본 연구는 도시가로망에 설치된 상류부 루프 검지기로 부터 수집되는 검지 자료 들중 개별차량의 점유시간을 기초로 대기길이를 예측할 수 있는 모형을 구축 하였으며, 구축된 알고리즘은 향후 현장 적용시 기하구조적특성(횡단보도 존재 여부)의 영향 을 소화하기 위한 방법론을 제시한다. 본 연구의 예측모형은 강남역에 설치된 상류부 검지기로 부터 수집된 현장자료를 이용하여 정립되었으며, 모형의 기본식은 Muliti- Ploynomial식에 의한 희귀방정식에 기초하고 있다. 연구결과 강남역 상류부 검지기를 기준으로 전방 약 80ｍ∼90ｍ 부근에서 형성된기 시작하는 대기길이를 실시간으로 예측할 수 있었으며, 연구모형에 대한 통계분석 및 검증결과 현장적용에 매우 적합한 것으로 나타났다.
In this research, a model was developed for estimating the queue length of vehicles, based on occupancy time of each vehicle collected by loop detectors which were setup at the upstream of urban street. The estimation model suggestes a method which minimizes architectural effects of the street, such as existence of pedestrian crossing, for future applications to the field. The estimation model suggested in this research was established based on real traffic data collected at up-stream detectors in Kangnam Subway station, Seoul, and the formula of the model is based on Multi-Polynomial equations. Consequence of the experiments showed that the model can adequately and in real-time mode measure length of the queue which were constructed at the 80 to 90 meters away from the upstream detectors. The estimation accuracy of the model was verified in statistical analysis conducted by regressing analysis and test results in real traffic situation.
