• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2015년도 춘계학술대회
• /
• pp.287-288
• /
• 2015

부산해역은 부산북항과 부산신항 해상교통관제 구역으로 구분되어 있다. 이 부산해역 관제구역의 설정은 해상교통흐름에 기초하여 해양사고 위치 등 여러 가지 고려 요소에 의하여 설정되는 것이 바람직하다. 이 연구에서는 부산해역 관제구역내의 해상교통흐름, 해양사고분석, 위험도 분석, 외국관제구역 사례 조사 등을 기반으로 하여 부산해역 관제구역의 적합성을 검토하여야 하는 당위성을 제시하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2013년도 추계학술대회
• /
• pp.77-79
• /
• 2013

본 연구는 최근 해양사고가 증가하고 있는 목포권역의 해상교통 위해 요소를 발굴하고 목포항 입출항 항로 개선 방안을 제시한다. 이를 위하여 해당 수역의 교통환경을 분석하고, 전문가 의견을 수렴하였다. 또한 교통혼잡도 분석 및 이에 근거한 통합 환경스트레스 수치를 구하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
• /
• pp.355-358
• /
• 2008

미국, 일본 등 해외 선진국에서는 교통사고를 과학적으로 분석하기 위해서 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 교통사고가 발생하면 어느 차량이 가해차량 이고 피해 차량인지 판단하기가 매우 어려운 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서. 교통사고 발생 전후 일정 시간 동안 진행차량의 주변 상황을 자동 녹화하고, 특히 충돌방향으로 카메라의 방향을 이동시켜서 충돌 시에 차체의 방향이 변경되더라도 그에 따라 카메라의 촬영 각도를 변경시켜 충돌전후의 상황을 정확하게 녹화할 수 있는 시스템을 제안하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
• /
• 한국산학기술학회 2006년도 춘계학술발표논문집
• /
• pp.355-359
• /
• 2006

본 논문은 퍼지 계층분석법을 이용하여 교통신호의 교차로에서의 적합성에 대해서 논의한다. 교차로에서의 교통신호는 현시, 주기 등이 현재의 교차로 상황에 적합한가를 구별하여 판별할 수 있다. 교통신호의 적합성 여부는 현시, 주기를 따로 구별한 신호체계에서의 지체차량의 지체시간을 비교하여 구별한다. 교통 신호체계는 고정신호체계, 최적신호체계, 퍼지응용신호체계를 구별하여 응용단계가 높은 신호체계가 적합성이 높음을 퍼지계층분석법을 이용하여 밝히고 이를 이용 새로운 체계의 교통신호 체계도 제시한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
• /
• 한국산학기술학회 2007년도 추계학술발표논문집
• /
• pp.252-255
• /
• 2007

본 논문은 퍼지 계층분석법을 이용하여 교통신호의 교차로에서의 적합성에 대해서 논의한다. 교차로에서의 교통신호는 현시, 주기등이 현재의 교차로 상황에 적합한가를 구별하여 판별할 수있다. 교통신호의 적합성 여부는 현시, 주기를 따로 구별한 신호체계에서의 지체차량의 지체시간을 비교하여 구별한다. 교통신호체계는 고정신호체계, 최적신호체계, 퍼지응용신호체계를 구별하여 응용단계가 높은 신호체계가 적합성이 높음을 퍼지계층분석법을 이용하여 밝히고 이를 이용 새로운 체계의 교통신호 체계도 제시한다.

