본 연구는 울산광역시의 시내버스 운영현황을 파악하기 위해 기존의 조사방법과 달리 교통카드 자료를 활용하는 방법을 이용하며, 시내버스의 지표는 자료의 성격별 특성에 따라 정량지표와 정성지표로 분류되고, 내용별 분류는 일반현황, 운영현황, 만족도 등으로 분류되었다. 기존의 시내버스의 조사방법은 조사 규모상의 한계점을 가지고 있었으며, 조사과정에서도 다양한 형태의 오류 발생은 물론, 큰 비용과 시간을 요구하는 단점을 가지고 있었다. 특히 현장조사에 전적으로 의존하는 기존의 운영현황 조사방법의 단점을 보완하기 위해 교통카드 자료를 활용하여 산출된 시내버스의 지표를 분석하였다. 이렇게 교통카드 자료를 활용하여 산출된 시내버스 지표는 이용자에 관련된 정량적 운영현황 자료로서, 전수조사가 가능하고 자료수집 과정에서 자료 손실이 전혀 없는 장점이 있다. 본 논문에서는 2019년 4월 3일(수) 1일간의 울산광역시 전역에서 사용된 교통카드 자료를 활용하여 울산광역시의 시내버스 현황을 분석하였다. 분석 내용은 이용객 수, 버스 종류별, 정류장별, 지점별, 시간대별, 버스 운영업체별, 노선별 이용객 수, 환승 관련 정보 등의 자료들이며, 기존의 조사방법을 대체할 수 있는 효과를 얻을 수 있었다. 현황 분석 결과, 울산광역시에서는 2019년 4월 3일(수) 1일 동안 총 234,477명이 시내버스를 이용하며, 이용 승객 중 88.6 %는 성인이었으며, 11.4 %는 학생인 것으로 나타났다. 또한, 승객이 가장 많이 승하차한 정류소는 공업탑으로 10,861명이었으며, 첨두시간대인 17~19시에 20,909명이 승하차하였고, 노선은 401번으로 13,903명이 승하차한 것으로 나타났습니다. 그리고 수송객 순위 상위 26개 노선이 전체 이용객의 50 %를 점유하였고, 상위 5개사가 70 % 이상의 승객을 수송하는 것으로 나타났으며, 전체 노선의 62.46 %가 1일 500명 미만의 승객을 수송하는 것으로 밝혀졌다. 결론적으로, 본 연구는 울산광역시를 대상으로 교통카드 자료를 활용하여 시내버스 운영현황을 분석함으로써 기존의 조사방법을 대체할 가능성을 확인하였다는데 큰 의의가 있다고 할 수 있다. 다만 입수 가능한 자료수집의 한계로 인해 1일 치 자료에 대해서만 분석을 하였으며, 시계열 형태의 자료 분석을 시도하지 못하였고, 대량의 실시간 자료를 효율적으로 분석할 수 있는 방법론을 고려하지 않아 분석범위가 한정되었다는 점은 본 연구의 한계점이라고 할 수 있다.
연구목적: 본 연구는 재난 발생 데이터와 실시간 기상·대기 관련 데이터를 수집하고 정제과정을 통하여 데이터베이스를 구축하고, API로 제공되는 공공 데이터와 연계하여 빅 데이터 기반의 도시안전지수의 서비스 모델을 제안하고자 한다. 연구방법: 재난 발생과 관련한 다양한 정보를 공공 데이터와 SNS를 활용하여 수집하고, 기계학습 알고리즘으로 분석한 결과를 중심으로 이용자 관심지역의 재난상황을 실시간 대시보드로 확인하고 대처하는 방법을 제공하고자 한다. 연구결과: 분야별 지역안전지수와 기상·대기의 상관관계가 높은 속성을 추출하여 예측모델과 비교하면 교통사고 분야의 지역안전지수는 기상·대기 데이터와 상당한 상관관계가 있음을 확인하였다. 결론: 기계학습 알고리즘 기반의 안전지수 예측모델을 생성하여 이용자 관심 지역에 분야별 안전지수를 지도에 표시하는 시스템을 제안하였다.
무인과속단속시스템은 속도위반 차량을 효과적으로 단속하기 위해 도입되었으나, 기존의 지점 과속단속시스템의 경우 차량 내비게이션, 스마트폰 등을 통해 제공되는 위치정보 서비스로 인해 단속 효과가 현격히 낮아지게 되었다. 구간 과속단속시스템은 지점 과속단속카메라 설치 지점에서 나타나는 카메라 전후에서 급감속 및 재가속을 반복하는 회피 거동으로 인한 여러 가지 부정적인 문제점을 보완하기 위해 도입되어 설치를 확대해 나가고 있다. 이에 본 연구에서는, 국내 고속도로 상에 설치된 구간 과속단속시스템에서 나타나는 교통류 특성에 대해 대조 구간을 설정하여 비교 분석하였다. 이를 위해 구간의 특성 등을 고려하여, 중부내륙선, 대전-통영선, 영동선 내의 구간 과속단속 시행구간에 대해 VDS 검지기 데이터를 수집하였으며, 데이터필터링을 통해 비교분석에 용이한 조건을 설정하고 자유속도 상태에서의 교통류 특성을 분석하였다. 분석결과, 구간 과속단속구간 내에서는 대조 구간에 비해 속도 평균 및 속도 분산이 낮아지는 경향을 보였으며, 통계적 검정 방법을 이용하여 이를 확인하였다.
