신호교차로 대기행렬 예측을 위한 인공신경망의 학습자료 구성분석

Abstract

본 연구에서는 도시부도로 신호교차로의 대기행렬을 단기(one cycle ahead)예측함에 있어 단일검지체계에 기반을 둔 한 지점의 시계열적 패턴을 갖는 검지자료(detection data)를 학습자료로 구성할 경우와 통합차량검지체계하에 기반을 둔 시공간적 상관관계를 갖는 검지자료를 학습자료로 이용할 경우를 가정하여 이에 대한 인공신경망의 학습능력과 예측능력을 비교하였다. 연구결과는 도시부도로 신호교차로상에서 차량군(platoon)의 이동에 따라 발생되는 시공간적인 상관관계를 갖는 교통류변수 「상류유입교통량(k-1)」→통행시간(k-1)→대기행렬(k)→유출교통량(k)→대기행렬(k+1)」 를 인공신경망의 학습자료로 구성할 경우 교통류 패턴의 학습능력이 뛰어난 것으로 밝혀졌다.