게이트 순환 유닛을 활용한 신호교차로 통행속도 예측 모형 개발 - 김호연 (The Graduate School, Ajou University, 2023)
국내의 교통 혼잡 비용은 매년 증가 추세이며, 이를 해결하기 위한 방안으로 ITS(Intelligent Transportation System) 구축이 활발하게 진행되고 있다. ITS의 주요 요소 중 하나로 첨단 교통 정보 시스템(ATIS, Advanced Traveler Information System)이 있으며, 효율적인 교통운영을 위해서는 제공 정보의 정확도가 중요하다고 할 수 있다. 그러나, 기존 교통정보센터에서 운영되는 교통 혼잡도 예측 알고리즘은 통행속도 단일 데이터만을 고려하고 있는 것으로 확인되었다. 도로는 시·공간적으로 독립된 형태가 아니기에 다양한 변수의 유기적인 연계성을 고려하여야 할 것으로 예상되나, 이에 관한 연구가 미비한 실정이다. 이에 따라, 본 연구는 도시부 도로의 다양한 자료를 수집하여 통행속도 변화에 대한 영향을 분석하였고, 수집된 빅데이터 자료를 이용하여 게이트 순환 유닛(GRU, Gated Recurrent Unit) 기반의 단기 통행속도 예측 모형을 개발하였다. 그리고 Baseline 모형과 이중지수평활 모형을 비교 모형으로 선정하여 RMSE 지표로 예측 오차를 평가하였다. 모형 평가 결과, Baseline 모형과 이중지수평활 모형의 RMSE는 평균 7.46, 5.94 값으로 각각 산출되었다. 그리고 GRU 모형으로 예측한 평균 RMSE는 5.08 값이 산출되었다. 15개 링크별로 편차가 있지만, 대부분의 경우 GRU 모형의 오차가 최소의 값을 나타내었고, 추가적인 산점도 분석 결과도 동일한 결과로 나타났다. 이러한 결과로부터 도시부 도로의 통행속도 정보 생성 과정에서 GRU 기반의 예측 모형 적용 시 예측 오차를 감소시키고 모형 적용 속도의 개선을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.
학위논문(석사)--교통공학과,2023. 2
Keywords: GRU; 교통혼잡; 딥러닝; 통행속도