2004년 4월에 개통한 고속철도는 철도수송시장 뿐만 아니라 지역간 교통수단의 변화 등 국가 전체적으로 적지않은 변화를 나타내고 있다. 본 연구에서는 예측수요와 실제치간의 차이를 파악하고, 실제 이용치에 대한 경부축 중심의 지역간 교통수단분담률과, 경부축 주요 구간(경부축 주요 4개 구간 대상: 서울권~천안권, 대전권, 대구권, 부산권)의 철도역간 수송수요를 중심으로 하여 지역간 교통수단 및 철도차종별 수용의 변화를 살펴보고자 한다. 경부축의 지역간 교통수단의 분담률 변화는 고속철도 개통전과 개통후의 지역간 이용수요를 분석하여 비교하고, 다음으로 KTX 개통 이후 철도시장내에서의 열차 차종별 분담률을 비교함으로써 차종별 열차 선호도와 이용수용의 분담률을 분석하고자 한다. 결과적으로 지역간 여객수송에서 철도의 역할이 크게 증대되었으며, 향후에도 지속적으로 그 영향력은 커질 것으로 전망된다. 또한 지역간 여객수송에서 항공이 독점하고 있던 장거리 고급수단으로서의 이미지가 철도로 확대되고, 도로부분은 지역간 단거리 여객수송 시장에서 입지가 좁아지고 있다는 사실이다. 수송효율적인 철도수소의 증대는 전체 교통시장의 관점에서도 바람직한 현상이며, 점진적으로 고급수단인 KTX와 새마을호 및 무궁화호를 통합한 일반철도 이원화체계가 운영자 입장이나 이용자 입장에서 바람직할 것으로 판단된다.
우리 국민의 교통수요행태를 분석하기 위하여 준이상수요체계(almost ideal demand system) 함수형태의 집계교통수요모형을 설정하였다. 대중교통수단으로서 시내버스, 시외버스, 택시, 기차, 전철이 그리고 개인교통수단으로서 연료비가 포함되었으며, 기타재화 및 서비스에 대한 소비지출이 함께 추정되었다. 추정에 이용된 자료는 통계청의 "도시가계연보"에 수록된 '전국 도시가구 소비지출'과 "물가통계"에 수록된 '전국 도시소비자 물가'이다. 추정결과 모형의 설명력을 나타내는 수정결정계수(adjusted-$R^2$)는 대부분 0.9 내외에서 높게 나타났다. 추정계수는 총 51개중에서 25개가 5% 수준에서 유의한 것으로 나타났다. 추정된 계수값을 이용하여 가격탄력성과 소득탄력성을 구하였다. 자기가격탄력성과 소득탄력성 추정치는 조금 높기는 하나 부호와 상대적 크기가 모두 예상과 일치하고 다른 연구결과들과 유사한 범위에 있다. 연료비에 대한 소득탄력성은 1.72로 가장 높게 나타났고, 대중교통수단은 0.03~0.49 사이에서 나타나므로 교통수단이 정상재임을 의미한다. 보상수요의 교차가격탄력성은 총 15개의 교차관계에서 12개의 관계가 상식과 일치한다. 다음 연구에서는 더 많은 시계열자료를 발굴하여, 장기간의 교통수요 변화에 대한 분석을 시도할 필요가 있다. 또한 초월대수함수나 동태함수 등 다양한 형태의 수요함수를 시도할 필요가 있다. 여러가지 형태의 교통수요함수추정을 통해서 우리 현실에 적합한 교통수요모형을 발견할 수 있을 것이다. 대도시와 중소도시 등 지역별 지출자료를 발굴하여 지역특성을 반영하는 교통수요함수의 추정도 필요하다.
기상조건이 교통 상황에 미치는 영향은 이미 알려진 사실이나 관련 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 일반국도 지방부 도로에서 강우 수준에 따른 속도 변화를 분석하였다. 분석결과 강우 시 평균속도는 3.2% 감소하였고 교통량이 방향별로 200대/시 이하인 경우 최대 8.8% 감소하는 것으로 분석되었다. 이는 지방부 도로의 경우 자유 교통류 상황에서의 속도가 상대적으로 크게 감소했기 때문으로 판단된다. 또한 속도-교통량 그래프를 활용하여 강우 시 속도 감소 모형을 추정하고 통계 검증을 수행하였다. 추정된 모형은 강우 수준이 높을수록 기울기가 완만해졌으며, 이는 자유 교통류 상황에서의 속도가 상대적으로 크게 감소한 결과이다.
