[go: up one dir, main page]

KR20170036389A - 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법 및 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법 - Google Patents

교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법 및 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20170036389A
KR20170036389A KR1020150135487A KR20150135487A KR20170036389A KR 20170036389 A KR20170036389 A KR 20170036389A KR 1020150135487 A KR1020150135487 A KR 1020150135487A KR 20150135487 A KR20150135487 A KR 20150135487A KR 20170036389 A KR20170036389 A KR 20170036389A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
accuracy
evaluation model
server
speed
traffic information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
KR1020150135487A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102384433B1 (ko
Inventor
유병용
김대호
Original Assignee
현대엠엔소프트 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 현대엠엔소프트 주식회사 filed Critical 현대엠엔소프트 주식회사
Priority to KR1020150135487A priority Critical patent/KR102384433B1/ko
Publication of KR20170036389A publication Critical patent/KR20170036389A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102384433B1 publication Critical patent/KR102384433B1/ko
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G06Q50/30—
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

본 발명은 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법 및 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법에 관한 것으로, 서버가 미리 설정된 속도범위별로 프로브차량(Probe vehicle)의 속도 분포를 수집하는 단계, 상기 서버가 적어도 2개 이상의 구간으로 속도범위별 속도 분포를 각각 구분하는 단계 및 상기 서버가 각각의 속도범위별로 구분된 구간에 따라 정확도 평가 모형을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법 및 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법{METHOD OF CREATING ACCURACY EVALUATION MODEL FOR TRAFFIC INFORMATION AND METHOD OF PROVIDING TRAFFIC INFORMATION USING THE SAME}
본 발명은 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법 및 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 제공된 교통정보의 정확도를 평가하는 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법 및 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법에 관한 것이다.
최근 들어 도로 이용자들에게 실시간으로 구간 교통정보를 제공함으로써 운행 및 시간 비용을 최소화하고, 차량을 최대한 분산시킴으로써 교통량 집중화를 방지하여 한정되어 있는 도로의 효율성을 높일 수 있도록 하는 기술들이 제공되고 있다.
이러한 교통정보는 일반적으로 다수의 프로브차량(Probe vehicle)이 제공하는 정보를 기반으로 교통정보 제공 장치에 의해 산출되며, 교통정보 제공 장치들은 특히 지도데이터를 이용하여 계산된 구간별 평균속도를 반영하여 교통정보를 산출하는 경우가 많다.
이러한 지도데이터에는 도로의 링크, 각 링크별 노드 리스트, 각 노드의 좌표 등이 포함되어 있으며, 종래 교통정보 제공 장치들은 이러한 지도데이터 및 프로브차량이 제공하는 정보를 이용하여 각 링크별 평균속도 또는 특정 구간별 평균속도를 계산하여 교통정보를 산출하였다.
예를 들어 교통이 원활한 도로에는 파란색, 지체(또는 서행)중인 도로에는 노란색, 정체중인 도로에는 빨간색 정보를 지도에 표시함으로써, 사용자가 도로상황을 확인할 수 있도록 하는 서비스를 제공하였다.
그런데 이러한 서비스를 제공받으면서 도로를 주행하다 보면, 실제 도로상황은 원활하게 소통되는데 반해 지도에는 지체 상황으로 표시되고 있거나, 그 반대로 실제 도로상황은 정체상황인데 반해 지도에는 원활한 상황으로 표시되는 경우가 빈번하게 발생한다는 문제점이 존재하였다.
한편 본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허 10-2007-0042445호(2007.04.23)에 개시되어 있다.