본 연구에서는 검지기에서 수집가능한 교통정보를 이용한 대기행렬이론 기반 가변속도제어 운영모형과 그 효과를 제시하였다. 모형분석결과 가변속도제어를 실시할 때 총 지체가 3개 영역으로 나뉘어 발생하며, 총 통행시간의 증감없이 총 지체가 감소하였다. 이와 같은 가변속도제어 모형의 효과는 이론적 분석 후 VISSIM 미시 시뮬레이터를 통하여 검증하였으며, SSAM을 이용한 고위험 상충건수 분석이 이루어졌다. 분석결과 총 지체가 감소한 것으로 나타났으나, 총 통행시간이 동일하고 운전자의 희망통행속도는 가변속도제어 유무와 관계없이 동일하므로 실제 총 지체가 줄어든 것으로 볼 수 없다. 하지만 위 가변속도제어 모형은 자유속도 유지시간을 증가시키고, 속도편차발생 주기를 늘렸다. 이는 반복적인 지정체의 규모와 횟수 저감을 통해, 상하류부 교통류간 속도 차이를 줄여줌으로써 고위험 상충건수를 약 36.0% 저감하는 것으로 나타난다. 즉, 본 연구에서 제시한 가변속도제어값을 이용하여 가변속도제어를 실시할 경우 총 지체를 최소화함으로써 고위험 상충건수를 저감하는 안전성 향상효과를 기대할 수 있다.
이 연구는 시계열 과거 속도자료를 활용하여 유사한 패턴 변화를 보이는 요일을 그룹핑하는 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘에 적용할 이력자료 시간적 범위는 과거 2개월치 자료를 사용하였으며, 공간적 범위는 도시부도로를 대상으로 하였다. 이 연구에서 제안한 알고리즘은 크게 거시적인 관점과 미시적인 관점으로 나누어 요일별 패턴분류를 수행하였다. 먼저 거시적인 관점에서 요일별 첨두/비첨두 시간대와 요일별 속도변화가 크게 나타나는 중점시간대를 도출하였다. 미시적인 관점에서는 거시적인 관점에서 도출된 중점시간대를 대상으로 요일간 속도 차이를 개별(요일별) 혹은 그룹간의 유사성을 비교하여 단계적으로 분류하는 2단계 속도 군집 알고리즘(Two-step speed clustering algorithm, TSC)을 개발하였다. TSC 알고리즘은 중점시간대의 매 가공주기(또는 제공주기)마다 요일별(월~일) 속도차이를 토대로 그룹핑하는 1단계와 1단계에서 도출된 각 그룹의 평균과 요일간의 속도차이를 비교하여 재할당하는 2단계로 구성된다. TSC 알고리즘은 실제 지점검지기에서 수집된 시간대별 시계열 자료를 토대로 개발 및 성능평가가 수행되었다. 따라서, 교통정보센터에서 수집 가공 저장되는 과거이력자료를 이용하여 요일별 패턴분류 수행이 가능하고 알고리즘 구현도 실제 가공체계에 적용하기 용이하다. 이 연구에서 제안한 알고리즘은 통행패턴기반 정보가공 알고리즘 개발, 요일별 반복정체구간 운영관리, TOD에 근거한 신호운영 개선 등 교통운영 및 관리 전반에 적용이 가능하다.
IVHS(Intelligent Vehicle Highway System)는 현재 개별적으로 움직이는 차량들을 도로의 상황과 연계하여 종합적으로 통제하는 시스템으로서 차세대 차량 주행기술의 핵심이 될것으로 믿고 있다. IVHS는 운행중인 차량 또는 차량군의 위치, 속도, 목표점 등과 도로의 상황, 교통상태 등의 정보를 수집하고 필요한 조치를 실시간으로 시행하기 위하여 GPS(Global Positioning System), 차량-차량간, 차량-중앙 통제소간 또는 차량-도로간 센싱 및 송수신 기술을 필연적으로 활용하여야 한다. 이를 위하여 자동차 선진국들은 막대한 비용과 시설 투자를 하고 있으며, 실용성 검토를 위하여 1997년경에는 미국서부에 시험용 자동화 고속도로(AHS) 도로 건설도 계획중이다. 그러나 IVHS를 추구함에 있어서 중요한 사실은 완전 자동화된 고속도로 시스템을 구축하기까지 기술적으로, 사회적으로, 문화적으로 해결해야 될 많은 문제점들이 남아 있고 이들의 현실화까지는 수십 년이 소요될 지도 모른다는 것이다. 본 기고에서는 우선 IVHS 연구에 대한 포괄적인 설명에 이어서 단기간의 연구를 통해 부분적으로 상품화되고 있거나 될 수 있는 기술들을 몇가지 소개하고자 한다.
