KR100820467B1 - 도로 차선 종류를 고려한 구간 교통량 예측 시스템 및 그방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 도로 차선 종류를 고려한 구간 교통량 예측 시스템 및 그 방법에 관한 것으로,

기존 교통정보 수집 및 가공 분야에서 구간 교통정보 산출 방식은 압전 혹은 루프 검지기를 통한 개별 차량 속도를 평균하여 수집하는 시스템으로, 과거 혹은 현재의 단순 속도 정보로부터 경로 탐색의 코스트(COST) 산정에 대한 시스템에 국한되고 있는 실정이어서 버스전용차로는 막히지 않으나 일반 차선이 막힌다든지 도로내 통행에 있어서도 교통량이 달리 표현되는 등 교통정보 부정확함에 의해서 통행 수단 결정, 혹은 경로 결정에 있어서, 운전자의 오해와 불만이 야기되는 실정이었고, 버스전용 및 일반 차선 구분 없는 평균 교통 속도에 의해서 좌우회전 COST 산정의 부정확성 유발, 돌발상황 발생시, 전용차선유무에 따른 정체 회복 시간 차이 존재라는 한계점이 있었던 바,

교통정보 수집부와 지리정보 수집부로부터 수집된 정보를 1차 퓨전 처리 모듈 및 2차 퓨전 처리 모듈, 퍼지 신뢰성 향상 모듈, 데이터 융합 모듈을 구비하는 교통정보 가공/처리부에서 처리하고, 일반 차선의 지점 속도 산출 모듈과 버스전용차선 지점속도 산출 모듈, 쉘단위 기반 구간통행속도/구간통행시간 산출 모듈을 구비하는 교통정보 예측/서비스부를 통해 예측 및 산출하는 것을 특징으로 하는 본 발명의 시스템 및 방법에 의하면 종래의 버스전용차로를 고려하지 못한 불합리성을 개선할 수 있게 되어 보다 정확한 교통정보를 제공할 수 있게 되며, 그에 따라 보 다 효율적인 교통운영 및 관리를 가능하게 하고, 교통정체 해소의 정책 결정 및 대중교통 운영의 유용성에도 크게 기여할 수 있게 된다.

교통정보, 버스전용차로, 데이터 퓨전, 평활화, 융합, 차량검지체계

Description

도로 차선 종류를 고려한 구간 교통량 예측 시스템 및 그 방법 {a traffic estimating system and the method considered road type}

도 1a는 버스전용차선 미반영시의 서울시내 일부의 전체 소통상황 상태도

도 1b는 버스전용차선 반영시의 서울시내 일부의 버스전용차선 소통상황 상태도

도 2a는 도 1a의 시간대별 소통상황 그래프

도 2b는 도 1b의 시간대별 소통상황 그래프

도 3은 본 발명의 교통량 가공방법 흐름도

도 4a는 본 발명의 일반차선 교통량 검지 상태도

도 4b는 본 발명의 버스전용차선 교통량 검지 상태도

도 5는 본 발명의 시스템 구성도

도 6은 본 발명의 동작 흐름도

본 발명은 도로 차선 종류를 고려한 구간 교통량 예측 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 더 자세하게는 도로 구간의 통행 속도 산출에 있어서 버스전용차로를 고려하지 못한 불합리성을 개선할 수 있도록 한 것에 관한 것이다.

일반적으로 차량 텔레매틱스/네비게이션 단말기에서 교통정보의 활용은 중요한 의미를 갖는다.

즉, 이 교통정보의 정확한 사실 표현에 의해서 경로탐색 및 교통 상황 표시의 정밀도에 영향을 주게 된다.

교통정보의 수집, 가공, 활용은 크게

① 노변 시설물의 교통정보 취득(루프 구간 검지기 등) 및 프로브카를 이용한 비콘 방식 취득,

② 교통정보센터의 자료 통합에 의한 통계적 구간 교통량(평균 속도) 산정,

③ 차량 단말기로의 통신망(노변 시설물의 근거리 DSRC 통신, 무선이동통신망)을 이용한 교통정보 제공으로 구분할 수 있다.