본 발명은 제공된 교통정보의 정확도를 평가하여 교통정보의 정확성을 높일 수 있도록 하는 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법 및 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명에 따른 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법은 서버가 미리 설정된 속도범위별로 프로브차량(Probe vehicle)의 속도 분포를 수집하는 단계; 상기 서버가 적어도 2개 이상의 구간으로 속도범위별 속도 분포를 각각 구분하는 단계; 및 상기 서버가 각각의 속도범위별로 구분된 구간에 따라 정확도 평가 모형을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 속도범위별 속도 분포를 각각 구분하는 단계에서, 상기 서버는 속도의 빈도수에 따라 속도 분포를 구분하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 속도범위별 속도 분포를 각각 구분하는 단계에서, 상기 서버는 제1정확도에 해당하는 구간, 상기 제1정확도보다 작은 값인 제2정확도에 해당하는 구간 및 상기 제2정확도보다 작은 값인 제3정확도에 해당하는 구간으로 속도 분포를 구분하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 정확도 평가 모형을 생성하는 단계에서, 상기 서버는 각 구간의 경계속도에 근거하여 산출한 회귀선을 통해 상기 정확도 평가 모형을 생성하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법은 서버가 프로브차량(Probe vehicle)의 GPS 궤적 정보를 수집하는 단계; 상기 서버가 상기 수집된 궤적 정보에 근거하여 서비스 속도를 생성하는 단계; 상기 서버가 상기 생성된 서비스 속도에 따라 교통정보를 제공하는 단계; 상기 서버가 평가구간의 참값(Ground Truth) 정보를 수집하는 단계; 및 상기 서버가 상기 평가구간의 참값 정보, 각각의 참값에 대응하는 서비스 속도 및 미리 생성된 정확도 평가 모형에 근거하여 해당 평가구간의 정확도를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 정확도 평가 모형은, 정확도에 따른 적어도 2개 이상의 영역으로 구분되며, 참값 및 서비스 속도를 축으로 하는 평면의 형태인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 평가구간의 정확도를 산출하는 단계에서, 상기 서버는 아래의 수학식 1과 같은 계산을 통해 상기 정확도를 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법은 상기 산출된 정확도가 설정값 미만인 경우, 상기 서버가 해당 평가구간의 서비스 속도 생성 방식을 변경하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법은 상기 궤적 정보를 수집하는 단계 전에, 상기 서버가 상기 정확도 평가 모형을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 정확도 평가 모형을 생성하는 단계는, 상기 서버가 미리 설정된 속도범위별로 프로브차량의 속도 분포를 수집하는 단계; 상기 서버가 적어도 2개 이상의 구간으로 속도범위별 속도 분포를 각각 구분하는 단계; 및 상기 서버가 각각의 속도범위별로 구분된 구간에 따라 정확도 평가 모형을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법 및 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법은 빈도로 구분되는 구간에 따라 정확도를 선정하여 평가 모형 생성함으로써 허용오차를 고려하여 교통정보의 품질을 평가할 수 있도록 하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법 및 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법이 수행되는 장치를 설명하기 위한 예시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법에서의 속도범위별 프로브차량의 속도 분포를 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법에서 속도 분포를 구간으로 구분하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법에서 생성된 평가 모형을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법 및 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법의 일 실시예를 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법 및 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법이 수행되는 장치를 설명하기 위한 예시도이다.
도 1에 도시된 것과 같이, 서버(100)는 정보 수집부(110), 정확도 평가 모형 생성부(120), 서비스 속도 생성부(130), 교통정보 제공부(140) 및 교통정보 평가부(150)를 포함할 수 있다.
즉 서버(100)는 다수의 프로브차량(Probe vehicle)으로부터 도로 상황에 대한 정보를 수집하고, 교통정보를 생성하며, 생성된 교통정보를 실제 주행 중인 각 차량에 제공하는 교통정보 서비스 서버일 수 있다.
