주행속도 예측을 위한 모형개발

Abstract

본 연구는 도로의 설계일관성 평가를 위해 지방부 2차로 도로의 평면 곡선부 85백분위 주행속도 예측모형을 기존의 회귀모형에 비해 보다 효율적이고 신뢰성 높은 인공신경망 이론을 적용하여 개발하였다. 곡선반경, 곡선길이, 교차각, 시거, 차로폭, 차선(안쪽, 바깥쪽)과 같은 기하구조 특성에 의해 속도가 결정된다는 가정하에 30개 조사지점을 통해 얻어진 자료를 모형의 입력층 자료로 이용하였고, 입력층 변수에 따라 네가지 유형의 신경망 모형을 제시하였다. 신경망 모형 중 다층신경망 모형을 적용하여 은닉층의 유니트 수, 학습계수, 모멘텀계수, 학습횟수의 변화에 따른 최적 모형 구조를 도출하였다. 신경망 모형의 학습성능을 검증하기 위하여 선정된 30개 조사지점에서 20개 지점을 모형의 학습자료로 나머지 학습되지 않은 10개 지점을 예측자료로 활용하였다. 분석결과, 네 가지 유형의 신경망 모형 중에서 모형 D가 통게적 검증결과 R2 값이 85%이며, %RMSE=0.0204로 가장 실제값에 유사한 모형으로 평가되었다.