Ⅰ. 서 론

1. 연구의 배경 및 목적

교통관리를 수행하는 ITS(Intelligent Transportation System)의 기반시설은 차량검지기이며 수집자료는 실시간 활용부문과 이력자료 활용부문으로 구분할 수 있다.

수집자료의 실시간 활용부문은 주로 정체 및 돌 발상황관리, 이용자 정보제공 등과 같은 교통류관 리분야로서 시스템의 관리 목적에 맞도록 가공처리 하여 사용한다.

이력자료 활용부문은 관련연구, 정책결정 기초자 료, 도로운영에 대한 평가 및 통계분석 등이 주요 분야로서 아직 국내에서 활발히 적용되고 있지는 않다. 이력자료 활용 목적상 실시간성 활용 자료보 다는 실제값에 가까워야 하며, 교통현상이 수집정 보에 반영될 수 있는 가공처리 과정을 거쳐야 한다.

차량검지기 수집자료는 차로기반 자료로서 비정 상자료나 누락자료를 보정하는 전처리 과정을 거친 후 시, 공간적으로 집계된다.1) 집계자료의 신뢰성은 전처리 과정에서 오류자료와 누락자료를 제대로 보 정할 수 있는지에 따라 좌우된다.

기존 국내 고속도로 차량검지기 수집자료의 전 처리 과정은 대부분 실시간 교통류 관리에 맞추어 서 운영되어 왔으며 이력자료의 생성, 가공처리, 저 장에 대한 관심이나 적용은 미흡한 실정이었다. 하 지만, 최근의 교통자료 이력자료 활용방안에 관한 연구[1-3]와 공공정보 활용 활성화2) 등의 추진으로 차량검지기 이력자료 활용분야가 증대되고 있다. 이러한 배경에서 신뢰성, 일관성 확보를 위해 이력 자료의 특성을 고려한 전처리 과정 수립이 요구되 고 있다.

이에, 본 연구는 정확한 이력자료 생성을 위해 기존 실시간용 전처리 과정을 개선하여 교통이력자 료용 전처리 과정을 제시하는 것을 목적으로 한다.

2. 연구의 내용 및 범위

본 연구는 고속도로에서 수집되는 차량검지기 자료의 전처리과정을 연구대상으로 한다. 연구 수 행을 위해 차량검지기 자료의 전처리 과정에 관한 선행연구 분석으로 기존 전처리 과정의 문제점과 개선방향을 설정하였고 이를 토대로 이력자료 생성 을 위한 전처리 과정을 개선하였다.

평가를 위해 개선된 전처리과정과 기존 고속도 로 교통관리시스템용으로 실시간 전처리된 자료를 다양한 지표로 비교하였다.

Ⅱ. 전처리 기법

1. 전처리 과정 개요

차량검지기는 최초 설치 시의 정확도기준을 만 족시키더라도 설치 이후부터 기기결함, 유지관리 불량, 장비노후 및 손상 등 다양한 이유로 신뢰성 및 정확도가 저하된다. 따라서, 수집자료 활용을 위 해서는 전처리 과정을 통해 비정상자료의 보정과정 을 거쳐야만 하며 이러한 전처리 과정은 시스템 목 적에 맞도록 구성된다.

차량검지기 원시자료(Raw Data)는 차로별 수집되 며 검지기로부터 주기별3)로 수집되어 가공처리를 거치기 전 단계의 자료이다. 원시자료에는 검지기 작동상태 불량4), 통신불량 등으로 불완전 자료가 포함될 수 있으며 검지값이 누락된 결측자료와 자 료가 명확하지 않은 비정상 자료로 분류할 수 있다.

결측자료는 검지실패, 네트워크 장애, 통신오류 등에 의해 자료가 수집되지 않은 것으로 전처리 과 정에서 자료를 채워넣게 된다.(Imputation)

비정상 자료는 오류(Error)와 이상치(Outlier)로 구 분되며 검지기 감도 이상, 검지상태 불량, 현장제어 기 처리 오류 등에 의해 발생하게 된다. 전처리 과 정에서 필터링을 통해 비정상자료를 제외한 후 정 상에 가까운 자료로 대치시키게 된다.

