서울시 도심에 구축된 남산1호터널 교통정보시스템은 혼잡통행료 징수구간인 남산1호터널을 통과하는 운전자들에게 예측하기 어렵게 빈번히 발생하는 교통정체에 관한 정보를 사전에 제공해주기 위해서 2000년 12월 21일부터 운영중인 국내 최초의 도심부 터널에 대한 첨단교통정보시스템이다. 본 연구는 남산1호터널 교통정보시스템에 대한 모니터링을 통해 도시부 교통정보시스템의 운영효과를 분석한다. 모니터링 결과 남산1호터널 교통정보시스템 운영후, 터널부를 중심으로한 축방향 교통여건은 상당히 호전되었으며, 우회로에 해당되는 주변도로는 이용차량의 증가에도 불구하고 이론적으로 있을 수 있는 과도한 경로전환에 의한 악영향은 별반 나타나지 않았다. 또한, 교통정보시스템에 대한 운전자 만족도 조사결과 높은 지지도를 받고 있어 매우 작은 시스템임에도 불구하고 교통서비스 개선에 크게 기여하고 있는 것으로 분석되었다.
교통문제는 날로 그 심각성을 더해가고 있다. 이것을 해결하기 위하여 현황분석과 단기적 혹은 장기적 예측이 필요하다. 그러나 전통적인 방법은 수치계산 위주였으며, 공간상의 활동과 현상을 수치위주로 표현하는 것은 내용의 전달과 이해에 있어서 인간의 직관적인 판단과정에 많은 어려움을 주고 있다. 도면작업과 교통상태를 다루는 과정이 이원화된 작업으로 많은 시간손실과 적정시기에 알맞은 대책수립이 어려우며, 관리에 있어서 생기는 속성값의 공간변화를 간과하는 부분이 많다. GSIS는 그래픽 화면과 통계적 수치로서 속성자료를 결합할 수 있으며, 데이타베이스의 생성과 편집, 공간분석, 질의, 화면출력 관리 등 강력한 기능을 제공한다. 따라서 본 연구에서는 교통계획모형에 GSIS를 적용하는 기법을 연구하고자 시도하였다. GSIS에 의한 교통현황 분석 및 예측모형은 4단계추정법을 이용한 TRANPLAN과 GeoVision을 매크로 언어를 이용하여 결합하므로서 만들어 졌다. 그 결과 자료가 자동으로 입력되어 매우 효율적이었으며, 통행특성을 직관적으로 파악할 수 있었으며, 자료의 표현이 간단하였다.
본 논문에서는 목조 문화재의 변위량을 감지할 수 있는 앙상블 딥러닝 모델 모델을 제안한다. 우선 총 2개의 서로 다른 사전 학습된 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 영상에 대한 심층 특징들을 추출한다. 그 이후 2개의 서로 다른 심층 특징들을 결합하여 하나의 특징 벡터를 생성한다. 그 이후 합쳐진 특징 벡터는 완전 연결 계층의 입력 값으로 들어와서 최종적으로 변위의 심각 단계에 대한 예측을 수행하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 앙상블 딥러닝 기법을 사용한 모델이 앙상블 기법을 사용하지 않는 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 변위량 예측에 있어서 매우 적합함을 보여준다.
4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라 빅데이터를 활용하는 딥러닝에 대한 관심이 높아졌으며 다양한 분야에서 딥러닝을 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 교통 분야에서도 교통빅데이터를 많이 활용하는 만큼 딥러닝을 연구에 이용한다면 많은 이점이 있을 것이다. 본 연구에서는 통행속도를 예측하기 위하여 딥러닝 기법인 LSTM을 이용한 단기 통행속도 예측 모형을 구축하였다. 예측에 활용한 데이터인 통행속도 데이터가 시계열 데이터인 것을 고려하여 시계열 예측에 적합한 LSTM 모델을 선택하였다. 통행속도를 보다 정확하게 예측하기 위하여 시간적, 공간적 영향을 모두 반영하는 모형을 구축하였으며, 모형은 1시간 이후를 예측하는 단기 예측모형이다. 분석데이터는 서울시 교통정보센터에서 수집한 5분 단위 통행속도를 활용하였고 분석구간은 교통이 혼잡한 강남대로 일부구간으로 선정하여 연구를 수행하였다.
본 논문에서는 GIS(Geographic Information System:지리정보체계)를 기반으로 도로의 선형조건을 이용하여 고속도로의 사고위험도를 파악하고 평가할 수 있는 방법을 개발하였다. 고속도로 평면곡선부에 대한 다양한 사고분석을 통해 도로의 선형조건이 교통사고에 미치는 영향을 규명하였으며. 이 결과를 토대로 사고예측모형을 구축하였다. 특히 사고영향인자를 규명하는 데에 있어서는 도로선형요소의 상호작용과 선형의 연속성을 반영함으로써 보다 현실적이고 객관적인 예측모형을 구축할 수 있도록 하였다. 아울러 사고예측모형의 추정결과와 사고자료를 토대로 고속도로의 선형조건에 따른 종합적인 사고위험도지수를 설정하고 이에 대한 평가기준을 마련하였다. 한편 주어진 도로선형조건에 따라 사고발생가능성을 예측하고 사고위험도를 평가하는 일련의 과정을 GIS와 결합하여 프로그래밍 함으로써 해당구간의 사고율 사고위험도지수, 위험도평가등급이 자동적으로 결정될 수 있게 하였을 뿐만 아니라 관련정보 및 평가결과를 시각적으로 제공하여 이용자가 보다 쉽게 이해하고 편리하게 사용할 수 있는 사고위험도 평가 프로그램을 개발하였다. 개발된 사고예측모형과 이를 토대로 설정한 사고위험도지수 및 위험도평가등급은 안전하고 비용-효율적인 도로설계에 도움을 줄 수 있을 뿐 만 아니라, 사고취약구간에 대한 대책 마련에도 이바지 할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 교통 이력 데이터 분석을 통해 운전자에게 유용한 정보를 식별하는 방법을 제안한다. 이를 위해 차량 속도 분석을 이용한 요일, 시간 별 도로 중요도, 도로속성을 이용한 도로 중요도 결정 시스템을 개발하였다. 또한, 돌발상황 발생 시에도 그 예측 영향범위에 따른 선별적 정보제공이 가능한 시스템을 개발하였다.
