인공 신경망을 사용하여 링크 속도로부터 차로별 속도를 예측하는 연구

Abstract

본 논문에서는 주행 경로의 소요 시간 예측의 정확도를 높이기 위해 인공 신경망을 사용하여링크 속도로부터 각 차로 별 속도를 예측하는 방법을 제시하였다. 링크를 통과하는 차량의 소요시간은 해당 링크 끝의 교차로에서 직진하거나 우회전하거나 좌회전하는 방향에 따라 링크를 지나가는 소요 시간이 다르게 관찰된다. 따라서, 차량의 진행 방향에 따라 속도를 예측하는 것이 필요하다. 대구광역시 국채보상로의 공평네거리와 이를 중심으로 인접한 4개 교차로에서 측정한 데이터를 정제하여 학습과 검증에 필요한 데이터를 구성하였고, 5개의 신경망 모델을 사용하였다. 또한 예측 결과의 오류 분석을 수행하여 연구 목적에 적합한 신경망을 실험적으로 선별하였다. 실험 결과, 각 차로 별 소요 시간 예측에 대한 오차가 직진 차로는 17.4%, 우회전 차로는 4.4%, 좌회전 차로는 3.9% 감소하였다. 이 결과는 링크 하나의 분석 결과로 경로 전체를 대상으로 한다면 효과는 더욱 커질 것으로 예상한다.