2. 전처리 기법

전처리 과정은 크게 3가지로 구분할 수 있으며 수집자료의 오류 판단과정과 판단된 오류자료와 결 측자료의 보정처리 과정, 수집자료의 일시적 변동 을 상쇄시키기 위한 평활화 과정으로 구분된다.

1) 오류자료 판단기법

오류자료는 교통량, 속도, 점유율 등 수집항목간 에 상호 논리적이지 않은 자료5)와 일반적인 수집범 위를 벗어난 자료로 구분할 수 있다. 이외에 쌍루프 검지기에서 루프헤드(head)간 자료의 차이가 큰 경 우6), 동일한 자료가 지속적으로 수집되는 경우, 현 장제어기 자체적으로 오류자료로 판단하는 경우 등 도 포함된다. 이러한, 오류자료 비율은 자료 유효성 에 영향을 미치고 오류자료가 많을수록 유효성이 떨어지므로 활용가능한 자료가 적어진다.

오류자료 판단과정은 현장제어기에서 검지기 이 상유무를 판단하는 상태확인부분과 자료 범위를 검 토하는 자료 임계치 부분, 자료간 관계를 평가하는 자료관계 평가부분으로 구분된다. 오류자료는 식별 가능한 경우7)와 식별이 불가능하여 오류판단과정 을 거쳐야 하는 경우가 있다.8)

오류처리된 자료는 비정상자료로 전처리 과정에 서 결측자료와 함께 보정의 대상이 된다.

Korea Expressway Corporation Research Institute (2006)의 연구에서 검지기 오류를 다음과 같이 분류 하고 있으며[4], 검지기의 오류는 발생원인과 유형, 특성이 다양하다.

장기적 오류상태는 검지기 및 통신상태 이상으 로 원인 및 오류발생에 대한 확인이 쉽고 지속적인 오류자료로 전처리 과정에서 예외처리하거나 이상 자료로 분류할 수 있다. 하지만 간헐적, 단기적인 오류는 일시적 이상이므로 원인 파악이 어려우며 보정처리를 위한 주 대상이 된다.

2) 보정처리 기법

오류자료와 결측자료는 불완전 자료로서 전처리 과정을 통해 보다 완전한 형태로 보정처리 된다. 주 로 사용하고 있는 보정방식은 공간보정, 시간보정, 이력자료(패턴자료)를 활용한 보정 방식 등이다.

3) 평활화

일반적으로 검지자료의 수집주기가 짧을수록 일 시적 변동(Fluctuation)을 포함하고 자료 가공시 불 안정을 야기할 수 있다. 평활화(Smoothing) 과정은 검지자료의 일시적 변동을 보정하기 위해 자료를 연마하는 과정으로 자료에 포함된 불안정을 제거하 고 규칙적인 연속성을 확보하게 된다.

주로 실시간 교통류 관리의 교통상태 판정과정 에서 일시적 변동에 의한 교통상태의 과도한 변화 를 막기 위한 용도9)로 사용되고 있으며 국내에서는 지수평활법을 주로 적용하고 있다.

Ⅲ. 선행연구 및 기존 전처리기법 분석

1. 전처리관련 선행연구 검토

Chao chen et al. (2003)은 단루프 검지기의 교통 량, 점유율관계를 통해 오류자료10)를 검지하고 인 접 검지기 선형회귀분석으로 결측자료와 오류자료 에 대한 보정알고리즘을 제시하였다[5].

Brian L. Smith et al. (2003)의 연구에서는 결측자 료 보정을 위해 휴리스틱 기법과 통계기법에 대한 비교를 수행하였다. 동일 자료를 통한 분석 결과 통 계기법이 보다 정확하다고 보고하고 있다[6].

Han D. C. et al. (2004)은 누락 및 결측자료 보정 을 이력자료를 이용한 산술평균 보정, 자기회귀 보 정방안에 대한 연구를 수행하였다. 분석결과 교통 량은 유사지점 자료를 이용한 자기회귀 보정방안, 속도는 과거 이력자료를 이용한 산술평균 보정이 가장 유의한 것으로 보고하고 있다[7].

