• 대한교통학회지
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• 제22권3호
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• pp.179-201
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• 2004

지능형 교통체계(intelligent transport systems)의 구축이 점차 널리 확대됨에 따라 교통류의 실시간 모형화(online traffic flow modeling)의 중요성이 증대되고 있다. 교통량-밀도 관계는 주어진 교통량, 밀도 상황에서 교통류의 행태를 나타낼 뿐만 아니라 거시 교통류 모형의 결과에 많은 영향을 미친다. 현재까지 교통량-밀도관계에 관한 대부분의 연구는 그 관계식을 규명하는데 그치고 있다. 상류부와 하류부의 교통 상태에 따른 교통량-밀도관계의 시간적 변화는 교통류의 모형화에 반드시 고려되어야 할 특성이지만, 현재까지 그에 대한 연구가 폭넓게 이루어지지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 한 지점에서의 교통량-밀도관계가 시간의 흐름에 따라 분석되었고 states diagram으로 표현되었다. 동적 교통량-밀도관계 (dynamic flow-density relation)는 states diagram으로부터 fuzzy-logic을 이용하여 유추되었고, 거시 교통류모형을 실시간으로 응용할 수 있는 기초를 제공하였다. 동적 교통량-밀도관계를 거시 교통류 모형에 이용함으로써 교통류의 실시간 모형화 과정에서 발생하는 모수추정 (parameter calibration) 문제를 완화하였다.

• 대한교통학회지
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• 제14권2호
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• pp.173-189
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• 1996

본 논문의 목적은 2차선 지방지역도로에서 사용 가능한 No-overtaking Model의 개발과 현장조사를 통한 우리 나라 2차선 도로의 교통류 특성의 규명이었다. No-overtaking Model을 개발하기 위해서는 이미 개발된 바 있는 Slow moving Vehicle Model의 이론적 틀을 근거로 하되 중차량을 따라 피동적으로 주행하는 일련의 차량군에 또 다른 중차량이 포함된 경우에 대해서도 분석이 가능하도록 개선했다. 경기도 일원에서 약 3 개월동안 조사한 현장조사에서 나타난 우리 나라 2차선 도로의 교통류 특성은 첫째로, 2차 선 교통류의 주요 MOE(Measures of Effectiveness)들은 교통량에 의해 비교적 정확하게 산정 가능하다는 것과, 둘째로 우리 나라의 주요 MOE값은 외국의 경우와 비교했을 때 대 체로 유사한 결가를 보이나 평균속도의 경우 최소 5km/h 최대 15km/h 정도와 차이를 나타 낸다는 것, 그리고 셋째로 차량군의 선두차량 85%의 경우 그 속도는 100.4km/h이고 추월 에 필요한 반대편차선 차량과의 여유 거리는 754.8m이라는 것이었다. 향후 연구과제로는 중차량의 속도분포를 확률 분포식으로 나타내는 경우의 지체시간, 추월율 등의 2차선 교통 류 MOE를 산출할 수 있는 Model을 개발하는 것이며 현재 5분 교통량으로 표시된 교통량 을 보다 많은 현장수집 자료를 통해 1시간 단위의 교통량을 기준으로 하여 MOE를 산정해 보는 것이다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 2002년도 제41회 학술발표회논문집
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• pp.45-77
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• 2002

교통혼잡 문제가 점점 심각해짐에 따라 대중교통의 중요성은 날로 부각되며, 대중교통을 지원하기 위한 정책들이 속속 입안되고 있어 대중교통을 심도 있게 분석할 수 있는 틀의 개발은 필연적이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 대중교통 통행배정모형 개발과 대중교통 기종점통행량(OD) 추정을 목적으로 수행되었다. 대중교통 통행배정모형의 개발부분에서는 기존의 대중교통 통행배정모형이 개별차량과 다른 대중교통의 특성을 정확히 반영하고 있지 못하다는 한계를 극복하고자, 최적경로 탐색에는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 통행량 배정에는 로짓모형을 기반으로 한 확률적 통행량 배정모형(Stochastic Network Loading Model)을 이용하여 TATSN 모형을 개발하였다. 그리고, 대중교통 기종점통행량의 추정은 전통적인 기종점통행량 추정 방법인 기종점조사 방법이 시간과 비용이 과대하게 소요된다는 단점을 인식하여 관측통행량을 이용하여 추정하는 방법을 제안하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제31권6호
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• pp.447-454
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• 2007

