교통은 오늘날의 문명사회를 저울질 할 수 있는 바로메타로서 인류생활의 향상과 발전에 크게 이바지해 온 것은 틀림없는 사실이다. 그러나 교통은 사람과 도로와 자동차의 조화 속에서 이루어지는 인간-기계계(man-machine system)인 것으로서 이들 요소들은 정삼각형을 구성하는 것으로서 어느 쪽에도 불합리나 결함이 자리잡게 되면 무섭고도 끔찍한 교통사고를 일으키고 만다. 이와 같은 사실은 최근의 교통사고 사망자수에 대한 변화를 찾아보더라도 그 엄청난 피해를 그냥 보아 넘길 수는 없는 것이다. 교통이란 본래 공간적인 이동을 그 기능으로 하고 있다. 사람들의 생활과, 이와 같은 생활을 둘러싸는 모든 활동은 확대, 확산된 공간속에서 실시되고 있는 것인데 여기에서 사회를 형성하게 된다. 따라서 교통이 발달한다는 것은 곧 사회적 교류를 드높이면서 그의 향상과 발전을 도모하게 될 것인데 이 때의 문제점을 기존통계를 중심으로 분석하면서 그의 교통안전교육에 대한 시행방안을 고찰하고자 한다.
교통영향평가지침에서는 사업이 시행함으로 인하여 주변 교통체계에 미치는 영향의 범위를 설정하는 기준을 제시하고 있다. 이 방법은 획일적인 기준으로 쉽게 영향권을 설정할 수 있으나 사업 대상지의 특성을 반영하지 못하는 단점을 가진다. 또한 반경 몇 km안의 교차로 몇 개라는 식의 기준은 분석가의 판단에 따라 교차로의 선택이 좌우 되는 한계를 가진다. 본 논문에서는 이미 연구된 영향권 설정방법 및 교통영향평가의 영향권 설정 기준을 분석하고, 링크의 용량을 고려한 교통량 변화율에 의한 영향권 설정방법을 제시하였다. 이 방법은 분석 범위 내 사업으로 인하여 발생되는 교통량을 기존 교통량과 비교하여 그 차이와 계산된 링크용량과의 비율을 이용하여 영향권을 설정하는 방법이다. 본 논문에서는 이 방법을 이용하여 새로운 기준을 제시하였다.
고령화 혹은 국제화와 같은 변화 양상은 다가오는 21세기의 새 시대를 가치기준에서 뿐만 아니라 사회환경까지도 새로운 것을 추구하도록 요구해 가고 있다. 이것은 도로교통에 있어서도 마찬 가지로 지금까지 양적인 팽창 위주로 전개되던 것이 효율을 중시하지 않으면 안 되게 되었으며 특히 20세기 후반들어 반도체 기술과 함께 급격한 발전을 거듭하고 있는 컴퓨터 기술은 정보 통신 기술과 함께 도로교통의 새로운 장을 열어 갈 것으로 예측된다. 21세기의 도로 교통을 생 각할 때, 차량 보급 대수의 증가와 함께 지금도 교통사고가 커다란 사회 문제로 대두되고 있는 추세로 볼 때, 중심이 되는 단어는 역시 '안전'과 '환경'이겠지만 그 가운데에도 교통 사고의 저 감은 무엇보다 시급한 과제라 할 수 있으며 대기 오염을 비롯한 물리적 환경의 개선과 보다 원 활하고 쾌적하게 달릴 수 있는 교통 환경의 실현도 중요한 과제가 될 것이다. 이 글에서는 이 러한 관점에서 21세기의 도로교통과 이를 이루어가기 위한 기술적 과제들을 살펴보고자 한다.
교통신호에서 주로 고려되는 변수는 신호주기(cycle length), 녹색시간(green split), 옵셋(offset)그리고 좌회전 현시순서(left-turn phase sequence)로 구성된다. 기존의 대부분의 연동 모델들은 고정된 주기하에서 평균적인 유입 교통량을 측정한 후, 선형최적화 이론을 적용하여 최적 신호를 산출한다. 그러나 이 방법은 어디까지나 평균적인 데이터에 대해서 계산을 한 것이기 때문에 실시간 최적화를 제공하기가 어렵다. 본 연구에서는 평균 차량 통행량 대신 실시간으로 입력되는 차량 대기행렬, 차량 도착률을 기초로 대기차량을 최소화하는 동적 신호시간 산출 모델을 개발하였다. 본 모델에서는 Peytechew가 제안한 각 진입로에서의 대기 차량 예측 모델을 기초로 하여 다음 주기에서의 차량 대기 행렬을 예측한 후, 선형 최적화 이론을 적용하여 신호시간을 산출한다. 본 모델에서 산출된 신호주기와 녹색시간은 대기차량길이를 최소화하는 신호 시간으로서 교차로간의 연동효과를 고려하여 실시산 교통상황에 따라 주기별로 변화한다. 본 모델은 3개의 교차로로 구성된 네트워크를 대상으로 적용하였다. 실험 네트워크의 주도로 교통량은 부도로의 교통량 보다 많다고 가정하였으며 각 링크사이에서의 차량 진출입은 없다고 보았다.