Kim J. Y. et al. (2006)의 연구에서는 고속도로 수 집 교통자료의 결측보정처리 과정개선에 관한 연구 를 수행하였다. 인접지점 참조방식과 이력자료를 활용한 방법을 적용하여 추정력을 비교한 결과 이 력자료 기반 보정처리 결과가 상대적으로 원자료에 가깝게 도출되는 것으로 확인되었다[8].

Chung S. J. et al. (2007)의 연구에서는 교통자료 에 대한 품질평가 및 자료처리 기법 구현을 위해 평가계산식을 도입한 품질평가와 오류판단, 결측보 정의 자료처리 기법을 제안하였다. 품질평가 개선 을 위해서 결측자료의 포함여부에 따라 품질평가 과정을 1, 2차로 구분하였다[9].

Texas Transportation Institute and Battelle(2007)의 연구에서 이력자료의 활용을 위한 데이터 품질관리 절차를 제안하였고 이력자료관리시스템(Archived Data Management System : ADMS)의 데이터 처리절 차를 검토하여 품질관리를 위한 타당성 지표를 제 시하였다. 추가적으로 교통데이터의 품질관리에 관 한 속성정보(Metadata)와 이력정보를 제공하는 것을 권장하고 있다[10].

Rafael J. et al. (2009)의 연구에서는 현재 사용되 고 있는 검지기 자료의 결측기법에 대한 고찰과 분 류를 실시하였다. 결측기법을 시계열, 평균값 적용 등의 독립적인 기법과 시공간분석, 회귀분석 등과 같은 연관기법으로 구분하였다[11].

Gang Chang and Tongmin Ge(2011)의 연구에서 결 측자료보정을 위해 보정기법에 대한 비교를 실시하 였다. 결측을 불규칙 상황에서 발생하는 전체 결측, 일부결측으로 분류하고 이와는 별도로 결측이유가 분명한 결측상황으로 구분하였다. 분석결과 상황별로 베이시안, 최소자승법, Expectation Maximization 등의 기법이 RMSE를 최소화하는것으로 분석되었다[12].

Weihao Yin et al. (2012)은 비돌발상황에서의 오 류데이터 보정을 위해 기존에 적용중인 시, 공간적 인 보정방법을 비교하였다. 시간적 보정방법으로 이력데이터의 시간적 경향(trend)를 이용한 보정기 법을 적용했고 공간적 보정방법으로 선형회귀(linear regression)과 커널회귀(kernel regression), 차로별 배 분율 기법을 적용하여 분석하였다. 다양한 오류비 율상에서의 평가결과 시간적 보정방법이 다양한 오 류비율에서 공간적 보정방법보다 나은 것으로 분석 되었다[13].

2. 기존 적용 전처리 기법 현황 및 문제점 분석

1) 국내외 FTMS 적용 전처리 기법 검토

국내외 FTMS용 전처리 과정의 구성은 수집데이 터에 대한 오류판단 후 오류자료와 결측자료에 대 한 보정을 실시하게 된다.

한국도로공사 관리구간, 민자고속도로, 고속국도 우회도로, 서울도시고속도로 등 국내 고속도로 FTMS는 시스템별 특별한 차이없이 유사하게 전처 리 과정이 구성되어있다. 전술한 것과 같이 자료임 계치 평가와 자료관계 평가를 통하여 오류자료를 걸러낸 후 공간적, 시간적, 패턴자료 보정방식등의 간단한 연산처리를 통해 오류 및 결측자료를 채워 놓게 된다.

국외의 오류판단 과정은 국내와 유사하게 자료 임계치 평가 위주로 사용하고 있다. 단기간 보정은 시공간적 보정방법을 위주로 사용하고 장기간보정 의 경우 국내는 보정을 실시하지 않지만 국외에서 는 별도의 알고리즘을 이용하여 보정하고 있다.

2) 문제점 분석

현재 국내에서는 이력자료 활용을 위한 별도의 전처리 과정이 존재하지 않으므로 실시간 교통류 관리를 위한 데이터 전처리 기법의 문제점을 다음 과 같이 분류하였다.

첫째, 교통류 관리에 활용하기 위해 일부자료의 경우 강제보정을 실시하여 이에 따른 자료의 왜곡 이 발생하고 있다.

