도심지역의 교통 상태는 효과적인 교통 운영과 교통 제어를 수행하는 데 필수 요소이다. 하지만 교통 상태를 얻기 위해서 수많은 도로 구간에 교통 센서를 설치하는 것은 막대한 비용이 든다. 이를 해결하기 위해서 시장침투율이 높은 센서인 차량 블랙박스 카메라를 이용하여 교통 상태를 추정하는 것이 효과적이다. 하지만 기존의 방법론은 객체 추적 알고리즘이나 광학 흐름과 같이 계산 복잡도가 높고, 연속된 프레임이 있어야 연산을 수행할 수 있다는 단점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 심층학습 모델로 차량과 차선을 탐지하고, 차선 사이의 공간을 관심 영역으로 설정하여 해당 영역의 교통밀도를 추정하는 방법을 제안하였다. 이 방법론은 객체 탐지 모델만을 이용해서 연산량이 적고, 연속된 프레임이 아닌 샘플링된 프레임에 대해 교통 상태를 추정할 수 있다는 장점이 있기에, 보유하고 있는 컴퓨팅 자원에 맞는 교통 상태 추정이 가능하다. 또, 도심지역에서 운행하는 서로 다른 특성의 2개의 버스 노선에서 수집한 블랙박스 영상을 검증한 결과, 교통밀도 추정 정확도가 90% 이상인 것을 확인하였다.
기상은 교통흐름, 운전자의 주행패턴, 교통사고 등 여러 방면에서 도로교통에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 본 연구는 기상상황과 노면상태 사이의 관계에 초점을 맞추어 기계학습을 통해 도로의 노면상태를 추정하는 모델을 개발하였다. 노면 상태의 수집을 위해 실험 차량에 노면센서를 부착하여 '건조', '습윤', '젖음', 3가지 범주로 구분된 노면상태 정보를 수집하였고, 이를 추정하기 위한 변수로 도로의 기하구조 정보(곡률, 구배), 교통정보(교통량), 기상정보(강우량, 습도, 온도, 풍속)를 활용하였다. 노면 상태를 예측하기 위한 알고리즘으로는 다양한 기계학습 알고리즘이 검토되었으며, 그 중 가장 높은 정확도를 보인 'Random forest'를 기반으로 한 2단계 분류모형을 구축하였다. 총 16일의 실측 데이터 중 14일의 데이터를 모델을 학습하는 데 활용하였고, 2일의 데이터를 모형의 정확도를 검증하기 위해 사용하였다. 그 결과 81.74%의 검증 정확도를 가지는 노면상태 예측 모델을 구축하였다. 본 연구의 결과는 기상청에서 관측하는 기상정보로 도로의 노면상태를 추정할 수 있다는 가능성을 보여주며, 새로운 장비나 센서를 설치하지 않고도 기존의 기상 관측 정보와 교통정보 등을 활용하여 노면의 상태를 추정할 수 있음을 시사한다.
가속차선이 교통류의 운영상태와 안전에 기여하는 바는 벌써부터 인식되어 왔으나 이 변속차선이 유입형 연결로 접속부 전체의 운영에 미치는 영향을 수치화하거나 체계적으로 평가하기 위해 현장 자료를 바탕으로 한 실험적 연구는 진행되어 오지 못하엿다. 현재 널리 참고되고 있는 1985년 USHCM의 접속부 운영상태 분석 방법론은 단지 차선 1의 교통량을 예측하는 데 주안점을 두고 있는데 가속 차선의 길고 짧음에 따라 접속부 바로 전 차선 1의 교통량 분포가 크게 변화한다는 사실(많은 현장 관측을 통해 확인)은 고려하지 못하고 있다. 이는 접속부 운영 상태가 같은 교통량 조건하에서도 크게 차이가 나나다는 것을 뜻하며 가속차선의 존재를 무시한채 운영과 관련한 MOE를 도출하는 것이 서비스수준 산정 방법으로 충분한 것인가 하는 의문을 자연히 낳게 한다. 본 논문은 가속차선이 고속도로 연결로 접속부의 운영에 미치는 영향을 주로 다루고 있다. 가속차선의 독립적인 역할과 영향을 체계적으로 관찰하기 위해 미국내 여러 지역에서 8개의 고속도로 연결로접속부를 선택하고 각 지점에 접속부의 상하류 지역을 포함하는 2,000ft 구간내에 다섯대의 카메라를 설치, 지점별로 약 3시간 동안 자료를 수집하였다. 총 193개 자료수의 분석을 통해서 다중 회귀 모형을 구성하는 독립변수로 가속차선의 길이를 사용하는 것이 타당하다고 결론지었으며, 접속부 운영의 질, 특히 속도를 추정하기 위한 모형을 수립하였다. 본 연구를 통해 얻어진 관점과 방법론은 1994USHCM 고속도로 연결로 분석 방법론 설정에 일부분 반영되고 잇으며 특히 교통운영과 흐름의 방식에서 유사한 엇갈림 구간의 분석 방법과 일관성 있는 분석 체계 마련을 위해서 서비스수준 산정 절차 정립에 엇갈림 알고리즘을 활용하는 방안을 제시하였다.
