Abstract
The accuracy of a Video Image Detector (VID) is gradually reduced due to various environmental and mechanical factors. However, there has been no systematic research about the decrease of VID accuracy. To maintain a proper level of VID accuracy for advanced traffic management, a regular VID calibration process needs to be introduced. However, the calibration cannot be performed frequently because of the cost. In this study, the researchers collected field data for accuracy estimation and inferred an accuracy decreasing function by using regression and considering the heteroscedasticity problem. Using the invented data collection equipment which was used for checking adaptability, some data in the field were collected and analyzed. Although the data were limited, the results are promising. More data need to be investigated in the future and this study will help to maintain the data quality for broad utilization of the data in ITS centers.
ITS(Intelligent Transportation Systems)는 도로이용자에게 정확한 통행시간정보를 신속히 전달함으로써 도로이용의 효용 극대화를 목표로 하고 있다. 이러한 통행시간정보는 ITS장비에 의해 수집되는 자료를 기반으로 생성되므로 ITS장비의 신뢰성 유지가 매우 중요하지만 국내 설치 운영중인 ITS장비의 신뢰성을 확보하기 위한 교정(Calibration) 등과 같은 유지관리활동은 매우 미흡한 상태이다. 만약 고장, 수리, 교체 등과 관련된 장기간의 이력자료가 축적되어 있다면 신뢰성공학 등과 같은 기존 연구를 활용하여 체계적인 유지관리계획을 산정할 수 있겠지만, 현재 각 센터별로 충분한 이력자료를 확보하지 못하는 실정이다. 이에 본 연구에서는 설치 연도별로 영상검지기의 성능수준을 평가하고 시계열적인 분석을 위한 현장자료를 수집하였다. 또한 제조회사 설치년도 등 각각의 영상검지기의 특성이 동일하지 않기 때문에 발생하는 이분산성(heteroscedasticity) 문제를 고려하여 영상검지기의 정확도 감소 곡선을 추정하였다. 궁극적으로, 장기간의 이력자료 분석을 통해 체계적인 유지관리계획을 산정하여 ITS장비의 신뢰성을 유지하고 운영 관리하는 것이 바람직하겠지만 이력자료 축적에 소요되는 기간 동안 본 연구결과를 광범위하게 활용할 수 있을 것이다.