해양 공간 개발과 신개념 선박이 출현함에 따라 해상교통 환경은 복잡해지고 있으며, 이에 해양안전을 확보하기 위한 다각적인 대비책이 마련되어야 한다. 특히, 선박운항 시뮬레이터 및 과거 항적 데이터를 이용한 기존의 해상교통안전진단체계는 이러한 교통 환경의 변화를 반영하지 못하기 때문에 분석에 한계가 존재한다. 동적인 해상교통 환경에 적합한 시뮬레이션 기반 분석 방법이 개발되어야 하며, 이를 위해 본 논문에서는 에이전트 개념을 기반으로 하는 모델링-시뮬레이션(M&S) 플랫폼을 제안하고자 한다.
본 연구는 교통안전표지를 기반으로 도시부 도로 환경에서 자율주행차량의 주행행태 변화에 따른 적정 인지 시점을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 현재 설치 및 운영 중인 교통안전표지 중에서 주행행태 변화를 유도하는 32종의 표지를 선별하고 주행행태 변화에 따라 3가지로 분류하였다. 이를 토대로 설계된 3가지 시나리오 (일시정지, 속도변경, 차로변경)를 통해 자율주행차량의 인지 시점에 따른 교통류 영향을 확인하고, 자율주행차량의 적정 인지 시점에 대해 도출하였다. 분석 결과, 각 시나리오는 교통류의 변화 및 안전성을 보장하기 위해 기존 설치된 교통안전표지 정보를 미리 전달받아야 하는 것으로 나타났다. 이에 따라, 본 연구를 통해 도출된 적정 인지 시점은 자율주행차량에게 메세지 셋을 전달하는 기준 수립이나 자율주행차량을 위한 교통안전표지 개정 근거로 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 이와 더불어, 향후 자율주행차량의 실 도로 도입에 따라 도시부 도로에서 안전하고 효율적인 주행 전략 수립에도 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 2차원 수치모형을 통해 보의 설치 각도 변화에 대한 보 상하류에서 흐름특성 변화와 하도 변화를 정량적으로 분석하였다. 수치모의 결과, 흐름은 경사형보를 월류하면서 경사진 방향으로 굴절되었으며, 보의 설치 각도가 증가할수록 흐름의 굴절 각도가 증가하는 경향을 보였다. 또한 보의 설치 각도가 증가할수록 무차원유속은 감소하였다. 보의 보 상류에서는 보의 의해 형성된 배수의 영향이 끝나는 지점에서 유사가 퇴적되어 델타가 발달하였다. 델타는 흐름방향을 따라 하류로 이동하였다. 이동속도는 보에 가까워질수록 감소하며, 크기는 증가하였다. 보 하류에서는 무차원 보의 길이가 증가함에 따라, 무차원 사주의 파장이 감소하고, 무차원 사주의 파고는 증가하였다.
데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량의 데이터에 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 효율적으로 탐색하여 이를 모형화함으로써, 유용한 정보로 추출 변환하는 일련의 과정이다. 특히 베이지안 망 (Bayesian Network)은 신경망, 유전자알고리즘 퍼지이론 등과 더불어 데이터마이닝의 중요한 기법 중의 하나로서 베이지안 통계 이론(Bayesian Statistics Theory)를 적용하여 변수들간의 확률적인 관계를 기호화함으로써, 설명변수들과 종속변수들간의 인과관계를 파악할 수 있다. 이 연구는 기존에 적용된 바가 없는 데이터마이닝의 베이지안 망을 이용하여 수도권 교통수단선택 모형을 구축한다. 2002년도 수도권 가구통행실태조사 자료의 사회 경제적 특성과 교통체계 특성을 반영하여 베이지안 망을 이용한 교통수단선택 모형을 설계 구축하여, 각 변수들간의 상관관계와 인과관계를 분석함으로써, 설명변수인 성과 연령의 구성비가 변하였을 때, 교통수단선택의 변화율(확률)을 예측한다. 이 연구를 통해 현실에서는 내재하나 설명변수간의 복잡한 상관성을 배제하고 설명변수들과 교통수단선택간의 단순한 직선관계를 가정하는 기존 교통수단선택 모형의 한계를 극복할 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 선택되지 않은 교통수단에 대한 정보의 부족으로 인한 교통수단선택 모형 구축의 어려움을 극복한다. 또한 다양한 교통정책에 따른 교통수단선택의 변화를 실시간으로 시뮬레이션 할 수 있는 방법론을 개발한다.
