루프검지기 자기신호 패턴분석을 통한 차량재인식 알고리즘

Abstract

구간통행시간은 고속도로의 교통상황 모니터링을 위해 가장 효과적으로 사용될 수 있는 교통변수 중의 하나로 본 연구에서는 루프검지기를 이용하여 구간통행시간을 산출하는데 새로운 방법의 접근을 시도하였다. 국내에 가장 보편적으로 설치되어 있는 루프검지기에서 수집한 자기신호자료를 분석하여 각 차량을 구분할 수 있는 개별차량 고유특성을 산출하여 상류부를 통과한 차량을 하류부에서 재인식하는 알고리즘을 개발하였다. 개별차량특성으로는 차량의 검지기 통과시간, 차량길이, ESI값을 사용하였다. 검지기를 수집한 동일시간, 동일장소에서 동영상을 촬영 및 분석하여 실제통행시간을 산출하고 개발된 알고리즘의 성능평가를 위해 사용하였다. 매칭정확도를 최대로 하는 각 파라메터들의 최적값을 산정하기 위해 수집자료의 전반부를 training data로 설정하고 파라메터의 정산과정을 사용하였다. 산출된 최적 파라메터들을 이용하여 수집자료의 후반부인 test data에 적용하여 구간통행시간과 매칭정확도를 산출하였다. 차량재인식 결과 개발된 알고리즘에서는 매칭정확도가 약 48%로 산출되었으며, 구간통행시간은 34.14초로 실제 구간통행시간인 34초와 매우 유사하게 산출되었다. 그리고 본 연구에서 제시한 알고리즘의 교통상황에 따른 적용가능성 검토과정을 수행하였다.