현재 적용 중인 교통정보 활용은 텔레매틱스/네비게이션 단말기의 지도 화면에 도로 교통상황을 채색하거나 경로탐색시 탐색 코스트(COST)로 반영하는 기본적인 서비스 위주로 구현되고 있다.(일본 덴소, 파라소닉, 파이오니아 등, 미국유럽의 보쉬, 지멘스 등, 국내의 현대오토넷, 모비스, LG전자 제품 등)

기존 교통정보 수집 및 가공 분야에서 구간 교통정보 산출 방식에 대한 내용을 고찰해보면, 압전 혹은 루프 검지기를 통한 개별 차량 속도를 평균하여 수집하는 시스템으로, 과거 혹은 현재의 단순 속도 정보로부터 경로 탐색의 코스트(COST) 산정에 대한 시스템에 국한되고 있는 실정이다.(특허출원 제10-2001-0000741호, 특허출원 제10-2004-0086422호, 특허출원 제10-2004-7015206호 참조)

그런데 현재 도심지 내 일반도로 및 고속도로의 경우, 버스전용차로를 운영하고 있기 때문에 버스전용차로는 막히지 않으나 일반 차선이 막힌다든지 도로내 통행에 있어서도 교통량이 달리 표현된다.

이러한 결과에 의해서 교통정보 부정확함에 의해서 통행 수단 결정, 혹은 경로 결정에 있어서, 운전자의 오해와 불만이 야기되는 실정이다.(IQS 항목 중, 네비게이션 경로탐색 품질)

종래의 기술은 차선 구분 없는 즉, 버스전용차로를 고려하지 않은 구간교통정보 산출에 의해서, 버스전용차로는 막히지 않으나 일반 차선이 막혀서 자가용 운전 수단 선택시 교통 체증에 영향을 받는다든지, 버스전용 및 일반 차선 구분 없는 평균 교통 속도에 의해서 좌우회전 COST 산정의 부정확성 유발, 돌발상황 발생시, 전용차선유무에 따른 정체 회복 시간 차이 존재라는 한계점이 있다.

만약, 버스전용차선과 일반 차선을 구분하여 교통정보를 수집하고 가공하는 시스템이 제안된다면 운전자의 합리적인 통행 수단 선택이 가능하고, 차량 정보단말기 길안내 서비스에 대한 만족도를 크게 향상시킬 수 있게 된다.

또한, 보다 효율적인 교통운영 및 관리가 가능하고, 교통정체 해소의 정책 결정 및 대중교통 운영의 유용성(첨단 버스시스템: BIS 등)도 제시할 수 있게 된다.

종래의 교통정보 수집 시스템은 도로 매설된 루프의 인덕턴스 변화를 검지하 여 교통량을 취득하는 루프 검지기; 영상 데이터 취득을 통한 군집 패턴으로 교통량을 취득하는 영상 검지기; 그리고 노변 장치 및 프로브(Probe) 차량에 설치된 단말기의 양방향 통신을 통하여 교통량을 취득하는 DSRC 검지기; 등에 의해 교통정보를 개별 수집하는 형태로 되어 있었다.

그리고 종래의 교통정보 가공방법 및 속도 예측 방법을 살펴보면, 우선 가공 방법은 복수개의 취득된 교통 속도의 이상치를 제거하는 수준(단순 Smoothing기법 적용)으로, 교통정보를 취합 가공하는 형태였으며, 속도 예측 방법은 아래 식과 같이 전 차선 평균 지점 속도 산출하는 단순 로직 적용한 형태였다.

상기에서

는 각 차량 카운트(Count)별 지점 속도, m은 차량 카운트이다.

