일반적으로 통행시간과 통행비용은 운전자들의 경로선택에 있어서 가장 중요한 두 요소로 고려되는데, 만약 각 경로에 대한 실시간 정보가 없다면 운전자들은 자신의 선택가능경로 중에서 최적경로를 선정하는데 어려움을 겪게 된다. 이로 인한 결과는 거시적인 관점에서 해당 교통망의 경로통행시간진동 혹은 불균형으로 나타나게 된다. 이와 같이 제한된 경로통행시간정보로 운전자가 자신의 최적경로선택에 있어서 어려움을 겪게 되는 것은 대안경로 효용비교에 대한 투명성 이슈(transparency issue)라 할 수 있다. 본 연구에서는 실시간 교통정보의 수준이 단계별로 높아져 감에 따라, 즉, 대안들의 효용이 보다 명확해져감에 따라 최적경로선택의 여지가 높아져가고 이는 대안경로들의 통행시간안정화로 이어질 수 있음을 확률적으로 보여주고, 이를 사례연구를 통해서 입증해 보았다. 사례는 서울시 남산권 교통정보시스템을 선정하였으며, 실시간 통행시간정보의 강화가 운전자들의 경로선정 상의 불확실성을 감소시키고 결국은 경로통행시간의 안정화에 기여한다는 것을 통계적으로 분석하였다. 본 연구는 실시간 교통정보제공이 도시부 교통류 관리에 있어서 상당한 역할수행이 가능함을 확인해준 사례로 의미가 크며, 또한 실시간 교통정보의 제공수준에 따라서 운전자들이 차별화된 영향을 받게 된다는 사실을 실증적으로 확인했다는데 가치가 있다.
교통류에서는 거시적인 지표로 속도, 교통량, 밀도가 중요한 파라미터로 활용되고 있으며, 미시적인 지표로는 가속도와 차두거리가 중요한 파라미터로 활용되고 있다. 속도와 교통량은 현재 설치된 교통정보 수집장치로 수집이 가능하지만 가속도와 차두거리는 안전과 자율주행분야 등에 필요성이 있지만 현재 교통정보 수집장치로는 수집이 불가능한 실정이다. 객체인식 기법인 YOLO는 정확도와 실시간성이 우수하여 교통분야를 포함하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 YOLO를 활용하여 가속도와 차두거리를 측정하기 위해 측정 간격을 조밀하게 설정하여 간격별 차량의 속도 변화와 차량 간 통행시간 차이를 통해 가속도와 차두거리를 측정하는 모델을 개발하였다. 지점별 교통특성에 따라 가속도와 차두거리의 범위가 다름을 확인하였고, 측정률 확보를 위한 기준거리와 화면각도에 따른 비교분석을 수행하다. 측정간격은 20m, 각도는 직각에 가까울수록 측정률이 높아짐을 분석하였다. 이를 통해 교차로별 안전도 분석과 국내 차량행태모델 분석에 기여할 수 있을 것이다.
서울시 주요가로의 대부분이 외국도시에 비해 고밀도 개발가로라는 점을 고려할 때 대중교통우선가로제를 도입할 필요가 있다. 시범가로축으로 우선순위가 가장 높은 강남대로축을 선정하여 현황 분석결과 강남대로축에서 버스전용차로의 속도가 '00년 기준으로 하루 평균 11.73km/h에 불과하고 이는 일반차로의 평균인 16.74km/h에 비해서도 5km/h 이상 낮은 것으로 나타났다. 강남대로의 버스서비스 수준을 획기적으로 개선하기 위해 본 연구에서는 중앙버스전용차로제 도입, 차로수 축소, 버스노선조정, 대중교통환승요금 추가 할인, 경부고속도로 시내유출입 램프 조정, 세가로 접근관리 등의 다양한 개선 대안을 제안하였다. 사례연구 결과 중앙차로제 도입시 강남대로의 일반차로의 속도는 25.1km/h에서 26.1km/h로 개선되고 버스전용차로도 14.4km/h에서 35km/h로 개선되는 것으로 추정되었다. 또한 버스의 분담율이 6∼8% 가까이 증가하고, 특히 수도권 장거리 통행의 경우 버스분담율이 13.4% 까지 획기적으로 개선되는 것으로 추정되었다. 향후 연구과제로서 서울시 교통정책에 실질적인 적용을 위해서는 버스노선개편과 환승 요금 추가 할인 등 추가 개선안에 대하여 내용을 확정한 후 다각적이며 면밀한 분석을 수행하는 것이 필요하다. 또한 미시적인 분석을 통해 도로상에서 중앙버스전용차로가 교통 흐름에 주는 영향과 이에 따른 일반차량의 운전행태 등과 같은 미시적인 영향에 대하여 짧은 시간간격으로 그 변화를 예측할 수 있도록 하여야 할 것이다.