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.
항로표지는 등광, 형상, 색채, 음향, 전파 등을 수단으로 선박의 위치, 방향 및 장애물의 위치 등을 알려주는 항해보조시설로 해상교통 환경의 중요한 인프라이다. 해상교통환경은 4차산업혁명에 따라 자율운항선박, 스마트항만 등의 기술개발과 더불어 급격하게 변화 중이다. 그러므로 해상교통환경 변화에 능동적으로 대응하고 해상안전을 확보하기 위해서는 기존의 항로표지 고도화 및 정보협력서비스 제공이 필요하다. 본 연구의 목적은 미래 해상교통 관리를 위한 항로표지의 새로운 서비스 실효성을 확보하기 위해 사용자 대상 요구사항을 평가하는 것이다. 본 연구의 결과를 통해 선박운항자 등 사용자 관점에서 미래 항로표지 서비스의 요구사항을 파악할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 부산광역시 시내버스 준공영제 시행에 따른 시내버스 교통사고 발생 유형 및 시내버스 운전자의 운전태도 변화 경향을 분석하고 이를 토대로 하여 교통사고 저감대책을 고찰한 바 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 시내버스 준공영제 시행 전 후와 시행 후 시간이 경과함에 따른 교통사고는 전반적으로 감소하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 시내버스 준공영제 시행 전 후 시내버스 운전자의 교통법규 위반과 교통사고 감소에 가장 많은 영향을 끼친 요인으로는 안전운전 의무 불이행 위반 감소와 고용 안정으로 나타났다. 셋째, PROXSCAL 분석 결과에 따른 교통사고 저감대책을 마련, 제시할 수 있었다.
일반적인 해상교통 분석 방법은 대상 항만의 항적 데이터를 기반으로 데이터를 추출한 후 모델을 구축하며, 구축된 모델을 바탕으로 해상교통 현상을 재현하고 있지만, 이러한 방법은 항로 혹은 통항량 변동 등의 변화에 따른 교통류를 예측할 수 없어 그 활용에 제약이 많다. 본 논문에서는 기존의 해상교통 분석 사례를 통해 교통 특성 모델의 요소를 식별하고, 이를 동적인 해상교통 환경을 시뮬레이션 할 수 있는 에이전트 기반의 교통류 생성 기술 개발의 기초 자료로 활용하고자 한다.
토지이용-교통 통합모형은 실증연구와 정책연구에 적합한 풍부하고 유연한 모형요소를 가지고 있다. 그러나 모형의 구성이 복잡한 만큼 후생함수의 정책변수에 대한 변화율 또한 통상 복잡하다. 따라서 최적 정책수단이 충족시켜야 할 1계 도함수 조건을 푸는 최적 정책수단의 수식을 명시적으로 유도하는 것이 매우 어렵고, 그 결과 수치해석적 모형은 이론연구 도구로서 활용하는데 근본적 한계를 가지고 있었다. 이 문제를 해결하고자 Yu and Rhee(2011) 및 Rhee (2012)는 이들 모형에서 목적함수인 후생함수의 정책변수에 대한 변화율을 간단한 수식으로 변환하는 방법론을 제시한 바 있다. 그러나 이들이 사용한 모형에서 교통수요는 고정된 것으로 가정하고 있어, 이들 모형 또한 교통 계획적 관점에서 보았을 때 상당한 한계를 지니고 있다. 이에 본 연구는 이들의 방법론을 교통수요가 탄력적인 토지이용-교통 모형으로 확장한다. 이 방법론을 이용하면 보다 현실적인 모습의 토지시장과 교통망이 구현된 모형에서 정책수단의 다양한 영향을 분석할 수 있게 된다. 이러한 분석은 종래에 존재하지 않았거나 있었다 하더라도 매우 제한된 범위에서 수행되었던 분석들이다.
요즈음 교통사고를 줄이기 위하여 IT 기술을 이용한 교통사고 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나, 뺑소니 교통사고 발생하면 가해차량을 현장에서 찾기가 매우 어렵다. 교통사고 조사 과학화를 위해서, RFID 기술 및 유비쿼터스 이론을 이용하여 효율적인 교통사고 예방 시스템을 구축하는 알고리즘을 제안하였다. 특별히, 본 논문에서는 시시각각 변화하는 따른 도로상황 및 날씨 조건에 변화에 따른 최적 교통안전 속도를 산출하는 모의실험을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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