버스정보시스템(bus information system, BIS)은 지능형교통시스템(intelligent transportation systems, ITS)의 일환으로서 버스정류장에서 버스를 기다리고 있는 이용자들에게 실시간의 버스교통정보를 제공하는 첨단대중교통시스템의 하나이다. 그러나 본 연구대상지역인 울산광역시를 포함하여 버스정보시스템을 운영하고 있는 대부분의 도시에서는 아직 적정의 버스도착시간 예측모형이 구축되어 있지 않기 때문에 현재의 버스위치, 이용자들의 버스 기다리는 시간, 버스 도착시간 등의 보다 정확한 버스정보가 버스 이용자들에게 제공되지 않는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 연구대상 간선도로에 대해 실시간의 버스교통특성 자료를 조사하여 버스운행특성을 확인하고, 연구대상구간을 버스 정류장, 교차로 및 순행구간의 단위구간으로 세분하여 각 단위구간에 대해 지수평활법, 가중평활법 및 Kalman Filter법을 적용하여 최적의 단위구간 통행시간 예측모형을 구축하며, 마지막으로 버스정류장에서 실시간의 버스도착시간을 예측하기 위한 최적의 통합모형을 제시하고자 한다.
교통 체증이나 도로의 속도를 이전의 통계를 이용하여 예측할 수 있다면 상당히 도움이 될 것이다. 본 논문은 다양한 종류의 도로 중 고속도로의 속도에 영향을 주는 요소를 분석하여 상호 영향을 주는 요소를 고찰한다. 이를 수행하기 위해 고속 도로 교통에 대한 데이터베이스를 구축하며, 도로 교통 데이터베이스에 연계도로와 관계를 적용하고, 다양한 데이터 마이닝의 연산을 사용하여 결과를 도출한다.
교통 체증이나 도로의 속도를 이전의 통계를 이용하여 예측할 수 있다면 상당히 도움이 될 것이다. 본 논문은 다양한 종류의 도로 중 고속도로의 속도에 영향을 주는 요소를 분석하여 상호 영향을 주는 요소를 고찰한다. 이를 수행하기 위해 고속 도로 교통에 대한 데이터베이스를 구축하며, 도로 교통 데이터베이스에 연계도로의 속도와 관계을 적용하고, 다양한 데이터 마이닝의 연산을 사용하여 결과를 도출한다.
지역교통계획과정에서 중요한 요소의 하나는 교통계획과 실행을 위한 관할구역 판단에서의 일관성인데 각 관할기관이 그 관할구역의 범위 안에서만 교통시설에 대한 권한을 갖는다. 계획과정에서 그러한 일관성을 획득하기 위해서는 MPO들이 협력, 계속성, 종합의 3C(cooperation, continuing, cooperative)와 종합적이고 일관성 있는 교통계획과정(요구되긴 하나 연방정책이나 프로그램에 의해 꼭 제약받지는 않는)을 갖는 것이 필수 불가결하다. MPO들은 도시화 지역을 위한 교통계획과 프로그램을 개발하는데 있어 주와 지역도시들, 관계기관들과 협력적이어야 한다. 이 교통계획과정은 지역도시와 군들의 종합적으로 계획된 개발과 일관성 있는 계획과 프로그램들로 결과되어 진다. 이 협력적인 교통의사결정과정은 멤버인 관할기관이 그 자격을 위한 지역교통이슈와 계획교통개선을 하기 위한 포럼을 제공한다. 각 도시와 군의 레벨에서, 계획 부서의 교통계획가들이 지역자본시설계획(Capital Facility Plan, CFP)과 지역 교통개선프로그램(Transportation Improvement Program, TIP)을 통해 계획과정을 수행하는데 반해, 공공사업(Public Works)부서의 교통기술자들은 예측되는 혹은 예상되는 교통수요를 맞추는 시설을 설계하고 건설하는 일을 하도록 되어 있다. MPO 스태프들은 지역도시와 군들에 지역맥락과 연방정책 및 프로그램들의 가이드 내에서 종합적이고 일관성 있는 교통자료와 정보를 제공하도록 되어 있다. MPO들은 특히 지역교통수요분석과 예측에서 그러한 전문성이 없는 도시와 군들에 기술적 조력을 제공하도록 되어 있다. MPO의 지역교통계획에 대한 원칙과 가이드는 도시들, 군들, 다른 기관들의 참여(상향식 계획과정인 공공참여를 포함하여)에 의해 개발되어진다. 모든 참여자들은 지역교통 계획에서 지역 목적과 목표를 달성하기 위해 함께 일하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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