항만개발의 적정성 및 해상교통 환경평가를 위하여 대상항만의 현재의 입출항 교통량을 이용하여 장래의 교통량을 추정하고 있다. 이는 장래 교통량의 추정을 기초로 하여 항로의 혼잡도, 항로 폭의 결정, 각종 운영규정을 설정하기 때문에 상당히 중요한 요소로 반드시 고려되어야 할 요소이다. 장래 해상교통량 추정방법은 프레터 법칙, 경향 추세식을 이용한 방법 등이 있는데 이전 연구의 대부분은 교통량 추정요소는 그 항만의 입출항 척수를 기초로 장래교통량을 추정하고 있다. 그러나 항만 특성상 입출항 선박의 종류 및 크기가 상이하여 지금과 같이 입출항 척수라는 하나의 요소로 변화 추이를 이용한 장래 교통량 예측은 상당히 어렵다. 이 논문에서는 각 항만의 해상교통 구성 특성요소인 연안 외항선박 척수, 선박 크기별 입출항 척수, 각 선박 당 수송 물동량 등의 변화 추이를 이용하여 장래 교통량 추이를 조사하여 예측하고자 한다. 그리고 수학적으로 모델을 구하기 어려운 비선형 시스템이라 할지라도 입 출력 특성을 묘사할 수 있으며, 입력정보의 왜곡, 잡음 등에 강인한 특성을 가지고 있어서 최근에 비선형 동특성 시스템의 동정(Identification)에 응용되고 있는 신경회로망을 이용하여 장래교통량을 예측한 결과와 상호 비교하고자 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권2D호
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• pp.105-111
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• 2010

주행속도는 고속도로 설계와 운영에 있어 주요한 요소 중 하나이다. 거시적으로 자유교통류 속도(FFS)를 분석한 몇 몇 연구가 보고되고 있으나, 표본수가 적고 교통량과 일중 시간대의 영향을 고려하지 않았다. 본 연구는 FFS의 특성을 분석하기 위해 방대한 양의 표본을 이용하여 자유교통류 상태에서 교통량 수준별 일중 시간대별에 따른 FFS의 분포와 Percentile속도를 미시적으로 분석하였다. 분석결과, 속도분포는 교통량(1-5대/30초)과 일중 시간대(0-5, 6-8, 9-11, 12-19, 20-23)에 따라 변화하였으며 다른 행태를 보였다. 아침, 저녁, 심야 시간대의 V85(85th Percentile 속도)는 교통량이 증가함에 따라 감소하였지만, 오전과 오후 시간대의 V85는 큰 변화를 보이지 않았다. 따라서 시간대에 따른 V85는 교통량이 증가함에 따라 급격하게 변화하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.277-283
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• 2021

차종별 교통량 자료는 건축·도시·교통 등의 다양한 분야에서 기초 자료로 활용되는 중요한 자료이다. 교통량 자료는 상시조사와 수시조사를 통해 수집되어 도로교통량 통계연보에 매년 연평균일교통량(AATD)으로 제공된다. 상시조사는 매설형 교통량 수집 장비 (AVC)를 통해 수집되며, AVC는 교통량을 검지하는 루프센서와 축수를 검지하는 피에조 센서로 구성되어 있다. 교통량 수집 장비는 매설형의 특성상 검지 장비 고장 등으로 인한 결측자료가 발생된다. 기존방법에서는 과거 데이터와 지점 주변의 교통량 추세를 통해 보정한다. 그러나 이러한 방법은 시간적·공간적 특성을 반영하지 못하고 보정에 활용되는 기데이터 또한 보정값일 수도 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 차량의 축을 검지할수 있는 피에조센서를 활용하여 획득되는 누적 축수를 통해 축보정계수를 산출하여 결측된 교통량을 보정하는 방안을 제안하였다. 이는 기존 방법의 한계점인 시간적·공간적 특성을 반영할 수 있다는 장점이 있으며, 비교 평가 결과 기존의 방법보다 오차율이 더 낮게 도출되었다. 축 카운트를 활용한 교통량보정시스템은 간단한 알고리즘으로 바로 현장 시스템에 적용 가능한 보정방법으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권5호
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• pp.124-134
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• 2011

전기자동차의 보급 활성화를 촉진시키기 위해서는 전기자동차를 위한 교통기반시설의 공급과 효율적인 정책결정이 필요하다. 하지만 이를 뒷받침할 수 있는 전기자동차의 시설표준화 및 지침구축은 미비한 상태이다. 시설표준화 및 지침 구축을 위해서는 다양한 연구를 통한 기준지표와 자료가 마련되어야 한다. 본 연구에서는 2차로도로 시뮬레이션모형(TWOPAS)을 이용하여 이상적인 조건에서 저속전기자동차가 혼입되었을 때의 교통특성을 평균통행속도, 추종시간백분율, 총지체를 통해 분석하고 교통류에 미치는 영향을 검토하였다. 시나리오는 교통량을 기준으로 설정하였으며, 저속전기자동차 혼입율을 1%~30%로 적용하여 분석하였다. 각 시나리오 별로 분석한 결과, 교통량이 650대/시인 시나리오 1의 경우와 교통량이 2,600대/시인 시나리오4가 교통량이 1,300대/시, 1,950대/시인 시나리오2, 시나리오3보다 교통영향이 작게 받는 것으로 나타났다. 이는 교통량이 적은 경우 추월이 비교적 원활해 영향이 작게 나타나며, 교통량이 많은 경우는 기존의 교통류가 전기자동차 주행특성과 비슷하기 때문에 영향이 작은 것으로 나타났다. 반면 비교적 원활한 교통소통을 보이는 시나리오2와 시나리오3은 저속전기자동차의 혼입에 따른 영향을 크게 받는 것으로 나타났다. 따라서 도시내 도로와 같이 교통량이 많은 도로와 교통량이 비교적 한산한 지방부 2차로 도로의 경우는 저속전기차동차에 대한 친화도가 높은 반면 교통량이 1,300대/시~1,950대/시인 도로는 저속전기자동차에 대한 친화도가 낮아 기하구조의 개선 등이 필요한 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권6호
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• pp.869-875
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• 2019

