KR20180109552A - 특정행사에 의한 교통영향권의 예측방법 - Google Patents
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Abstract
특정행사에 의한 교통영향권의 예측방법이 개시된다. 본 발명에 의한 특정행사에 의한 교통영향권의 예측방법은 도로운영자가 특정행사에 의한 교통영향권을 예측하는 방법에 있어서, 교통이력 데이터베이스로부터 직전 행사시의 실측값을 획득하는 단계, 상기 교통이력 데이터베이스로부터 평시의 실측값을 연산하는 단계, 상기 교통이력 데이터베이스로부터 평시의 예측값을 연산하는 단계를 포함하며, 상기 (직전 행사시의 실측값 - 평시 예측값)로부터 도출된 평균절대백분비오차(MAPE)를 M1이라 하고, 상기 (평시의 실측값 - 평시 예측값)로부터 도출된 평균절대백분비오차(MAPE)를 M2라고 할 때, (M1 - M2)가 10이상인 경우 행사에 의한 영향이 있는 것으로 판정하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 교통영향권의 예측방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 정기적으로 개최되는 특정 이벤트가 있는 경우의 교통의 흐름을 예측할 수 있도록 하는 특정행사에 의한 교통영향권의 예측방법에 관한 것이다.
교통상황예측이란 반복적/비반복적인 교통혼잡 상황을 예측하여 정보로 가공하고, 가공된 정보를 도로운영자 또는 운전자에게 제공하는 것을 말한다. 이를 이용하면 교통수요를 분산시키거나, 천재지변에 의한 교통재해의 손실을 최소화할 수 있다.
현재, 수도권의 교통상황예측정보는 교통량과 기상 및 행사 등 이벤트에 대한 영향을 고려하지 않고 과거 통행시간 자료를 바탕으로 산출된 정보를 제공하고 있는 상황이다.
지방자치단체인 서울시는 마라톤 대회, 벚꽂축제, 불꽃축제, Hi-Seoul 페스티벌, 퀴어 축제, 세종대로 보행전용거리 등 정기적인 행사를 개최하고 있는데, 행사시점에 교통수요자는 예상되는 교통흐름 정보를 수집함으로써 보다 원활한 주행목적을 달성하려고 하나 이러한 정기적으로 개최되는 행사에 의한 교통상황을 예측하여 제공하는 정보가 전무한 상태이다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 포함하여 여러 문제점들을 해결하기 위한 것으로서, 지방자치단체 또는 공공기관에서 정기적으로 주최하는 행사(이벤트)에 의한 교통영향권의 예측방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 의한 특정행사에 의한 교통영향권의 예측방법은 도로운영자가 특정행사에 의한 교통영향권을 예측하는 방법에 있어서, 교통이력 데이터베이스로부터 직전 행사시의 실측값을 획득하는 단계, 상기 교통이력 데이터베이스로부터 평시의 실측값을 연산하는 단계, 상기 교통이력 데이터베이스로부터 평시의 예측값을 연산하는 단계를 포함하며, 상기 (직전 행사시의 실측값 - 평시 예측값)로부터 도출된 평균절대백분비오차(MAPE)를 M1이라 하고, 상기 (평시의 실측값 - 평시 예측값)로부터 도출된 평균절대백분비오차(MAPE)를 M2라고 할 때, (M1 - M2)가 10이상인 경우 행사에 의한 영향이 있는 것으로 판정한다.
상기 직전 행사시의 실측값은 동일한 행사가 발생한 시점(예측하려고 하는 행사시점과 동일한 요일을 기준으로 함)에서의 도로에서의 속도값인 것을 특징으로 한다.
상기 평시의 실측값은 상기 직전 행사가 있는 날과 동일 요일의 전주 및 전전주의 도로에서의 속도값을 산술평균한 것일 수 있다.
상기 평시의 예측값은 상기 직전 행사가 있는 날과 동일 요일의 전주 및 전전주를 제외한 가장 최근의 주의 동일요일에서의 도로에서의 속도값의 미디안(median, 중간값)일 수 있다.
