우리나라 고속도로 총 연장 1,899km 가운데 74개 영업소 구간 1.046km가 폐쇄시 요금체계방식에 의해 매일 영업소간 O-D가 산출되고 있다. 그러나 이러한 O-D는 통행의 기·종점인 교통죤간의 O-D가 아니고 영업소간 O-D인 관계로 그 자료의 정확성에도 불구하고 고속도고 교통분석이나 교통수요예측 등에 거의 활용되지 못하고 있는 실정이다. 이런 상황에서 정확한 영업소간 O-D를 이용하여 교통죤간 O-D를 추정할 수 있다면 고속도로 교통운영분석을 효율적으로 수행할 수 있을뿐만 아니라 기존의 4단계 교통수요예측에 의해 추정되는 것보다 정확한 고속도로 O-D를 얻을 수 있고 국도 등을 포함한 전국 지역간 O-D추정도 가능한 것으로 사료된다. 따라서 본 연구에서는 영업소간 O-D를 이용하여 교통죤간 O-D를 추정하는 모형을 구축하고자 수행되었다. 본 모형에 의해 산정된 교통죤간 O-D 배정결과 고속도로 폐쇄식구간 전구간에 걸쳐 실제 교통량과 17.9%의 오차가 발생되는 것으로 분석되어 본 모형을 이용할 경우 기존 방법들보다 더 정확한 고속도로 이용차량에 대한 교통죤간 O-D 산정이 가능하리라 생각된다.
교통안전과 효율적인 교통관리의 도로교통정책이 간선도로 등 일정규모 이상의 도로에서 주로 이루어지고 있어 상대적으로 생활도로의 안전성은 열악한 상황이다. 특히, 보행자의 안전이 주가 되어야 할 주거지역의 생활권 도로까지 차량이 우선시 되는 경우가 발생하는 등 상대적으로 생활도로에 대한 개선은 이루지 못한 실정이다. 이에 본 연구는 생활도로 내 교차로 알림이 설치기준을 제시하기 위하여 광주광역시를 중심으로 현장조사를 실시하였고, 생활도로내 교차로에 영향을 미치는 영향인자와의 관계를 다중회귀분석을 통한 예측모형으로 도출하였다. 나아가 생활도로내 사고예측 모형을 통한 실측값을 제시 한 후 교차로 알림이가 설치된 지점의 값과 비교 검증하여 생활도로내 교차로 알림이 설치기준을 제시하였다. 이를 통해 생활도로 내 잦은 교통사고를 예방하고 생활도로를 이용하는 이용자들의 편의성 및 안전을 고려한 교차로 알림이 설치가 이루어 질 수 있을 것으로 기대된다.
최근 활발히 개발되고 있는 자율주행차량은 현대사회의 다양한 교통문제를 해결하기 위한 근본적인 대안으로 주목 받고 있으며, 그 효과를 예측하기 위한 연구 또한 지속적으로 진행되어왔다. 하지만 기존연구는 주로 가상의 도로를 대상으로 하여 현 도로교통시스템에 가져올 다양한 편익에 대한 검토는 미비한 상태이다. 이에 본 연구는 자율주행차량 테스트베드 구축 예정구간인 경부고속도로 서울-신갈 기본구간을 대상으로, 자율주행차량 도입에 따른 속도 및 밀도 등 다양한 교통류의 변화를 분석하였다. 분석 결과, 교통량이 적은 서비스수준 A, B 상황에서는 자율주행차량 혼입이 교통류에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 교통량이 많아지는 서비스수준 C 이상의 상황에서는 자율주행차량 도입에 따라 평균속도가 증가하고 밀도가 감소하여 교통류에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이에 따라, 자율주행차량 도입이 교통혼잡 등 다양한 교통문제를 효과적으로 해결할 수 있을 것이라 기대된다.
최근 빅데이터 분석을 통해 새로운 정보들을 도출해내기 위한 분석 기법들과 이를 이용한 다양한 서비스들이 개발되고 있다. 그 중에서 빅데이터가 중요하게 활용될 수 있는 분야 중의 하나가 교통 분야이다. 기존 대중교통 안내 서비스의 경우 현재 교통정보를 기준으로 추천하기 때문에 실제로는 최적이 아닌 경로가 추천될 수 있다. 본 논문에서는 빅데이터 분석을 통한 실시간 최적 교통 경로 안내 시스템을 설계하고 구현한다. 설계한 시스템은 실시간 교통정보를 활용함과 동시에 과거 수집된 교통 정보를 분석하여 각 경로들의 교통 상황을 예측하여 경로 이동 계획을 설정해준다. 또한 중간에 교통상황이 급변하여 경로를 수정해야할 필요가 있을 때 사용자에게 알림을 주고 그에 대한 조치를 취할 수 있도록 지원한다.
