인공신경망의 이식성 문제와 퍼지논리 제어기의 퍼지집합 임의성 문제 및 퍼지집합 조정문제를 서로 보완하여 합성한 하이브리드 뉴로-퍼지 시스템을 응용한다. 시험 데이터를 활용하여 적응학습 기능을 부여하고 퍼지집합 자동 결정방법을 통해 이식성의 기능을 갖도록 한다.
이와 같은 지점검지 자동 캘리브레이션 알고리즘은 뉴럴 퍼지 콘트롤러(Neural Fuzzy Controller)가 퍼지 로직 콘트롤러(Fuzzy Logic Controller)에 기반을 둔 뉴럴 네트워크 모델로서, 본 발명에서 제시하는 알고리즘은 정확히 하이브리드 구조 및 파라미터 학습을 갖는 뉴럴 퍼지 콘트롤러 중에서 FALCON(Fuzzy Adaptive Learning Control Network, 퍼지 적응학습 제어 네트워크)이다.
이 모델은 퍼지논리 제어의 설계부분과 신경망의 학습을 위한 시스템을 통합하는 것인데, 신경망은 퍼지논리 시스템에 연결적인 구조와 학습능력을 제공하며, 퍼지논리 시스템은 신경망에 IF-Then 규칙에 의한 사고능력과 추론기능을 부여함으로써 기존의 두가지 모델의 단점을 극복하기 위한 통합모형이다.
도 9의 FALCON모형의 구조도에서, 제 1층(Layer 1)에서는 입력데이터를 그대로 받아들이고, 제 2층(Layer 2)에서는 입력데이터의 소속함수를 결정하여 다음 층에 전파를 시키며, 제 3층(Layer 3)에서는 퍼지규칙 노드로서 결정된 소속함수들이 퍼지규칙에 의해 조정되어지며, 제 4층(Layer 4)에서는 퍼지규칙에 의한 추론 및 점화를 발생시킨다. 마지막으로 제 5층(Layer 5)에서는 매칭된 출력소속함수의 면적값에 의해 네트워크로 출력값을 산출한다. 산출된 출력값을 사전에 준비된 타깃 데이터와 에러오차를 구하고, 역전파 알고리즘에 의하여 산출된 에러오차를 역전파 시켜 입·출력 퍼지집합을 갱신시킨다. 갱신된 입·출력 퍼지세트에 의해 에러오차가 최소가 될 때까지 계속 반복 수행된다.
입출력 변수의 퍼지분할은 본 발명의 모형에서 초기 퍼지집합을 형성하여 출력변수의 초기값을 산출하는 기초가 되므로 통행시간 추정력에 큰 영향을 미친다. 점유율, 지점속도 및 통행시간 퍼지집합을 각각 5개로 퍼지분할하여 최종 출력값을 도출하게되는데, 이는 도 10과 같다.
퍼지초기에 설정된 퍼지집합에서 출력값과 목표값과의 에러오차를 통해 최소가 되도록 입·출력 퍼지세트의 간격을 조정하도록 되지만, 본 발명의 모형에서는 출력 퍼지세트의 최적값만을 도출하여 통행시간을 추정하도록 구성하였다. 그 이유는 반복 수행할 때마다 두 개의 입력 퍼지세트와 한 개의 출력 퍼지세트를 동시에 최적화를 시킬 때에 여러 가지의 경우의 수가 존재하여 무한루프에 빠져 최적값을 도출시키지 못하는 경우에 귀착되기도 하고, 에러오차에 의한 갱신되는 퍼지세트가 여러 개 충첩하는 현상이 생겨 기존의 퍼지규칙으로 출력값을 도출해낼 수 없는 경우가 있어 결국 쓰레기값을 출력하게 되기 때문이다.
FALCON모형에서 사용되는 입·출력간의 퍼지규칙은 다음의 표 1과 같다.
순방향으로 이미 설정된 퍼지규칙에 의해 초기 출력값을 산출한 후에 입·출력 소속함수를 최적으로 조정되는 파라미터 조정 학습패턴이 이루어는데, 초기 산출된 출력값과 목표값과의 에러오차를 통해 역방향으로 전파되면서 개개 층에서의 파라미터 조정이 이루어지고, 설정된 최대 에러오차 값보다 적어질 때까지 계속 반복 수행하게 된다.
다음은 감시 학습단계(Supervised Learning Phase)의 알고리즘 진행을 보여주고 있다.
제 1단계에서 네트워크를 통해 순방향으로 초기 출력값 산출한다.
제 2단계에서 수학식 3을 통해 에러오차를 계산한다.
상기 yd(t) = Desired data이고, y(t) = Initial Output data이다.
제 3단계에서 통행시간 퍼지집합 갱신 모듈은 수학식 4 및 5과 같다.
상기 mi(t+1) = Output Center Value 이고, σi(t+1) = Output Center Width 이다.
제 4단계에서 에러신호 전파 모듈은 수학식 6과 같다.