현대 사회에서는 다양한 이동수단 중 지하철, 버스 등의 대중교통에 대한 수요가 높은 편이다. 본 연구의 배경이 되는 서울특별시의 경우에는 출퇴근 시, 과반 수 이상이 대중교통을 이용한다. 대중교통 이용량에는 날씨, 평일-주말, 연착, 도로현황 등 여러 가지에 원인을 둔다. 본 연구에서는 여러 요인 중에서도 날씨 데이터(기온, 강수량, 미세먼지)에 초점을 두어, 날씨에 따른 대중교통 이용량의 변화양상을 학습하여 예측하는 연구를 진행한다. 서울특별시 25개 자치구마다의 날씨 데이터와 대중교통 이용 데이터를 이용하여 Regression을 통한 데이터 학습을 진행하였으며, 학습된 모델을 통한 날씨에 따른 서울특별시 대중교통 이용량 예측에 따른 평균 오차율은 15.49%로 낮은 오차율을 가진다. 본 연구 결과는 날씨에 따른 버스와 지하철의 배차 간격 조절 등의 대중교통 배치 판단 결정에 기초자료로 사용될 것으로 기대된다.
과거의 연구들은 교통 속도만을 활용하여 교통 속도 예측 문제에 접근했다. 그러나 교통 속도의 비선형성으로 인해 정확한 예측이 어려워, 최근에는 교통 속도에 영향을 미칠 수 있는 외부의 요인을 활용해 정확도를 높인 연구들이 이루어지는 추세이다. 그 중에서도 강수량은 직관적으로 교통 속도와 관련이 있을 것으로 생각되어 자주 사용된다. 다만, 실제로 교통 속도가 강수량에 얼마나 영향을 받는지는 확인되지 않고 대부분의 연구가 적은 양의 데이터로 이루어지기에 강수량이 딥 러닝모델의 정확도를 향상시킬 수 있다고 단언하기는 어렵다. 본 논문은 강수량 데이터가 교통 속도를 변화시키는 양을 정량적으로 측정하고, 딥 러닝 모델의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 강수량이 높을수록 속도가 크게 감소하고 딥 러닝 모델의 정확도 또한 향상되는 것을 확인하였다.
선박의 대형화 및 고속화, 해상풍력발전사업 등 시설물 건설이 활발해 짐에 따라 해상교통흐름이 변화하고 있으며 정부는 선박의 항행안전을 확보하기 위해 관습적 통항로를 국가 해상교통망으로 지정·추진 하고 있다. 이러한 정부의 해상교통망 구축 추진계획에 따라 해상교통망이 구축된다면 이를 효과적으로 관리하기 위한 관리범위, 관리내용, 관리대상, 관리항목 및 관리방안 등이 제시되어야 한다. 본 연구에서는 해상교통망을 효과적으로 관리하기 위해 관리에 필요한 항목이 무엇인지 도출해 내고 이를 관리하기 위한 관리방안을 제시하였다.