거시적인 3대 교통변수(교통량, 속도, 밀도)와 고속도로 서비스 수준의 효과척도(밀도, 교통량 대 용량비) 모두 해당되는 변수는 밀도이다. 특히 도로의 서비스 수준을 평가함에 있어 가장 정확하고 우수한 효과척도로 알려져 있다. 이러한 중요성에도 불구하고 측정방법의 어려움으로 인해 타 변수에 비해 밀도를 활용한 연구가 상대적으로 부족하였다. 기존 밀도추정방법의 경우 측정시각에 따라 동일한 교통류의 밀도값이 변화하는 등의 한계가 있다. 본 연구에서는 서울외곽순환고속도로 사패산 터널 내부의 CCTV 영상을 정합하여 파노라마 영상을 제작한 후, 제작된 파노라마 영상을 이용하여 실제 밀도를 측정하는 방법을 연구하였다. 중심극한정리를 이용하여 분석한 결과, 1 km 사진 24개(혹은 24초)를 이용하여 밀도를 측정하면 당시 교통상황을 잘 반영할 수 있었다. 즉, 본 연구에서 제시한 밀도 수집 주기를 준수하여 수집한 구간영상으로 밀도를 측정할 경우 측정시각에 관계없이 평균적인 밀도값을 측정할 수 있으며, 현실 교통류를 대변하는 현실적인 밀도를 취득할 수 있다.
2차로 양방향 교통류의 주요한 특징은 저속차량으로 인한 차량군과 차량추월이다. 따라서 교통류 모의실험을 이용하여 2차로 도로 교통류의 미시적 분석하기 위해서는 차량군의 행태와 더불어 대항차로를 이용한 추월 행태를 동시에 구현하는 차량모형의 개발이 필수적이다. 이에 따라 국내에서는 이산적 시공간을 기반으로 2차로 양방향 교통류 모형이 소개 되었다(윤병조, 2011). 그러나 선행연구는 임계밀도 이하의 안정 교통류 상태에서 차량추월 행태의 설명력이 우수한 반면, 불안정 교통류상태에서 차량추월의 행태를 설명하기에는 단점을 가지고 있었다. 따라서 본 연구에서는 선행연구를 기반으로 불안정 교통류 상태에서 보다 현실적으로 차량추월을 구현하는 모형을 수정/개발하였다. 개발된 모형의 평가를 위하여 모의실험을 수행한 결과, 차량추종모형은 교통류의 미시적 특성중 하나인 가다서다(Stop-and-go) 현상을 설명하면서 거시적 교통류 관계를 효과적으로 구현 하였으며, 추월모형은 대향방향 교통류와 차량추월 확률변수의 조건에 따라 불안정 교통류상태에서도 합리적으로 차량추월을 설명하였다. 따라서 본 논문에서 제시된 차량모형은 보다 더 현실적으로 2차로 도로 교통류의 분석에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
1980년대 후반부터 선진외국에서 ITS 정책과 연구에 대해 관심을 갖기 시작한 이후 정적 노선배정(Static Traffic Assignment)의 현실 정책 응용에 한계에 직면하면서 동적노선배정(Dynamic Traffic Assignment)에 대한 연구가 초점을 받기 시작하였으며 그 결과 급속한 연구 발전이 있게 되었다. 본 연구에서는 현실적인 정책분석 가능성을 고려하여 노선선택행태(route choice behavior)는 거시적 모형이고, 차량의 네트워크 상 동적위치배정(dynamic network loading)은 미시적 모형 그리고 교통류는 단순화된 미시적 모형(microscopic model)이 적용된 시뮬레이션 기반의 Dynameq 프로그램을 활용한 연구를 수행하였다. 본 연구의 핵심 내용은 우리나라 전국 고속도로 네트워크와 동적 O/D자료로 동적노선배정 분석 한 결과인 추정치와 관측 링크 교통량과의 차이를 비교 검증하는 연구를 수행함으로써 모형의 현실적 정책분석 가능성에 대한 판단 기준을 제시하는 것이다. 이를 위하여 우리나라의 고속도로 체계에 있어 영업소에서 영업소 간의 동적 O/D자료가 TCS(Toll Collection System)자료를 통해 정확하게 확보할 수 있다는 점을 이용하였으며, 순수하게 동적노선배정 모형 자체의 현실적 묘사능력을 시간대별 관측 교통량과 비교 검증함으로써 정책응용 가능성을 확인하고자 한 것이다. 또한 동적노선배정 분석 예제로 버스전용차로 정책에 대한 동적 분석과 정책 효과를 분석하였다.