본 발명은 상기 종래 기술의 문제점을 감안하여 안출한 것이며, 그 목적이 도로 인프라 시스템(ITS)뿐 아니라 차량 단말기 자체의 정보선별, 서비스 적용을 위해 매우 유익하게 사용될 수 있도록 하는 도로 차선 종류를 고려한 구간 교통량 예측 시스템 및 그 방법을 제공하는 데에 있는 것이다.

본 발명은 버스전용차로 및 일반 차선 구분하여 교통정보를 취득 및 가공하는 교통류 산정 방법으로, 운전자 중심의 구간 교통량 예측 로직과 그 구현 시스템을 제공한다.

본 발명의 도로 차선 종류를 고려한 구간 통행속도 산출 시스템 및 그 방법은 기존 교통정보 수집 가공 예측에 있어서, 도로 차선 전체 평균 속도 개념 외에 i) 버스전용차선 교통정보 수집 체계, ii) 버스전용차선 및 일반 차선 구분 데이터 가공(데이터 평활화 및 융합), iii) 차선별 교통정보 예측을 위한 시스템인 특징을 갖는다.

본 발명의 교통정보 수집 시스템에 있어서 전술한 루프 검지기, 영상 검지기, DSRC 검지기, 적외선 검지기 등을 통한 교통정보 개별 수집은 기존 시스템과 동일하나 이 수집 시스템을 버스전용차선 및 일반 차선(고속도로 및 일반도로 공통 적용)에 분리 적용하여 수집하는 데에 차이가 있다.

즉, 본 발명의 교통정보 수집 시스템에 있어서 버스전용차선의 버스 운행 형태 및 교통량은 1개 차선 사용으로 일률적 패턴이 존재하므로 영상감지기로 판단 가능하고, 일반차선은 차선수가 많고 차선 변경 폭이 크므로 루프검지기 등을 이용하는 등 두 개 종류의 차선을 구분하여 데이터를 취득한다.

이에 비교할 때에 기존 방식은 도로 전체 차선에 대해서 한꺼번에 교통량 취득하기 때문에 차선구분이 불가능하고, 버스전용차선과 일반 차선을 구분하지 못하지 못하였다.

참고적으로 향후 노변 시설물로부터 직접 차선 교통정보를 차량 단말기가 전 송 받은 부분(교통센터에서 가공된 데이터)은 ITS 구현의 중요 요소중의 하나이다.

본 발명의 교통정보 가공 방법은: 1차 및 2차 데이터 퓨젼을 통한 차선 종류별 교통정보 산출 기법으로, 5분 주기로 통행시간을 산출하는 동시에 신호에 의한 이상치를 제거하고, 데이터 평활화와 융합을 통하여 최종 데이터(속도)를 보정하는 동시에 차선별로 적용한다.

이에 비교할 때에 기존 방식은 단일 검지를 통해 검출된 속도정보로부터 단순 평균값만 산출하였다.

본 발명의 차선 종류 구분 교통량 예측 로직은 버스전용차로 실시에 따른 차선별 교통정보를 예측할 수 있도록 하는 것으로, 버스전용차로가 존재하는 셀 단위 구간 통행속도(시간)를 산출한다.

이에 비교할 때에 기존에는 차선 구분 교통량 예측 로직을 적용하지 않았다.

도 1a에는 버스전용차선 미반영시의 서울시내 일부의 전체 소통상황 상태도가 도시되어 있고, 도 1b에는 버스전용차선 반영시의 서울시내 일부의 버스전용차선 소통상황 상태도가 도시되어 있으며, 도 2a에는 버스전용차선 미반영시의 시간대별 소통상황 그래프가 도시되어 있고, 도 2b에는 버스전용차선 반영시의 시간대별 소통상황 그래프가 도시되어 있다.

도 1a 내지 도 2b까지의 도면에서 알 수 있듯이 실제 버스전용차선을 구분해서 보면 전용차선이 정체임에도 불구하고, 전체 차선을 통합해서 보았을 경우 소통 원활로 표시되는 데이터 오류가 있다.

