본 연구의 목적은 고속도로 교통운영상태 분석과 이로부터 도출된 하나의 평가척도(평균통행속도)에 의해 서비스수준평가 방법론을 구축하는 것이다. 본 연구는 고속도로를 분석하기 위해서는 고속도로의 어느 구간에서 정체가 발생될 것이며, 발생된 정체의 영향은 어느 정도가 될 것인가를 파악하는 것이 우선되는 과제라는 관점에서 출발하였다. 따라서 고속도로 상에서 발생되는 정체를 유형화하였고(이는 곧 잠재적 병목구간 및 병목구간에서 발생되는 정체메커니즘의 유형화를 의미한다), 이를 통해 병목구간의 수요교통량에 따른 최대통과가능교통량 및 최대통과교통량의 산출을 통해 정체류 분석을 수행하였다. 본 연구가 기존의 연구들과 구별되는 가장 큰 특징들 중의 하나는 병목구간의 용량으로 볼 수 있는 최대통과가능교통량(정상류에서의 용량) 및 최대통과교통량(정체류에서의 용량)이 기존의 용량개념과 같이 불변의 값이 아니고 수요교통량에 따라 변하는 가변적 용량이라는 점이다. 따라서 정체의 유형화와 가변적 용량 개념의 도입을 통해서 본 연구를 통해 구축된 고속도로 운영상태 분석 방법론은 고속도로 기하구조 조건에 의해 결정되는 물리적 병목구간에만 국한하지 않고 잠재적 병목구간(사고 및 공사 등의 돌발상황 발생구간 뿐만 아니라, 진출 연결로의 대기행렬이 본선으로 넘치는 분류부 등)에 대해서도 수요교통량에 따른 정체류 분석이 가능하였다.
본 연구는 자율주행차량과 일반차량의 인지 방식과 범위의 차이를 비교하고 미시적 교통시뮬레이션을 활용한 교통안전시설의 설치 및 운영 개선방안을 제안하는 것을 목적으로 하였다. 연구에서는 기존 교통안전표지 설치·관리 업무편람을 검토하고 교통안전시설 중 안전표지를 차량의 행동 변화에 따라 분류하였다. 이후, 분류된 시설에 대해 가상환경에서 시뮬레이션 실험을 통해 안전표지의 설치 위치를 변경해가며 최적 설치지점을 추론하여 개선방안을 제시하였다. 본 연구는 일반 운전자의 시인성을 기준으로 설치된 교통안전시설이 자율주행차량과 일반차량이 혼재된 상황에서 도로 효율성과 안전성에 어떠한 영향을 주는지 확인하였다. 본 연구를 통해 도출한 교통안전시설의 인지에 대한 임곗값은 교통안전시설의 설치·관리에 관한 규칙의 개정 근거로 활용될 수 있다는 데 의의가 있다.
국내 도심지역에 대하여 인구 집중현상의 대안으로 복합용도의 초고층건축물이 입지하는 추세에 따라 급격한 유발수요의 증가가 예상되며 이는 주변의 교통문제 발생의 원인으로 작용한다. 따라서 초고층건축물이 입지 후를 고려하여 대중교통 활성화, 주차 상한제 등을 통한 교통수요억제 등의 정책을 제시하고 있으나 교통기반시설에 대한 정량적인 대안이 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 초고층건축물의 규모, 용도에 대해 분류하고 각각에 따른 수단분담률을 조정하여 수단별 유발수요를 산정하였다. 도로의 경우 가로망 지체를 통하여 조건에 따른 평균변화량을 산출하였고 대중교통의 경우 노선수를 통한 적정 시설 규모를 판단함으로써 초고층건축물에 따라 적절한 대안을 제시 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 교통주체자인 운전자가 교통안전시설 등을 포함한 도로환경의 자극세트에 대해 어떠한 지각차원과 구성개념을 갖고 있는지를 분석하였다. 이를 위해 특정 자극세트와 관련한 개인의 구성개념을 도출하는데 적합한 통계방법 중의 하나인 Q-방법을 이용하여 위험장면에 대한 운전자의 위험지각 정도를 살펴보았다. 분석결과, 운전자의 위험지각차원은 세 가지 유형-교통참여자의존형, 도로환경의존형, 교통상황의존형-으로 분류할 수 있었다. 그리고 일치항목분석을 통해 운전자의 위험지각에 대한 총 열 개의 공유 구성개념을 확인하였다. 이를 토대로 교통사고분석 및 운전자 교육 등을 포함한 교통안전의 측면에서 그 시사점과 제한점을 논의하였다.