교차로 지체를 추정하기 위해서는 대기행렬 모형이 적합한데 모든 대기시스템은 시 간의 함수로 운영되므로 우리는 분석하고자 하는 시스템이 가변상태인지 또는 안정상태인지 를 먼저 결정하여야 한다. 신호화된 교차로에 유입·유출되는 특히 유입교통량은 시간대별 변화가 심하다. 미국 HCM에서는 이를 15분 단위로 분석하도록 제안하였으나 신호교차로 체계의 정밀 분석을 위해서는 만족스럽지 못한 시간단위이다. 이러한 문제점을 극복하기 위 해서는 시스템이 안정상태가 아닌 가정으로 접근하여야 하며, 더 나아가 Dynamic한 분석이 요구된다. 안정상태의 지체는 Webster를 비롯한 여러 학자들에 의해 광범위하게 연구되어 왔다. 그러나 그들이 갖는 가정은 일반적으로 비현실적이어서 정밀한 지체추정은 실제로 가 능하지 않다. 안정상태 가정하에서 해법의 결점은 도착교통량이 용량에 다다를수록 더욱 심 하게 되어 비현실적인 지체예측을 하게 된다. 본 논문은 기존 분석방법론의 제반 한계성과 제약성을 검토하고 현실적인 교차로 지체모형을 개발하기 위해 고려되어져햐 할 변수들을 정립하고자 한다.
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.
본 연구에서는 운전자의 동적 경로선택 행동은 현재의 교통환경 조건뿐만 아니라 과거의 교통환경 및 행동이 현재와 미래에 영향을 미친다는 가정 하에 전주시에 제공될 교통정보를 가상으로 설정하여 선호의식 조사방법에 의해 동일 개인 운전자에게 다시점 반복조사를 실시하였으며, 구조방정식 모델을 구축하여 분석하였다. 그 결과 여행시간정보 변수의 추정계수 및 t 통계 값이 크게 나타나 경로선택에 큰 영향을 미침을 알 수 있었으며, 도심을 관통하는 기린로는 경로선택에 부정적인 반면 도심의 우회도로의 성격을 지닌 천변로는 경로선 택에 긍정적으로 나타남을 알 수 있었다. 구축된 모델에서 가장 적합도가 높은 모델은 상태의존과 계열상관의 개념을 모두 적용한 모델로 나타나 동적모델의 적용 타당성이 보여짐을 알 수 있었으며, 계열상관과 상태의존 추정계수 값을 보면 시간간격이 길수록 추정계수 값이 작게 나타나고 있어 계열상관과 상태의존은 시간간격에 반비례함을 알 수 있었다.
대도시 가로망의 대부분은 신호교차로와 신호교차로가 연결되는 가로(link)로 구성되어 있어 가로의 통행시간은 가로의 주변여건, 차량간의 상호작용 및 교통신호등과 같은 요소에 영향을 받게된다. 따라서 본 연구의 목적은 대도시 가로망에서 신호 연동체계로 운영되는 가로의 통행시간을 예측할 수 있는 모형을 개발하는데 있다. 본 연구는 대구광역시 가로망을 대상으로 연동가로의 교통흐름을 가장 잘 나타내는 Greenberg모형을 이용하여 연동가로의 통행시간 모형을 도출하였다. 도출된 연동가로의 통행시간 모형은 임계통행시간$(t_m$)과 교통량 대가로최대교통량비$(q/q_m)$의 함수로 이루어졌다. $t_m$모형은 안정류상태의 통행시간 및 불안정류상태의 통행시간의 비를 이용하여 개발하였고 가로 용량모형은 상류부와 하류부의 신호조건에 따른 변수와 가로길이를 변수로 하는 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 대구광역시를 대상으로 조사한 12개의 연동가로의 자료를 적용하여 연동으로 운영되는 가로의 통행시간 모형을 도출하였다. 도출된 통행시간 모형은 도로용량에 제시한 모형에 비하여 간단하게 가로의 통행시간을 추정할 수 있으며 교통계획에 적용되는 통행시간모형 비하여 가로의 신호 및 운영조건을 포함한 세부적인 통행시간 모형이다.
