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본 연구는 차량검지기 데이터를 이용한 통행시간 추정 및 예측에 관한 수집기법 및 추정·예측기법의 고찰을 통해 고속도로 환경에 적합한 통행시간 추정 및 예측모형을 개발하는 데 목적이 있다. 먼저, 기존 통행시간 추정기법의 고찰을 통해 차량검지기에서 수집되는 교통데이터 중 교통류의 변동을 민감하게 포착할 수 있는 교통량을 이용한 통행시간 추정모형을 정립하고자 하였다. 기존방식인 차량검지기 속도 데이터를 이용한 통행시간과 본 연구에서 제안한 추정모형과의 비교 분석을 위해, 실측치에 거의 근사하는 통행료징수시스템의 출발지기준 통행시간을 이용하여 통행시간 산출기법의 적용성 평가를 수행한 결과, 고속도로 구간의 혼잡시 본 연구모형에 의한 통행시간 산출방식이 기존방식보다 신뢰성있는 통행시간을 제공할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구에서는 고속도로 구간의 차량통과속도가 70km/h이상일 때는 기존 차량검지기 속도데이터를 이용한 통행시간 산출방식을 적용하고 혼잡시에는 교통량을 이용한 추정모형에 의한 통행시간 산출방식을 병용하여 적용하는 것이 타당하다는 결론을 도출하였다. 통계적 모형을 이용한 교통상황의 예측과 보다 정확한 통행시간을 예측하기 위해 본 연구에서 칼만필터를 이용한 단기 예측을 수행해 본 결과, 시시각각 변화하는 고속도로의 교통류에 대해 예측력이 우수한 것으로 판단되었다.


This study aims to develop travel time estimation and prediction models on the freeway using measurements from vehicle detectors. In this study, we established a travel time estimation model using traffic volume which is a principle factor of traffic flow changes by reviewing existing travel time estimation techniques. As a result of goodness of fit test, in the normal traffic condition over 70km/h, RMSEP(Root Mean Square Error Proportion) from travel speed is lower than the proposed model, but the proposed model produce more reliable travel times than the other one in the congestion. Therefore in cases of congestion the model uses the method of calculating the delay time from excess link volumes from the in- and outflow and the vehicle speeds from detectors in the traffic situation at a speed of over 70km/h. We also conducted short term prediction of Kalman Filtering to forecast traffic condition and more accurate travel times using statistical model. The results of evaluation showed that the lag time occurred between predicted travel time and estimated travel time but the RMSEP values of predicted travel time to observations are as low as that of estimation.