코로나 19가 국내에서 2020년 1월 첫 확진자가 발생하며 현재까지 pandemic 상황이 지속하고 있다. 전례 없는 상황에 코로나 19는 교통 분야에도 영향을 끼쳤으며 시민들의 생활패턴변화로 교통량의 변화 및 대중교통 이용변화에 적절한 대응 방안이 존재하지 않았다. 현재 각 지자체에서는 pandemic 상황에 대한 질병 대책 방안은 별도로 수립하고 있지 않다. 향후 교통분야 질병 대책 방안 수립을 위해 교통량 및 대중교통 이용 건수를 분석하였으며 예측모형 개발을 위해 코로나 19 현황과 상관도 분석을 수행하였다. 분석 결과 교통량은 감소하였지만 개인 교통수단의 증가로 교통량 감소량은 대중교통 이용 건수에 비해 감소율이 낮다. 또한 대중교통 이용 현황은 초기에는 확진자 수에 영향을 받았지만 시간이 지남에 따라 확진자 수 보다는 사망자 수와 치명률에 더욱 민감하게 반응하는 것으로 분석되었다.
해상교통관제사는 항로폭이 협소한 항만에서 선박 충돌사고 예방을 위해 one-way로 항해하도록 선박의 입·출항 대기 지시를 한다. 현재 해상교통관제사의 입·출항대기 지시는 과학적이고 통계적인 데이터를 기반으로 하지 않고 해상교통관제사의 개인 역량에 따라 편차가 크다. 이에 따라 본 연구에서는 항만에서의 선박 입·출항 대기 지시를 위한 정확한 이동 시간을 예측하기 위해 선박 및 기상 데이터를 수집하여 1d-합성곱신경망 모델을 구축하였다. 제안한 모델이 다른 앙상블 기계학습 모델보다 4.5% 이상 개선된 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 다양한 상황에서도 선박 입·출항 소요시간 예측이 가능하여 해상교통관제사는 선박에게 정확한 정보 제공 및 대기지시 판단에 도움이 될 것으로 기대된다.
돌발상황은 미리 예측하여 대응할 수 없으며 신속한 대응이 이루어지지 않을 경우 2차사고와 상당한 교통지정체가 발생하기 때문에 돌발상황 사전사후 전 과정에 대한 효율적인 대응 및 처리를 위해서는 매뉴얼 개발이 필요하다. 그러나 현재 국내에는 관리적 차원의 돌발상황 대응 및 처리에 대한 매뉴얼은 전무하며, 돌발상황에 대한 정의마저도 담당실무기관별로 상이하다. 따라서 본 연구에서는 고속도로 돌발상황관리체계의 요소기술에 대한 종합적인 문제점 분석과 조치 및 대응체계, 실무상의 매뉴얼 작성방안을 제시하였다. 현재 국내에는 관리적 차원의 돌발상황 대응 및 처리에 대한 매뉴얼은 전무하며, 돌발상황에 대한 정의마저도 담당실무기관별로 상이하다. 따라서 본 연구에서는 고속도로 돌발상황관리체계의 요소기술에 대한 종합적인 문제점 분석과 조치 및 대응체계, 실무상의 매뉴얼 작성방안을 제시하였다. 본 연구의 기본내용은 다음과 같다. 첫째, 국내외 돌발상황관리시스템 매뉴얼 현황을 살펴보았다. 둘째, 돌발상황관리 시스템 매뉴얼 유형설정을 위해 관리단계별, 관리기관별, 돌발상황 유형별로 구분하여 유형을 설정하였다. 셋째, 돌발상황관리시스템 매뉴얼 작성지침개발을 위해 매뉴얼 작성지침의 기본방향을 설정하였다. 또한, 현장 대응매뉴얼, 교통관리센터 대응매뉴얼로 나누어 구성요소를 구분하였고 세부 작성내역을 설정하였다. 본 연구의 활용방안 및 기대효과를 요약하면 고속도로 돌발상황관리시스템 구축 기준 제시, 국내 고속도로 교통관리시스템의 돌발상황 관리시스템 개선, 교통관리시스템 관련 실무자 교육교재 활용 등이다.