• 대한교통학회지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.107-115
• /
• 2009

교통섬은 차량과 보행자를 안전하고 질서있게 이동시킬 목적으로 설치하며, 상충하는 교통류를 분리하거나 보행자 대피를 위하여 설치한 차로간의 특정구역이다. 기존의 연구문헌이나 설치기준을 살펴보면 설치목적과 설치효과만 언급하고 있을 뿐 교통섬의 설치여부에 따른 안전성 판단기준이 없는 실정이다. 본 연구에서는 도시부 교차로의 도로조건, 교통조건, 교통사고 자료 등을 분석하여 사고발생여부와 관련성이 높은 변수를 선정하고, 그 변수들과 교차로 보행자 교통사고 발생 여부를 이용하여 로짓모형을 통해 보행자 교통사고 확률모형을 구축하였다. 또한 교차로 설계시 교통량과 교차로 크기에 따른 보행자 교통사고 발생확률을 분석하여 교통섬 설치효과를 보행자 안전측면에서 제시하였다. 분석결과 큰 교차로에서 교통량이 많은 경우 교통섬으로 인해 보행자 교통사고가 발생할 확률이 높은 것으로 나타났으며, 큰 교차로에서 교통량이 적은 경우 교통섬으로 인해 보행자 교통사고 발생확률이 적은 것으로 분석되었다. 이는 교통섬 설치로 인해 모든 교차로에서 보행자가 안전성이 향상되는 것은 아니기 때문에, 교통섬 설치시 보행자 안전 측면을 고려한 설계 및 운영이 필요한 것으로 사료된다.

• 대한교통학회지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.63-72
• /
• 2007

본 연구의 목적은 신호교차로의 교통사고 심각성을 인식하고, 교통사고의 특성분석과 관련변수와의 상관분석 및 사고추정모형을 개발하는 것이다. 이러한 목적하에 본 연구에서는 2004년도 청주시 총 교통사고건수 3,115건 중 1,183건이 발생한 4지 신호교차로 전체(181개소)를 대상으로 하였다. 신호교차로 사고에 영향을 줄 것으로 판단되는 ADT, 교차로 면적, 평균차로폭 및 종단경사 등 독립변수들과 교통사고건수, 교통사고율(MEV) 및 EPDO를 종속변수로 선정하여, 상관분석 및 다중회귀분석을 통해 추정모형을 개발하였다. 모형개발 결과, 교통사고건수의 경우 ADT 등 5개의 변수가 주요 요인으로 분석되었으며($R^2=0.612$), 교통사고율(MEV)의 경우 교차로면적 등 5개 변수가 주요 요인으로 분석되었다($R^2=0.304$). 또한 신호교차로 교통사고의 심각성 및 특성분석이라는 본 연구의 목적에 가장 부합되는 EPDO의 경우는 ADT, 주도로 평균차로폭, 상향종단경사, 제한속도 차 등 4개 변수가 주요 요인으로 분석되었다($R^2=0.559$)

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제6권3호
• /
• pp.57-66
• /
• 2007

엇갈림 현상은 고속도로에서 동일 방향을 진행하는 두 교통류가 연결로에 의해 다른 도로와 연결됨으로써 교통류간에 합류 또는 분류가 일어남에 따라 발생하는 교차현상을 말한다. 엇갈림 현상은 짧은 구간에서 집중적으로 발생하는 운영 특성 때문에 다른 도로구간에서 발생하는 교통혼란보다 더 과도한 혼란이 생기기 쉬우며 이는 도로 전체 서비스수준 저하를 초래하는 원인이 되기도 한다. 본 연구는 개별차량에 대한 미시적 분석이 가능한 고속도로의 항공사진 자료를 분석함으로써 교통와해 발생시 고속도로 엇갈림구간의 교통류 특성을 차로별로 미시적인 방법을 통하여 관찰하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 엇갈림구간의 진출입교통량으로 인한 본선 교통류의 정체과정을 분석하기 위해 고속도로의 엇갈림구간에서 수집한 항공사진 원시 자료를 차로별 30초 단위의 교통량, 속도, 밀도자료로 생성하고, 이 자료를 토대로 차로별 안정류에서 정체류로 변화하는 시간대와 구간을 파악하여 교통와해 특성을 분석하며, 또한, 개별차량데이터를 이용하여 시간과 거리에 따른 시공간도를 작성하여 엇갈림구간의 특성에 대해 해석하여 교통와해 발생 여건을 분석하고 차로 별 교통류 전파과정을 면밀히 관찰한다. 본 연구는 혼잡교통류 상태의 고속도로 엇갈림 구간에 대한 미시적 분석을 수행하여 교통와해 현상을 실제 자료를 토대로 확인하고, 유비쿼터스 환경하에서 개발 가능한 개별차량들의 교통특성과 알고리즘개발에 대한 기초이론을 제공한다는 데에 의의가 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(A)
• /
• pp.38-39
• /
• 2010