정보 수집부(110)는 프로브차량, 교통정보를 제공받는 차량 등으로부터 GPS 궤적 정보, 속도 정보 등을 수집할 수 있다. 예를 들어 정보 수집부(110)는 각각의 차량으로부터 직접 정보를 수집하거나, 도로에 설치된 교통정보 수집장치 등으로부터 정보를 수집할 수 있다.
정확도 평가 모형 생성부(120)는 정보 수집부(110)를 통해 수집되어 누적된 데이터를 분석 및 가공하여 교통정보의 정확도를 평가할 수 있는 정확도 평가 모형을 생성할 수 있다.
서비스 속도 생성부(130)는 정보 수집부(110)를 통해 수집되는 실시간 정보에 따라 각 링크 또는 특정 구간의 서비스 속도(교통정보 제공을 위해 산출되는 대표속도)를 생성할 수 있다. 예를 들어 서비스 속도 생성부(130)는 설정주기 동안 수집된 특정 구간에서의 프로브차량들의 평균속도를 해당 구간의 대표속도(서비스 속도)로 산출할 수 있다.
교통정보 제공부(140)는 서비스 속도 생성부(130)에서 생성된 서비스 속도에 따라 교통정보를 생성하여 각 차량에 제공할 수 있다. 예를 들어, 교통정보 제공부(140)는 특정 구간의 지체 또는 정체 여부, 서비스 속도 등을 교통정보로 제공할 수 있다.
교통정보 평가부(150)는 각 차량에 제공된 교통정보를 평가할 수 있다. 즉 교통정보 평가부(150)는 정확도 평가 모형 생성부(120)에서 생성된 정확도 평가 모형을 이용하여 각 차량에 제공된 교통정보를 평가할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법에서의 속도범위별 프로브차량의 속도 분포를 설명하기 위한 예시도이며, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법에서 속도 분포를 구간으로 구분하는 과정을 설명하기 위한 예시도이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법에서 생성된 평가 모형을 설명하기 위한 예시도이로서, 이를 참조하여 본 실시예에 따른 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법을 설명하면 다음과 같다.
도 2에 도시된 것과 같이, 서버(100)는 먼저 속도범위별 프로브 차량의 속도 분포를 수집한다(S200). 즉, 도 3에서 볼 수 있듯이, 특정 속도범위(예 : 10~20km/h)에 해당하는 링크(도로)더라도, 해당 링크를 통과하는 프로브차량의 실제 속도는 다양한 값이 나타날 수 있으며, 서버(100)는 이러한 속도범위별 프로브 차량의 속도 분포를 수집할 수 있다. 이때 이러한 속도범위는 미리 설정되어 있을 수 있으며, 예를 들어 도 3에 도시된 것과 같이 10km/h 간격으로 설정될 수 있다.
이어서 서버(100)는 상기 단계(S200)에서 수집된 속도 분포에 근거하여 속도범위별 정확도 구간을 선정한다(S210). 즉, 도 4에서 볼 수 있듯이, 서버(100)는 10~20km/h의 범위에 대한 속도 분포를 복수개의 구간(예: 100% 정확도 구간, 50% 정확도 구간 및 오차 구간(0% 정확도 구간))으로 구분할 수 있다.
이때 서버(100)는 속도의 빈도수에 따라 속도 분포를 구분할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 최빈값에 해당하는 속도를 기준으로 50%의 빈도수를 포함하는 구간을 100% 정확도 구간으로 선정하고, 70%의 빈도수를 포함하는 구간을 50% 정확도 구간으로 선정하며, 나머지 구간을 오차 구간으로 선정할 수 있다.
서버(100)는 이러한 속도 분포의 구간 선정을 다른 속도범위에서도 수행하여, 각각의 속도범위별 속도 분포를 복수개의 구간으로 각각 구분할 수 있다.
즉, 종래에는 각 차량에 제공된 서비스 속도와 참값(Ground Truth, 실제 속도) 사이의 오차 비율만을 이용하여 제공된 서비스 속도에 대한 품질을 평가하는 것이 일반적이었다. 그러나 이러한 방식의 경우 도로(링크, 평가구간)의 특성, 속도범위 등에 따라 발생할 수 있는 오차의 변동을 반영할 수 없어, 이를 분석 자료로 활용하는 것에 많은 문제점이 존재하였다.
이러한 종래의 방식과는 달리 본 실시예의 경우, 수집된 속도의 빈도수에 따라 속도 분포의 구간을 나누어 정확도를 선정함으로써, 현실적인 허용오차를 반영하여 정확도를 평가할 수 있는 모형을 생성할 수 있도록 한다.
상기 단계(S220) 이후, 서버(100)는 상기 단계(S210)에서 선정된 속도범위별 정확도 구간에 따라 정확도 평가 모형을 생성한다(S220). 즉 서버(100)는 각각의 속도범위별로 구분된 구간에 따라 정확도 평가 모형을 생성할 수 있다.
이때 서버(100)는 각 구간의 경계속도에 근거하여 산출한 회귀선을 통해 정확도 평가 모형을 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 4 및 5에서 볼 수 있듯이, 10~20km/h의 범위에서는 100% 정확도 구간과 50% 정확도 구간을 구분하는 상측(높은 속도) 경계속도와 하측(낮은 속도) 경계속도가 존재하며, 다른 속도 범위에서도 이와 마찬가지로 100% 정확도 구간과 50% 정확도 구간을 구분하는 상측 경계속도와 하측 경계속도 각각 존재한다. 즉, 여기서 경계속도는 각 구간을 구분되게 하는 속도를 의미한다.
서버(100)는 이러한 100% 정확도 구간과 50% 정확도 구간을 구분하는 상측 경계속도들에 대한 회귀선을 산출하여, 100% 정확도 구간과 50% 정확도 구간을 구분하는 상측 경계선을 산출할 수 있으며, 이와 마찬가지의 방식으로 100% 정확도 구간과 50% 정확도 구간을 구분하는 하측 경계선을 산출할 수 있다. 이때 서버(100)는 최소제곱법(method of least squares)을 사용하여 회귀선을 산출할 수 있다.
