KR20180013367A - 교통정보 예측 방법 및 그 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 교통정보 예측 방법 및 그 장치가 개시된다. 본 발명의 교통정보 예측 방법은, 궤적정보 수집부가 사용자 단말로부터 위치정보에 따른 궤적정보를 수집하는 단계; 대표속도 생성부가 수집된 궤적정보에 기초하여 특정 링크에서의 대표속도를 생성하는 단계; 교통정보 예측부가 패턴정보 DB로부터 특정 링크에서의 패턴속도를 추출하는 단계; 교통정보 예측부가 패턴속도와 대표속도를 비교하여 예측 적용시간 동안 예측모형에 의한 교통정보를 예측하는 단계; 및 교통정보 예측부가 예측 적용시간이 경과하면 패턴속도에 의한 교통정보를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

교통정보 예측 방법 및 그 장치{METHOD FOR PREDICTING TRAFFIC INFORMATION AND APPARATUS THEREOF}
본 발명은 교통정보 예측 방법 및 그 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 특정 링크에서 이전의 교통정보를 기반으로 미리 구축된 패턴 정보 및 해당 링크에서의 실시간 교통정보의 변화를 반영하여 설정시간 동안 이동하고자 하는 링크의 교통정보를 예측하기 위한 교통정보 예측 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
일반적으로, 내비게이션 장치는 GPS(Global Positioning System) 위성을 통해서 수신받은 차량의 위치 정보를 기반으로 현재 자신의 위치를 파악한 후, 내장 또는 수신된 도로 데이터베이스에서 현재 위치의 데이터를 읽어 화면에 차량의 위치와 함께 표시함으로써, 사용자가 현재 주행하는 도로의 위치를 식별하거나 초행 도로에서 주행할 때 목적지를 쉽게 찾을 수 있도록 도와주는 장치이다.
최근에는 사용자의 니즈를 충족시키기 위해서 사용자가 목적지를 설정하면 출발지에서 목적지까지의 예상 도착시간을 안내하거나 목적지까지의 도로 상황에 따른 우회 도로를 제안하는 등의 선진화된 기술들이 내비게이션이나 스마트폰에 접목되어 사용자에게 보다 구체화된 경로 정보를 제공하고 있다.
이와 같이 목적지까지의 경로를 안내하는 기술에 있어서는 사용자의 니즈 충족을 위한 기술이 고도화되고 있다.
이때, 목적지까지의 예상 도착시간을 안내하거나 우회 도로를 제안하는 등의 기술이 최적의 효과를 발휘하기 위해서는, 출발지에서 목적지까지 이동하는 경로에 포함된 모든 링크에서의 교통정보가 정확하게 예측되어야 한다.
즉, 목적지까지 이동하기 위해 지나쳐야 하는 각각의 링크에서의 교통정보를 정확하게 예측할 수 있어야 교통이 원활한 우회 도로를 제안하거나 예상 도착시간을 안내할 수 있다.
관련 선행기술로는 한국공개특허 제2012-0049998호(2012.05.18.)인 "교통정보 예측 시스템, 그 교통정보 예측 장치 및 교통정보 예측 방법"이 있다.
종래의 교통정보를 예측하는 기술에서는 이전의 교통정보를 반영하여 특정 링크에서의 이동 속도를 포함하는 과거 패턴 정보를 만들고, 이러한 패턴 정보에 기초하여 교통정보를 예측하였다.
그러나 과거의 패턴 정보는 일반적인 상황에서 특정 경로의 교통 상황을 누적한 것이기 때문에 실시간으로 변하는 교통 상황을 반영하는 데에는 한계가 있었으며, 실시간 교통정보와 과거의 패턴정보와의 차이를 일괄 이동시켜 교통정보를 예측하게 되면 정체 시점이거나 정체 종료 시점일 경우 예측 정보의 정확도가 저하되는 문제점이 있었다.
