본 연구는 교통선진국에서 활발한 연구 및 개발 등을 거쳐 일반화 작업 등이 시행되고 있으며 국내에서도 경찰청과 도로교통공단이 함께 도입을 추진하고 있는 도시교통정보시스템(UTIS : Urban Traffic Information System, 무선교통정보수집제공시스템으로 더 잘 알려짐)을 소개하고, 추후 UTIS 도입 시, 서비스 이용 수요 예측과 실제 소비자인 운전자가 지불 방식별로 만족할 수 있는 적정 이용료에 대하여 연구하였다. 본 연구에서 얻어진 결과를 요약하면, 다음과 같다. 첫째 UTIS 서비스 이용 수요 예측 모델을 이항 로짓 모델을 통해 구축하였다. 둘째 UTIS 서비스의 이용료 지불 방식별 이용 행태 예측 모델을 순서형 프로빗 모델을 통해 구축하였다. 셋째, UTIS서비스의 이용 행태별 지불 방식별 선호도를 파악한 뒤, 이용료 지불 방식별로 민감도 분석을 통하여, 이용률의 단위 탄력점을 파악하고, 이용자 측면이 고려된 각 지불 방식별 적정 이용료를 서비스 공급자에게 제시하였다.
교통영향평가는 일정규모 이상의 사업시행으로 교통에 심각한 영향을 초래할 수 있는 사업에 대하여 교통의 영향을 분석, 그 결과에 따라 사업계획을 조정 또는 교통시설을 확충하여 교통문제점을 사전에 예방하는 제도로, 교통계획에서 뿐 만 아니라 교통관리체계에서도 중요한 과정이다. 그래서 교통영향평가는 그 대상지역을 광범위하고 상세하게 막대한 양의 자료를 수집, 편집, 분석해야 하기 때문에 수집된 대단위 자료의 처리가 가능해야만 한다. 교통영향평가에 있어서 GIS는 평가에서 요구되어지는 위와 같은 여러 가지 측면에서 상당히 만족할 만한 경과를 얻게한다. 그래서 본 연구에서는 GIS를 이용하여 정확하게 그래픽과 통계적 수치, 그리고 속성자료를 결합하여 주변지역 토지이용 및 개발계획 현황, 교통시설 이용현황, 교통개발 공공계획, 교통수요 등을 종합적이며 유기적으로 취급 가능하게 하며, 또한 수집된 자료를 통한 조사분석, 예측, 문제점 제시 등에서 여러 가지의 통합적 분석을 통한 종합적인 문제점을 제시하여 교통영향평가에 있어서 GIS가 효과적으로 이용될 수 있는지를 살펴보고자 한다.
기존의 교통정보 시스템의 한계인 거점 위주의 교통정보가 아닌 사용자들이 사용하는 작은 도로, 골목길 등의 교통정보까지 제공하기 위한 시스템이다. 스마트폰 사용자들이 운전 하는 차량이 교통 정체 발생시 자동으로 현재 도로 상황을 촬영 하여 서버로 전송한다. 서버로 수집된 정보들은 다른 사용자들에게도 제공 되어 세부 구간의 교통상황을 텍스트가 아닌 이미지로 확인하여 자의적인 경로 선정이 가능하게 하는 것을 목적으로 하는 시스템을 개발하였다.