서버(100)는 이렇게 산출된 경계선들을 통해 전체 영역을 복수개의 영역으로 구분하는 방식으로 정확도 평가 모형을 생성할 수 있다. 즉 정확도 평가 모형을 이용한 정확도 평가 시, 도 5의 x축은 참값에 해당하는 축이 되고, y축은 서비스 속도에 해당하는 축이 될 수 있다. 다시 말해, 서비스 속도가 50km이었으나 실제 참값이 30km이었던 경우는
Figure pat00001
영역에 속하게 되며, 이러한 경우 해당 서비스 속도는 50%의 정확도를 가지는 경우라고 볼 수 있다.
즉 도 5에서,
Figure pat00002
영역의 경우 100% 정확도를 가지는 영역이라고 볼 수 있고,
Figure pat00003
영역의 경우 50%의 정확도를 가지는 영역이라고 볼 수 있으며,
Figure pat00004
영역의 경우 0%의 정확도를 가지는 영역이라고 볼 수 있다.
한편 상술한 정확도 평가 모형은 도로의 각 링크(평가구간)별로 생성되는 것이 바람직하나, 주요 링크에 대해서만 생성될 수도 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도로서, 이를 참조하여 본 실시예에 따른 교통정보 정확도 평가 모형을 설명하면 다음과 같다. 또한 이하에서 설명하는 교통정보 제공 방법은 하나의 평가구간(예: 특정 링크)에 대해 수행되는 교통정보 제공 방법으로, 복수개의 도로들에 대한 교통정보 제공이 동시에 수행될 수 있다.
도 6에 도시된 것과 같이, 서버(100)는 먼저 정확도 평가 모형을 생성한다(S300). 예를 들어 서버(100)는, 미리 설정된 속도범위별로 프로브차량의 속도 분포를 수집하고, 적어도 2개 이상의 구간으로 속도범위별 속도 분포를 각각 구분하며, 각각의 속도범위별로 구분된 구간에 따라 정확도 평가 모형을 생성할 수 있다.
이어서 서버(100)는 프로브차량의 GPS 궤적 정보를 수집한다(S310). 예를 들어 서버(100)는 설정주기(정보제공간격) 동안 다수의 프로브차량으로부터 GPS 궤적 정보를 수집할 수 있다.
상기 단계(S310) 이후, 서버(100)는 상기 단계(S310)에서 수집된 궤적 정보에 근거하여 서비스 속도를 생성하고, 이를 제공한다(S320). 예를 들어, 서버(100)는 GPS 궤적과 지도를 매칭하고, 특정 도로(평가구간)을 주행한 프로브차량들의 평균속도를 계산하여 서비스 속도를 생성할 수 있다.
상기 단계(S320) 이후, 서버(100)는 평가구간의 참값(Ground Truth) 정보를 수집한다(S330). 여기서 참값은 해당 평가구간을 주행한 차량의 실제 속도를 의미한다.
이어서 서버(100)는 상기 단계(S330)에서 수집된 평가구간의 참값 정보, 각각의 참값에 대응하는 서비스 속도 및 상기 단계(S300)에서 생성된 정확도 평가 모형에 근거하여 해당 평가구간의 정확도를 산출한다(S340).
구체적으로 서버(100)는 아래의 수학식 1과 같은 계산을 통해 해당 평가구간의 정확도를 산출할 수 있다.
Figure pat00005
여기서 Acc는 정확도(%), a1, a2 및 an은 정확도 평가 모형의 각 영역의 정확도에 따른 상수,
Figure pat00006
는 수집된 참값 중 정확도 평가 모형의 제1영역에 해당하는 데이터의 수,
Figure pat00007
는 수집된 참값 중 정확도 평가 모형의 제2영역에 해당하는 데이터의 수,
Figure pat00008
은 수집된 참값 중 정확도 평가 모형의 제n영역에 해당하는 데이터의 수,
Figure pat00009
는 수집된 전체 참값의 수를 의미한다.
예를 들어, 도 5에 도시된 것과 같은 정확도 평가 모형을 이용할 경우, 서버(100)는 다음의 수학식 2와 같은 계산을 통해 평가구간의 정확도를 산출할 수 있다.
Figure pat00010
즉
Figure pat00011
영역의 경우 100% 정확도를 가지는 영역이므로 상수로 1을 곱하면 되고,
Figure pat00012
영역의 경우 50%의 정확도를 가지는 영역이므로 상수로 0.5를 곱하면 되며,
Figure pat00013
영역의 경우 0%의 정확도를 가지므로 해당 항목은 소거되게 된다.
즉 서비스 속도가 50km이었으나 실제 참값이 30km이었던 경우는
Figure pat00014
영역에 속하게 되므로,
Figure pat00015
에 해당하는 값이 되며, 서버(100)는 이러한 방식으로 해당 평가구간의 정확도를 산출할 수 있다.
한편 서버(100)는 산출된 정확도가 설정값 미만인 경우, 상기 서버가 해당 평가구간의 서비스 속도 생성 방식을 변경할 수도 있다. 예를 들어 참값의 분포가
Figure pat00016
영역이나
Figure pat00017
영역에 많이 포함되어 있는 경우에는, 서버(100)가 제공한 서비스 속도가 과도한 값으로 제공되었다고 볼 수 있으므로, 서버(100)는 해당 평가구간의 서비스 속도 생성 시 보다 작은 값이 생성되도록 그 생성 방식을 변경할 수 있다.
이와 같이 본 발명의 실시예에 따른 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법 및 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법은 빈도로 구분되는 구간에 따라 정확도를 선정하여 평가 모형 생성함으로써 허용오차를 고려하여 교통정보의 품질을 평가할 수 있도록 하며, 교통정보의 정확도 저하 원인을 분석할 수 있도록 함으로써, 교통정보의 정확성을 높일 수 있도록 한다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.
100: 서버
110: 정보 수집부
120: 정확도 평가 모형 생성부
130: 서비스 속도 생성보
140: 교통정보 제공부
150: 교통정보 평가부