본 연구는 신경망을 이용하여 링크 속도로부터 각 차로의 속도를 예측하는 방법을 제시하였다. 예측 정확도를 높이기 위해 학습 데이터 구성에 있어 3가지 사항을 고려하였다. 첫 번째는 링크의 시작점과 끝점이 연결된 14개의 링크를 포함하여 데이터 소스의 공간적 범위를 확장하였다. 또한 시간 간격을 07:00에서 22:00로 늘리고 특성 데이터에 데이터 생성 시각을 포함했다. 마지막으로 요일과 공휴일을 표시했다. 실험 결과 직진 차로는 속도 오차가 6.4km/h에서 5.0km/h로 21.9%, 우회전은 8.5km/h에서 7.4km/h로 12.9%, 좌회전은 8.7km/h에서 8.2km/h로 5.7% 감소한 것으로 나타났다. 두번째 결과로 교통 정체시 도심부 도로의 차선별 예측 정확도가 높은 것을 확인하였다. 제안한 방법의 특징은 도로 소통 상황을 차로 단위로 예측하여 도로 소통 상황을 보다 정확하게 예측한 것이다.
우리나라는 하절기 기후 특성으로 인해 매년 집중호우와 태풍으로 수해를 경험하고 있다. 자연재해인 수해는 많은 재산피해와 인명피해를 유발시킬 수 있기 때문에 이에 대한 사전관리대책이 요구된다. 본 연구에서는 재난관리 시점을 예방 및 대비에 중점을 둔 예측 최적화 시뮬레이션을 이용한 교통방재 개념에 근거하여 수해 시 피해를 최소화 할 수 있는 방안으로 우회교통정보 제공 및 교통류 관리방안을 제시하였다. 연구의 결과로는 첫째 폭우나 폭설로 인한 감속 운행 시 교통상황에 적합한 연동신호운영으로 평균통행속도가 증가할 가능성을 보여주었으며, 둘째 도시부 도로에서 일부구간 침수 시 변동부등식 기반의 Route Guidance전략을 제안하여 차량과 운전자를 위험상황으로부터 안전하게 보호하고, 이로 인한 네트워크 전체의 소통악화를 비상 신호 Mode(좌회전 규제 해제) 등을 통해 개선할 여지를 보여주었다.
양방향 2차로 도로는 우리나라 전체 포장도로 연자의 84%를 차지하고 있다. 양방향 2차로 도로의 효율성 및 교통류의 운영상태를 파악하기 위한 서비스 수준 척도로 지체시간의 백분율이 많이 사용되고 있다. 지체시간의 산정은 특정 도로 설계구간을 추원금지구간으로 설계할 것이지, 예산을 더 투자하여 선형을 개선함으로써 추원가능 구간으로 설계할 것인지에 대한 판단 기준을 제시할 수 있기 때문에 도로설계과정에 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 저속차량의 확률적 분포를 고려하여 추원금지구간에서 발생하는 지체시간을 산정할 수 있는 모형을 제시하였다. 모형식이 기존에 확률적 분포를 고려하여 추월금지구간에서 발생하는 지체시간을 산정할 수 있는 모형을 제시하였다. 모형식이 기존에 개발된 거시적 수학적 모형에 비해 비교적 단순하고 입력변수도 수집이 용이한 점이 특징이라 할 수 있다. 모형의 신뢰성을 현장데이터를 이용하여 검증한 결과, 모혀으이 예측값이 근사적으로 츠덩한 실제 지체시간을 포함하는 긍정적인 결과를 도출하였다. 그러나 모형의 예측값 범위가 넓어 실용적인 MOE로 사용하기에 다소 무리가 있을 것으로 판단되므로, 개략적인 평가기준으로 모형이 예측한 값의 평균값을 보정하여 사용할 것을 제안한다. 모형의 신뢰성을 높이기 위해서는 본 연구에서 가정한 확률분포식에 대한 추가적인 검증이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구는 실제 상황을 표현하는데 있어 확률적 개념의 도입과 이러한 새로운 접근방법의 기초를 마련한 측면에서 의미를 갖는다. 또한, 양방향 2차로 도로에서의 지체시간은 실제 소요시간과 자유운행시 즉 다른 차량의 영향을 받지 않았을 때의 속도 및 운영시간과의 차이로 정의한 바, 실제 지체시간을 현장자료를 통해 구하기란 현실적으로 불가능하므로, 본 연구에서는 이러한 제약점을 극복할 수 있는 근사적인 지체시간을 계산하는 방법을 제시한 점에서 의미를 갖을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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