교통량은 주말 및 첨두시 O/D 구축, 차량주행거리 산정, 혼잡도로개선 대책 등에 활용되는 중요한 기초자료이다. 그럼에도 불구하고 국내 도시부 도로의 교통량 링크 커버리지는 매우 낮아, 현재 수집 교통량으로는 교통정책 및 분석에 제약이 따를 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 특 광역시 중 수집교통량 및 속도의 링크 커버리지가 가장 낮은 서울시를 대상으로, 수집 교통량과 속도를 활용하여 교통량 결측링크의 교통량을 추정하는 방안을 제안하였다. 여기서, 교통량 추정 방법으로 공간적 통계기법을 활용하였다. 교통량 추정모형 구축시, 서울시의 도시고속도로와 도시부 도로는 교통류 및 통행패턴은 상이하므로 이를 분류하여 도시고속도로에는 구간별 상수함수, 도시부 도로에는 회귀크리깅을 적용하였다. 이용 데이터로는 서울시 TOPIS, 국교부 국가교통정보센터 등에서 수집한 공공부문 교통량, 속도와 민간 내비게이션 DB를 활용하였다. 내비게이션 DB는 대부분의 도로링크에서 수집되므로 교통량 추정에 매우 용이하다는 강점을 가지고 있다. 단, 내비게이션 DB는 수집 교통데이터의 샘플데이터이므로, 모집단인 교통량, 속도와 비교 검증하여 적용하였다. 뿐만 아니라 내비게이션 DB도 결측링크가 존재하고, 차종이 승용차로만 구성되어 있으므로 이를 보정하여 적용하였다. 공간적 통계기법을 통해 추정한 교통량은 MAPE, RMSE를 활용하여 실제 교통량과 비교 검증하였다. 검증결과 model error가 MAPE 6.26%, RMSE 5,410로 모델의 추정력이 높고, prediction error는 MAPE 20.3% 로 교통량 추정에 대한 추정력도 높은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 교통량 결측링크의 교통량 추정모형은 차량주행거리와 온실가스 배출량 산정 등에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
교통정보를 생성하기 위한 가장 전형적인 방법은 차량검지기를 도로에 설치하여 각종 교통변수를 수집하는 방법으로 차량검지기의 수집 정확성에 따라 생성되는 교통정보의 신뢰성에 영향을 미친다. 가장 범용적인 차량검지기는 영상검지기이며, 본 연구에서는 지자기검지기를 영상검지기와 동일 지점에 설치하여 장기간, 다양한 환경에 대해 교통량, 속도 자료에 대한 정확성 평가를 수행하였다. 평가결과 영상검지기는 카메라에서 멀어질수록 오차가 많이 발생하며, 주간보다는 야간에 오차가 많이 발생하는 것으로 분석되었다. 또한 강우량은 교통량 수집에는 영향을 미치지 않으나 속도 수집에는 악영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 현재 운영 중인 영상검지기의 성능을 높이기 위해서는 설치위치 및 높이에 따른 카메라 화각분석 및 이에 따른 화각의 최적화가 요구되며, 악천후 시에는 별도의 성능평가기준이 마련되어야 할 것으로 판단된다.
교통사고 발생이 교통류와 밀접한 연관을 가지는 고속도로의 경우 교통류를 안정화하여 교통안전을 향상시키기 위한 교통류 관리전략이 필수적이다. 본 연구에서는 실시간 교통안전을 고려한 속도관리 전략을 제안하였다. 제안된 속도관리 시스템은 교통정보센터에서 검지기 및 개별차량 등으로부터 수집된 개별차량 주행궤적 자료를 가공하여 교통안전도(Safety Index)를 검지하고 집중관리구간(Hazard zone)에 진입하는 중차량을 제외한 개별차량에게 속도 정보를 제공하는 에이전트 기반의 시스템을 제시하였다. 수집된 개별차량 주행궤적 자료의 교통안전도를 평가하기 위하여 교통상충기법인 SD(Speed Differenciation)를 활용하였다. 또한, 실시간 교통류의 특성을 반영하기 위하여 교통 소통상황과 중차량 혼입율에 따른 차로별 속도제어관리전략을 수립하였다. 분석결과, 속도관리 구간에 진입하는 개별 차량들에게 교통 소통상황과 중차량의 혼입율을 반영한 속도정보를 제공하는 전략이 유의한 효과가 있는 것으로 분석되었다. 제시된 실시간 속도관리 시스템은 실시간으로 교통류의 안전성을 증진시키기 위한 교통류 운영 및 제어 전략에 효과적으로 활용될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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