제 5단계에서 Input data 퍼지집합 갱신 모듈은 수학식 7 및 8과 같다.
상기와 같이 구성된 알고리즘은 도 11의 흐름도를 참조하면, 소정 시점이전에 검지수단으로부터 검지된 자료로 초기의 퍼지집합을 설정하는 단계(S1)와, 정보제공 당일에 실시간으로 검지수단의 자료를 입력하는 단계(S2)와, 초기 퍼지집합으로 초기 출력값을 산출하는 단계(S3)와, 상기 초기 출력값의 산출시에 검지데이터가 있는 셀인 제 1케이스와 검지데이터가 없는 셀인 제 2케이스인지를 판단하는 단계(S4)와, 상기 검지데이터가 있는 셀인 제 1케이스일 경우에 초기 출력과 검지데이터와의 에러오차를 산출하는 단계(S5)와, 산출된 에러오차를 역전파시켜 최적의 입·출력 퍼지집합을 설정하는 단계(S6)와, 상기 검지데이터가 없는 셀인 제 2케이스이거나 최적의 입·출력 퍼지집합이 설정된 경우에 최적으로 갱신된 입·출력 퍼지집합으로 출력값을 산출하는 단계(S7)를 수행한다.
상기 검지자료로 초기 퍼지집합을 설정하는 단계(S1)에서 입력변수는 소정 시점이전의 최대·최소값을 사용하고, 출력변수는 센터운영자가 임계치를 입력한다.
또한, 상기 검지데이터가 없는 셀인 제 1케이스와 검지데이터가 있는 셀인 제 2케이스인 셀에서 구간검지 차량이 있는 셀과 없는 셀은 개개의 링크마다 구간검지 차량자료의 유무를 나타내고, 구간검지 차량자료가 존재하는 링크에서는 에러오차를 역전파시켜 최적의 입·출력 퍼지집합을 설정하여 통행시간을 추정하고, 존재하지 않는 구간에서는 초기에 최적으로 설정된 입·출력 퍼지집합으로 통행시간을 추정하는 것이다.
이와 같이 본 발명의 도로상의 차량에 대한 정보를 수집하여 보다 정확한 교통정보를 제공하기 위한 알고리즘 및 시스템을 제공한 것으로, 상술한 실시예에만 한정되지 않고, 당업자가 용이하게 변경 또는 치환할 수 있을 것이다.
상술한 바와 같이 본 발명의 교통정보 전송방법 및 그 시스템은 도로상의 차량을 검지수단으로 검지하여 무선모뎀을 통해 무선 이동통신 사업자망을 거쳐 교환기를 통해 전용의 유선망을 통해 교통정보센터로 전송하고, 교통정보에 대한 데이터는 지점검지 자료의 처리를 위한 알고리즘, 통행시간 추정을 위한 알고리즘, 퍼지추론 및 지점검지를 위한 자동 캘리브레이션 알고리즘 등의 이용으로 보다 정확한 지점검지 체계의 확보로 교통정보를 습득하는데 있어서 소요시간을 최소화시키고, 많은 교통정보량의 제공 및 무선모뎀의 이용에 의한 설치 및 운영이 간편하며, 고속도로뿐만 아니라 교통의 흐름을 통제받는 시내도로의 단속적인 흐름을 갖는 구간에서는 교통정보 획득이 용이하고, 단속적인 흐름을 갖는 구간에서의 적절한 지점 검지기 위치선정 기준이 용이하여 교통정보를 실시간을 통해 신속하고 정확하게 제공하는 효과가 있다.
도 1은 종래에 교통정보의 전송을 위한 지점검지 체계의 구성도,
도 2는 본 발명에 따른 교통정보의 전송을 위한 지점검지 체계의 구성도,
도 3a 및 도 3b는 본 발명에 따른 지점검지를 위한 검지수단의 설치를 나타낸 도면,
도 4는 본 발명에 따른 교통정보 전송시스템의 블록도,
도 5는 본 발명에 따른 지점검지 자료의 처리를 위한 알고리즘의 구성도,
도 6은 본 발명에 따른 통행시간 추정을 위한 알고리즘의 구성도,
도 7은 본 발명에 이용된 퍼지추론에 관한 그래프,
도 8은 본 발명에 따른 지점검지를 위한 자동 캘리브레이션 알고리즘의 구성도,
도 9는 퍼지 적응학습 제어 네트워크인 FALCON모형의 구조도,
도 10은 퍼지분할에 의하여 최종 출력값을 도출해내기 위한 그래프,
도 11은 본 발명에 따른 교통정보 전송방법에 관한 흐름도.
♣ 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 ♣
100: 검지수단 200: TITS(무선모뎀)
300: 무선 이동통신 사업자망 400: 무선 이동통신 사업자 교환기
500: 교통정보센터 600: 입력데이터 모듈
610: 퍼지세트 설정모듈 620: 퍼지 통행시간 평가모듈