고속도로 교통류 관리시스템은 검지기 자료를 기반으로 소통상황을 상황판에 표출하고 있으며, 주로 야간시간대에 통행량이 없어 상황판 표출자료 가 없는 경우(Null) 제한속도로 보정하여 소통원활 로 표시하고 있다. 이 경우 통과차량이 없는 원인을 추정하게 되며, 혼잡에 의한 경우와 실제 수요가 없 는 경우로 구분하게 된다. 혼잡에 의한 경우는 설정 된 최저속도, 수요가 없는 경우는 제한속도로 보정 하고 있으며 이와 같은 방식으로 보정할 경우 교통 량, 속도, 점유율이 논리적으로 비정상값인 [0, 100, 0]의 형태를 띄게 된다. 이러한 자료를 시, 공간적 집계할 경우 오차 누적원인으로 작용한다.

<그림 1>11)에서 교통량이 0일 12, 15, 22, 23주기 는 차량이 통과하지 않아 교통량, 속도, 점유율 [0, 0, 0]인 자료를 전처리 과정에서 [0, 100, 0]로 보정 한 자료이다.

둘째, 보정시 기하구조특성인 차로수를 반영하지 않고 획일적인 보정기법을 사용하고 있다.

대부분의 전처리 과정에서는 차로수에 대한 구 분없이 동일한 보정방식을 적용하고 있다. 예를 들 어, 동일지점 인접차로의 유효 데이터를 이용한 보 정방식을 일괄적으로 적용할 시 참조차로가 1개(편 도 2차로, 혹은 검지기 오류발생으로 유효차로가 1 개일 경우)이면 과다, 과소보정의 가능성이 있다. 즉, 복수 개의 차로를 참조할 경우 대푯값을 사용할 수 있지만, 참조차로가 1개일 때에는 해당 차로값 을 그대로 적용시키게 되므로 <그림 2>와 같이 과 다 추정되는 현상이 발생한다.

동일한 맥락에서 차로수가 바뀌거나 버스전용차 로 등이 존재할 경우 구분하여 적용할 수 있도록 보정과정에 반영되어야 한다.

셋째, 전처리 과정을 거친 데이터가 일부 교통상 황을 반영하지 못하는 문제점이 있다.

전처리 과정은 정체가 발생하더라도 차량이 이 동가능하다는 전제로 설계되어 있다. 이러한 전제 는 논리오류를 검지과정에서 “교통량이 없을 경우 점유율은 0”이라는 것에서 확인할 수 있다. 즉, 교 통량, 속도, 점유율 [0, 0, 100]으로 수집될 경우 오 류처리하여 보정하게 된다. 예를 들어, 대형사고 및 공사 등으로 인해 차로 폐쇄시 차량 정지상태가 발 생하게 되어 검지기 헤드위에 차량이 정지할 경우 교통량, 속도, 점유율이 [0, 0, 100]으로 산출되게 되 지만 이 값은 교통현상을 반영한 참값이다. 하지만, 대부분 전처리 과정에서는 오류값으로 보정처리되 게 된다. 이러한 경우, 차량 정지상태를 전처리 후 산출자료로 표현하지 못하며, 자동돌발상황감지 (Automatic Incident Detection : AID)에서 돌발상황 검지를 어렵게 하는 요인으로 작용하게 된다.

Ⅳ. 전처리 과정 개선

1. 개선방향 설정

전처리 과정은 시스템에서 요구하는 자료형태와 목적에 맞도록 설계되어하며 실시간 활용을 위한 전처리과정과 이력자료 활용을 위한 전처리 과정과 산출데이터는 차별화되어야 한다.

실시간 활용을 위한 전처리 과정은 교통류 관리 에 활용할 수 있도록 다음 수집주기 전까지(주로 30초) 전처리 과정이 완료되어야 하며, 특정한 값 발생시12) 시스템 운영을 위해 미리 지정한 값으로 변환하거나 오류처리하기도 한다. 또한, 실시간 사 용이 목적이므로 전처리 과정에서 발생한 오류데이 터 유무와 보정이력을 제공할 필요가 없다.

이력자료 활용을 위한 전처리 과정은 실시간 전 처리 과정보다 처리시간 확보가 용이하며, 실제 현 상을 반영한 데이터의 산출을 최우선으로 하기 때 문에 특정값의 강제보정이 필요하지 않다. 산출된 데이터는 통계, 정책, 연구자료로 활용되므로 이용 자가 해당 데이터의 품질이나 보정내역을 확인할 수 있는 이력자료가 제공되는 것이 타당하다.

