CCTV 영상을 이용한 교통 정체 전파 인과 관계 분석

Giwoong Park; Hanbyul Yeon; Yewan Moon; Yun Jang; 박기웅; 연한별; 문예완; 장윤

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정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 (KIISE Transactions on Computing Practices)

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한글제목(Korean Title)	CCTV 영상을 이용한 교통 정체 전파 인과 관계 분석
영문제목(English Title)	Causality Analysis for Traffic Congestion Propagation Using CCTV Videos
저자(Author)	Giwoong Park Hanbyul Yeon Yewan Moon Yun Jang 박기웅 연한별 문예완 장윤
원문수록처(Citation)	VOL 49 NO. 04 PP. 0209 ~ 0215 (2022. 04)
한글내용 (Korean Abstract)	본 논문은 CCTV 영상을 이용해 교통 흐름 데이터를 추출하고 정체 간 인과 관계를 분석하는 프레임워크를 제안한다. 또한 CCTV 영상에서 차량을 추적해 교통 흐름 데이터를 추출하고 CCTV 카메라가 없기 때문에 생기는 교통 흐름 데이터의 결손은 GPS 데이터를 이용해 보간하는 방법을 소개한다. 추출된 교통 흐름 데이터와 도로망 정보를 결합하여 교통 네트워크를 모델링한다. 생성된 교통 네트워크 모델과 granger 인과 관계 테스트를 이용해 발생한 정체 사이의 전파 인과 관계를 계산한다. 우리가 제안한 프레임워크를 이용해 실제 교통 상황의 분석이 가능한지 실험한다.
영문내용 (English Abstract)	In this paper, we propose a framework for detecting traffic flow data from CCTV video and analyzing causality between traffic congestion. We track vehicles from CCTV video to detect traffic flow. The loss data which is occurring becauase of by the lack of CCTV cameras is supplemented from GPS average speed data. We model the traffic network by detected traffic flow data and road network information. We calculate causality between congestions with traffic network model and the Granger causality test.
키워드(Keyword)	도시 교통 분석 교통 정체 전파 시공간 교통 네트워크 모델링 정체 전파 인과 관계 다중 CCTV 비디오 urban traffic analysis traffic congestion propagation traffic spatiotemporal network modeling congestion propagation causality multiple CCTV videos
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