우리 나라 자동차운송산업에 존재하는 지입제(위탁관리제)는 과거부터 논란의 대상이 되어 왔다. 1950년대 말부터 시작된 육운 분야의 직영화 정책은 노선버스나 택시의 경우 비교적 성공적인 결과를 가져왔으나 화물자동차운송과 전세버스분야에서 만큼은 아직도 대다수 사업장에서 지입제가 관행화된 제도로 남아 있다. 지입제도는 비효율적이고 전근대적인 경영기법으로 인식되고 있으며 산업발전의 저해요인 보기도하고 불가피하다고 평가되기도 하였다. 본 논문에서는 지입제를 단순하게 비합리적인 제도라고 보기보다는 나름대로의 장점을 가지고 있어 합법적 또는 비합법적인 형태로 지금까지 유지되고 있다고 본다. 지입제는 정보가 비대칭적인 상황에서 기업조직을 통해 생산과 판매를 하기보다는 시장거래를 통한 계약을 통하여 운송서비스를 생산 및 판매를 함으로써 유인일치를 달성시킬 수 있다는 것을 보여주고 있다. 장거리를 운행하는 운송사업의 경우 사업자와 고용운전자는 노동성과에 대한 비대칭적인 정보를 가질 수밖에 없게 된다. 이는 대리문제를 야기시켜 기업조직에 의한 운송서비스의 공급은 생산비용을 상승시킨다. 반면 자동차운송서비스는 생산단위를 분리하기 위한 비용이 비교적 적어 독립적인 운영이 가능하다. 따라서 차량을 1대씩 분리하여 사업권을 시장거래하는 지입제를 운송사업자와 운전자는 선택하게 된다는 것이다.
우리나라 자동차운송산업에 존재하는 지입제(위탁관리제)는 과거부터 논란의 대상이 되어왔다. 1950년대 말부터 시작된 육문 분야의 직영화 정책은 노선버스나 택시의 경우 비교적 성공적인 결과를 가져왔으나 화물자동차운송과 전세버스분야에서 만큼은 아직도 대다수 사업장에서 지입제가 관행화된 제도로 남아 있다. 지입제도는 비효율적이고 전근대적인 경영기법으로 인식되고 있으며 산업발전의 저해요인 보기도하고 불가피하다고 평가되기도 하였다. 본 논문에서는 지입제를 단순하게 비합리적인 제도라고 보기보다는 나름대로의 장점을 가지고 있어 합법적 또는 비합법적인 형태로 지금까지 유지되고 있다고 본다. 지입제는 정보가 비대칭적인 상황에서 기업조직을 통해 생산과 판매를 하기보다는 시장거래를 통한 계약을 통하여 운송서비스를 생산 및 판매를 함으로써 유인일치를 달성시킬 수 있다는 것을 보여주고 있다. 장거리를 운행하는 운송사업의 경우 사업자와 고용운전자는 노동성과에 대한 비대칭적인 정보를 가질 수밖에 없게 된다. 이는 대리문제를 야기시켜 기업조직에 의한 운송서비스의 공급은 생산비용을 상승시킨다. 반면 자동차운송서비스는 생산단위를 분리하기 위한 비용이 비교적 적어 독립적운영이 가능하다. 따라서 차량을 1대씩 분리하여 사업권을 시장거래하는 지입제를 운송사업자와 운전자는 선택하게 된다는 것이다.
한국은 교통안전도를 평가하기 위하여 228개 기초자치단체를 대상으로 교통안전지수를 산정하여 매년 발표하고 있다. 하지만 교통안전지수는 공간적으로 거시적인 관점에서 관련 자료를 취합하여 도출되기 때문에 개별 교통사고발생 지점의 현장상황의 파악 부재, 교통안전지수 산정기법의 정확성 및 신뢰성이 담보되지 않는 위험성, 그리고 해당 연도와 과거연도의 교통사고자료를 시계열적으로 연계하지 못하는 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 메타분석을 이용하여 교통안전시설(도심형 중앙분리대)의 설치에 따른 시계열적 교통안전성을 부산광역시 구 군을 대상으로 거시적 관점에서 분석한 결과, 사하구, 북구, 동구, 부산진구를 제외한 모든 구 군에서 도심형 중앙분리대의 설치 후 교통사고 수가 증가한 것으로 확인되어 교통안전성의 거시적 분석의 개선에 대한 보완이 요구되는 것으로 나타났다.