텔레매틱스의 주요 응용분야인 차량 항법 시스템은 CIS의 지도기술과 CPS의 측위 기술에 융합되어 탄생한 것이다. 기존의 시스템들은 정점과 정점간의 최단경로를 중심으로 한 경로 탐색을 제시하였지만 교통량의 변화와 교통사고 및 수시 병목 구간 등의 교통 변화에 대해서는 능동적인 대처를 할 수 없는 시스템이다. 바꿔 말하면 현실적으로 최단경로 탐색보다는 교통 정보를 파악하며 최단시간에 목적지로 도착하는 최적경로 탐색 시스템이 필요하다. 이 논문에서는 교통 정보를 기반으로 최적경로를 탐색하는 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 최적 경로 탐색을 위한 시스템 구조를 제안하며 기존의 최단경로 탐색 알고리즘의 문제점을 살펴보고 수집되는 교통정보의 방향성을 활용하는 최적경로 탐색 알고리즘을 새롭게 제안한다.
본 논문에서는 개입모형(intervention model)을 이용하여 경부고속도로(천안IC-양재IC) 구간의 최고 제한속도 상향 조정으로 인한 교통사고 발생의 영향을 분석하고자 하였다. 또한 천안IC-양재IC 구간과 부산IC-천안IC 구간의 차이를 이용하여 제한속도의 상향조정 효과를 분석하여 외부적 요인의 영향을 고려하지 않을 경우 제한속도 조정으로 인한 교통사고의 변화를 분석하였다. 그 결과, 제한속도 상향 후 교통 사고발생건수와 사고부상자수는 모두 증가하는 추세이며 특히 최고속도가 예전과 변화 없는 구간에 비교할 때 그 증가 추세는 더 심각한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 Vision Transformer 기반의 Anomaly Detection and Localization (VT-ADL) 모델에 초점을 맞추고, 손실 함수의 변경이 MVTec 데이터셋에 대한 이상 검출 및 지역화 성능에 미치는 영향을 비교 분석한다. 기존의 손실 함수를 KL Divergence와 Log-Likelihood Loss의 조합인 VAE Loss로 대체하여, 성능 변화를 심층적으로 조사했다. 실험을 통해 VAE Loss로의 전환은 VT-ADL 모델의 이상 검출 능력을 현저히 향상시키며, 특히 PRO-score에서 기존 대비 약 5%의 개선을 보였다는 점을 확인하였다. 이러한 결과는 손실 함수의 최적화가 VT-ADL 모델의 전반적인 성능에 중요한 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 또한, 이 연구는 Vision Transformer 기반 모델의 이상 검출과 지역화 작업에 있어서 손실 함수 선택의 중요성을 강조하며, 향후 관련 연구에 유용한 기준을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
장래교통수요에 대한 예측은 기본적으로 4단계 수요추정방법을 통해 이루어지지만, 각 단계마다의 변화가 최종수요예측 결과에 미치는 영향에 대해서는 고려되지 못하고 있다. 즉, 장래에 대한 예측이 많은 변동성을 내포하고 있음에도 수요예측분석과정은 점 추정치(point-estimation)의 값을 입력자료로 분석하여 최종결과물 또한 점추정값으로 제시하고 있어 교통수요의 가변성 및 탄력성을 반영하지 못하고 있다. 하지만 교통 상황이 급속히 변화는 우리나라의 현실을 볼 때 교통수요가 갖고 있는 가변성과 탄력성을 반영하여 결과를 분석할 수 있는 구간추정방식(Interval-estimation)의 방법론에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 장래교통수요 예측 과정의 가장 초기단계인 통행발생단계의 회귀분석모형 적용시 구간추정방식을 적용하여 상한값과 하한값을 함께 산출하였다. 상한값과 하한값에 의한 발생 도착량에 대해 4단계 교통모형을 적용하여 발생량-도착량에 대한 Balancing, 통행분포, 통행배정의 4단계과정을 적용하였고 수요분석 각 단계에서의 도출된 결과에 대해 비교하였다. 최종적으로, 통행배정 된 교통량의 변화비율을 링크특성과 함께 비교분석하였다. 본 연구를 통해 수요분석 시 입력 자료의 불확실성이 가져오는 영향을 파악하였으며 신뢰구간에 의한 결과를 비교분석함으로써 수요추정의 가변성이 미치는 영향을 평가하였다. 또한 수요분석의 가변성에 따른 링크교통량의 탄력성을 평가할 수 있는 방법을 제시함으로써 교통수요 추정시 분석방법의 가변성 및 탄력성을 고려할 수 있다고 판단된다.