Claims (13)

  1. 서버가 미리 설정된 속도범위별로 프로브차량(Probe vehicle)의 속도 분포를 수집하는 단계;
    상기 서버가 적어도 2개 이상의 구간으로 속도범위별 속도 분포를 각각 구분하는 단계; 및
    상기 서버가 각각의 속도범위별로 구분된 구간에 따라 정확도 평가 모형을 생성하는 단계를 포함하는 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 속도범위별 속도 분포를 각각 구분하는 단계에서, 상기 서버는 속도의 빈도수에 따라 속도 분포를 구분하는 것을 특징으로 하는 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 속도범위별 속도 분포를 각각 구분하는 단계에서, 상기 서버는 제1정확도에 해당하는 구간, 상기 제1정확도보다 작은 값인 제2정확도에 해당하는 구간 및 상기 제2정확도보다 작은 값인 제3정확도에 해당하는 구간으로 속도 분포를 구분하는 것을 특징으로 하는 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 정확도 평가 모형을 생성하는 단계에서, 상기 서버는 각 구간의 경계속도에 근거하여 산출한 회귀선을 통해 상기 정확도 평가 모형을 생성하는 것을 특징으로 하는 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법.
  5. 서버가 프로브차량(Probe vehicle)의 GPS 궤적 정보를 수집하는 단계;
    상기 서버가 상기 수집된 궤적 정보에 근거하여 서비스 속도를 생성하는 단계;
    상기 서버가 상기 생성된 서비스 속도에 따라 교통정보를 제공하는 단계;
    상기 서버가 평가구간의 참값(Ground Truth) 정보를 수집하는 단계; 및
    상기 서버가 상기 평가구간의 참값 정보, 각각의 참값에 대응하는 서비스 속도 및 미리 생성된 정확도 평가 모형에 근거하여 해당 평가구간의 정확도를 산출하는 단계를 포함하는 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 정확도 평가 모형은, 정확도에 따른 적어도 2개 이상의 영역으로 구분되며, 참값 및 서비스 속도를 축으로 하는 평면의 형태인 것을 특징으로 하는 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 평가구간의 정확도를 산출하는 단계에서, 상기 서버는 아래의 수학식 1과 같은 계산을 통해 상기 정확도를 산출하는 것을 특징으로 하는 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법.
    (수학식 1)
    Figure pat00018