본 발명은 상기와 같은 문제점들을 개선하기 위하여 안출된 것으로, 일 측면에 따른 본 발명의 목적은 특정 링크에서 이전의 교통정보를 기반으로 미리 구축된 패턴 정보 및 해당 링크에서의 실시간 교통정보의 변화를 반영하여 설정시간 동안 이동하고자 하는 링크의 교통정보를 예측하기 위한 교통정보 예측 방법 및 그 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 교통정보 예측 방법은, 궤적정보 수집부가 사용자 단말로부터 위치정보에 따른 궤적정보를 수집하는 단계; 대표속도 생성부가 수집된 궤적정보에 기초하여 특정 링크에서의 대표속도를 생성하는 단계; 교통정보 예측부가 패턴정보 DB로부터 특정 링크에서의 패턴속도를 추출하는 단계; 교통정보 예측부가 패턴속도와 대표속도를 비교하여 예측 적용시간 동안 예측모형에 의한 교통정보를 예측하는 단계; 및 교통정보 예측부가 예측 적용시간이 경과하면 패턴속도에 의한 교통정보를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 특정 링크에서의 대표속도를 생성하는 단계에서, 대표속도 생성부는, 궤적정보 수집부를 통해 미리 설정된 기준 대수 이상의 사용자 단말로부터 위치정보에 따른 궤적정보가 수집된 경우, 대표속도를 생성하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 사용자 단말로부터 수신된 위치정보에 따른 궤적정보의 편차가 설정편차 이내인 위치정보를 기반으로 대표속도를 생성하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 예측모형은, 교통정보를 예측하기 전 대표속도의 초기 가속도를 기반으로 대표속도를 변화시킨 후 예측 적용시간이 경과되면 패턴속도로 회복되는 모형인 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 예측 적용시간은 도로의 특성에 따라 다르게 설정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 도로의 특성은, 연속류와 단속류로 구분하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 예측 적용시간 동안 교통정보를 예측하는 단계에서, 교통정보 예측부는, 패턴속도와 대표속도를 비교하여 대표속도가 기준범위를 벗어난 경우 예측 적용시간 동안 예측모형에 의한 교통정보를 예측하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 측면에 따른 교통정보 예측 장치는, 사용자 단말로부터 위치정보에 따른 궤적정보를 수집하는 궤적정보 수집부; 수집된 궤적정보에 기초하여 특정 링크에서의 대표속도를 생성하는 대표속도 생성부; 패턴정보 DB로부터 특정 링크에서의 패턴속도를 추출하고, 패턴속도와 대표속도를 비교하여 예측 적용시간 동안 예측모형에 의한 교통정보를 예측하며, 예측 적용시간이 경과하면 패턴속도에 의한 교통정보를 예측하는 교통정보 예측부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 예측모형은, 교통정보를 예측하기 전 대표속도의 초기 가속도를 기반으로 대표속도를 변화시킨 후 예측 적용시간이 경과되면 패턴속도로 회복되는 모형인 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 예측 적용시간은 도로의 특성에 따라 다르게 설정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 도로의 특성은, 연속류와 단속류로 구분하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 대표속도 생성부는, 궤적정보 수집부를 통해 미리 설정된 기준 대수 이상의 사용자 단말로부터 위치정보에 따른 궤적정보가 수집된 경우 대표속도를 생성하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 대표속도 생성부는, 사용자 단말로부터 수신된 위치정보에 따른 궤적정보의 편차가 설정편차 이내인 위치정보를 기반으로 대표속도를 생성하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서, 교통정보 예측부는, 패턴속도와 대표속도를 비교하여 대표속도가 기준범위를 벗어난 경우 예측 적용시간 동안 예측모형에 의한 교통정보를 예측하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따른 교통정보 예측 방법 및 그 장치는 특정 링크에서 이전의 교통정보를 기반으로 미리 구축된 패턴 정보 및 해당 링크에서의 실시간 교통정보의 변화를 반영하여 설정시간 동안 이동하고자 하는 링크의 교통정보를 예측함으로써 정체가 발생하기 시작하는 시점이거나 정체가 회복되는 시점의 속도변화를 고려하여 보다 정확한 교통정보를 예측할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 예측 장치를 나타낸 블록구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 예측 장치에 의한 예측모형을 나타낸 그래프이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 예측 장치에서 예측모형에 의해 산출된 예측속도를 나타낸 그래프이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 예측 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 교통정보 예측 방법 및 그 장치를 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 예측 장치를 나타낸 블록구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 예측 장치에 의한 예측모형을 나타낸 그래프이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 예측 장치에서 예측모형에 의해 산출된 예측속도를 나타낸 그래프이다.
도 1에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 예측 장치는, 궤적정보 수집부(10), 대표속도 생성부(20) 및 교통정보 예측부(30)를 포함한다.