이러한 차이점을 통해 본 연구에서는 이력자료 용 전처리 과정 개선 목표를 “실제 교통현상을 왜 곡하지 않고 데이터 보정처리 내역을 확인할 수 있 도록 하는 전처리 과정 수립”으로 하고 개선방향을 설정하였다.

1) 실제 현상을 반영할 수 있는 전처리 과정 수립

교통류 관리 시스템에서는 운영 편의를 위해 평 활화13), 강제보정 등의 보정기법을 사용하고 있다. 반면, 이력자료 제공시스템에서는 전처리의 목표가 실제값을 반영한 자료 산출이므로 아래와 같은 자 료 왜곡항목은 배제하였다.

2) 일반화된 판단과정 구축

일부 시스템에서 사용하는 속도-점유율비, 차량 길이-속도 등의 오류판단방식은 수집지점 및 수집 시간별 임계치 조정이 필요하고 획일적 적용시 문 제를 발생시킨다. 개선된 오류판단과정에서는 임계 치, 자료관계 설정 항목에 대해서 아래와 같이 일반 적 교통특성을 따를 수 있는 인자만을 사용하였다.

3) 자료 속성정보 제공

Brian L. Smith는 “보정처리된 데이터에 대해서는 태그(Tag)를 삽입하여 데이터 이용시 이용자가 해 당 데이터를 사용할 것인지를 결정할 수 있도록 해 야 한다”[6]라고 제시하고 있다.

이력자료 활용시에도 이러한 자료 품질측면의 지표와 보정내역 등의 제공이 필요하며 개선 전처 리 과정에서도 이를 반영하였다.

2. 전처리 과정 세부개선방안

1) 자료 형식

일부시스템은 실수형 수집자료를 연산의 용이성 을 위해 정수형으로 변환하는 경우가 있다. 이런 경 우 점유시간이 0미만일 때 0으로 변환시키므로 논 리적 오류가 발생한다14). 이를 방지하고자 수집되 는 자료의 형식을 실수형으로 정의하였다.

2) 오류판단과정

쌍루프검지기의 헤드별 수집자료는 1개 헤드만 정상작동하면 자료 수집이 가능하다. 그러나, 기존 전처리 방식에서는 1개 헤드의 오류가 발생할 시 해당 자료는 오류처리되고 있다.

검지기 발생오류의 대부분은 장기오류로 1개 헤 드의 장기오류 발생시 상당량의 자료가 오류처리된 다. 이를 개선하고자 오류판단 대상을 검지기 대푯 값에서 헤드별 자료로 판단방식으로 변경하였다.

오류판단 내용은 헤드별 점유율차, 교통량차에 따라 임계값을 검사하는 1차 오류판단 과정15)과 수 집된 자료의 임계값을 평가하는 2차 오류판단 과정 으로 구성하였다. 2차 오류 판단과정의 임계치 중 교통량은 도로용량편람상 이상적 용량에 여유값을 더한 값이며, 속도는 경험적 최대속도값, 점유율은 산출될 수 있는 최소값과 최대값이다

자료관계 판단과정에서는 논리적으로 발생이 불 가능한 자료를 교통량, 속도, 점유율간의 논리적 관 계를 통해 판단한다. 단, 차량 정지상태인 교통량, 점유율, 속도 [0, 100, 0]은 예외처리하여 잠재적 돌 발상황 상태로 정의하였다. 통행량이 없어 교통량, 점유율, 속도가 모두 0인 경우를 제외하고 일정주 기 이상 동일한 값이 반복되는 반복오류를 검출할 수 있도록 반복오류 판단과정을 추가하였다.

3) 차로보정과정

차로수별 획일화된 보정방식 개선을 위해 참조 차로가 1개인 경우를 구분하고자 편도 3차로 이상 과 미만으로 구분하였다. 또한, 편도 3차로 이상 도 로 중 정상차로 자료가 50%미만일 경우에도 편도 2차로 도로와 동일한 보정방식을 적용하였다.