즉, 일반 차선 통행량이 많은 관계로 전체 데이터를 평균하면 버스전용차선 속도가 전체 차선에 포함되어 판단되는 오류가 발생하게 된다.

항목	전체 차선 통행량 산출 방식	본 발명 (버스전용차선 구분)
차선 교통량 표현	전체 차선을 하나의 교통량으로 표현함에 따른 한계 내포. 구간 통과한 전체 차량 평균속도	일반차선 및 버스전용차선(시변 차선 변경 포함) 구분에 따른 각각 교통량 개별 산정 가능
통행 수단 선택 자유도	사용자가 버스를 선택해야할지 자가용을 이용해야할지 구분 불가	버스전용차선 막힐 경우 통행수단을 자가용으로, 그 반대일 경우 대중교통 선택의 자유도 증가
경로탐색 정확도	전체 차선을 하나의 교통량으로 표현함에 따라, 정확한 링크 COST 반영 및 회전 COST 산정의 한계 존재	일반차선 및 버스전용차선(시변 차선 변경 포함) 구분에 따른 링크 COST, 버스전용차선에 영향을 받는 좌-우회전 회전 COST의 상세화가 가능
테이터가공 정확도	각 구간별 적용되는 특정 검지기를 통한 구간별 통행속도 산정(평균)	각 구간별 다양한 검지로부터 입수된 데이터를 퓨젼한 데이터 사용(이상치 제거 등), 융합 알고리즘 적용에 따른 보다 정확한 구간 교통량 산정 가능
시설물 비용	각 구간별 한 개의 검지기 설치	버스전용차선을 위한 두 개의 검지기 설치
교통체계 관리 및 운영	일반 차량 및 버스와 구분이 없는 통행량 산출 및 동일 운영 방식 적용	일반 차량 및 버스와 같은 대중체계를 구분하여 장기 교통운영 Plan 가능

본 발명의 교통량 수집 방법은 기존 검지기 시스템을 차선 종류 구분을 위해서 n + 1 만큼 증가시키는 것을 특징으로 한다.

도 3에는 본 발명의 교통량 가공방법 흐름도가 도시되어 있는 바, 본 발명의 교통량 가공 방법은 검지기로부터 입수된 공간 평균속도에서 통행시간을 추정하고, 보팅 기술(Voting Technique)을 이용하는 1차 퓨전을 통해 5분 통행시간을 산출한다.

그리고 2차 퓨전에서는 최근 수집된 자료로부터 과거의 수집된 자료까지 새로운 자료에 대해 지수적으로 가중치를 부여하여 데이터의 신뢰성을 증대한다.(데이터 평활화)

여기서

는 시점 m에서 평활화에 의한 자료값, x(m)은 시점 m에서 보정이 완료된 자료, K는 평활화 계수로서 0과 1사이 값을 가진다.

2차 퓨전에서 퍼지회기를 이용한 수집 체계별 퓨젼을 위한 신뢰도 산출에 있어서 적용한 신경망 이론은 일반적인 피드 포워드(Feed Forward) 및 백 프로퍼게이션 앤 에러(Back Propagation of Error) 기법을 적용하며, 웨이트 앤 바이어스(Weight & biases)를 수정 보완하는 기법을 적용한다.

상기 1차 퓨전에 의한 5분 통행시간 자료는 신호등에 영향을 받은 차량과 그렇지 못한 차량에 의한 통행시간 차이가 1분 이상 나타날 수 있으므로 신호에 의해 증가한 통행시간이 이상치라고 판정할 수 없으며, 따라서 퍼지 파라미터를 이용하여 회귀모형을 구현해야 한다.

데이터 융합에 있어서는 1단계로 각 차선 종류별 통행시간과 구간통행시간을 이용한 융합 구간통행시간(FMTT)을 구한다.

여기서, DDTT는 기본 교통정보(기존 방식), MPTT는 자료융합 요구 교통정보,

는 DDTT의 표준편차,

는 MPTT의 표준편차이다.

