본 연구에서는 루프 센서를 통한 교통량 수집방식의 오류를 해결하기 위해 1종(승용차)과 3종(일반 트럭)의 구분이 어려운 부분 및 영상 이미지의 단점을 보완하기 위해 도로변에 열화상 카메라를 설치하여 영상 이미지를 수집하였다. 수집된 영상 이미지를 레이블링 단계를 거쳐 1종(승용차)과 3종(일반 트럭)의 학습데이터를 구성하였다. 정지영상을 대상으로 labeling을 진행하였으며, 총 17,536대의 차량 이미지(640x480 pixel)에 대해 시행하였다. 열화상 영상 기반의 차종 분류를 달성하기 위해 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하였으며, 제한적인 데이터량과 품질에도 불구하고 97.7%의 분류정확도를 나타내었다. 이는 AI 영상인식 기반의 도로 교통량 데이터 수집 가능성을 보여주는 것이라 판단되며, 향후 더욱더 많은 학습데이터를 축적한다면 12종 차종 분류가 가능할 것이다. 또한, AI 기반 영상인식으로 도로 교통량의 12종 차종뿐만 아니라 다양한(친환경 차량, 도로 법규 위반차량, 이륜자동차 등) 차종 분류를 할 수 있을 것이며, 이는 국가정책, 연구, 산업 등의 통계 데이터로 활용도가 높을 것으로 판단된다.
도로교통소음은 자동차의 이동 즉 교통량과 통행속도등 도로교통환경과 밀접하게 관련되는바 본 논문에서는 교통류특성과 도로교통소음과의 관계를 분석하고자 몇 가지 문제를 제기하였다 첫째는 "최대 소음이 언제 발생하는가?"라는 문제로 교통량이 많은 첨두시간대에 과연 최대소음이 발생할 것인지를 교통류측면에서 검토하고자 하였다. KHTN 모델을 통해서 LOS를 분석한 결과 실제 최대 소음은 용량상태인 LOSE가 아닌 LOSD에서 발생하는 것으로 나타났다. 이는 실제 첨두시간대에는 교통량은 많지만 통행속도가 낮기 때문에 오히려 첨두시간을 전후하여 최대소음이 발생할 가능성이 높다는 것을 보여준다. 둘째는 교통소음예측에 이용되는 차종별 통행속도 추정에 관한 것으로, 보다 쉬우면서도 정확성을 지닌 통행속도추정기법을 찾고자 하였다. 이를 위해 스케치 플래닝 기법으로 도로용량편람의 '고속도로 기본구간의 속도 교통량 곡선과 서비스수준' 그래프를 이용하는 방법을 제시하였다. 각 설계속도별 추세선 모형식 산정결과 최적의 함수유형은 2차 다항식이며 각각 $R^2$가 0.96이상의 값을 가지고 있어 적합한 모형으로 판단된다.
기상조건이 교통 상황에 미치는 영향은 이미 알려진 사실이나 관련 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 일반국도 지방부 도로에서 강우 수준에 따른 속도 변화를 분석하였다. 분석결과 강우 시 평균속도는 3.2% 감소하였고 교통량이 방향별로 200대/시 이하인 경우 최대 8.8% 감소하는 것으로 분석되었다. 이는 지방부 도로의 경우 자유 교통류 상황에서의 속도가 상대적으로 크게 감소했기 때문으로 판단된다. 또한 속도-교통량 그래프를 활용하여 강우 시 속도 감소 모형을 추정하고 통계 검증을 수행하였다. 추정된 모형은 강우 수준이 높을수록 기울기가 완만해졌으며, 이는 자유 교통류 상황에서의 속도가 상대적으로 크게 감소한 결과이다.
본 연구의 목적은 일반국도에서 계획 시에 예측한 교통량과 실제 개통 이후의 교통량을 비교하여 수요예측의 정확도를 파악하는 것이다. 이를 위해 1980년대와 1990년대에 계획된 총 10개 일반국도 구간을 선정하였다. 예측교통량과 실측교통량의 비교를 위해 계획 시의 보고서를 수집하였으며, 상시교통량 조사지점이 있는 구간을 중심으로 선정하였다. 비교를 위한 지표는 오차율을 이용하였으며, 고속국도 등 네트워크 연계성이 있는 구간과 사회경제지표에 의한 구간으로 구분하여 비교 분석하였다. 분석결과, 네트워크 연계성이 있는 구간은 고속국도의 개통에 의한 영향정도에 대한 정확성이 높을수록 오차율이 낮은 것으로 나타났다. 개통시기에 따른 정확도는 개통 이후에 점차적으로 오차율이 낮아지는 것으로 나타나 긍정적인 것으로 판단되었다. 구간별 단위길이에 따른 정확도는 단위길이가 길수록 오차율이 높아지는 것으로 나타났다. 개통 후 3년 시점을 기준으로 오차율을 고속국도와 비교한 결과 일반국도가 다소 안정적인 패턴을 보이고 있으나 개통연도에 따른 오차율의 변화는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 교차로에 설치된 한 대의 카메라를 활용하여 각 도로로 유입, 유출 되는 교통량을 동시에 측정할 수 있도록 하였으며 그 데이터를 기반으로 영상처리를 통해 신호등을 자동으로 제어하는 새로운 시스템을 제안한다. 또한 왕복 8차선 교차로의 교통량을 한 대의 카메라로 모니터링 가능하게 하여 차선 1개당 1대의 카메라 또는 루프 코일을 사용하던 기존 방식보다 효율적으로 광범위한 교통량 흐름을 통계적으로 모니터링 할 수 있도록 고안하였다. 실시간으로 배경영상이 업데이트되므로 불규칙적인 조건을 갖는 실 상황에서도 자동차 객체가 효율적으로 검지되도록 하였으며 관심영역 설정으로 보다 정확도 높은 교통량 측정을 가능하게 하였다. 본 논문에서 제안한 신호등 자동제어 알고리즘을 이용하여 정체가 일어나기 전에 각 도로간 교통량을 조절함으로써 교통 정체로 발생하는 운전자의 시간 낭비 및 에너지 낭비를 예방할 수 있다.