    (여기서 Acc는 정확도(%), a1, a2 및 an은 정확도 평가 모형의 각 영역의 정확도에 따른 상수,
    Figure pat00019
    는 수집된 참값 중 정확도 평가 모형의 제1영역에 해당하는 데이터의 수,
    Figure pat00020
    는 수집된 참값 중 정확도 평가 모형의 제2영역에 해당하는 데이터의 수,
    Figure pat00021
    은 수집된 참값 중 정확도 평가 모형의 제n영역에 해당하는 데이터의 수,
    Figure pat00022
    는 수집된 전체 참값의 수를 의미한다.)
  8. 제 5항에 있어서,
    상기 산출된 정확도가 설정값 미만인 경우, 상기 서버가 해당 평가구간의 서비스 속도 생성 방식을 변경하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법.
  9. 제 5항에 있어서,
    상기 궤적 정보를 수집하는 단계 전에, 상기 서버가 상기 정확도 평가 모형을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 정확도 평가 모형을 생성하는 단계는,
    상기 서버가 미리 설정된 속도범위별로 프로브차량의 속도 분포를 수집하는 단계;
    상기 서버가 적어도 2개 이상의 구간으로 속도범위별 속도 분포를 각각 구분하는 단계; 및
    상기 서버가 각각의 속도범위별로 구분된 구간에 따라 정확도 평가 모형을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 속도범위별 속도 분포를 각각 구분하는 단계에서, 상기 서버는 속도의 빈도수에 따라 속도 분포를 구분하는 것을 특징으로 하는 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법.
  12. 제 10항에 있어서,
    상기 속도범위별 속도 분포를 각각 구분하는 단계에서, 상기 서버는 제1정확도에 해당하는 구간, 상기 제1정확도보다 작은 값인 제2정확도에 해당하는 구간 및 상기 제2정확도보다 작은 값인 제3정확도에 해당하는 구간으로 속도 분포를 구분하는 것을 특징으로 하는 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법.
  13. 제 10항에 있어서,
    상기 정확도 평가 모형을 생성하는 단계에서, 상기 서버는 각 구간의 경계속도에 근거하여 산출한 회귀선을 통해 상기 정확도 평가 모형을 생성하는 것을 특징으로 하는 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법.
KR1020150135487A 2015-09-24 2015-09-24 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법 및 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법 Active KR102384433B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150135487A KR102384433B1 (ko) 2015-09-24 2015-09-24 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법 및 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150135487A KR102384433B1 (ko) 2015-09-24 2015-09-24 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법 및 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20170036389A true KR20170036389A (ko) 2017-04-03
KR102384433B1 KR102384433B1 (ko) 2022-04-07