그리고 2단계로 1단계의 수집 방안별 데이터 융합 결과인 구간통행시간(FMTT)과 과거 구간통행시간을 이용하여 최종 구간통행시간(FFTT)을 구한다.

여기서 EHTT는 이력자료에 의한 평균통행시간, FMTT는 융합된 평균통행시간,

는 이력자료의 표준편차,

는 FMTT의 표준편차이다.

다음에 본 발명에 의한 차선별 교통량 예측 방법을 설명하면 다음과 같다.

기존방식은 전술한 바와 같이 차선 평균 지점 속도를 다음 식에 의해 산출하였다.

여기서,

는 각 차량 카운트별 지점 속도, m은 차량 카운트이다.

도 4a에는 본 발명의 일반차선 교통량 검지 상태도가 도시되어 있는 바, 본 발명에 있어서 본선 기본 구간(일반 차선)의 지점 속도는 각 차선별 지점 속도 및 교통량을 고려하여 가중평균값으로 산출하고, 이를 셀 구간의 지점 속도의 대표값으로 선정하여 예측한다.

본 발명의 지점 속도 산출식은 아래와 같다.

여기서

는 지점속도, n은 차선수,

는 i지점 j차선의 평균 속도,

는 i지점 j차선의 교통량이다.

기존방법은 버스전용차전 구분이 없기 때문에 도 4a의 A, B 선택 진입/출입 구분이 불가하였다.

한편 도 4b에는 본 발명의 버스전용차선 교통량 검지 상태도가 도시되어 있는 바, 버스전용차선 고려한 지점속도 산출은 예를 들어 경부고속도로의 경우 버스전용차선이 시행될 경우 버스전용차선은 다른 차선과 상이한 교통흐름을 보이므로 통행속도 산출시 전술한 전 차선 평균 지점 속도 산출 방법 외에 별도의 예측 방법 필요하게 된다.

본 발명은 버스전용차선의 시행 시간대별로 구분 가능한 바, 예를 들면 버스전용차선이 미실시되는 시간에는 기본구간 4차선 유형 적용하며, 만약 3차선에 버스전용차선 실시되면 다음과 같은 개선식 적용한다.

* 버스전용차선제 미실시(일반 차선)의 경우

* 버스전용차선 실시의 경우

따라서 본 발명의 방법에 있어서는 버스전용차선 구분이 가능하기 때문에, 교통량에 따라 A, B 선택 진입/출입 구분 가능하게 된다.

본 발명에 있어서는 일반차선 및 버스전용차선 구분 교통류를 판단하기 위해서 셀단위 기반으로 통행 속도 및 통행시간을 예측한다.

즉, 각 셀들의 영역을 D1, D2, D3라 하고 셀들의 지점속도를 V1, V2, V3라 하면, 구간평균 통행시간(T) 및 구간평균 통행속도(V)는 다음과 같다.

,

산출된 상기 구간평균 통행시간과 구간평균 통행속도를 각종 교통류 정보제공체계와 차량 단말기에서 이용할 수 있도록 30초, 1분 자료로 재가공하고, 5분, 15분, 1시간 자료로 가공하여 신뢰성을 검토한다.

도 5에는 본 발명의 시스템 구성도가 도시되어 있는 바, 본 발명의 도로 차선 종류를 고려한 구간 교통량 예측 시스템은 교통정보 수집부와 지리정보 수집부로부터 수집된 정보를 1차 퓨전 처리 모듈 및 2차 퓨전 처리 모듈, 퍼지 신뢰성 향상 모듈, 데이터 융합 모듈을 구비하는 교통정보 가공/처리부에서 처리하고, 일반 차선의 지점 속도 산출 모듈과 버스전용차선 지점속도 산출 모듈, 쉘단위 기반 구간통행속도/구간통행시간 산출 모듈을 구비하는 교통정보 예측/서비스부를 통해 예측 및 산출하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 시스템에 있어서 교통정보 수집부는 지점정보, 구간정보, 사고, 작업 등 정보를 수집하며, 일반 차선 및 버스전용차선에 대한 별개 구간검지기 적용한다.(루프, 영상식, 적외선식, DSRC 적용 가능함)

지리정보 수집부는 도로의 위치 및 속성 정보, 도로 주변 주요 시설물의 위 치 및 속성 정보와 같은 도로 시설 관련 지리정보를 취득 및 관리한다.