Claims (15)

  1. 차량의 지점속도 및 점유율로 입력데이터의 검출과, 검출된 데이터의 스무싱 및 레인데이터를 합성하기 위한 입력데이터 모듈;
    상기 입력데이터 모듈로부터 가동된 데이터에서 초기 지점속도의 설정과, 초기 점유율의 설정 및 초기 통행시간을 설정하기 위한 퍼지세트 설정모듈;
    상기 퍼지세트 설정모듈로부터 설정된 데이터를 통해 입력부분과 출력부분에서 멤버십 기능을 찾아내어 퍼지규칙 매트릭스를 통해 퍼지추론 엔진의 구동으로 통행시간을 산출하기 위한 퍼지 통행시간 평가모듈로 이루어진 알고리즘을 수행하는 것을 특징으로 하는 교통정보 전송방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 퍼지 통행시간 평가모듈은 통행시간 추정을 위하여,
    수치적인 입력자료인 지점속도 및 점유율을 퍼지화기를 통해 언어값으로 변환하는 제 1단계와,
    If-Then 규칙에 의해 출력변수의 언어값을 인퍼런스 엔진으로부터 결정하는 제 2단계와,
    최대(Max)-최소(Min) 합성에 의해 출력 언어값의 범위 및 소속함수를 퍼지규칙 베이스부로부터 결정하는 제 3단계와,
    COA(Centre Of Area) 기법에 의해 출력 언어값을 디퍼지화기를 통해 수치값으로 변환하는 제 4단계를 수행하는 퍼지논리 제어모형을 이용하는 것을 특징으로 하는 교통정보 전송방법.
  3. 제 2항에 있어서, 상기 입력자료로 x번째 지점속도 입력값의 소속정도를 나타내는 μspeed(x)와, x번째 점유율 입력값의 소속정도를 나타낸 μocc(x)의 매개변수가 있고, x번째 지점속도 및 점유율에 의한 x번째 통행시간 출력값의 소속정도를 나타내는 μtt(x)의 매개변수가 포함된 것을 특징으로 하는 교통정보 전송방법.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 퍼지추론 엔진은 퍼지추론을 산출하기 위하여,
    수학식 α1 = μA1(x0) ∧ μB1(y0) and α2 = μA2 (x1) ∧ μB2(y1)
    (μA1(x0)는 입력언어변수인 지점속도의 첫 번째 언어값에서 0번째 교통량의 소속정도이고, μA2 (x1)는 입력언어변수인 지점속도의 두 번째 언어값에서 1번째 교통량의 소속정도이며, μB1(y0)는 입력언어변수인 점유율의 첫 번째 언어값에서 0번째 점유율의 소속정도이고, μB2(y1)는 입력언어변수인 점유율의 두 번째 언어값에서 1번째 점유율의 소속정도) 및
    수학식 μc(w) = α1∨α2 (μc(w)는 추정언어변수인 통행속도의 소속정도)를 적용한 것을 특징으로 하는 교통정보 전송방법.
  5. 제 1항에 있어서, 상기 지점속도에 따른 지점검지를 위하여,
    시험 차량의 정보를 입력받아 소속함수의 조정메시지를 출력하기 위한 네트워크 매니저와, 입력데이터와, 하이브리드 뉴로-퍼지 네트워크와, 퍼지 규칙 학습부와, 조건결론 매핑부와, 소속함수 조정부와, 통행시간 추정으로 이루어진 자동 캘리브레이션 알고리즘을 적용하는 것을 특징으로 하는 교통정보 전송방법.
  6. 제 5항에 있어서, 상기 지점속도에 따른 지점검지를 위한 자동 캘리브레이션 알고리즘으로,
    소정 시점(1분) 이전에 검지수단으로부터 검지된 자료로 초기의 퍼지집합을 설정하는 단계와,
    정보제공 당일에 실시간으로 검지수단의 자료를 입력하는 단계와,
    초기 퍼지집합으로 초기 출력값을 산출하는 단계와,
    상기 초기 출력값의 산출시에 검지데이터가 있는 셀인 제 1케이스와 검지데이터가 없는 셀인 제 2케이스인지를 판단하는 단계와,
    상기 검지데이터가 있는 셀인 제 1케이스일 경우에 초기 출력과 검지데이터와의 에러오차를 산출하는 단계와,
