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차량 검지자료 결측 보정처리에 관한 연구

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최초등록일 2015.03.25 최종저작일 2006.01
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차량 검지자료 결측 보정처리에 관한 연구
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    서지정보

    · 발행기관 : 대한교통학회
    · 수록지 정보 : 대한교통학회지 / 24권 / 7호
    · 저자명 : 김정연, 이영인, 백승걸, 남궁성

    목차

    Ⅰ. 서론
    Ⅱ. 국내⋅외 결측 보정처리 현황 및 선행연구고찰
    Ⅲ. 방법론 정립
    Ⅳ. 결측 보정처리 적용
    Ⅴ. 결론 및 향후 연구과제

    초록

    교통정보는 운영 중인 VDS(Vehicle Detector System)를 통해 수집된 교통량, 속도, 점유율 자료를 바탕으로 가공되어
    제공된다. 수집된 자료의 응용범위와 이용자 및 활용분야는 점점 증가하는 추세에 있다. 수집된 차량 검지자료 내의 결측자료는
    대상의 속성을 포함하지 않은 채 전송되는 일련의 빈 데이터를 말한다. 결측자료는 속성 값을 갖고 있지 않은 관계로 데이터
    가공 처리대상에서 제외된다. 결국 수집 데이터 내의 결측자료의 비율이 증가할수록 해당 지점의 교통상황을 반영하는데 있어
    신뢰성이 결여되는 문제점을 갖게 된다. 본 연구에서는 결측자료에 대해 인접지점 참조방식과 이력자료를 활용한 방법론을 적용한
    보정처리 결과를 제시하였다. 현재 운영 중인 서해안/경부고속도로의 VDS 자료에 임의의 결측자료 비율을 처리 후 보정처리
    방법론을 적용하였다. 보정단위는 차로단위-30초 주기로 수행 하였으며 오전/오후/일단위로 구분하여 원데이터 대비 보정된
    값의 오차를 분석하였다. 분석결과 인접지점 참조방식에 비해 이력자료를 활용한 보정처리 방법이 원데이터에 가까운 값을 도출하
    는 것을 알 수 있었다.

    영어초록

    The traffic information is provided, which based on the volume of traffic, speed, occupancy collected through
    the currently operating Vehicle Detector System(VDS). In addition to the trend in utilization field of traffic
    information is increasing gradually with the applied various fields and users. Missing data in Vehicle detector
    data means series of data transmitted to controller without specific property. The missing data does not have
    a data property, so excluded at the whole data process. Hence, increasing ratio of missing data in VDS data
    inflicts unreliable representation of actual traffic situation. This study presented the imputation process due
    out which applied the methodologies that utilized adjacent stations reference and historical data utilize about
    missing data. Applied imputation process methodologies to VDS data of SeoHaeAn/Kyongbu Expressway,
    currently operation VDS, after processes at missing data ratio of an option. Imputation process held presented
    to per lane-30seconds-period, and morning/afternoon/daily time scope ranges classified, and analyzed an error
    of imputed data preparing for actual data. The analysis results, an low error occurred relatively in the results
    of the imputation process way that utilized a historical data compare with adjacent stations reference methods.

    참고자료

    · 없음
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