본 연구는 비시장재화의 가치추정을 위해 환경경제학 분야에서 발전되어 온 가치추정방법인 조건부가치측정법을 교통 분야에 적용하여 VMS 교통정보의 가치를 산정하였다. 조건부가치측정법(CVM)은 사업 시행 전 이용자들이 대상재에 대해 부여하는 가치를 추정하고, 추정된 값을 근거로 사업의 타당성을 간접적으로 검토할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 고속도로의 교통문제를 완화시키기 위한 방안으로 도로공사에서 추진 중인 교통체계 선진화 사업 중 가변전광판(VMS)에서 제공하는 교통정보의 가치를 추정하였다. 특히 본 연구는 기존연구와는 다르게 통행목적, 정보의 종류, 소통 상태에 따른 정보의 가치를 분석하였다. 비시장재인 교통정보의 가치를 추정하기 위해 가상시나리오를 설계하여 진술선호 방법을 활용하여 설문하였으며, 설문의 신뢰도를 높이기 위해 설문에 앞서 예비조사를 실시하였다. 지불용의액의 설문방식은 직접설문법을 채택하였다. 교통정보의 가치추정의 방법으로 Tobit 모형과 이항 probit 모형을 이용하였고 계수 추정은 최우추정법을 이용하여 계수를 추정하였다. 연구결과 고속도로 이용자들이 생각하고 있는 교통정보의 가치는 건당 518.28원으로 추정되었다.
본 논문에서는 전기 자동차 충전소의 전력 소모량 추정 알고리즘을 웹 서버에 도입하여, 충전소에 의한 전력소비가 주변 전력 계통에 미치는 영향을 모니터링할 수 있는 시스템을 제안한다. 우선, 관련 기관으로부터 공급 받는 지역 내 실시간 충전소 별 이용 상태 정보로부터 충전 시간과 그 횟수를 도출하고, 이를 충전소 마다 누적하여 소비 전력을 추정한다. 이렇게 추정된 충전소 별 전력 소모량을 웹 페이지를 통해 사용자에게 시각화하여 제공한다. 또한 같은 지역의 구간별 실시간 교통량 또한 같은 방식으로 제공하여, 전기 자동차 충전소 전력소모량의 변화 추이와 교통량의 변화 추이 간 상관관계를 확인할 수 있도록 한다. 따라서 제안하는 시스템은 지역 내 전기 자동차 충전소의 전력 소모량 및 그 변화 추이 관측하고 이를 바탕으로 지역 내 충전소 추가 설치 필요성, 전력 계통 부하 예측, 충전소 재배치 등 전기 자동차 충전소 운영 전략을 수립하는데 사용할 수 있다.
도로 및 철도 등의 투자평가에 있어 도로부문에서 발생하는 통행시간 절감편익의 추정이 가장 중요한 부문을 차지한다. 우리나라에서 현재 적용되고 있는 대부분의 교통시설 투자평가지침은 BPR 함수의 시간-교통량 관계를 이용하고 있으며, 연평균일일교통량(AADT)에 첨두시간 교통량의 비율(설계시간 계수)을 곱한 교통량을 기준으로 산출되고 있다. 그러나 AADT 에 설계시간계수를 적용하는 문제와 우리나라의 많은 도로구간이 거의 용량상태에 다다르고 있는 상황 등으로 인하여 총통 행시간이 과다추정되는 것에 대한 문제제기가 있어왔다. 본 연구에서는 기존의 방식을 대신하여, 일년간 시간대별 교통량 분포를 이용하여 총통행시간을 산출함으로써 이러한 문제를 극복하여 보다 현실성 있는 통행시간을 추정할 수 있는 방법을 제 시하였다. 일반국도를 대상으로 이 방법론의 적용효과를 분석하였으며, 이 방법론은 도로의 위계 및 유형별로 AADT를 제공하게 되면 다른 유형의 도로에 대하여서도 적용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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