    산출된 에러오차를 역전파시켜 최적의 입·출력 퍼지집합을 설정하는 단계와,
    상기 검지데이터가 없는 셀인 제 2케이스이거나 최적의 입·출력 퍼지집합이 설정된 경우에 최적으로 갱신된 입·출력 퍼지집합으로 출력값을 산출하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 교통정보 전송방법.
  7. 제 6항에 있어서, 상기 검지자료로 초기 퍼지집합을 설정하는 단계에서 입력변수는 소정 시점이전의 최대·최소값을 사용하고, 출력변수는 센터운영자가 임계치를 입력하는 것을 특징으로 하는 교통정보 전송방법.
  8. 제 6항에 있어서, 상기 검지데이터가 없는 셀인 제 1케이스와 검지데이터가 있는 셀인 제 2케이스인 셀에서 구간검지 차량이 있는 셀과 없는 셀은 개개의 링크마다 구간검지 차량자료의 유무를 나타내고, 구간검지 차량자료가 존재하는 링크에서는 에러오차를 역전파시켜 최적의 입·출력 퍼지집합을 설정하여 통행시간을 추정하고, 존재하지 않는 구간에서는 초기에 최적으로 설정된 입·출력 퍼지집합으로 통행시간을 추정하는 것을 특징으로 하는 교통정보 전송방법.
  9. 제 6항에 있어서, 상기 입·출력 퍼지집합은 퍼지논리 제어의 설계부분과 신경망의 학습을 위한 시스템을 통합한 하이브리드 구조 및 파라미터 학습을 갖는 뉴럴 퍼지 콘트롤러 중에서 FALCON(Fuzzy Adaptive Learning Control Network, 퍼지 적응학습 제어 네트워크)으로, 신경망은 퍼지논리 시스템에 연결적인 구조와 학습능력을 제공하고, 퍼지논리 시스템은 신경망에 IF-Then 규칙에 의한 사고능력과 추론기능을 부여한 것을 특징으로 하는 교통정보 전송방법.
  10. 제 9항에 있어서, 상기 FALCON모형으로,
    제 1층(Layer 1)에서는 입력데이터를 그대로 받아들이고, 제 2층(Layer 2)에서는 입력데이터의 소속함수를 결정하여 다음 층에 전파를 시키며, 제 3층(Layer 3)에서는 퍼지규칙 노드로서 결정된 소속함수들이 퍼지규칙에 의해 조정되어지며, 제 4층(Layer 4)에서는 퍼지규칙에 의한 추론 및 점화를 발생시키고, 제 5층(Layer 5)에서는 매칭된 출력소속함수의 면적값에 의해 네트워크로 출력값을 산출하며, 이 산출된 출력값을 사전에 준비된 타깃 데이터와 에러오차를 구하고, 역전파 알고리즘에 의하여 산출된 에러오차를 역전파시켜 입·출력 퍼지집합을 갱신시키며, 갱신된 입·출력 퍼지세트에 의해 에러오차가 최소가 될 때까지 계속 반복 수행하는 것을 특징으로 하는 교통정보 전송방법.
  11. 제 10항에 있어서, 상기 FALCON모형에서 사용되는 입·출력간의 퍼지규칙은
    제 1단계에서 네트워크를 통해 순방향으로 초기 출력값 산출하고,
    제 2단계에서 수학식 을 통해 에러오차를 계산하며(상기 yd(t) = Desired data이고, y(t) = Initial Output data이다.),
    제 3단계에서 통행시간 퍼지집합 갱신 모듈은
    수학식 및
    수학식
    (상기 mi(t+1) = Output Center Value 이고, σi(t+1) = Output Center Width 이다.)을 통해 계산하고,
    제 4단계에서 에러신호 전파 모듈은
    수학식 을 통해 계산하며,
    제 5단계에서 입력 데이터 퍼지집합 갱신 모듈은
    수학식 및
    수학식 을 통해 계산하는 감시 학습단계(Supervised Learning Phase)의 알고리즘을 수행하는 것을 특징으로 하는 것 교통정보 전송방법.
  12. 도로의 일측에 설치되어 차량의 이동 및 정지상태에 관한 정보를 검지하기 위한 검지수단;
    상기 검지수단으로부터 검지된 교통량, 점유율 및 속도에 관한 교통정보를 무선데이터로 송수신하기 위한 TITS(무선모뎀);
