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🚙 차세대융합기술연구원 자율주행부서 인턴 프로젝트

Description

2022.09. - 2023.02

Contests

📌 차세대융합기술연구원 자율주행부서 인턴 수련생 프로젝트

Summary

• 한국도로공사 고속도로 공공데이터포털 Dsrc 원시자료를 활용
• 경로별 통행량 및 통행패턴 분석
• 통행량 활용 주요 경로 선정

나의 역할

SQL 전처리, Python 전처리 및 분석 알고리즘 개발, 결과보고서 작성

분석 Tools

Jupyter Notebook, Dbeaver, postgreDB, R studio

About Project

고속도로 개별차량 통행데이터를 활용한 경로형 중장기 통행시간 예측

• 개별 차량 데이터를 활용해 요일별, 차종별, 날씨별로 통행 특성을 분석

분석 데이터

분석 데이터 : DSRC 원시자료

• 한국도로공사의 고속도로 근거리 전용통신인 DSRC 장비로부터 일별로 제공되는 정보를 나타내는 데이터.
• 하이패스(Hi-pass) 단말기를 부착한 차량에 대해 DSRC 방식으로 통신하여 기기    고유 ID, 통신 시각, 차종, 신호 상태 등의 자료를 수집.
• 노변기지국(Roadside Equipment, RSE)은 고속도로에 약 4km마다 존재, 차량 기준 노변기지국을 지나는 시간과 각 노변기지국 사이 거리를 계산하여 통행시간을 추정함.
• 수원 신갈IC→양재IC 경로의 RSE ID 매칭 작업을 통해 경로형 데이터 생성.
• 2021년 1월 기준 1개월 데이터는 약 74.5GB.

데이터 구성

데이터 컬럼명 : 기준일자, 요일명, RSE수집시분초, RSE_ID, 가상OBU_ID, DSRC차종구분명, 노선번호, 도로이정, DSRC차종구분코드

시간적 범위

2021년 1월 1일 ~ 2021년 1월 31일 00시 ~ 24시

공간적 범위

경부고속도로 상행 신갈IC ~ 양재IC (총 12개 구간)

데이터 전처리

ㅇ 신갈IC → 양재IC 방면 RSE ID 번호 추출

ㅇ DSRC 데이터 전처리 수행 과정 ※ 사용 Tool : postgreSQL, DBeaver, R Studio, Jupyter Notebook

• 1 ~ 31일 DSRC 자료 SQL Table에 업로드

• 해당 경로의 RSE ID 처음(=2100401013936)과 끝(=2100401014169)을 모두 가지는 OBU ID를 원시데이터에서 추출

 

• 개별 차량 통행시간 추출을 위해 R로 데이터 순서(출발RSEID-도착RSEID)를 정렬 후 python으로 ‘RSE수집시분초’를 시간으로 변환 작업

 

• 신갈IC 출발시간에서 양재IC 도착 시간 차이를 계산
• R을 사용하여 1개월 치 차종, 시간별 평균 통행시간, 평균 시속 계산 값 추출 후 데이터 그룹화

 

Results

3종(승용차, 버스, 트럭) 요일 통행 특성 분석

본 분석 결과를 통해 향후 연구 관점으로 다음과 같이 제안하고자 한다.

• 본 연구는 2021년 1월을 기준으로 DSRC 원시자료 데이터를 활용하여 분석 결과를 도출했다. 그러나 시간적 연구범위가 좁아 결과를 일반화하기 어렵다. 이에 1년 치 이상의 데이터를 사용하여 분석 결과의 신뢰성을 확보하는 것을 제안한다.
• 본 연구는 신갈 IC ~ 양재 IC 방면을 중심으로 분석을 진행했고, 도출한 결과를 분석하여 최종적으로 개별 차량 통행 특성을 제시하였다. 그러나 연구범위가 신갈 IC ~ 양재 IC 방면으로 이루어져, 이 외의 지역을 토대로 공간적 범위를 넓혀 연구 결과를 보완해야 할 것으로 판단된다.
• 코로나 전후를 중심으로 코로나 확진자 수와 방역 조치를 세분화한 것을 기준으로 하는 고속도로 통행 특성 분석 방안을 연구할 필요가 있다.