교통정보 가공/처리부에서 1차 퓨젼 처리 모듈은 검지기로부터 입수된 공간 평균속도에서 보팅 기술(Voting Technique)을 이용한 5분 통행시간을 산출하며, 2차 퓨젼 처리 모듈은 데이터 평활화 기법 적용한다.

그리고 퍼지 신뢰성 향상 모듈은 퍼지회기를 이용한 수집 체계별 퓨젼을 위한 신뢰도 산출 모듈이며, 데이터 융합 모듈은 결정론적 방법(수집 방안별) 및 시간별 자료 처리 방법을 사용한다.

교통정보 예측/서비스부의 본선 기본 구간(일반 차선)의 지점 속도 산출 모듈은 각 차선별 지점 속도 및 교통량을 고려하여 가중평균값으로 산출하고, 이를 셀 구간의 지점 속도의 대표값으로 선정하여 예측한다.

그리고 버스전용차선 고려한 지점속도 산출 모듈은 일반 차선과 버스전용차선을 분리하여 지점 속도 산출한다.

셀단위 기반 최종 구간통행속도 및 통행시간 예측 모듈은 최종 서비스 산출결과로서 구간통행속도 및 통행시간 예측한다.

도 6에는 본 발명의 동작 흐름도가 도시되어 있는 바, 본 발명의 도로 차선 종류를 고려한 구간 교통량 예측 방법은

차량검지체계를 통하여 지점(검지기) 단위의 소통 및 구간 소통 상황을 판단하는 단계;

일반차선 정보 또는 평균속도 30Km/h 이하인가를 판단하여 버스전용차선 유무를 결정하는 단계;

버스전용차선이 있는 경우 단위 셀 구간별로 반복정체 발생 여부를 판단하는 단계;

CCTV 혹은 다른 교통 검지체계를 통해 반복정체를 확인하고 혼잡수준을 판단하는 단계;

교통정보 가공 모듈을 전개하고 버스전용차선에 대한 교통류 예측 모듈을 실시하여 교통정보를 가공하고 예측하는 단계;

VMS, ARS/FAX, 인터넷을 통한 일반 교통정보를 경로탐색, 버스차선 교통상황, 통행수단 선택 안내, 교통운영 관리 적용의 고급 교통정보를 제공하는 단계;로 이루어진다.

아울러 버스전용차선이 없는 경우 교통정보 가공 모듈을 전개하고 일반차선에 대한 교통류 예측 모듈을 실시하여 교통정보를 가공하고 예측하는 단계;

VMS, ARS/FAX, 인터넷을 통한 일반 교통정보 제공 단계;로 이루어진다.

본 발명에서는 차량검지체계(검지기)를 통해 지점 단위의 교통정보와 구간 소통상황을 취득하는 동시에 검지기의 엇갈림 배치를 통한 버스전용차선 및 일반차선 교통정보를 취득하게 된다.

그리고 버스전용차선 유무 및 차선 분리 정보 연산 판단할 때는 일반 차선만 존재시 본 모듈 전개 생략하고, 일반 차선 대상 교통 예측 모듈 전개하며, 평균 속도가 30km/h 이하인 경우 일반 차선 및 버스전용차선 구분에 의미가 없으므로 일반 차선 대상 교통 예측 모듈 전개로 진행한다.

일반 차선 교통 예측을 할 때는 퓨전, 퍼지기, 데이터 융합 실시하는 교통정 보 가공 모듈 및 일반차선에 대한 교통류 예측 모듈을 통해 교통정보를 가공하고 교통류 예측하며, 그에 따른 일반 교통정보를 VMS, ARS/FAX, 인터넷을 통해 제공한다.