궤적정보 수집부(10)는 사용자 단말(1)로부터 위치정보에 따른 궤적정보를 수집한다. 사용자 단말(1)은 GPS 위성(미도시)으로부터 위치신호를 수신 받아 파악한 위치정보를 특정 링크를 이용하면서 궤적정보 수집부(10)에 전송한다.
즉, 본 실시예에서는 사용자 단말(1)의 위치정보에 따른 궤적정보를 수집하여 특정 링크에서의 교통정보인 실시간 측정속도를 추출할 수 있도록 한다.
대표속도 생성부(20)는 궤적정보 수집부(10)를 통해 수신되는 사용자 단말(1)의 GPS 위치정보에 기초한 궤적정보를 통해 특정 링크에서의 대표속도를 생성한다.
구체적으로, 대표속도 생성부(20)는 궤적정보 수집부(10)를 통해서 목적지까지의 경로에 포함되는 링크를 이동하는 사용자 단말(1)의 궤적정보를 주기적으로 수신하기 때문에 사용자 단말(1)의 속도를 알 수 있다.
따라서 대표속도 생성부(20)는 수집된 사용자 단말의 속도에 기초하여 특정 링크에서의 대표속도를 생성한다.
예를 들어, 대표속도 생성부(20)는 5분간 3대 이상의 사용자 단말(10)로부터 궤적정보가 수집되고, 각 사용자 단말(1) 간 속도편차가 10km/h 이하인 경우 신뢰할 수 있는 것으로 판단하여 이들 속도의 대표속도를 생성할 수 있다.
여기서, 대표속도 생성부(20)는 해당 링크에서의 대표속도를 수집된 모든 사용자 단말(1)의 속도를 평균한 값으로 생성할 수 있으나, 본 실시예에서는 이에 한정되는 것은 아니므로 사용자 단말(1)의 속도에 대한 가중치를 다르게 설정하여 대표속도를 생성하는 것도 가능하다.
패턴정보 DB(40)는 링크별 패턴속도를 미리 저장하여 패턴속도를 기반으로 교통정보를 예측할 수 있도록 한다.
교통정보 예측부(30)는 대표속도 생성부(20)를 통해 생성되는 대표속도와, 패턴정보 DB로부터 특정 링크에 대하 추출한 패턴속도를 비교한 결과에 기초하여 대표속도가 기준범위를 벗어난 경우 예측 적용시간 동안 예측모형에 의한 교통정보를 예측한 후 예측 적용시간이 경과하면 패턴속도에 의한 교통정보를 예측한다.
이때, 패턴속도란 일별 또는 요일별로 특정 기간 동안 수집된 과거의 교통정보를 통합하여 형성되는 특정 링크에서의 속도에 관한 경향을 의미한다.
즉, 짧은 시점을 기준으로 살펴보면 특정 링크에서의 속도가 크게 변하지만, 긴 시점을 기준으로 살펴보면 특정 링크에서의 속도가 어느 정도 동일한 경향을 나타낸다고 볼 수 있으므로, 이를 이용하여 동일한 날짜 또는 시간에 특정 링크에서의 이동 속도의 경향을 누적한 것이 패턴속도이다.
이와 같이, 본 실시예에서 교통정보 예측부(30)는 이전의 교통정보 경향에 따른 패턴속도만을 반영하여 교통정보를 예측하는 것이 아니라, 대표속도 생성부(20)를 통해 생성되는 해당 링크에서의 실시간 속도정보를 추가로 반영하여 보다 정확한 교통정보를 예측한다.
구체적으로 교통정보 예측부(30)는 패턴속도와 대표속도를 비교하여 대표속도가 패턴속도에 기초한 기준범위의 상한값이나 하한값을 초과할 경우 교통정보를 예측할 수 있다.
예를 들어, 도로의 특성에 따라 연속류에서는 패턴속도와 대표속도 간 속도차의 비율이 20% 이상일 경우 교통정보를 예측하고, 단속류에서는 패턴속도와 대표속도의 속도 차이가 10km/h 이상 차이가 발생할 경우 교통정보를 예측할 수도 있다.
여기서, 연속류는 고속도로 기본 구간, 엇갈림 구간, 연결로와 접속부, 2차로 도로, 다차로 도로와 같이 차량의 흐름을 방해하는 신호등, 정지 신호 또는 양보 신호 등의 고정된 교통시설이 없는 곳에서의 교통 흐름으로 교통 신호 등에 의해 교통류 흐름 단절 없이 연속적인 교통이 가능한 도로 시설에서 교통하는 교통류다.