회전교차로의 서비스수준은 관측값을 통해 얻은 기하구조 특성과 파라메터 값을 이용한 분석적 모형을 통해 산정하고 있다. 분석적 모형을 통해 회전교차로 관련 연구가 많이 진행되고 있지만, 변수조합 경우의 수가 방대하여 시뮬레이션을 통한 사례연구 또는 한정적인 특성에 따른 적정 교통량의 범위와 서비스수준을 제시하고 있다. 따라서 본 연구에서는 변수조절이 보다 다양하고 용이하도록 Visual Basic Application을 활용한 회전교차로 서비스수준 분석 모형을 구축하였다. 구축한 모형으로 다양한 상황에 따른 교통류 상태를 분석하고 회전교차로의 특성을 분석하였다. 분석 결과 좌회전, 유턴의 비율이 많아질수록, 접근로별 교통량 분포가 한쪽으로 치우칠수록 회전교차로의 한계 교통량이 감소해 혼잡이 빨리 나타나는 특성을 보였다. 특히, 교통량 분포가 균일하지 않을수록 한계 교통량의 감소가 회전비율의 영향을 덜 받는 것으로 분석되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권5호
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• pp.631-638
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• 2023

본 논문은 일교통량을 이용한 통행시간 신뢰도 평가방법을 제시하고 있다. 희망속도의 도입, 일평균 통행속도와 일교통량간의 관계 설정, 구간 별 통행시간편차를 대표값으로 결합하는 방법을 포함하고 있다. 지정체가 며칠 동안 지속되는 특성을 가진 고속도로 교통정보를 수집하였고, 이를 이용하여 일평균 통행속도와 일교통량과의 관계를 정립하였다. 구간별 통행시간 편차를 대표값으로 결합하는 방법인 PEM (Point estimate method) 기법을 활용하여 통계적 대표 특성을 추정하였다. 일평균 통행속도와 일교통량의 관계가 설정되었고, 일교통량이 LOS D나 F 이전인 LOSC 부근임 에도 통행시간 신뢰도가 감소하기 시작하는 것이 나타났다. 일교통량만으로도 통행시간 신뢰도를 산출할 수 있게 되었고 통행시간 편차의 결합 방법이 표준화 되었으므로 향후의 도로계획과 운영 과정에서 통행시간 신뢰도가 용이하게 구해질 수 있을것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제24권5호
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• pp.135-142
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• 2006

교통류 이론에서 fundamental diagram이라고 불리는 교통량-밀도 관계는 stationary 상태에서의 교통량과 밀도사이의 평형관계 (equilibrium relation)를 나타낸다 본 연구에서는 개별차량 데이터를 이용하여 교통량-밀도 관계의 전제조건인 stationary 조건을 만족하는 데이터를 추출하는 방법을 제시하였고, stationary 조건을 만족하는 데이터를 교통량-밀도 평면에 도시하였다. 개별차량의 흐름이 자유교통류상태와 혼잡교통류상태에서 상이하며 지점에서 관측된 데이터가 서로 다른 특성의 시계열특성을 보인다는 점에 근거하여 두 가지 상태에 따라 서로 다른 stationary조건을 제시하였다. 본 논문에서 제시된 stationary 조건을 실제로 관측된 데이터에 적용한 결과 자유교통류상태의 stationary조건을 만족하는 데이터는 현재까지 알려진 바와 같이 교통류-밀도 관계의 왼쪽가지에 위치하고. 혼잡교통류상태의 stationary조건을 만족하는 데이터는 교통류-밀도관계의 오른쪽 가지에 위치한다. 또한 본 연구에서 제시된 방법론에 따라 교통류-밀도관계의 전범위에 걸쳐 stationary조건을 만족하는 데이터를 구별하여 교통류-밀도평면에 도시한 결과 교통류의 거의 전영역에 걸쳐 재현 가능한 관계가 나타나는 것을 확인할 수 있었다.