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ITS 분리 자료 탐지 알고리듬의 비교

전문가 제언: ○ 분리 자료(outlier)는 전체 자료로부터 떨어진 비정상적인 자료를 의미한다. ITS에서는 교통의 흐름과 상당히 다른 자료로서 이들은 첫째로 측정 장비의 오동작 둘째로 갑작스러운 정체 또는 사고에서 발생한다. 따라서 여행 시간 예측 모델에서는 이들이 제거되어야 하나 사고 또는 정체를 탐지하기 위해서는 가장 중요한 자료가 된다.

○ 우선 분리 자료를 탐지해야 하는데 접근 방법에 따라서 통계 기반 기법, 거리 기반 기법 그리고 밀도 기반 기법으로 크게 나눌 수 있다. 성능에 대한 결과를 보면 통계 기반과 밀도 기반 알고리듬이 거리 기반 알고리듬에 비해서 우수함이 입증되었다. 또한 이들 알고리듬은 각 방법에서 사용하는 확률 분포 또는 파라미터의 설정에 민감함을 알 수 있었다.

○ 장래의 연구로는 분리 자료의 응용을 확산하는 것이다. 분리 자료는 측정기의 오류에서 발생할 수도 있으나 그 자체가 중요한 자료의 일부인 경우도 있다. 현재 교통사고 자동 탐지에 이용되고 있으나 앞으로 보다 많은 연구가 필요하다. 이를 위해서는 분리 자료가 발견된 경우에 이것이 오류인지 또는 교통 상태를 반영하는 자료인지를 식별할 수 있어야 하는데 아직 이러한 연구는 수행되지 않고 있다.

○ 분야로 볼 때에 outlier에 대해서는 393편의 논문이 있었고 이 중에 국내 연구자 논문을 60 여 편을 검색할 수 있었다. detection 문제로 가면 198편으로 축소되는데 알고리듬의 분포(통계, 거리, 밀도)는 각각 129편, 135편 및 88편으로 골고루 분포되어 있다. 다시 세분하여 traffic 문제로 가면 (outlier/detection/traffic) 31편이 나오나 교통 문제는 6편에 그치고 한국인 논문도 1편 밖에 없고 분야도 교통 문제와 다르다. 결론적으로 outlier 문제는 국내 연구가 활발하다고 볼 수 있으나 이를 교통 문제에 연관하여 현재 진행되는 연구는 적어도 Expert Systems with Applications에서는 찾을 수 없다.

저자: Shuyan Chen, Wei Wang, Henk van Zuylen
자료유형: 학술정보