그리고 단속류는 도시부를 주행하는 교통류와 같이 신호등을 비롯한 교통 제어 시설에 의해서 교통 흐름이 단절되며 정지와 주행을 반복하는 교통류를 말한다.
따라서 예측 적용시간도 도로의 특성에 따라 연속류에서는 60분으로 설정하고, 단속류에서는 45분으로 설정할 수 있다. 본 실시예에서는 예측 적용시간에 대해 도로의 특성에 따라 연속류와 단속류로 구분하여 각각 60분과 45분으로 설정하였으나, 이에 한정하는 것은 아니다.
또한, 예측모형은 도 2에 도시된 바와 같이 교통정보를 예측하기 전 대표속도의 초기 가속도를 기반으로 대표속도를 변화시킨 후 예측 적용시간이 경과되면 패턴속도로 회복되도록 설정할 수 있다.
여기서 a0 는 초기 가속도로써 대표속도가 기준범위를 벗어난 시점(T0) 이전의 15분전부터 현재까지의 평균 가속도로 설정할 수 있다. 본 실시예에서 초기 가속도를 설정하기 위해 기준범위를 벗어난 시점(T0) 이전의 15분전으로 설정하였으나, 이는 5분 주기로 대표속도를 설정할 때 3주기에 해당하는 15분으로 설정한 것으로, 이에 한정하는 것은 아니다.
v0는 기준 범위를 벗어난 시점(T0)의 대표속도이고, vT는 예측 적용시간이 경과한 후 회복된 패턴속도이고, T는 예측 적용시간을 나타낸다.
도 2와 같이 정의된 예측모형을 관계식으로 정리하면, t=0 일 때 초기 가속도(a0)는 수학식 1과 같이 나타낼 수 있고, t=0일 때 초기 속도(vt)는 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다. 또한, 수학식 2에 기초하여 예측 적용시간(T)이 경과한 t=T 일 때 최종 속도(vT)는 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00001
Figure pat00002
Figure pat00003
이후 수학식 3을 a로 정리하면 수학식 4와 같이 정리할 수 있고, 이를 초기 속도에 대입할 경우 예측모형에 의한 예측속도는 수학식 5와 같이 정리될 수 있다.
Figure pat00004
Figure pat00005
또한, 예측모형에는 상한값(100km/h)과 하한값(10km/h)을 설정하여, 예측속도가 하한값 이하로 떨어지거나, 상한값을 초과하지 않도록 설정할 수 있다.
도 3은 이와 같이 정의된 예측모형에 의해 산출된 예측속도를 나타낸 그래프이다.
(가)는 초기 속도와 최종 속도가 60km/h로 동일할 때 초기 가속도 a0가 -1, -2, -3 인 경우를 나타낸 그래프이고, (나)는 초기 속도 60km/h에서 최종 속도 30km/h로 감소한 경우를 나타내고, (다)는 초기 속도 30km/h에서 최종 속도 60km/h로 증가한 경우를 나타낸다.
이때 정체확산 시간과 정체회복 시간은 초기 가속도, 예측 적용시간, 초기 속도 및 최종 속도에 따라 결정된다.
여기서 (나)와 (다)에 도시된 바와 같이 예측속도가 하한값 이하인 경우 하한값인 10km/h로 예측속도를 산출한다.
이와 같이 교통정보 예측부(30)는 예측 적용시간 동안 예측모형에 의해 예측속도를 산출 한 후에는 패턴속도를 기반으로 예측속도를 산출한다.
경로 탐색부(50)는 교통정보 예측부(30)에서 예측된 예측속도에 기초하여 목적지까지의 최적 경로를 탐색하여 안내할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 의한 교통정보 예측 장치에 따르면, 특정 링크에서 이전의 교통정보를 기반으로 미리 구축된 패턴 정보 및 해당 링크에서의 실시간 교통정보의 변화를 반영하여 설정시간 동안 이동하고자 하는 링크의 교통정보를 예측함으로써, 정체가 발생하기 시작하는 시점이거나 정체가 회복되는 시점의 속도변화를 고려하여 보다 정확한 교통정보를 예측할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 예측 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 예측 방법은 먼저, 궤적정보 수집부(10)가 사용자 단말(1)로부터 위치정보에 따른 궤적정보를 수집한다(S10).