편도 2차로 도로와 정상차로 자료가 50%미만일 경우 상, 하류부의 공간적 보정을 실시하고 보정대 상 검지기의 범위에 따라 1, 2단계로 구성하였다.

편도 3차로 이상 도로는 “동일지점에서는 통행특 성이 유사하다”라는 가정으로 동일지점 정상차로의 평균값을 이용하여 보정한다. 하지만, 야간 인접차 로의 차량 미통행으로 인해 보정이 어려운 경우에 는 해당 차로의 이동평균을 통해 보정을 실시한다.

4) 지점보정과정

지점보정은 차로보정에서 미보정된 자료때문에 집계가 불가능한 경우 적용한다. 상하류 인접지점 을 이용한 공간적 보정과 이동평균에 의한 시간적 보정, 이력자료에 의한 패턴보정으로 구분되며 5분 이내 오류에 대해서만 실시한다.

5) 기타사항

개선 전처리 과정에는 오류자료 해당항목, 차량 정지상태, 보정처리여부등에 대한 정보를 태그화하 여 제공하도록 구성하였다. 또한, 이러한 태그들을 이용하여 자료 완전성과 유효성 정보를 제공하여 자료 품질을 확인할 수 있도록 하였다.

Ⅴ. 개선 전처리 과정의 평가

1. 평가개요

1) 평가환경

실제 수집된 차량검지기 자료를 개선 전처리 과 정과 기존 FTMS 전처리 과정에 적용해서 집계하여 품질지표와 교통량을 비교 평가하였다. 품질지표는 30초 차로원시자료와 비교했고 교통량은 톨게이트 교통량과 전처리 후 집계된 자료와 비교하였다.16)

오차를 제곱평균하는 지표인 평균오차 제곱근 (RMSE:Root Mean Square Error, 이하 RMSE)과 평균 절대비율오차(MAPE:Mean Absolute Percentage Error, 이하 MAPE)을 통해 비교하였다.

2) 평가세부사항

기준값으로 사용한 톨게이트는 고속도로 본선에 위치하고 대상 검지기와 톨게이트 간(2km) 진출입 램프가 존재하지 않는다. 진출입램프가 없어서 교 통량의 유출입이 없으며 1시간 단위 비교시 공간상 이격으로 인한 오차는 미비하다고 가정하였다.17)

<그림 4>와 같이 톨게이트 최인접 3개 검지기 중 중앙검지기를 대상검지기로 하였다. 이는, 공간보정 을 위해 상, 하류 검지기가 필요하기 때문이다.

상기의 조건에 따른 평가대상지점 선정결과는 <표 4>와 같다.

2. 평가결과

분석자료는 2012년 2월 6일~10일, 5일간 자료이 며 30초 차로원시자료를 전처리한 후 1시간 지점자 료로 집계하였다.

1) 품질지표 분석결과

Off-Line 자료 처리방식인 개선과정에 비해 On-Lin e18) 처리방식인 기존과정이 결측건수가 많이 나타났 다. 이는 실시간 처리를 위한 자료 수집시 통신지연 및 오류 등으로 인한 손실이 주 원인으로 나타났다. 오류건수도 개선 전처리 과정이 많으며 이는 개선 과정이 오류판단기준과정을 강화시켰기 때문이다. 보정건수는 기존 과정은 보정내역 확인이 불가능한 데 비해서 개선 과정은 전체 오류와 결측건수 중 약 95.2%에 해당하는 자료를 보정하였다.

품질지표는 완전성19)과 유효성20)을 효과척도로 분석하였고 척도별 산출식은 식(1), (2)와 같다[14].

여기서,

품질지표 분석결과 결측자료수 관련 지표인 완 전성은 개선된 과정이 높으며 결측자료와 오류자료 수 관계인 유효성은 기존 전처리 과정이 약간 높은 것으로 나타났다. 이는 개선 전처리 과정의 강화된 오류판단기준 때문이라 판단된다.

차량 미통과시 속도를 강제보정21)한 횟수 분석 결과 전체 14,400건 중 1일 평균 약 3,400건이 강제 보정되고 있으며 이로 인해 강제보정에 의한 속도 자료의 과다추정이 발생하는 것으로 판단된다.