수도권 대중교통 이용자는 2004년 서울시의 대중교통 체계 개편에 따라 교통 카드를 사용하여 버스와 지하철을 이용하게 되었다. 교통 카드를 사용하는 각 승객의 승차와 하차에 관한 데이터가 하나의 트랜잭션으로 구성되고, 하루 천만 건 이상의 트랜잭션들로 구성된 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스가 만들어지고 있다. 대중교통을 이용하는 승객들의 승차와 하차에 관한 여러 정보를 담고 있는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 유용한 패턴이나 정보를 탐사해내는 연구가 계속 진행되고 있다. 이런 연구 결과는 수도권 대중교통 정책을 입안하는데 중요한 기초 자료가 되고 수도권 승객들에게 대중교통을 보다 잘 이용할 수 있는 정보로 제공된다. 교통카드 이용률은 2006년 79.5%, 2007년 80.3%, 2008년 81.6%로 점차적으로 증가하고 있다. 대용량의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 대한 연구를 살펴보면 하루 동안의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 순차 패턴을 탐사하는 알고리즘을 연구하였고[1], 승객들의 통행 패턴에 대한 분석연구를 확장하여 일 년에 하루씩 2004년에서 2006년까지 3일간의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 승객 시퀀스의 평균 정류장 개수와 환승 횟수 등을 연도별로 비교하였다[2]. 수도권 지하철 시스템의 특성에 관한 연구로는 네트워크 구조 분석이 있었고[3], 승객의 기종점 통행 행렬(Origin-Destination trip matrix)에 의한 승객 흐름의 분포가 멱함수 법칙(power law)임을 보여주는 연구가 있었고[4], 지하철 교통망에서 모든 링크상의 승객들의 흐름을 찾아내는 연구가 있었다[5]. 본 논문에서는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 지하철 승객들의 통근 패턴을 탐사해내는 방법을 연구하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대한 정보를 입력하고 하루치의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 연구된 방법을 적용하여 8가지 통근 패턴들을 탐사해내고 분석하였다. 탐사된 패턴들 중에서 많은 승객들이 지지하는 출퇴근 패턴에 대해서는 시간대별로 승객수를 그래프로 보여주었다.

• 대한교통학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.95-105
• /
• 2004

교통기본도(Fundamental Diagram)는 교통류와 관련된 다양한 연구에서 중요한 요소로 생각되어져 왔다. 지금까지 다양한 형태의 교통기본도가 제시되었고 실제 데이터를 가장 잘 설명하는 교통기본도의 형태에 대해 많은 논의가 이루어졌지만, 서로 다른 형태의 교통기본도를 결정하는 원인에 대한 분석이 충분히 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 서로 다른 지점과 교통조건에서 운전자의 행태차이를 이해하는데 중요한 파라메타로서 차간시간(time gap)을 소개하였고, 차간시간과 교통기본도의 형태와의 연관성을 분석하였다. 개별차량 검지기 자료를 토대로, 차간시간은 확률분포를 따르고 평균값은 지점에 따라 변화하는 것과 다른 통행속도에서 다른 차간시간을 보이는 것으로 분석되었다. 또한, 차간시간-속도 분포도의 3가지 형태들이 확인되었고 이것들은 교통류율-밀도 교통기본도로 전환되면 기존의 Greenberg, 역 ${\lambda}$, 전도된 V형태의 교통기본도와 일치하였다. 본 연구는 미시적 교통변수인 차간시간을 이용하여 교통기본도의 특징을 해석하였고, 운전자들의 행태에 관한 특성을 교통조건과 도로의 기하구조에 따라 설명하였다.