교통사고로 인한 많은 인명피해가 발생하고 있으나, 첨단 기술의 발전에도 불구하고 교통사고 발생은 줄어들지 않고 있다. 교통사고를 사전에 예방하기 위해서는 향후 사고가 어떻게 변화하여 갈 것인지를 정확하게 예측할 필요가 있다. 지금까지 교통사고 발생 빈도 예측은 주요 연구 분야가 아니었으며 주로 과거 일정 기간의 통계를 기반으로 전통적인 방법으로 미시적으로 분석되어 왔다. 최근 AI 기술이 교통사고 분야에 도입 되었음에도 불구하고 주로 교통 흐름 예측에 초점을 맞추고 있어, 본 연구에서는 2014년부터 2019년까지 국내에서 발생한 1,339,587건의 교통사고 기록을 시계열 데이터로 변환하고 AI 알고리즘 LSTM을 이용하여 연령별, 시간별 교통사고 발생 빈도를 예측하였다. 또한 코로나-19로 인한 교통 환경의 변화에 맞추어 예측값과 실제값을 비교 검증하였다. 향후 이러한 연구결과가 교통사고 예방의 정책개선으로 이어지고 사고 예방에 활용 될 것으로 기대된다.
텔레매틱스 교통정보(해당 도로의 통과 시간이나 속도)를 제공하기 위해 교통자료를 수집하는 다양한 장비들이 존재하지만, 최근 GPS(Global Positioning System) 위성 신호가 민간에 공개된 이후 수신 기술의 발달과 더불어 교통 자료를 수집하는 수단으로써 많은 주목을 받고 있다. GPS를 사용하면 기존의 도로 상에 직접 매설하여 쓰이던 검지기에 비해 투자 유지비용이 낮고 차량 운행 축을 따라 지속적으로 세밀한 자료를 자동적으로 수집할 수 있다는 장점을 가진다. 하지만, 기존의 타 검지기에 의해 수집된 자료에 적용해 온 교통 정보 필터링 기법들을 GPS 자료에 그대로 적용하기에는 여러 가지 제약사항이 존재한다. 본 논문에서는 GPS로부터 수집되는 교통 자료 중 비정상적인 흐름으로 도로를 통과한 자료를 필터링하여 사용자들에게 보다 정확한 교통 정보를 제공할 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 가까운 과거의 자료로부터 사분위수(quartile)와 해당 도로의 가중치에 의한 패턴을 구축하고, 이후 이를 실시간 자료에 적용해 비정상적인 자료를 필터링 해냄으로써 더욱 신뢰성 있는 교통정보를 생성할 수 있게 되는 것이다. 또한, 서울 강남대로를 대상으로 실제 GPS 수신기를 장착하고 운행한 차량들이 수집한 통행속도 자료를 바탕으로 이력 자료를 활용해 비정상적인 자료를 필터링한 대표 통행 속도가 기존의 필터링 방법들을 통한 값보다 더욱 정확한 결과를 보임을 증명하였다.
고도의 산업화와 경제발전으로 인한 자동차 의존적인 교통체계는 도심의 교통혼잡, 에너지소비, 대기오염과 소음, 교통사고 등과 같은 많은 문제를 유발하고 있는 실정이다. 특히, 도심에서 자동차로 인한 대기오염은 과거 산업활동에 의해 발생된 공해문제보다 더욱 심각한 수준에 이르고 있다. 이에 본 연구에서는 미시적 시뮬레이션을 이용하여 자동차 배출가스 저감 효과를 파악하고 경제성 분석을 통해 도심지에서 대기오염을 최소화 하면서 차량 소통을 원활히 할 수 있는 교통정책이 무엇인지를 파악하였다. 그 결과, 차량 요일제가 투자비용이 없어 가장 효과적인 방법인 것으로 나타났으나 시민들에게 강제성을 부여함으로써 자동차 수요를 억제시키기 때문에 시민들과의 공감대 형성이 무엇보다 중요하며, 다른 대안들과 병행하여 추진하는 것이 효과적일 것이라는 결론을 얻었다. 향후 연구과제는 선호의식 조사를 통해 시민들이 생각하는 자동차 배출가스의 대기오염 영향을 조사하고 본 연구 결과를 통해 나타난 차량 요일제 도입시 참여 의사를 조사하여 실제 교통정책 도입 가능성 등을 파악하는 연구를 진행 해야겠다.
