1999년 설날 연휴기간중 고속도로의 교통혼잡비용을 경부구간 한 방향 운행 차량(설날 전의 귀성차량과 설날 이후의 귀경차량)을 대상으로 추정하였다. 추정에 앞서 명절 고속도로 혼잡은 수요의 비탄력성과 초혼잡의 특성을 가지나 전통적인 혼잡비용 추정방법을 적용할 수 있음을 보였다. 추정 결과 연휴 5일 기간 중 평균 주행 속도는 귀향 첫날 시속 18.8km로 가장 느렸고, 경부구간 전체 주행에 총 18시간이 소요된 것으로 나타났다. 정상소통시의 기준속도로 주행할 경우의 소요시간 5.6시간에 비해 무려 12.4시간이 더 걸린 것이다. 연휴 기간에 이 구간 통행 차량의 혼잡비용은 약 448억원으로 추정되었다. 혼잡비용의 내용 면에서는 시간 지체로 인한 시간 비용이 대부분을 차지했으며, 유류 비용이나 환경오염 비용은 상대적으로 적었다.
연구목적: 고속도로 구간의 소통상태 정보제공에 있어 신뢰성 있는 혼잡속도 지표는 핵심이다. 본 연구는 비집계 구간속도 자료를 이용하여 개별 고속도로 구간의 소통상태를 결정하기 위한 순응형 혼잡속도 지표를 제시하는데 그 목적이 있다. 연구방법: 교통류의 상태는 전형적으로 비혼잡 상태, 혼재 상태, 혼잡 상태로 구분된다. 개별 차량의 속도를 이용하여 교통류 상태를 계층화함으로써 도로구간별 혼잡속도 지표를 산정하는 방법론을 개발하였다. 도로구간별 혼잡속도는 혼재상태와 혼잡상태의 차량 속도분포를 이용하여 결정된다. 분석결과: 도로구간별 혼잡속도는 미국과 유럽의 혼잡속도 기준인 48.28 ~ 66.0 kp와 유사하게 분석되었다. 이는 도로구간별로 혼잡 경계속도가 다를 수 있음을 의미한다. 결론: 본 연구에서 제시된 방법론과 혼잡지표는 빅 데이터 시대의 고속도로 구간별 맞춤형 실시간 소통정보제공 및 교통혼잡 비용의 산정에 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
교통 혼잡을 해결하기 위한 AI 기반 속도 예측 연구는 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 인공지능의 추론 과정을 설명하는 설명 가능한 AI의 중요성이 대두되고 있는 가운데 AI 기반 속도 예측의 결과를 해석하고 원인을 추리하는 연구는 미흡하였다. 따라서 본 논문에서는 '설명 가능 그래프 심층 인공신경망 (GNN)'을 고안하여 속도 예측뿐만 아니라, GNN 모델 입력값의 마스킹 기법에 기반하여 인근 도로 영향력을 정량적으로 분석함으로써 혼잡 등의 상황에 대한 추론 근거를 도출하였다. TOPIS 통행 속도 데이터를 활용하여 서울 시내 혼잡 도로를 기준으로 예측 및 분석 방법론을 적용한 후 영향력 높은 인근 도로의 속도를 가상으로 조절하는 시뮬레이션 통하여 혼잡 도로의 통행 속도가 개선됨을 확인하여 제안한 방법론의 타당성을 입증하였다. 이는 교통 네트워크에 제안한 방법론을 적용하고, 그 추론 결과에 기반한 특정 인근 도로를 제어하여 교통 흐름을 개선할 수 있다는 점에 의미가 있다.
우리나라의 대도시는 차량의 증가에 따른 교통혼잡의 발생으로 엄청난 비용을 교통혼잡비용으로 지불하고 있다. 교통혼잡비용의 손실을 줄이고, 도시 내의 소통의 원활화를 위하여 도로시설의 공급에 노력하고 있으나, 도시의 지형 구조상의 특징으로 인하여 터널, 교량 등의 유료도로시설이 많아질 수밖에 없다. 도시 내에 유료도로의 수가 많아지면 도로 이용자의 요금부담은 커지게 되고, 유료도로의 이용을 꺼리게 된다. 따라서 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 유료도로의 연계이용시 할인요금 적용에 대하여 검토해 보고자 한다. 본 연구는 유료도로 연계이용에 따른 할인 요금제가 이용수요에 미치는 영향을 분석하고, 유료도로의 연계이용에 대한 적정 할인율을 추정하고자 한다. 이는 향후 유료도로의 연계이용에 따른 할인 요금 제도를 실제 도입할 때 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.
일시적인 행사, 도로공사 또는 교통사고로 인해 도로용량이 저하되거나 도로가 폐쇄되는 경우, 운전자들은 당초 자신이 원하는 시간에 목적지에 도달하지 못함에 따라 스케쥴 지체를 경험하게 된다. 이는 교통망의 신뢰성이 저하됨으로서 발생하는 것으로 이들 비 반복적인 혼잡요소들을 운전자의 경로선택행위에 포함시킬 필요가 있다. 이런 측면에서 본 연구에서는 기존 교통분야에서 소홀히 다루었던 신뢰성이라는 개념을 운전자 행태모형에 도입하는 방안을 제시코자 한다.