사용자 단말(1)이 목적지까지 경로에 포함되는 특정 링크에서 GPS 위성으로부터 위치신호를 수신 받아 파악한 위치정보를 설정된 주기 단위로 수집한다.
즉, 본 실시예에서는 사용자 단말(1)의 위치정보에 따른 궤적정보를 수집하여 특정 링크에서의 교통정보인 실시간 측정속도를 추출할 수 있도록 한다.
대표속도 생성부(20)는 특정 링크에서 궤적정보 수집부(10)로부터 수집된 사용자 단말이 기준대수 이상 수집되었는지 비교한다(S20).
대표속도 생성부(20)는 예를 들어, 5분간 3대 이상의 사용자 단말(10)로부터 궤적정보가 수집되고, 각 사용자 단말(1)간 속도편차가 10km/h 이하인 경우 신뢰할 수 있는 것으로 판단한다.
이후 기준대수 이상 수집되어 사용자 단말(1)로부터 수집된 궤적정보가 신뢰할 수 있을 경우 대표속도 생성부(20)는 수집된 궤적정보에 기초하여 대표속도를 생성한다(S30).
여기서, 대표속도 생성부(20)는 해당 링크에서의 대표속도를 수집된 모든 사용자 단말(1)의 속도를 평균한 값으로 생성할 수 있으나, 본 실시예에서는 이에 한정되는 것은 아니므로 사용자 단말(1)의 속도에 대한 가중치를 다르게 설정하여 대표속도를 생성하는 것도 가능하다.
한편, 교통정보 예측부(30)는 패턴정보 DB(40)로부터 특정 링크에 대한 패턴속도를 추출한다(S40).
위에서 대표속도를 생성하는 과정과 패턴속도를 추출하는 과정은 상호 순서가 변경되어도 무방하고, 본 실시예에서는 이에 한정되는 것은 아니므로 패턴속도를 추출한 후 대표속도를 생성하거나 해당 과정을 동시에 수행하는 것도 모두 가능하다.
이후 교통정보 예측부(30)는 대표속도가 패턴속도에 기초한 기준범위를 초과하는지 비교한다(S50).
교통정보 예측부(30)는 대표속도 생성부(20)를 통해 생성되는 대표속도와, 패턴정보 DB(40)로부터 특정 링크에서의 패턴속도를 추출하여 비교한 결과에 기초하여 대표속도가 기준범위를 비교한 후 벗어난 경우 예측 적용시간 동안 예측모형에 의한 교통정보를 예측한다(S60).
예를 들어, 교통정보 예측부(30)는 도로의 특성에 따라 연속류에서는 패턴속도와 대표속도간 속도차의 비율이 20% 이상일 경우 교통정보를 예측하고, 단속류에서는 패턴속도와 대표속도의 속도 차이가 10km/h 이상 차이가 발생할 경우 교통정보를 예측할 수도 있다.
여기서, 연속류는 고속도로 기본 구간, 엇갈림 구간, 연결로와 접속부, 2차로 도로, 다차로 도로와 같이 차량의 흐름을 방해하는 신호등, 정지 신호 또는 양보 신호 등의 고정된 교통시설이 없는 곳에서의 교통 흐름으로 교통 신호 등에 의해 교통류 흐름 단절 없이 연속적인 교통이 가능한 도로 시설에서 교통하는 교통류다.
그리고 단속류는 도시부를 주행하는 교통류와 같이 신호등을 비롯한 교통 제어 시설에 의해서 교통 흐름이 단절되며 정지와 주행을 반복하는 교통류를 말한다.
이후 교통정보 예측부(30)는 예측 적용시간의 경과 여부를 판단한다(S70).
여기서, 예측 적용시간도 도로의 특성에 따라 연속류에서는 예를 들어, 60분으로 설정하고, 단속류에서는 45분으로 설정할 수 있다. 본 실시예에서는 예측 적용시간에 대해 도로의 특성에 따라 연속류와 단속류로 구분하여 각각 60분과 45분으로 설정하였으나, 이에 한정하는 것은 아니다.
따라서, 교통정보 예측부(30)는 대표속도가 패턴속도에 기초한 기준범위를 벗어난 경우 예측모형에 의한 교통정보를 예측하고(S60), S70 단계에서 예측 적용시간의 경과여부를 판단하여 예측 적용시간이 경과하지 않은 경우 S60 단계로 리턴되어 예측모형에 의한 교통정보를 계속해서 예측한다.