차량검출은 교통량 관측을 위해서 필요한 가장 기본적인 요소이다. 영상을 기반으로 한 교통정보 추출 시스템은 다른 방식을 이용하는 시스템들과 비교했을 때 몇 가지 두드러진 장점을 가지고 있다. 그러나, 영상기반 시스템에서는 영상에 포함된 그림자가 차량검출의 정확도를 저해하는 요소로 작용하는 데, 특히 이동중인 차량에 의해서 발생하는 활성 그림자는 심각한 성능저하를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 차량검출과 그림자 영향 제거를 위해서 배경 빼기와 에지 검출을 결합한 새로운 접근방법을 제안하였다. 제안한 방법은 노변의 지형지물에 의해서 발생하는 비활성 그림자가 크게 증가하는 상황에서도, 98[%]이상의 차량검출 정확도를 나타내었다. 본 논문에서 제안한 차량검출 방법을 기반으로 하여, 차량 추적, 차량 계수, 차종 분류, 그리고 속도 측정을 수행하여 각 차선의 부하를 나타내는 데 사용되는 차량 흐름과 관련된 여러 가지 교통정보를 추출하였다.
교통사고 발생위험예보의 목적은 교통사고를 저감하기 위한 것이다. 따라서 본 연구는 조건에 따른 교통사고발생 확률을 산정하여 효과적인 교통사고 위험 예보를 목적으로 하였다. 국내에서는 인터넷 등을 통해 사망사고 정보를 포함한 교통사고의 통계수준의 정보를 제공하고 있으며 최근에는 날씨에 따른 광역지자체 단위의 지역별 주간 교통사고 위험도수준 정도의 정보를 개략적으로 제공하고 있다. 그러나 모든 운전자에게 동일내용의 정보를 제공하는 것은 개인의 특성과 환경을 반영하지 못한 것으로 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 부산시 주간선도로의 68개 주요 교차로를 중심으로 교통사고, 교차로 기하 구조, 강수량 등의 정보를 종합적으로 교통사고 발생에 대한 노드와 링크 단위의 위험도 예보를 하고자 하였다. 구체적으로, 운전자특성과 운전상황 같은 동적정보와 교차로 기하 구조데이터를 이용하여 각 상황에 맞는 상대적 사고발생 위험도를 산정하였다. 또한 사고유형을 '차대차', '차대사람'으로 분류하여 각각의 구체적인 사고발생 위험도를 산정하였다. 최종적으로는 산정한 결과 값에 기초하여 교차로 기반의 운전자 맞춤형 사고위험도 정보를 제공하고자 하였다. 사고예보정보에 따른 안전한 경로를 서비스함으로서 맞춤형 경로선택의 기회를 제공하며 운전자의 안전운행에 도움을 주고자 하였다.
과거에는 고속도로 상에 일정간격으로 설치하여 운영 중인 VDS(Vehicle Detection System)에서 주기적으로 검지되는 지점자료나 실제로 도로를 주행하면서 교통상황을 측정하는 프로브 차량(Probe Vehicle)들을 이용하여 통행시간을 추정해 왔으나 단순한 현시점에서의 통행시간을 나타내는 점이나 설치구간이 조밀하지 못한 곳에서의 정확성 등 많은 문제점이 있어왔다. 이에 본 연구에서는 고속도로 통행료 수납자료(Toll Collection System)를 출발시각 기준으로 정렬하고, 이를 Fuzzy c-means 클러스터링 기법을 사용하여 고속도로 통행료 수납자료의 특성에 따라 분류한 후 하나의 대푯값으로 추출하여 Kalman Filter 기법에 적용하는 고속도로 통행시간 예측 모형을 설계한다.
본 연구는 고속도로에서 발생한 교통사고 블랙박스 영상을 기반으로 군집분석과 예측모형 비교를 수행하였다. 분석자료로 사고 직전의 도로 및 교통 상황을 파악할 수 있는 차량 주행행태, 노면 상태 등 사고 영상에서 추출이 가능한 항목을 설명변수로 활용하였다. 여러 요소에 의해 영향을 받는 교통사고 데이터의 특징을 고려하여 데이터의 이질성을 반영하는 군집분석을 활용하였다. 군집분석으로 분류된 각 군집을 사고 심각도 수준의 비율을 기준으로 나누고, 종속변수인 인명피해 수준을 반영하여 사고 예측 평가를 수행하였다. 사고 예측모형은 로짓 모형(Logit model)을 적용한 결과, 전체 데이터를 분석한 경우보다 군집분석에 의해 두 개의 사고 심각도 그룹을 분류하여 예측했을 때 우수한 예측 능력을 보여주었다. 이는 군집분석을 통한 그룹별 사고 특성과 사고 심각도를 반영하여 사고위험을 예측하는 것이 더 효과적인 것으로 판단된다. 또한 2차 사고와 같은 정차 중 추돌사고, 차로변경 중 측면 추돌사고 등이 중요한 주행행태변수로 작용하는 것으로 나타났다.
