교통 혼잡 원인과 영향을 분석하기 위한 시각적 분석 기술

Abstract

본 논문에서는 교통 흐름 이론을 기반으로 교통 혼잡의 원인을 분석하는 기술을 제시한다. 우리는 GPS 궤적 및 차량 감지기 데이터(VD)와 같은 교통 데이터에서 차량의 흐름을 추출한다. 또한 우리는 교통 데이터에 정보이론의 엔트로피를 사용하여 차량의 흐름 변화를 식별한다. 그런 다음 혼잡 지역의 차량 흐름을 정량화할 수 있는 누적 차량 수 커브(N-curve)를 추출한다. 교통 흐름 이론에 따르면 혼잡유형에 따라 고유한 N-curve 패턴을 관찰할 수 있다. 우리는 N-curve를 네 가지의 혼잡 패턴으로 분류할 수 있는 합성곱 신경망을 설계한다. 교통 혼잡의 원인과 영향을 분석하는 것은 어렵고 상당한 경험과 지식이 필요하다. 따라서 논문에서는 교통 혼잡의 원인과 영향을 분석하기 위한 일련의 프로세스를 효율적으로 수행할 수 있는 시각적 분석 시스템을 제시한다. 논문에서는 두 가지의 사례 연구를 통해 교통 혼잡의 원인을 분석할 수 있는 시스템을 평가한다.