    상기 하나 이상의 TITS로 무선데이터를 송수신하기 위한 무선 이동통신 사업자망;
    상기 무선 이동통신 사업자망으로부터 수신된 무선데이터를 가공 및 샘플링하여 전송하기 위한 무선 이동통신 사업자 교환기;
    상기 무선 이동통신 사업자 교환기로부터 교통정보를 수집하여 도로의 혼잡정도 및 통행시간을 제공하기 위한 교통정보센터가 포함되어 이루어진 것을 특징으로 하는 교통정보 전송시스템.
  13. 제 12항에 있어서, 상기 검지수단은
    영상처리기술을 이용하여 도로상을 통행하는 차량들의 속도, 점유시간, 차두시간과 같은 교통매개변수를 측정하기 위한 영상검지기와,
    차량의 존재유무, 이동상태 및 정지상태를 파악하여 차량의 존재유무, 교통량, 점유율, 차종분류와 같은 교통매개변수를 측정하기 위한 초단파검지기가 포함된 것을 특징으로 하는 교통정보 전송방법시스템.
  14. 제 12항에 있어서, 상기 TITS는
    RS-232 케이블을 통하여 소정 시간동안 이동통신 단말기의 다운으로 데이터가 없을 경우에 경보 및 리스트시키기 위한 검지기 통신부와,
    정전시에 경보신호를 전송하기 위한 백업용 배터리와,
    함체 내부의 온도를 감시하기 위한 온도센서와,
    완전방전을 방지하고 임계전압시에 경보를 위한 전원공급용 배터리와,
    출력전압을 측정하여 정전을 경보하기 위한 SMPS와,
    누전에 의한 TITS의 이상발생시에 경보신호를 출력하기 위한 누전차단기와,
    RS-232 케이블을 통하여 소정 시간동안 이동통신 단말기의 다운으로 통신 두절시에 리세트시키기 위한 단말기 통신부와,
    소정 시간동안의 통신데이터를 저장하기 위한 저장수단과,
    함체도어의 개방상태를 감지하기 위한 함체도어용 센서와,
    TITS의 전원공급상태, 동작상태, 단말기 통신상태, 검지기 통신상태 및 RTMS(Remote Traffic Microwaves System) 전원상태의 모니터링을 위한 표시수단과,
    현장에 설치된 TITS의 동작상태를 컴퓨터로 모니터링하기 위한 디버그 포트가 포함되어 이루어진 것을 특징으로 하는 교통정보 전송시스템.
  15. 제 12항에 있어서, 상기 교통정보센터는
    무선 이동통신 사업자 교환기로부터 전용선을 통해 교통정보를 수집하기 위한 수집서버가 포함되고, TITS가 소정 시간동안 다운으로 데이터를 수신하지 못할 경우와, 교통량, 차량의 속도 및 점유율과, 검지수단이 다운되었을 경우와, 정전 및 배터리 방전여부와, 온도감시와, 함체의 개방상태와, 누전차단기가 동작되었을 경우에 업링크 상태를 제공하며, 전송주기, 리세트 및 슬립모드와, TITS의 프로그램의 전송시에 다운링크 상태를 제공하기 위한 것을 특징으로 하는 교통정보 전송시스템.
KR10-2000-0066798A 2000-11-10 2000-11-10 교통정보 전송방법 및 그 시스템 KR100536322B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2000-0066798A KR100536322B1 (ko) 2000-11-10 2000-11-10 교통정보 전송방법 및 그 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2000-0066798A KR100536322B1 (ko) 2000-11-10 2000-11-10 교통정보 전송방법 및 그 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20020036559A KR20020036559A (ko) 2002-05-16
KR100536322B1 true KR100536322B1 (ko) 2005-12-12