본 연구는 악천후가 교통 흐름에 영향을 미칠 것이라는 전제하에 악천후 상황 중 강설에 따른 고속도로 교통류 특성 변화 중에서도 용량 및 속도 변화에 초점을 맞춰 분석하기 위한 것으로, 자료수집과 통계분석을 통해 연구를 진행하였다. 교통류 특성 변화를 설명하는 요소로 교통량, 속도, 밀도를 선정하여 분석하였으며, 자료수집 대상은 경기도권내 3개 기상관측소 인근 4개 고속도로 7개 기본구간을 조사지점으로 선정하였다. 강설수준별 용량 변화를 분석하기 위해 강설수준을 3단계(Light, Medium, Heavy Snow)로 분류하였다. 분석결과 강설수준에 따른 용량 변화를 살펴보면, 기후 양호시 대비 Light Snow(약한 눈)인 경우 13.2% 감소하였으며, Medium Snow(보통 눈)은 18.6%, Heavy Snow(강한 눈)은 32.0% 감소하는 것으로 나타나 강설수준이 높아질수록 용량 감소율은 증가하는 것으로 분석되었다. 기상악화는 도로의 운영 효율을 저하시키는 요인으로 작용할 가능성이 매우 큰 것으로 나타났으며, 이에 따라 향후 이를 고려한 도로 설계 및 운영 방법이 제시되어야 한다.
본 연구는 개별차량에 대한 미시적 분석이 가능한 고속도로의 실제 항공사진자료를 분석함으로써 고속도로-연결로 접속부를 포함한 합류구간의 교통류 특성을 차로별로 미시적으로 분석하여 기존 연구결과에서 찾아내지 못한 차로별 상호영향에 대한 기초연구를 수행함을 목적으로 한다. 본 연구에서는 고속도로-연결로 접속부에서 수집한 항공사진 원시 자료를 Matlab 프로그램을 사용하여 차로별 30초 단위의 교통량, 속도, 밀도자료를 생성하였고, 또한, 미시적 분석을 위하여 개별차량 차두시간(headway) 데이터를 차로별로 생성하였다. 연구수행 내용으로는 개별차로에 따른 속도, 점유율, 교통량, 차두시간 변화추이를 각각의 차로별로 비교하여 차로특성을 분석하였고 연결로 진입교통량으로 인한 본선 교통류의 정체과정을 분석하였고, 시간과 거리에 따른 시공간도를 작성하여 합류구간 교통류 특성에 대해 해석해보았다. 전체구간을 3개의 지점(합류전, 합류, 합류후)으로 구분하여 차로별 교통류 전이과정을 분석하였으며, 합류구간을 50ft지점으로 세분화하여 교통와해(breakdown)가 발생되는 정확한 위치를 찾아내어 교통류 전파과정을 면밀히 관찰하였다. 본 연구는 혼잡교통류 상태의 연결로 교통류와 본선 교통류간의 관계에 대한 미시적 분석을 수행하여 교통와해현상에 대한 정밀한 분석과 합류구간의 교통와해에 대한 다양한 분석방법을 제시하였으며, 이는 교통와해의 동적변화로 인한 고속도로 동적용량 결정을 할 수 있는 기초이론을 제공한다는 데에 의의가 있다.
교통수요가 용량보다 많아지면 신호교차로가 모든 교통량을 통과시키지 못하므로 시간이 갈수록 대기 행렬이 점점 길어질 것이다. 이러한 과포화상태에서는 늘어나는 대기행렬을 조절하지 못하면 결국에는 Spillback이 상류 교차로로 확대되어 최악에는 교차로에서의 모든 방향의 움직임을 정지시키는 Gridlock상태로까지 악화될 수 있다. 따라서 과포화 상태에서는 비포화 상태와는 달리 늘어나는 대기 행렬을 조절하여 통과 교통량을 최대화 시키는 것이 신호처리의 목적 함수가 될 수 있을 것이다. 6월호의 논문에서는 Static 한 상태의 과포화 간선도로를 신호처리에 의해 일정한 대기행렬을 유지하므로써 시스템을 최적화하는 알고리즘을 개발하였다. 그러나 과포화 간선도로의 교통수요는 매 Cycle 마다 Dynamic 하게 변하고, 과포화의 교통상황에서는 미미한 교통 변화가 우리가 염려하는 Spillback 을 야기시킬 수 있기 때문에 본 논문에서는 6월호에서 개발한 알고리즘에 기초하여 실시간으로 신호처리 하는 알고리즘을 개발하였다. 과포화 상태의 5개의 신호교차로를 가진 간선도로를 Simulation 하여 비교한 결과 본 논문에서 개발한 알고리즘이 PASSER II 나 TRANSYT 7F 보다 차량 한 대당 평균 운행시간이 각각 30%, 20% 줄어들었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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