반면 예측 적용시간이 경과한 경우, 교통정보 예측부(30)는 패턴속도에 의한 교통정보를 예측한다(S80). 즉, 패턴정보 DB로부터 패턴속도를 추출하여 패턴속도에 따라 교통정보를 예측한다.
예측모형은 도 2에 도시된 바와 같이 교통정보를 예측하기 전 대표속도의 초기 가속도를 기반으로 대표속도를 변화시킨 후 예측 적용시간이 경과되면 패턴속도로 회복되도록 설정할 수 있다.
여기서 a0 는 초기 가속도로써 대표속도가 기준범위를 벗어난 시점(T0) 이전의 예를 들어, 15분전부터 현재까지의 평균 가속도로 설정할 수 있다. 본 실시예에서 초기 가속도를 설정하기 위해 기준범위를 벗어난 시점(T0) 이전의 15분전으로 설정하였으나, 이는 5분 주기로 대표속도를 설정할 때 3주기에 해당하는 15분으로 설정한 것으로, 이에 한정하는 것은 아니다.
v0는 기준 범위를 벗어난 시점(T0)의 대표속도이고, vT는 예측 적용시간이 경과한 후 회복된 패턴속도이고, T는 예측 적용시간을 나타낸다.
도 2와 같이 정의된 예측모형을 관계식으로 정리하면, t=0 일 때 초기 가속도(a0)는 수학식 6과 같이 나타낼 수 있고, t=0일 때 초기 속도(vt)는 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다. 또한, 수학식 7에 기초하여 예측 적용시간(T)이 경과한 t=T 일 때 최종 속도(vT)는 수학식 8과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00006
Figure pat00007
Figure pat00008
이후 수학식 8을 a로 정리하면 수학식 9와 같이 정리할 수 있고, 이를 초기 속도에 대입할 경우 예측모형에 의한 예측속도는 수학식 10과 같이 정리될 수 있다.
Figure pat00009
Figure pat00010
또한, 예측모형에는 상한값(100km/h)과 하한값(10km/h)을 설정하여, 예측속도가 하한값 이하로 떨어지거나, 상한값을 초과하지 않도록 설정할 수 있다.
도 3은 이와 같이 정의된 예측모형에 의해 산출된 예측속도를 나타낸 그래프이다.
(가)는 초기 속도와 최종 속도가 60km/h로 동일할 때 초기 가속도 a0가 -1, -2, -3 인 경우를 나타낸 그래프이고, (나)는 초기 속도 60km/h에서 최종 속도 30km/h로 감소한 경우를 나타내고, (다)는 초기 속도 30km/h에서 최종 속도 60km/h로 증가한 경우를 나타낸다.
이때 정체확산 시간과 정체회복 시간은 초기 가속도, 예측 적용시간, 초기 속도 및 최종 속도에 따라 결정된다.
여기서 (나)와 (다)에 도시된 바와 같이 예측속도가 하한값 이하인 경우 하한값인 10km/h로 예측속도를 산출한다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 의한 교통정보 예측 방법에 따르면, 특정 링크에서 이전의 교통정보를 기반으로 미리 구축된 패턴 정보 및 해당 링크에서의 실시간 교통정보의 변화를 반영하여 설정시간 동안 이동하고자 하는 링크의 교통정보를 예측함으로써 정체가 발생하기 시작하는 시점이거나 정체가 회복되는 시점의 속도변화를 고려하여 보다 정확한 교통정보를 예측할 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.
따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.