상기 특정행사는 공공기관에 의해 정기적이며 일정한 요일에 진행되고 통제구간 정보가 명확한 행사일 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 의한 특정행사에 의한 교통영향권의 예측시스템은 특정행사에 의한 교통영향권의 예측을 위한 시스템으로서, 상기 시스템은 처리부와 통신부를 포함하며, 상기 처리부는 상기 통신부를 통해 교통이력 데이터베이스로부터 교통이력 데이터를 수집하며, 상기 교통이력 데이터로부터 직전 행사시의 실측값을 추출하고, 상기 교통이력 데이터베이스로부터 평시의 실측값을 연산하고, 상기 교통이력 데이터베이스로부터 평시의 예측값을 연산하되, (직전 행사시의 실측값 - 평시 예측값)로부터 도출된 평균절대백분비오차(MAPE)를 M1이라 하고, (평시의 실측값 - 평시 예측값)로부터 도출된 평균절대백분비오차(MAPE)를 M2라고 할 때, (M1 - M2)가 10이상인 경우 상기 처리부는 행사에 의하여 교통영향권이 발생한 있는 것으로 판정한다.
상기 특정행사는 공공기관에 의해 정기적이며 일정한 요일에 진행되고 통제구간 정보가 명확한 행사일 수 있다.
본 발명에 의한 특정행사에 의한 교통영향권의 예측방법에 의하면, 정기적, 지속적으로 진행되며 예정된 일정에 따라 진행되는 각종의 행사가 있는 경우에 도로에서의 교통영향권 유무를 판별하여 이를 교통 수요자에게 제공함으로써 축적된 과거의 교통이력정보를 효과적으로 활용하고 교통정보의 수요자에게 정확한 미래 교통정보를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 특정행사에 의한 교통영향권의 예측방법에 대한 플로우차트를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 특정행사에 의한 교통영향권의 예측을 위해 데이터베이스로부터 데이터를 추출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3 및 도 4은 각각 본 발명의 일 실시예에 의한 특정 행사(Hi-Seoul 자전거 대행진)가 발생한 경우의 서울시내 행사지점을 도시한 도면, 행사지점에서의 교통상황의 예측결과를 도시한 도면이다.
도 5 및 도 6는 각각 본 발명의 일 실시예에 의한 특정 행사(퀴어문화축제 및 반대집회)가 발생한 경우의 서울시내 행사지점(서울시청 부근)을 도시한 도면, 행사지점에서의 교통상황의 예측결과를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 특정행사에 의한 교통영향권의 예측을 위해 데이터베이스로부터 데이터를 추출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3 및 도 4은 각각 본 발명의 일 실시예에 의한 특정 행사(Hi-Seoul 자전거 대행진)가 발생한 경우의 서울시내 행사지점을 도시한 도면, 행사지점에서의 교통상황의 예측결과를 도시한 도면이다.
도 5 및 도 6는 각각 본 발명의 일 실시예에 의한 특정 행사(퀴어문화축제 및 반대집회)가 발생한 경우의 서울시내 행사지점(서울시청 부근)을 도시한 도면, 행사지점에서의 교통상황의 예측결과를 도시한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 특정행사에 의한 교통영향권의 예측방법에 대하여 설명하기로 한다.
도 1 및 도 2에 도시한 바와 같이, 본 발명에 의한 특정행사에 의한 교통영향권의 예측방법은 도로운영자가 특정행사에 의한 교통영향권을 예측하는 방법에 있어서, 교통이력 데이터베이스로부터 직전 행사시의 실측값을 획득하는 단계, 상기 교통이력 데이터베이스로부터 평시의 실측값을 연산하는 단계, 상기 교통이력 데이터베이스로부터 평시의 예측값을 연산하는 단계를 포함하며, 상기 (직전 행사시의 실측값 - 평시 예측값)로부터 도출된 평균절대백분비오차(MAPE)를 M1이라 하고, 상기 (평시의 실측값 - 평시 예측값)로부터 도출된 평균절대백분비오차(MAPE)를 M2라고 할 때, (M1 - M2)가 10이상인 경우 행사에 의한 영향이 있는 것으로 판정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서 특정행사는 교통흐름에 영향을 미치는 이벤트(event)의 일종으로서, 국가 또는 지방자치단체에서 정기적으로 개최하는 행사를 말한다.
이러한 특정행사에는 마라톤 대회, 벚꽂축제, 불꽃축제, Hi-Seoul 페스티벌, 퀴어축제, 세종대로 보행전용거리 등이 포함될 수 있다.
상기 직전 행사시의 실측값은 동일한 행사가 발생한 시점에서의 도로에서의 속도값인 것을 특징으로 한다.
도 2에 도시한 바와 같이, 예측하려고 하는 행사를 n 행사라고 할 경우, n 행사가 있기 직전의 행사인 (n-1)행사가 있었던 당시의 도로에서 측정된 실제 데이터를 의미한다.
상기 평시의 실측값은 상기 직전 행사가 있는 날과 동일 요일의 전주 및 전전주의 도로에서의 속도값을 산술평균한 것을 특징으로 한다.