도시 계획의 중요성이 부각되면서 다양한 도시 통합 모델의 개발이 이루어져왔으나 기존 모델들은 거시적 측면의 토지이용의 변화만 다루는 한계점이 있다. 본 논문은 토지이용 변화뿐만 아니라 다양한 사회 경제 지표를 반영하여 미시적인 분석이 가능한 UrbanSim 모델을 사용하여 사례연구를 통한 국내 도입 가능성과 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 수치지적도, 건축물 대장, 개별 공시지가 등 다양한 시공간 데이터를 이용하여 $150{\times}150m$ 그리드 셀 기반의 입력 데이터베이스를 구축하고 UrbanSim의 Land Price Model에 적용하였다. 향후 보다 현실적인 모델 수행을 위한 다중 스케일 및 Synthetic 데이터 구축 방안과 접근성 측면의 교통 통합 모델로 확장이 요구된다.
최근 국내에서는 민간 분야뿐만 아니라 공공물류에의 활용을 위해 좀 더 신뢰성 있고 개선된 화물수요추정방법에 대한 관심이 높아지고 있다. 현재 화물수요분석의 기초자료로 활용되고 있는 지역 간 화물기종점통행량(OD)자료는 각 화물의 생산지와 소비지 사이의 이동과 전환관계가 복잡함에도 불구하고 출발지와 목적지 사이의 환적시설이나 물류시설을 노드로 구분하지 않고 각 존의 물동량에 포함시킴으로써 화물의 정확한 이동이나 전환관계를 파악하지 못하게 하는 한계점을 지니고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 인식하에 개별 의사결정자인 기업에 의해 이동되는 화물의 물적인 흐름을 분석하기 위한 물적 유통경로 선택모형을 개발하는 것이다. 이는 개별회사의 의사결정에 있어 매우 거시적인 개념이며, 개별 의사결정자인 기업이 유통경로를 선택할 때 어떠한 요소를 고려하는지를 살펴 보고자하였다. 본 연구에서는 2007 화물유통경로조사의 내수화물자료를 중심으로 기초통계 분석을 수행하고 물적 유통경로 선택모형을 구축하였다. 또한 구축된 모형이 합리적인지 평가하기 위해 최종 모형에 대해 유통경로선택이론을 기초로 가설검증을 수행하고 적중률을 산출하였다. 선정된 최종모형의 가설 검증결과, 제조업체는 유통경로 선택시 도착지점의 시장특성, 업종 및 품목특성, 경로특성, 기업의 크기 및 경제력 등을 중요하게 고려하는 것으로 나타났다.
본 연구는 대중교통 통행배정을 위한 수단 및 경로선택의 기준으로서 도보시간, 대기시간(환승대기시간 포함), 차내시간, 환승시간(환승도보시간), 요금 및 각 요소별 가중치로 구성된 일반화비용 모형을 제시하였다. 모형의 정산을 위해 현실상황에 직면하도록 설계된 선호도 조사를 실시하여 자료를 수집/분석 하였으며, 한계대체율 및 임금율법을 적용하여 일반화비용 모형의 각 변수별 가중치를 도출하였다. 그 결과 서울시내간 통행의 경우 차내시간 대비 도보시간의 가중치는 1.507, 대기시간은 1.749, 환승시간은 1.474, 요금은 1.476이며, 서울경기간의 경우, 각각 1.827, 1.967, 1.015, 0.857로 도출되었다. 통계검정 결과 두 모형간에는 차이가 있는 것으로 나타났으며, 각 변수는 유의미 한 것으로 나타났다. 이 결과를 활용, 서울시 대중교통체계 개편 이후의 통행지표를 거시적 정량적으로 분석한 결과 서울시내간, 서울경기간 평균총통행시간은 30.23분, 63.29분으로 나타났으며, 일반화비용은 각각 2,510원, 3,880원으로 추정되었다.
과거 산업화 이후 자동차 산업은 내연기관 중심의 지속적인 성장을 하였으나, 최근 4차 산업혁명으로 큰 변화를 맞이하고 있다. 대다수의 기업들이 전기 자동차, 자율주행으로의 전환을 준비하고 있으며, 현시점에서 국내와 국외의 미래 자동차 연구동향을 비교 분석할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 미래 자동차 트렌드를 대표하는 CASE(Connectivity, Autonomous, Sharing, Electrification)와 관련된 키워드가 포함된 국내 4,002건, 국외 68,372건 논문을 수집하여 LDA 알고리즘 기반의 토픽모델링을 수행하였으며, 국내외 미래 자동차 연구동향을 비교 분석하여 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과 국내의 경우 교통 인프라, 도시 내 교통효율, 교통정책 등과 같은 거시적인 측면에서의 연구가 주를 이루는 것으로 나타났으며, 국외는 객체인식, 사물인터넷, 전기자동차 소음 등의 차량기술과 관련된 연구가 활성화되고 있음을 확인할 수 있었다. 이를 통해 국내 공유자동차 부문에 있어 MaaS(Mobility-as-a-Service)와 관련한 정부의 기술지원이 필요하고 교통수단별 데이터 개방 필요성 등에 대하여 제시하였고, 이러한 분석결과는 미래 자동차 산업을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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