기존에 건설된 교통시설의 운영효율을 극대화하기 위한 지능형 교통체계의 한 분야인 ATIS는 도로를 이용하는 통행자에게 편리성을 제공하는 동시에 도로를 효율적으로 운영할 수 있는 정보체계이다. ATIS 체계하에서 통행자에게 신뢰성 있는 정보를 제공하기 위해서는 교차로서의 회전에 의한 지체를 정확하게 반영함은 물론이고 실시간으로 변화하는 교통상황을 반영할 수 있는 동적인 최단경로 탐색 알고리즘이 요구된다. 하지만 기존에 발표된 동적인 최단경로 탐색 알고리즘은 회전에 대한 정보를 반영하지 못하며 정적인 최단경로 탐색 알고리즘은 회전에 대한 정보를 반영하지 못하며 정적인 탐색알고리즘 조차 회전에 대한 정보를 정확히 반영하지 못한다. 본 연구에서는 이러한 이유에서 알고리즘 내부에서 회전을 반영하기 위해 수정형 덩굴망 알고리즘의 표지기법을 이용하여 동적인 최단경로 탐색알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 동적 최단경로 탐색 알고리즘은 정적인 상태의 수정형 덩굴망 알고리즘에 시간에 따라 변화하는 교통상황을 반영하기 위해 시간에 대한 변수를 추가하였다. 이렇게 해서 알고리즘은 시간대별로 변화하는 통행시간을 고려하여 최단 경로를 탐색하게 되며 출발시점을 기준으로 표지를 설정하여 모든 앞선 시간에 대해 경로를 고려하도록 하였다. 매 단계에서 전 노드를 추적하여 회전에 관한 정보를 반영하도록 하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 최단경로 탐색 알고리즘은 교차로에서의 회전에 대한 정보와 통행금지 등을 정확히 반영하며 실시간으로 변화하는 통행시간을 반영함으로써 신뢰성 있는 노선 정보를 ATIS를 이용하는 통행자들에게 제공하는데 활용될 수 있는 기법이다.적으로 세부적 차종분류로 접근한다.의 영향들을 고려함으로써 가로망 설계 과정에서 가로망의 상반된 역할인 이동성과 접근성의 비교가 가능한 보다 현실적인 가로망 설계 모형을 구축하고자 한다. 지금까지 소개된 가로망 설계모형들은 용량변화에 대한 설계변수의 형태에 따라 이산적 가로망 설계 모형과 연속적 가로망 설계모형으로 나뉘어지게 된다. 본 논문의 경우, 계산속도의 향상 측면에서는 연속적 가로망 설계 모형을 도입할 수 있지만, 이때 요구되는 도로용량이 이산적인 변수(차선 수)로 결정되어야만 신호제어 변수를 결정할 수 있기 때문에, 이산적 가로망 설계 모형이 사용된다. 하지만, 이산적 설계모형의 경우 조합최적화 문제이므로 정확한 최적해를 구하기 위해서는 상당한 시간이 소요되며, 경우에 따라서는 국부 최적해에 빠지게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우선 이상적 모형의 근사화, 혹은 조합최적화문제를 위해 개발된 Simulated Annealing기법의 적용, 연속적 모형의 변수를 이산화하는 방법 등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의 교차로 통행을 고려하는 perf
자율주행자동차(Automated vehicle, AV) 교통사고가 지속적으로 발생하면서 자율주행시스템(automated driving system, ADS)의 안전성 및 신뢰성을 확보하기 위한 안전성 검증의 중요성이 강조되고 있다. 안전성 및 신뢰성을 확보하기 위해서는 ADS의 운행가능영역(operational design domain, ODD)을 정의하고 ODD를 벗어나는 상황에서의 대응 능력을 평가하면서 ADS의 안전성을 검증해야 할 필요가 있다. 이를 위해 SAE, BSI, NHTSA, ISO 등의 국제 기구에서는 ODD 분류 기준 및 표준을 규정하고 있으나 국내의 경우 ODD 기준이 부재하여 AV의 ODD 표현 방법 및 안전성 검증 및 평가가 적절히 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 해외 ODD 분류 기준을 분석하고 안전성 검증 및 평가에 적합한 분류 기준을 선정하였다. 선정된 ODD를 기반으로 ADS 안전성 검증 및 평가에 필요한 평가요소를 제시하였다. 특히, ADS 기술 개발을 지원하는 자율주행 실험도시(K-City)의 평가환경을 분석하여 평가요소를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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