도로의 물리적 건설 및 확장을 제외한다면, 도로에서 발생하는 혼잡의 해결 방안은 교통수요관리, 기존 교통체계의 정비, 첨단기술의 활용 등이 대표적이다. 최근 자동차의 기술뿐 아니라 도로 시설물 및 도로 운영기술의 진화에 따라, 이러한 혼잡관리 방식은 상호 융합을 통해 보다 효과적인 새로운 전략의 개발이 가능하다. 본 연구는 진화하는 첨단기술과 교통 수요관리 정책을 융합하는 새로운 고속도로 운영관리 전략인 "고속도로 통행 예약제"를 제안하고 이에 대한 수용성을 분석하고 자 하였다. 제안된 전략의 수용성 분석을 위해 고속도로 이용자 1,000명을 대상으로 설문조사를 수행하였다. 설문조사 결과 응답자의 73%는 통행 예약제를 찬성하는 것으로 나타났으며, 구체적으로 현재 고속도로 통행시 혼잡으로 인해 불편함을 많이 느낄수록, 연령대가 높을수록, 기혼자이거나 가족구성원이 증가할수록, 소득수준이 높을수록, 남성보다는 여성이 제안된 전략의 수용의지가 높게 나타났다. 이러한 수용성 분석 결과는 향후 제안된 전략을 성공적으로 운영하기 위해 필요한 정책의 개발에 도움을 줄 것으로 판단된다.
도로상에서 발생하는 교통 혼잡비용은 지역 간 도로 보다는 도심부 내에서 비중 있게 발생하며, 이는 전체 혼잡비용의 약 63.39%를 차지하고 있다. 따라서, 교통혼잡비용의 절감을 위해서는 도심부의 교통 혼잡을 해소하는 것이 중요하다. 도심부의 교통 혼잡은 반복정체와 비반복정체로 구분되며, 비반복 정체를 신속하고 정확하게 검지하는 것이 교통혼잡의 해소에 있어 무엇보다 중요하다. 그러나 돌발상황 검지에 관한 연구는 대부분 연속류를 대상으로 수행되어 왔다. 도심부 단속류 도로의 경우, 신호 교차로 주정차 차량 등 다양한 변수가 존재하기 때문에 연속류에 적용되는 돌발상황 검지 알고리즘을 수정없이 적용하기에 무리가 있다. 따라서 본 연구에서는 도심부 단속류 도로를 대상으로 수집된 GPS 기반의 차량궤적 데이터에 인공신경망을 적용하여 돌발상황검지 모형을 구축하였다. 제안된 모형의 정확도 검증 결과, 돌발상황 검지율 46.15%, 오보율 25.00%가 도출되었다. 이러한 결과는 단속류를 대상으로 하는 초기 연구 결과로서 의미가 있다. 또한 내비게이션 장치와 같은 차량 궤적 데이터만을 활용하여 비반복정체를 검지 할 수 있는 가능성을 제시 했다는 것에 의미를 찾을 수 있을 것이다.
본 연구는 전통적인 중방향 설계시간교통량 산정에 대한 개념적 내용을 살펴보고 사례연구를 통해 문제점을 도출하였으며, 이를 개선하기 위해 확률적인 중방향 설계시간교통량 산정 모형을 이론적으로 정립하였다. 도로구간의 교통혼잡을 표현하기 위해서 도로용량이 희망하는 서비스수준을 수용할 수 있도록 확률 분포를 적용한 링크통행시간과 임계치를 정립하였다. 본 연구에서 제안된 확률적인 중방향 설계시간 교통량 모형은 설계속도, 구간길이, 교통량, 차로수, 중차량계수 등을 고려하여 산정하며, 도로용량에 따른 교통혼잡과 경제성 측면을 유동적으로 고려할 수 있기 때문에 도로계획 및 설계단계에 객관적으로 반영할 수 있다. 또한, 이러한 결과는 다양한 유형의 도로에 대해 결측치가 존재하는 상시조사지점이나 수시조사지점의 중방향 설계시간 교통량 예측 모형을 포함한 여러 현실문제들의 더 나은 이해를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 차량 영역 정보를 이용한 교통 혼잡도 측정 시스템을 설계하고 구현한다. 제시한 교통 혼잡도 측정 시스템은 첫째 영역 분할, 둘째 작은 영역의 직사각형화, 셋째 영역의 병합 및 삭제의 세 단계로 나눌 수 있다. 영역 분할 단계에서 획득한 도로 영상을 주어진 임계치에 의해 영역으로 분할한다. 영역 분할후의 영역 정보 중 차량 영역을 추출하는데 영향을 미치지 않는 작은 영역들을 제거하고 영역을 직사각형화하는 단계를 거친다. 이 단계에서 필요없는 많은 작은 영역 정보들을 제거한다. 마지막으로 차선 별로 영역을 병합, 삭제함으로써 각 차선마다 차량 영역 정보를 추출할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 차량 영역 정보를 추출하는 방법을 제시하며, 또한 이를 이용한 효과적인 교통 혼잡도 측정 시스템을 소개하고 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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