해상 교통량 증가로 급증하는 선박 사고 위험을 줄이기 위해 안전 운항 관리를 위한 연구가 필수적이다. 최근 SOLAS에서 300톤 이상 급에 대해서는 AIS의 의무 장착이 제정되면서 선박 운항의 안전에 크게 기여하고 있다. 본 연구에서는 AIS의 정적, 동적 데이터를 수집하여 항계내 통항 선박의 궤적의 곡률을 분석하여 불규칙 이동 조종선박의 움직임을 파악하였다. 기존의 과거 누적 데이터의 퍼지이론을 활용한 이상 거동의 선박식별 시스템은 전문가 시스템에 의존하여 항적의 비정상성을 판단하므로 항로의 특성에 따른 실 항해상황을 간과할 수 있는 문제점이 있다. 본 연구는 선박 움직임에 대한 궤적의 시간 AIS 정보를 활용하여 항로이탈의 변화율에 해당하는 곡률분석, 항로선으로부터 좌우의 변동을 보다 정확하게 모니터링 할 수 있는 이상 거동 선박을 식별하는 방법을 제안한다. 본 연구는 VTS 및 VMS의 응용서비스로서 해양사고의 사전예방을 위한 연안 및 항만수로의 효율적인 관리에 기여할 것이다.
근래 각국에서는 기존의 항로표지(AtoN)와 선박자동식별장치(AIS)를 혼합한 형태의 AtoN AIS를 도입하여 해상 상태 및 위치 등의 정보를 수집 전달하는 방식의 시스템을 구축하고 있다. 우리나라 역시 국제 동향에 맞춰 AtoN AIS를 채택하여 활성화시키기는 단계에 있다. 그 중 서해안은 해양교통 환경이 매우 빠르게 변화하고 있는 곳으로, 이미 설치된 AtoN AIS 시스템의 관리 실태조사 및 연구를 통한 재평가가 필요한 실정이다. 이 논문에서는 AtoN AIS 시스템을 국내 표준화 시스템으로 구축하기 위한 실용화 및 활성화 방안을 마련하고자 선진국의 AtoN AIS 시스템 구축 사례 및 관련 국제 규정을 검토하여 현재 서해안의 시스템과 비교 분석한다. 또한 실제 선박 AIS와 AtoN AIS 시스템의 상호 연계성을 연구하여 실제 운항하는 선박의 항해사들이 AtoN AIS 시스템을 선박 AIS와 같이 활용 할 수 있는 방안을 제시한다.
정박중인 선박의 안전을 위하여 항해사 및 선장, 해상교통관제사(VTSO, Vessel Traffic Service Operator)는 수시로 선박이 주묘가 되는지 확인하여야 한다. 일반적으로 정박선의 주묘여부 판별은 선위측정에 의한 방법과 선체움직임을 감지하여 확인하는 방법이 있다. 하지만 VTSO는 실제 선박의 구체적인 정박상황 파악이 어려우므로 수신되는 위치정보를 바탕으로 주묘여부를 판별해야 한다. 본 연구는 VTS에서 AIS에 의해 수집되는 데이터를 활용하여 VTSO의 경험적 주묘여부 판별 알고리즘을 토대로 VTS에서 활용가능한 정박선 주묘판별 프로그램을 제시하고자 한다. 또한 구성된 프로그램을 완도주변해역에 적용하여 선박주묘여부를 판별하였다.
자동차, 항공기, 철도 및 선박 등과 같은 각종 교통수단에 발생하는 이상현상에 대한 사용자의 정확한 복구 조치 능력 향상을 위하여, 발생한 고장코드에 대한 신속하고 정확한 해석은 매우 중요하다. 이에 따라 본 논문에서는 차량의 고장 진단 프로토콜 중 SAE(미국 자동차 기술자 협회) J1979[1]의 방식을 사용하여 차량의 통신방식을 정의 하고 이에 따라 발생되는 ECU 정보들을 수집 분석하여 각각의 고장 코드들을 해석하였고 배기가스뿐만 아니라 차량에서 발생되는 총제적인 문제점들을 GUI(Graphic User Interface) 기반의 응용 프로그램을 이용하여 차량의 단계별, 부품별 고장코드를 실시간으로 발생시킬 수 있는 시뮬레이터를 개발하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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