즉, 상기 평시의 실측값은 예측하려고 하는 행사를 n 행사라고 할 경우, n 행사가 있기 직전의 행사인 (n-1)행사가 있었던 날(예측하려고 하는 n 행사와 동일한 요일임)의 전주 및 전전주의 동일 요일의 도로에서의 속도값을 산술평균한 값을 의미한다.
상기 평시의 예측값은 상기 직전 행사가 있는 날과 동일 요일의 전주 및 전전주를 제외한 가장 최근의 주의 동일요일에서의 도로에서의 속도값의 미디안(median, 중간값)인 것을 특징으로 한다.
즉, 상기 평시의 예측값은 예측하려고 하는 행사를 n 행사라고 할 경우, n 행사가 있기 직전의 행사인 (n-1)행사가 있었던 날(예측하려고 하는 n 행사와 동일한 요일임)의 전주 및 전전주를 제외한 가장 최근의 10개의 주(week)에서의 도로에서의 속도값의 중간값(median)을 의미한다.
본 발명에서 (직전 행사시의 실측값 평시 예측값)로부터 도출된 평균절대백분비오차(mean absolute percentage error)를 M1이라 하고, (평시의 실측값 - 평시 예측값)로부터 도출된 평균절대백분비오차(MAPE)를 M2라고 할 때, (M1 - M2)가 10이상인 경우를 특정행사에 의한 영향이 있는 것으로 판정한다.
즉, 특정영역(도로 등)에서 계산된 (M1-M2)가 10이상인 경우 영향권역으로 평가하는 이유는 1년간 평시의 하루평균 예측 정확도가 10~15%이고, 행사시 하루평균 예측 정확도가 20~25% 이므로 평시와 행사시의 예측 정확도의 차이가 약 10%이기 때문이다.
상기 특정행사는 공공기관에 의해 정기적이며 일정한 요일(동일한 요일)에 진행되고 통제구간 정보가 명확한 행사인 것을 특징으로 한다. 상기 특정행사는 서울시에서 주관하는 마라톤 대회, 벚꽃축제, 불꽃축제, Hi-Seoul 페스티벌, 퀴어축제, 세종대로 보행전용거리 등의 행사인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 실시예에 의한 특정행사에 의한 교통영향권의 예측시스템은
특정행사에 의한 교통영향권의 예측을 위한 시스템으로서, 상기 시스템은 처리부와 통신부를 포함하며, 상기 처리부는 상기 통신부를 통해 교통이력 데이터베이스로부터 교통이력 데이터를 수집하며, 상기 교통이력 데이터로부터 직전 행사시의 실측값을 추출하고, 상기 교통이력 데이터베이스로부터 평시의 실측값을 연산하고, 상기 교통이력 데이터베이스로부터 평시의 예측값을 연산하되, (직전 행사시의 실측값 - 평시 예측값)로부터 도출된 평균절대백분비오차(MAPE)를 M1이라 하고, (평시의 실측값 - 평시 예측값)로부터 도출된 평균절대백분비오차(MAPE)를 M2라고 할 때, (M1 - M2)가 10이상인 경우 상기 처리부는 행사에 의하여 교통영향권이 발생한 있는 것으로 판정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의한 특정행사에 의한 교통영향권의 예측을 위한 시스템은 처리부와 통신부를 구비하며, 통신부는 국가 또는 공공기관에서 관리하고 있는 도로 교통이력 데이터베이스와 접속하여 과거 또는 현재의 교통정보를 수집할 수 있다.
처리부는 상기 통신부와 연결되며 각종 연산처리장치 또는 저장장치 등을 포함하고 있으며 수집된 데이터의 연산, 처리 및 저장 등의 프로세스를 처리하게 된다.
상기 교통영향권의 예측을 위한 시스템은 각종 정보 입력을 위한 입력장치나 표시를 위한 화면장치, 결과를 출력하기 위한 출력장치를 구비할 수 있다.
상기 특정행사는 공공기관에 의해 정기적이며 일정한 요일에 진행되고 통제구간 정보가 명확한 행사인 것을 특징으로 한다.
<행사가 개최된 경우를 반영한 교통상황의 예측>
도 3은 2016년 10월 08일에 개최된 2016 세계불꽃축제에 의해 서울시내 특정 지점에서의 교통상황을 예측하기 위하여 표시한 예측지점을 표시한 것이며 도 4는 특정지점에서의 교통상황을 예측한 결과를 그래프로 도시한 것이다.
상기 세계불꽃축제 행사시간은 오후 8:02-오후 9:33이며, 통제시간은 오후 6:05-오후 9:33이었다.