2) 교통량 분석결과

전처리 과정을 거친 30초 차로자료를 1시간 지점 자료로 집계하여 톨게이트 1시간 통과교통량과 비 교한 결과는 <표 8, 9> 및 <그림 5, 6>과 같다.

1일 총교통량, 1시간 평균 교통량에 대한 분석결 과 개선 전처리 과정이 기준값인 톨게이트 교통량 과 좀 더 일치하는 것으로 분석되었다. 또한, 경부, 서해안 고속도로 모두 개선 전처리 과정이 기존모 형보다 낮은 RMSE를 나타내고 있다. 이는 오차가 발생하더라도 개선 전처리 과정이 오차를 상대적으 로 적게 발생시키는 것으로 해석할 수 있다.

MAPE 분석결과 경부고속도로에는 개선 전처리 과정이 우수하고 서해안고속도로는 일부 분석일자 에 기존모형이 더 낮은 값을 나타내고 있다.

1일 총교통량, 1시간 평균교통량, RMSE, MAPE 등의 분석결과 전반적으로 개선 전처리 과정이 기 존 전처리 과정에 비하여 참값에 가까운 값을 나타 내는 것으로 분석되었다. 이는 개선 전처리 과정이 이력자료 활용을 위한 실제 교통현상을 보다 잘 반 영하는 것으로 추론할 수 있다.

Ⅵ. 결론 및 향후 연구과제

차량검지기 자료는 ITS 시스템의 근간이 되는 핵 심자료로서 혼잡관리, 돌발상황관리, 교통상태 파악 등의 주요한 자료로 활용되고 있다. 국내외에서는 시스템의 목적에 부합하는 전처리 과정을 적용중이 나 일부 시스템에서 과다, 과소 보정의 우려가 있는 보정기법을 사용하고 있다. 이런 경우 과다 과소 추 정 및 자료 왜곡 등으로 실제에 근사한 교통자료를 생성하기는 어렵다.

이에 본 연구에서는 고속도로 차량검지기의 수 집자료를 이력자료로 활용하기 위해 “실제 교통현 상을 왜곡하지 않고 데이터 보정처리 내역을 확인 할 수 있도록 하는 전처리 과정 수립”으로 목표로 설정하고 전처리 과정을 개선하였다.

기존 전처리과정과 개선 전처리 과정을 비교한 결과 개선 전처리 과정의 품질지표가 우수한 것으 로 나타났다. 이는, 동일 자료를 사용할 경우 비실 시간 Off-Line 방식을 적용하는 개선 전처리 과정이 보다 완전한 정보를 활용할 수 있음을 의미한다. 또 한, 톨게이트 교통량을 기준자료로 분석한 결과 개 선 전처리 과정으로 처리된 결과가 기준값에 가까 운 것으로 확인되었다. 이는 실제현상을 그대로 반 영하여야 하는 이력자료의 활용목적상 개선 전처리 과정이 더 부합하며 전처리과정에서 정확성을 확보 하는 것으로 해석할 수 있다.

개선 전처리 과정을 시스템에 적용하기 위해서 는 실제 다양한 교통현상이 반영된 충분한 기간 동 안의 모니터링과 검증이 요구된다. 검지기 자료의 특성상 30초 단위로 수집되는 자료의 참값을 매주 기마다 실측하기는 어려우므로 개선 전처리과정의 효과를 분석할 수 있도록 정기교통량 조사의 영상 자료 분석결과와 연계하여 검증을 수행할 수 있는 방안도 고려해볼 필요가 있다.

향후, 해외에서 적용되고 있는 통계기반의 보정 기법인 시계열분석, Expectation Maximization 등과 같은 고급기법의 적용에 대해서도 시스템 처리시 간, 가용시스템 리소스 고려 등 실제 시스템 적용시 키기 위한 관점에서 실용성 있는 연구가 뒤따른다 면 전처리 관련 기법의 고도화가 가능할 것이다.

더불어, 본 연구에서 제시한 상황별 검지결과태 그를 활용한 다양한 품질 지표 개발과 유지관리에 적용이 뒤따를 경우 자료 품질관리측면에서 그간 문제가 되었던 차량 검지기 수집자료의 신뢰성 향 상을 위한 기반환경 조성이 가능할 것이다.