본 논문의 목적은 교통계획 및 투자 사업의 평가에 있어 대기오염 요소를 고려하기 위해 필수적인 기초자료인 대기오염에 의한 경제적 가치를 추정함에 있다. 이를 위하여 가상적인 주택선호자료를 바탕으로 대기오염 개선에 대한 가구의 지불용의액을 추정하고 이를 바탕으로 대기오염 피해의 화폐적 가치를 추정한다 특히, 국내에서는 적용된 바 없지만 마아케팅 및 교통수요 분석 부문에 있어 시간가치, 교통수단의 안락감 등 비계량적 요소의 경제적 가치 측정에 많이 사용되는 SP(Stated Preference)기법을 사용해서 대기오염 피해에 대한 화폐가치를 추정한다. 연구결과 가구의 점유형태에 따라 대기오염에 대한 경제적 가치가 유의적인 차이가 존재하며 도로교통에 의한 대기오염 1%의 경제적 가치는 240만원/가구.년으로 분석되었다. 대기오염물질별 경제적 가치를 살펴보면 $O_3$ 0.01ppm의 경제적 가치는 55.40만원/가구.년, N$O_2$ 0.01ppm 18.33만원/가구.년으로 추정되었다. 본 연구를 통해 교통투자사업의 평가에 있어 환경적 요소를 고려할 수 있는 기초자료를 마련하였으며, 교통분야 뿐만 아니라 환경관련 정책의 수립 분석에 중요한 기초 결과가 제시되었다. 본 결과가 교통분야에 더욱 유용하게 사용되기 위해서는 교통투자사업 또는 교통관리에 따른 교통량의 변화와 대기오염물질 배출량의 관계에 대한 연구가 추가적으로 필요하다고 판단되며 이 연구가 이루어지면 본 연구가 제시한 결과치는 교통투자사업의 편익/비용 분석에 중요하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구의 한계로서는 조사지역이 전국에서 환경오염이 심한 서울지역에서 조사가 한정되었다는 점이며 이에 대한 앞으로의 연구가 필요하다.
영상기반의 교통정보수집시스템은 관리 및 운영상의 한계를 보이고 있는 기존의 루프검지기의 역할을 대체하는 검지기로써의 역할 뿐만 아니라 다양한 교통류의 정보를 제공하고 관리할 수 있으며, 교통사고의 발생전과 후의 순차적인 상황을 정확히 기록하고, 이 자료를 통해 발생된 교통사고의 사고 매커니즘을 객관적이고 명확하게 조명하고 분석하는 것은 교통사고 처리에 있어서 중요한 부분을 차지함으로서, 여러 나라에서 보급 활용되고 있다. 본 논문에서는, 기존 기술들이 연속류 도로의 특성인 속도변화, 교통량 변화, 점유율 변화와 같은 교통류 흐름을 반영하여 1차 예비판단을 실시하였다. 또한, 1차 예비판단된 경우 영상추출 및 처리를 통해 최종 사고판단을 실시하게 된다. 이 때, 도로상의 다양한 환경적 변화로 인해 극복하기 어려운 차량의 객체추출, 객체분리, 추적 등의 정확성을 확보하기 위해서 계산속도와 정확도 측면에서 우수함을 보이고 있는 Adaptive GMM(Gaussian Mixture Model) 기반으로 실시하였으며, 환경적인 요인으로 인해 자주 발생하고 있는 오 검지 상황들을 효과적으로 저감시킬 수 있는 능동적이고 환경적응적인 기법을 통해 사고 최종판단을 실시하였다. 이렇게 구현된 기술의 성능을 평가하고자 중부내륙 실험도로에서 12건의 사고 모의실험을 실시하였으며, 실제 운용되고 있는 장항IC에서의 사고영상을 실시간 온라인으로 입력받아 시험하였다. 결과적으로, 검지율 93.33%, 오검지 6.7%로 높은 신뢰성을 보였다.
1979년 Herman과 Prigogine에 의해 제안된 Two-fluid Model은 도시부 네트워크의 운영성을 설명하는 거시적인 모형으로서 네트워크 내 정지차량 비율과 평균 주행속도의 관계에 기초하고 있다. 이러한 Two-fluid Model의 파라미터는 교통류 특성에 따라 변화하므로 파라미터를 통한 운영성 분석 시 교통류 상태 변화를 규명하는 단계가 수반되어야 한다. 이에 본 연구는 Two-fluid Model의 파라미터를 활용하여 강우에 따른 교통사고 위험도를 비교하였고, 이로 인한 주행 행태가 도시부 네트워크의 운영성에 영향을 미침을 확인하였다. 먼저 Two-fluid Model 파라미터 추정결과, 맑은 날 대비 비가 온 날의 네트워크 운영성이 저하된 것으로 나타났다. 이후 운전자의 교통사고 위험인지 모형 계수를 산출하고 강우 여부에 따른 교통사고 위험도와 그에 따른 주행 행태 변화를 분석하였다. 오전·오후 시간대 모두 운전자는 맑은 날과 동일한 속도를 유지하였을 때 비가 온 날의 교통사고 위험도가 높을 수 있기 때문에, 위험도를 낮추기 위해 주행속도를 감속하는 경향을 보였다. 그러나 맑은 날 보다 비가 온 날의 위험도는 여전히 높은 것으로 파악되었다. 향후에는 도시부 교통망의 거시적 운영성과 사고 위험도 간의 관계를 보다 다양한 네트워크에서 분석하고 동시에 개선할 수 있는 방안을 연구해볼 필요가 있겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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