반복정체 발생 여부를 판단 할 때는 단위 셀 구간별로 반복정체 구간이면 반복정체 발생 경보 수행하고, 반복정체 구간이 아니면 예외 처리한다.

반복정체를 확인하고 혼잡 수준 판단할 때는 반복정체 발생 경보시에 실제 반복정체인지 판단하여 예외처리하거나 도로 차선별 교통 예측으로 전개하며, 혼잡수준을 CCTV 또는 다른 교통 검지 체계로 확인한다.

버스전용차선에 대한 교통을 예측할 때는 교통정보 가공 모듈과 버스전용차선에 대한 교통류 예측 모듈을 실시하고, 그로부터 얻어지는 일반 교통정보와 고급 교통정보를 제공한다.

본 발명의 핵심인 도로 차선별 교통량 산정 기술은 도로 인프라 시스템(ITS)뿐 아니라 차량 단말기 자체의 정보선별, 서비스 적용을 위해 매우 유익하게 사용될 수 있다.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명은 버스전용차로 및 일반 차선을 구분하여 교통정보를 취득 및 가공하는 것으로, 본 발명에 의하면 종래의 버스전용차로를 고려하지 못한 불합리성을 개선할 수 있게 되어 보다 정확한 교통정보를 제공할 수 있게 되며, 그에 따라 보다 효율적인 교통운영 및 관리를 가능하게 하고, 교통정체 해소의 정책 결정 및 대중교통 운영의 유용성에도 크게 기여할 수 있게 된다.

Claims (5)

1. 루프 검지기, 영상 검지기, DSRC 검지기, 적외선 검지기를 통해 교통정보를 개별 수집하는 교통정보 수집부와 지리정보 수집부로부터 수집된 정보를 1차 퓨전 처리 모듈 및 2차 퓨전 처리 모듈, 퍼지 신뢰성 향상 모듈, 데이터 융합 모듈을 구비하는 교통정보 가공/처리부에서 처리하고, 일반 차선의 지점 속도 산출 모듈과 버스전용차선 지점속도 산출 모듈, 쉘단위 기반 구간통행속도/구간통행시간 산출 모듈을 구비하는 교통정보 예측/서비스부를 통해 예측 및 산출하는 것에 있어서,

   상기 교통정보 수집부는 버스전용차선 및 일반 차선의 교통정보를 분리 수집하도록 하고,

   교통정보 가공/처리부는 1차 및 2차 데이터 퓨젼을 통한 차선 종류별로 교통정보 산출하며, 5분 주기로 통행시간을 산출하는 동시에 신호에 의한 이상치를 제거하고, 데이터 평활화와 융합을 통하여 최종 데이터를 보정하는 동시에 차선별로 적용하도록 한 것을 특징으로 하는 도로 차선 종류를 고려한 구간 교통량 예측 시스템.
2. 삭제
3. 삭제
4. 차량검지체계를 통하여 지점 단위의 소통 및 구간 소통 상황을 판단하는 단계;

   일반차선 정보 또는 평균속도 30Km/h 이하인가를 판단하여 버스전용차선 유무를 결정하는 단계;

   버스전용차선이 있는 경우 단위 셀 구간별로 반복정체 발생 여부를 판단하는 단계;

   CCTV 혹은 다른 교통 검지체계를 통해 반복정체를 확인하고 혼잡수준을 판단하는 단계;

   교통정보 가공 모듈을 전개하고 버스전용차선에 대한 교통류 예측 모듈을 실시하여 교통정보를 가공하고 예측하는 단계;

   VMS, ARS/FAX, 인터넷을 통한 일반 교통정보를 경로탐색, 버스차선 교통상황, 통행수단 선택 안내, 교통운영 관리 적용의 고급 교통정보를 제공하는 단계;로 이루어지는 도로 차선 종류를 고려한 구간 교통량 예측 방법.
5. 삭제

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