고속도로 교통정보센터에서는 일자별 지정체 길이 및 지속시간 데이터를 수집하여 기록하고 있다. 이에 본 연구에서는 고속도로 이용자에게 제공되고 있는 VMS정보기록(로그 파일)을 사장시키지 않고 유용하게 활용할 목적으로 도로의 교통혼잡상태를 파악할 수 있는 새로운 지정체도 산출방안을 개발하였다. 이를 통해 고속도로 교통소통상태가 과거로부터 현재까지 어떠한 추세로 변화되는지 파악할 수 있도록 구간, 노선 및 전체 고속도로망에 대한 혼잡상태를 시공간적으로 비교 평가할 수 있는 방법론을 개발하였다. 한편 개발된 방법론의 검증을 위해서 경부고속도로와 영동고속도로를 대상으로 TCS 자료와의 비교를 통해 그 유용성을 확인하였으며, 이의 적용가능성을 검토하였다. 본 연구결과는 도로관리자의 입장에서 볼 때, 가장 문제가 되는 구간의 선정 및 대책 수립의 기초자료로 활용하기에 용이한 장점을 지니며, 효율적 도로관리를 위한 지표로써의 기능을 효과적으로 담당할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 첨단운전자보조시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)이 빠르게 보급됨에 따라 표본 프로브 차량에 설치된 ADAS로부터 얻은 개별차량의 궤적 데이터와 전방차량과의 차두거리 데이터를 이용하여 연속류의 교통밀도를 추정 및 분석하는 것을 목적으로 한다. 과거 연속류 교통밀도는 주로 차량검지시스템(Vehicle Detection System, VDS)에서 수집되는 교통량, 속도, 점유율 등의 데이터를 가공하여 추정되거나, CCTV등의 영상정보를 활용하여 직접 차량 대수를 계수하여 추정되었다. 이러한 방식은 교통밀도 추정의 공간적 제약이 있고, 교통 혼잡시 추정의 신뢰도가 낮다는 한계를 보였다. 이에 본 연구에서는 선행연구의 한계를 극복하기 위해 ADAS로부터 수집된 개별차량 궤적 데이터와 차두거리 정보를 활용하여 도로의 공간을 검지하고 일반화된 밀도(Generalized Density)방식을 이용하여 시공간적 교통밀도를 추정한다. 이에 따라 ADAS차량의 표본율에 따른 교통밀도 추정의 정확도를 분석한 결과, 30%의 표본율일 경우 교통밀도 참 값과 약 90% 일치하는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 향후 ADAS 및 자율주행차량이 혼재되는 도로 상황에서 신뢰도 높은 교통밀도 추정을 가능하게 하며 효율적인 교통운영관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
BIS (Bus Information System:버스정보시스템, 이하 BIS)는 시내버스 운행과 관련된 각종 정보를 수집하고 예측알고리즘을 통해 이용객에게 정보를 제공하고 있다. 동일 구간의 최근 정보를 통한 예측방법은 해당 구간의 소통상황을 반영하지만 예측 대상노선의 특성을 반영할 수 없다는 한계가 있다. 해당노선의 동시간대 과거이력자료를 통해 예측하는 방법은 소통상황의 변동성이 큰 첨두시 예측에 한계가 있는 실정이다. 따라서 예측대상 시점의 통행패턴을 인식하고 가장 유사한 과거 시점의 통행패턴을 선택할 수 있는 패턴인식형 버스도착시간 예측 알고리즘을 개발하였다. 본연구의 예측 결과를 서울시 BIS 도착예측정보이력과 비교 검증한 결과 각 정류장 간 통행시간의 평균제곱근오차가 비첨두시 약 35초(기존: 40초), 첨두시 약 40초(기존: 60초)로 기존대비 약 10~20 %의 개선을 보였다. 이는 동일 과거 시간대 외의 시간대에 현재 교통상황을 대표할 수 있는 자료가 존재함을 의미한다.
우리나라뿐만 아니라 세계의 여러 국가에서 과거 발생 했던 강수의 통계적 특성에서 벗어나는 극치사상이 빈번 하게 관측되고 있다. 이와 같은 현상에 가장 큰 영향을 미치고 있는 요인중 하나로서 지구온난화가 원인으로 고려되고 있으며 실제 산업화 이후 온실가스의 증가와 더불어 극한 기상현상의 발생 빈도가 증가하였다. 우리나라는 과거 발생패턴과는 다른 극치 강우 사상이 빈번하게 관측되고 있으며 이로 인한 피해도 증가되고 있는 상황이다. 이러한 점에서 기존의 연구에서 개발한 계절강수량을 입력 자료로 하여 극치강수량을 추정할 수 있는 비정상성 Four - Parameter(4P)-Beta분포를 이용한 알고리즘을 본 연구에서는 기상인자를 이용하여 모형 내에서 계절강수량을 직접적으로 예측할 수 있는 알고리즘을 추가하여, 이를 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 모형으로 확장하고자 하며, 이를 통해 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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