1 : 사용자 단말 10 : 궤적정보 수집부
20 : 대표속도 생성부 30 : 교통정보 예측부
40 : 패턴정보 DB 50 : 경로 탐색부

Claims (14)

  1. 궤적정보 수집부가 사용자 단말로부터 위치정보에 따른 궤적정보를 수집하는 단계;
    대표속도 생성부가 수집된 상기 궤적정보에 기초하여 특정 링크에서의 대표속도를 생성하는 단계;
    교통정보 예측부가 패턴정보 DB로부터 상기 특정 링크에서의 패턴속도를 추출하는 단계;
    상기 교통정보 예측부가 상기 패턴속도와 상기 대표속도를 비교하여 예측 적용시간 동안 예측모형에 의한 교통정보를 예측하는 단계; 및
    상기 교통정보 예측부가 상기 예측 적용시간이 경과하면 상기 패턴속도에 의한 교통정보를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 교통정보 예측 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 특정 링크에서의 상기 대표속도를 생성하는 단계에서, 상기 대표속도 생성부는, 상기 궤적정보 수집부를 통해 미리 설정된 기준 대수 이상의 상기 사용자 단말로부터 위치정보에 따른 상기 궤적정보가 수집된 경우, 상기 대표속도를 생성하는 것을 특징으로 하는 교통정보 예측 방법.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 사용자 단말로부터 수신된 상기 위치정보에 따른 상기 궤적정보의 편차가 설정편차 이내인 위치정보를 기반으로 상기 대표속도를 생성하는 것을 특징으로 하는 교통정보 예측 방법.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 예측모형은, 교통정보를 예측하기 전 상기 대표속도의 초기 가속도를 기반으로 상기 대표속도를 변화시킨 후 상기 예측 적용시간이 경과되면 상기 패턴속도로 회복되는 모형인 것을 특징으로 하는 교통정보 예측 방법.
  5. 제 1항에 있어서, 상기 예측 적용시간은 도로의 특성에 따라 다르게 설정하는 것을 특징으로 하는 교통정보 예측 방법.
  6. 제 5항에 있어서, 상기 도로의 특성은, 연속류와 단속류로 구분하는 것을 특징으로 하는 교통정보 예측 방법.
  7. 제 1항에 있어서, 상기 예측 적용시간 동안 교통정보를 예측하는 단계에서, 상기 교통정보 예측부는, 상기 패턴속도와 상기 대표속도를 비교하여 상기 대표속도가 기준범위를 벗어난 경우 상기 예측 적용시간 동안 상기 예측모형에 의한 교통정보를 예측하는 것을 특징으로 하는 교통정보 예측 방법.
  8. 사용자 단말로부터 위치정보에 따른 궤적정보를 수집하는 궤적정보 수집부;
    수집된 상기 궤적정보에 기초하여 특정 링크에서의 대표속도를 생성하는 대표속도 생성부;
    패턴정보 DB로부터 상기 특정 링크에서의 패턴속도를 추출하고, 상기 패턴속도와 상기 대표속도를 비교하여 예측 적용시간 동안 예측모형에 의한 교통정보를 예측하며, 상기 예측 적용시간이 경과하면 상기 패턴속도에 의한 교통정보를 예측하는 교통정보 예측부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 교통정보 예측 장치.
  9. 제 8항에 있어서, 상기 예측모형은, 교통정보를 예측하기 전 상기 대표속도의 초기 가속도를 기반으로 상기 대표속도를 변화시킨 후 상기 예측 적용시간이 경과되면 상기 패턴속도로 회복되는 모형인 것을 특징으로 하는 교통정보 예측 장치.
  10. 제 8항에 있어서, 상기 예측 적용시간은 도로의 특성에 따라 다르게 설정하는 것을 특징으로 하는 교통정보 예측 장치.
  11. 제 10항에 있어서, 상기 도로의 특성은, 연속류와 단속류로 구분하는 것을 특징으로 하는 교통정보 예측 장치.
  12. 제 8항에 있어서, 상기 대표속도 생성부는, 상기 궤적정보 수집부를 통해 미리 설정된 기준 대수 이상의 상기 사용자 단말로부터 위치정보에 따른 궤적정보가 수집된 경우 상기 대표속도를 생성하는 것을 특징으로 하는 교통정보 예측 장치.
  13. 제 8항에 있어서, 상기 대표속도 생성부는, 상기 사용자 단말로부터 수신된 위치정보에 따른 상기 궤적정보의 편차가 설정편차 이내인 위치정보를 기반으로 상기 대표속도를 생성하는 것을 특징으로 하는 교통정보 예측 장치.
  14. 제 8항에 있어서, 상기 교통정보 예측부는, 상기 패턴속도와 상기 대표속도를 비교하여 상기 대표속도가 기준범위를 벗어난 경우 상기 예측 적용시간 동안 상기 예측모형에 의한 교통정보를 예측하는 것을 특징으로 하는 교통정보 예측 장치.
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US20230152112A1 (en) * 2021-11-15 2023-05-18 Hyundai Motor Company Apparatus for providing estimated time of arrival on navigation route and method thereof

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