Family

ID=58588910

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020150135487A Active KR102384433B1 (ko) 2015-09-24 2015-09-24 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법 및 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102384433B1 (ko)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4730165B2 (ja) * 2006-03-27 2011-07-20 株式会社デンソー 交通情報管理システム
KR20140146917A (ko) * 2013-06-18 2014-12-29 주식회사 웨이브엠 교통정보 품질 검증 시스템
KR20150085183A (ko) * 2014-01-14 2015-07-23 에스케이플래닛 주식회사 교통 정보 수집을 위한 방법, 이를 위한 장치 및 교통 정보 수집 시스템
JP5757069B2 (ja) * 2010-08-05 2015-07-29 住友電気工業株式会社 プローブ情報の有効性判定装置及びコンピュータプログラム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4730165B2 (ja) * 2006-03-27 2011-07-20 株式会社デンソー 交通情報管理システム
JP5757069B2 (ja) * 2010-08-05 2015-07-29 住友電気工業株式会社 プローブ情報の有効性判定装置及びコンピュータプログラム
KR20140146917A (ko) * 2013-06-18 2014-12-29 주식회사 웨이브엠 교통정보 품질 검증 시스템
KR20150085183A (ko) * 2014-01-14 2015-07-23 에스케이플래닛 주식회사 교통 정보 수집을 위한 방법, 이를 위한 장치 및 교통 정보 수집 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
KR102384433B1 (ko) 2022-04-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109544932B (zh) 一种基于出租车gps数据与卡口数据融合的城市路网流量估计方法
Waddell et al. Characterizing traffic-signal performance and corridor reliability using crowd-sourced probe vehicle trajectories
CN105825360A (zh) 商户配送范围的调整方法和装置
CN104700646A (zh) 一种基于在线gps数据的出租车异常轨迹实时检测方法
WO2010105935A1 (en) Detecting change areas in a digital map from macro probe data attributes
CN106997662B (zh) 一种城市公交车工况构建方法
CN115358551B (zh) 一种高速公路引流分析方法、装置、存储介质及终端
CN110288205A (zh) 交通影响评价方法及装置
CN108307316B (zh) 基于s1-mme数据的快速移动用户高精度判别方法
Grumert et al. Using connected vehicles in a variable speed limit system
CN106355882A (zh) 一种基于路中检测器的交通状态估计方法
Pandey et al. Assessment of Level of Service on urban roads: a revisit to past studies.
Bogenberger et al. Quality management methods for real-time traffic information
Li et al. Calibrating VISSIM roundabout model using a critical gap and follow-up headway approach
KR101545494B1 (ko) 교통 혼잡도 계산 시스템 및 방법
US10935464B2 (en) Method for determining support points of a test plan
KR20170036389A (ko) 교통정보 정확도 평가 모형 생성 방법 및 교통정보 정확도 평가 모형을 이용한 교통정보 제공 방법
Brunauer et al. Deriving driver-centric travel information by mining delay patterns from single GPS trajectories
CN106504532B (zh) 一种确定上游信号控制点位的方法和装置
Zhang et al. Autonomous Vehicles as a Sensor: Simulating Data Collection Process
KR102418043B1 (ko) 교통정보 제공 방법
JP6292555B2 (ja) 交通管理装置、交通管理システムおよび交通管理方法
Hammond The effect of additional lane length on roundabout delay
KR101774294B1 (ko) 교통신호정보를 이용한 세그먼트데이터 기반의 링크속도 생성 방법
Tenekeci et al. Sustainable operational lane capacity for highways

Legal Events

Date Code Title Description
PA0109 Patent application

Patent event code: PA01091R01D

Comment text: Patent Application

Patent event date: 20150924

PG1501 Laying open of application
A201 Request for examination
PA0201 Request for examination

Patent event code: PA02012R01D

Patent event date: 20200616

Comment text: Request for Examination of Application

Patent event code: PA02011R01I

Patent event date: 20150924

Comment text: Patent Application

PN2301 Change of applicant

Patent event date: 20211015

Comment text: Notification of Change of Applicant

Patent event code: PN23011R01D

E902 Notification of reason for refusal
PE0902 Notice of grounds for rejection

Comment text: Notification of reason for refusal

Patent event date: 20211029

Patent event code: PE09021S01D

E701 Decision to grant or registration of patent right
PE0701 Decision of registration

Patent event code: PE07011S01D

Comment text: Decision to Grant Registration

Patent event date: 20220330

GRNT Written decision to grant
PR0701 Registration of establishment

Comment text: Registration of Establishment

Patent event date: 20220405

Patent event code: PR07011E01D

PR1002 Payment of registration fee

Payment date: 20220405

End annual number: 3

Start annual number: 1

PG1601 Publication of registration
PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20250401

Start annual number: 4

End annual number: 4