교통량조사 방법은 루프검지기와 피에조센서를 주로많이 사용하여 차량의 숫자만을 파악하여 교통주기를 계산하는 방법을 사용하나 교통량을 파악하는 방법은 단순한 교통량에담 국한되는것이 아니라 다중교통특성인 진입로의 길이, 도로의 폭. 보행자의 수, 통과차량수. 지체자량수등 관련되는 교통대안을 총 망라하여 새로운 교통량인 혼잡도라는 개념을 대표대안으로 선정하면 바로 교통주기에 적용할수 있다. 본 논문에서는 서로 관련성이 없는 교통대안들을 AHP 방법을 사용하여 교통주기 계산에 즉시 사용할수 있는 공통 분모인 새로운 교통대안을 찾아내는 알고리즘을 개발하고 이를 새로운 교통량 개념인 혼잡도라는 교통량을 찾아내는 퍼지센서알고리즘을 구성하는데 적용한다. 시뮬레이션을 통해 타 교통제어방법과 비교하여 지체차량시간이 줄어듬을 보여준다.
신호교차로에서 우회전 공용차로의 통과교통량은 여러 가지 요인에 영향을 받기 때문에 복잡하다. 본 연구는 기존의 용량분석에서 고려하지 못하고 있는 공용차로의 폭이 우회전 공용차로 통과교통량에 미치는 영향을 분석한다. 우회전 전용차로가 있는 경우와 순수하게 공용차로로 운영되는 경우의 중간단계에 있는 경우를 대상으로 한다. 공용차로의 폭원별로 이동류별 교통량, 차두시간. 손실시간, 여유폭 이용율을 분석하였으며 주요 결과로는 공용차로의 폭이 갓길을 포함하여 4.1m이상일 때 통과교통량 증가가 나타나기 시작하였으며, 4.6m일 때 한국도로용량편람 방법에 의한 통과교통량보다 2배 이상 큰 것으로 분석되었다.
본 연구는 미시적 교통류 시뮬레이션 모형을 이용하여 양방향 좌회전차로의 설치기준과 관련된 두 개의 주요한 파라미터를 분석하고 평가하는데 초점을 맞추고 있다. 첫째는 통상적으로 평균 일교통량(ADT)에 기반을 두고 산정되지만 최근 우리나라 도로교통량의 시간변화 특성을 반영한 설계시간 교통량(DHV)의 범위에 대한 분석이며, 다른 하나는 양방향 좌회전차로 내의 구간으로써 양방향 좌회전 수요가 공간점유를 위해 서로 경쟁하면서 상충이 유발되는 부분인 접근로 간격에 관한 것이다. 이에 더해 VISSIM S/W에 VISVAP과 같은 추가 기능 프로그램을 사용하여 TWLTL의 작동을 구현하는 구체적 방법과 절차에 대해 선행 연구들과는 달리 충실히 설명하고자 하였다. 10개의 교통량 수준 시나리오로 수행한 모의실험 결과에 따르면 통과 교통량이 많을수록 좌회전 차량이 경험하는 지체는 예상대로 견조히 증가하였다. 시나리오 대부분에 대한 지체 값이 비신호교차로 서비스수준을 기준으로 LOS C와 D의 범위에 있는 것으로 나타났으며, 교통량 수준 7(중방향으로 3차로 시설 경우 1,116대/시, 5차로 시설은 1,860대/시)까지 양방향 좌회전 차로가 운영가능하다는 것을 알 수 있었다. 이 범위의 교통량은 우리나라 2차로 및 4차로도로 교통량의 상당 부분을 포함하는 것으로 향후 양방향 좌회전차로의 도입 가능성을 한 층 높이는 것이라고 판단하고 있다.
차종별 교통량 자료는 건축·도시·교통 등의 다양한 분야에서 기초 자료로 활용되는 중요한 자료이다. 교통량 자료는 상시조사와 수시조사를 통해 수집되어 도로교통량 통계연보에 매년 연평균일교통량(AATD)으로 제공된다. 상시조사는 매설형 교통량 수집 장비 (AVC)를 통해 수집되며, AVC는 교통량을 검지하는 루프센서와 축수를 검지하는 피에조 센서로 구성되어 있다. 교통량 수집 장비는 매설형의 특성상 검지 장비 고장 등으로 인한 결측자료가 발생된다. 기존방법에서는 과거 데이터와 지점 주변의 교통량 추세를 통해 보정한다. 그러나 이러한 방법은 시간적·공간적 특성을 반영하지 못하고 보정에 활용되는 기데이터 또한 보정값일 수도 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 차량의 축을 검지할수 있는 피에조센서를 활용하여 획득되는 누적 축수를 통해 축보정계수를 산출하여 결측된 교통량을 보정하는 방안을 제안하였다. 이는 기존 방법의 한계점인 시간적·공간적 특성을 반영할 수 있다는 장점이 있으며, 비교 평가 결과 기존의 방법보다 오차율이 더 낮게 도출되었다. 축 카운트를 활용한 교통량보정시스템은 간단한 알고리즘으로 바로 현장 시스템에 적용 가능한 보정방법으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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