Family

ID=19698361

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR10-2000-0066798A KR100536322B1 (ko) 2000-11-10 2000-11-10 교통정보 전송방법 및 그 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100536322B1 (ko)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020045795A (ko) * 2000-12-11 2002-06-20 구자홍 단거리 무선전용 통신 시스템의 무선 통신망 운용 장치
KR100959493B1 (ko) * 2003-02-06 2010-05-26 주식회사 케이티 교통정보 관리 시스템
KR100776348B1 (ko) * 2005-11-15 2007-11-15 주식회사 기가밉스 교통관리 시스템의 무선 모니터링 시스템
CN115331428B (zh) * 2022-07-05 2023-10-17 成利吉(厦门)智能股份有限公司 一种基于规则库的交通信号优化方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0218699A (ja) * 1988-07-07 1990-01-22 Matsushita Electric Ind Co Ltd 渋滞状況メッセージ自動編集方法
US5566072A (en) * 1993-08-10 1996-10-15 Mitsubishi Jidosha Kogyo Kabushiki Kaisha Method and apparatus for estimating a road traffic condition and method and apparatus for controlling a vehicle running characteristic

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0218699A (ja) * 1988-07-07 1990-01-22 Matsushita Electric Ind Co Ltd 渋滞状況メッセージ自動編集方法
US5566072A (en) * 1993-08-10 1996-10-15 Mitsubishi Jidosha Kogyo Kabushiki Kaisha Method and apparatus for estimating a road traffic condition and method and apparatus for controlling a vehicle running characteristic

Also Published As

Publication number Publication date
KR20020036559A (ko) 2002-05-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Dia An object-oriented neural network approach to short-term traffic forecasting
Smith et al. Multiple-interval freeway traffic flow forecasting
Ishak et al. Performance evaluation of short-term time-series traffic prediction model
KR101803891B1 (ko) 셀영역별 교통인수와 객체추적 모듈로 이루어진 하이브리드형 셀영역 기반 교통상황 실시간 통보장치 및 방법
Weil et al. Traffic incident detection: Sensors and algorithms
CN102231235B (zh) 一种交通流异常点检测定位方法
US6850171B2 (en) Method, system and control device for controlling light signal transmitters at intersections
CN111091705A (zh) 基于深度学习的城市中心区交通拥堵预测及信号控制解决方案方法及运行其的服务器
Stephanedes et al. Freeway incident detection through filtering
Xiang et al. An adaptive traffic signal coordination optimization method based on vehicle-to-infrastructure communication
CN108269395B (zh) 适用于车载短距离通信网络交通拥塞预测和处理方法
Quek et al. A novel self-organizing fuzzy rule-based system for modelling traffic flow behaviour
KR100536322B1 (ko) 교통정보 전송방법 및 그 시스템
KR100345792B1 (ko) 차량의 진행방향별 구간속도 실시간 예측 방법
Younes Real-time traffic distribution prediction protocol (TDPP) for vehicular networks
Lee et al. Fuzzy-logic-based incident detection for signalized diamond interchanges
Bae Dynamic estimation of travel time on arterial roads by using automatic vehicle location (AVL) bus as a vehicle probe
Hegyi et al. Freeway Traffic Management and Control.
CN107730890A (zh) 一种基于实时场景下车流车速预测的智能交通方法
Mittal et al. Analysis of dynamic road traffic congestion control (DRTCC) techniques
Khoury et al. Performance comparison of automatic vehicle identification and inductive loop traffic detectors for incident detection
Kurzhanskiy et al. Using Aurora road network modeler for active traffic management
Sahoo et al. AISS for road anomaly detection using WSN-based distributed strategy
CN111801954A (zh) 在多层v2x 系统中中继事件信息的方法
Achunin et al. Simple Smart Traffic Management System

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20081209

Year of fee payment: 4

LAPS Lapse due to unpaid annual fee