행사가 이루어진 구간은 광화문 광장→서울역→한강대교북단(강변북로진입)→양화대교→가양대교(강변북로진출)→구룡사거리→월드컵사거리→평화광장 순이었다.
도 4에 도시한 바와 같이 서울시청 부근 도로에서의 교통상황 예측결과 검정색의 이벤트 당일의 속도가 붉은색의 평상시 속도보다 상대적으로 낮음을 알 수 있다.
도 5는 2016년 6월 12일에 개최된 퀴어문화축제 및 반대집회에 의해 서울시내 특정 지점에서의 교통상황을 예측하기 위하여 표시한 예측지점을 표시한 것이며 도 6은 특정지점에서의 교통상황을 예측한 결과를 그래프로 도시한 것이다.
상기 퀴어문화축제 및 반대집회의 행사시간은 오후 2:00-오후 6:10이며, 통제시간은 오후 4:23-오후 6:10이었다.
행사가 이루어진 구간은 서울광장→을지로2가→퇴계로2가→회현사거리→한국은행→을지로1가→서울광장(2개차로, 2.9km)이었으며, 행사 인원은 10,000여명 이었다.
도 6에 도시한 바와 같이 서울시청 부근에서의 교통상황 예측결과 검정색의 이벤트 당일의 속도가 붉은색의 평상시 속도보다 상대적으로 낮음을 알 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.
Claims (7)
- 도로운영자가 특정행사에 의한 교통영향권을 예측하는 방법에 있어서,
교통이력 데이터베이스로부터 직전 행사시의 실측값을 획득하는 단계;
상기 교통이력 데이터베이스로부터 평시의 실측값을 연산하는 단계;
상기 교통이력 데이터베이스로부터 평시의 예측값을 연산하는 단계를 포함하며,
상기 (직전 행사시의 실측값 - 평시 예측값)로부터 도출된 평균절대백분비오차(MAPE)를 M1이라 하고,
상기 (평시의 실측값 - 평시 예측값)로부터 도출된 평균절대백분비오차(MAPE)를 M2라고 할 때,
(M1 M2)가 10이상인 경우 행사에 의한 영향이 있는 것으로 판정하는 특정행사에 의한 교통영향권의 예측방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 직전 행사시의 실측값은 동일한 행사가 발생한 시점에서의 도로에서의 속도값인 것을 특징으로 하는 특정행사에 의한 교통영향권의 예측방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 평시의 실측값은 상기 직전 행사가 있는 날과 동일 요일의 전주 및 전전주의 도로에서의 속도값을 산술평균한 것을 특징으로 하는 특정행사에 의한 교통영향권의 예측방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 평시의 예측값은 상기 직전 행사가 있는 날과 동일 요일의 전주 및 전전주를 제외한 가장 최근의 주의 동일요일에서의 도로에서의 속도값의 미디안(median)인 것을 특징으로 하는 특정행사에 의한 교통영향권의 예측방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 특정행사는 공공기관에 의해 정기적이며 일정한 요일에 진행되고 통제구간 정보가 명확한 행사인 것을 특징으로 하는 특정행사에 의한 교통영향권의 예측방법.
- 특정행사에 의한 교통영향권의 예측을 위한 시스템으로서,
상기 시스템은 처리부와 통신부를 포함하며, 상기 처리부는 상기 통신부를 통해 교통이력 데이터베이스로부터 교통이력 데이터를 수집하며,
상기 교통이력 데이터로부터 직전 행사시의 실측값을 추출하고,
상기 교통이력 데이터베이스로부터 평시의 실측값을 연산하고,
상기 교통이력 데이터베이스로부터 평시의 예측값을 연산하되,
(직전 행사시의 실측값 - 평시 예측값)로부터 도출된 평균절대백분비오차(MAPE)를 M1이라 하고,
(평시의 실측값 - 평시 예측값)로부터 도출된 평균절대백분비오차(MAPE)를 M2라고 할 때,
(M1 - M2)가 10이상인 경우 상기 처리부는 행사에 의하여 교통영향권이 발생한 있는 것으로 판정하는 특정행사에 의한 교통영향권의 예측시스템.
- 제 6 항에 있어서,
상기 특정행사는 공공기관에 의해 정기적이며 일정한 요일에 진행되고 통제구간 정보가 명확한 행사인 것을 특징으로 하는 특정행사에 의한 교통영향권의 예측시스템.
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| KR20200051343A (ko) | 2018-11-05 | 2020-05-13 | (주)엔키아 | 시계열 데이터 예측 모델 평가 방법 및 장치 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR101954394B1 (ko) | 2019-03-05 |
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