반복정체와 함께 돌발상황은 고속도로 교통혼잡의 주요 원인이 되고 있다. 발생된 돌발상황에 대해 즉각 정보를 제공하고 신속히 교통류를 관리하는 정도는 그 교통류관리시스템의 수준을 의미하는 것으로, 돌발상황에 의해 차로가 차단될 시간을 속히 예측하는 것은 돌발상황관리에서 매우 기본적인 사항이라 하지 않을 수 없다. 돌발상황에 따라 교통류관리대책을 수립·실시하고 교통정보를 제공하자면 돌발상황으로 인한 교통영향(지체와 대기행렬 길이)을 먼저 산정해 보아야 하며 그러기 위해서는 지속시간의 예측이 반드시 필요하다. 통상 돌발 상황의 지속시간은 그 유형 및 심각도에 따라 다양해지며 교통, 도로, 환경 등과 같은 복합적인 조건에 영향을 받는다. 따라서 돌발상황 지속시간 예측모형에 사용되는 독립변수는 돌발상황 확인시점에서 수집 가능한 변수이어야 하며 모형의 현장적용을 위해서는 해당도로의 교통관제시스템의 수준과 함께 정보원(CCTV, 순찰반 등)의 특성을 고려하여야 한다. 본 연구는 고속도로 돌발상황 지속시간 예측모형 개발을 목표로 하며, 한국도로공사 수원지사의 교통사고발생 속보 21개월 분의 자료를 정리하여 본선에서 발생한 각종 돌발상황 168건을 사용자료로 추려냈다. 이를 DB화하여 통계분석을 수행하였으며 고속도로에서의 돌발상황 지속시간 예측을 위한 다중선형회귀모형을 구축하였다. 그리고 모델링에 사용되지 않은 자료를 이용해 개발모형의 정확성 평가를 수행하였다.
재난 발생시 보다 안전하고 효율적인 도로 운영을 위해서는 사전에 대피 및 방재경로 등의 지정과 더불어 재난 발생시 상황 변환에 따른 신호운영 방안이 정의되어 있어야 한다. 특히 재난 발생시 운영자의 대응이 지체된다면 도로 이용자의 안전을 확보할 수 없을 뿐만 아니라 막대한 사회적 손실을 입게 되므로 교통방재시스템의 설계방향에 대한 연구가 이루어져야 할 것이다. 본 연구에서는 풍수해로 인한 피해가 잦은 청주시를 대상으로 교통방재시스템을 설계하고, 도로 이용자의 안전을 위해 대피 및 방재경로를 새롭게 정의하였으며, 경로의 효용성을 높이기 위해 신호운영방안을 영향권별로 정의하여 그에 대한 효과를 분석하였다. 본 연구에서 정의한 신호운영을 적용하여 분석한 결과 평상시와 유사한 교통흐름을 나타내었으며, 재난 발생시 재난에 대한 정보를 도로 이용자들에게 최대한 빠르게 전달하고, 상황에 적절한 신호운영을 실시한다면 이용자들의 안전을 확보할 수 있을 것으로 판단되었다.
자동차 운전자는 운행 할 때 도로 주변을 살펴 여러 상황에 대비한다. 운전자가 주의하여 운전해도 갑자기 도로에 생긴 장애물 때문에 교통사고가 발생 될 수 있다. 만약 운전자가 사전에 도로위에 장애물 발생 정보를 파악할 수 있다면, 교통사고는 어느 정도 감소 할 수 있다고 예상 된다. 본 논문은 운전자가 운행 할 때 사전에 도로위의 장애물의 정보를 운전자에게 알려주는 비콘 서비스를 제안하고자 한다. 본 논문에서는 BLE(Bluetooth Low Energy)을 기반으로 하여 무선 통신 인프라가 없이도 V2V 통신을 구현하여 사전에 도로 사용자가 설치한 장애물을 알려주는 비콘 장치와 장애물 정보를 수집해 운전자에게 알려주는 장치로 구성된다.
차량이 증가함에 따라서 첨단 교통 시스템(intelligent Transportation System: ITS)은 교통의 효율성, 신뢰성, 안정성 향상에 중점을 두게되었다. 첨단 교통 시스템의 일부분인 운전자 도움 시스템(Advanced Drivers Assistance System)은 운전을 하고 있는 상황에서 도움을 주기 위한 체계이고, 전방의 장애물 검지는 운전자 도움 시스템에서 전방의 상황을 운전자에게 알려주기 위한 중요한 요소이다. 본 논문에서는 HSV 컬러모델을 이용하여 연속된 컬러 영상으로부터 도로상의 차선과 방향 표시자에 구애받지 않고 전방의 차량을 검출하는 방법을 제안한다. HSV 컬러 모텔에서 차량을 검출하기 위해서는 태도(Saturation)와 명도(Value)성분의 관계를 이용하여 차량 영역을 구하고, HSV성분과 위치 특징을 이용하여 이전 프레임의 차량인지 검증한다. 도로 영상에서 차량이 있는 경우 차량의 아래 부분에 그림자 영역이 존재한다는 점을 이용한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량검출알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도, 차량검지 등의 결과를 보인다.
지능형교통시스템(ITS)은 교통부문의 정보화 사업으로 첨단기술을 이용하여 도로교통 상황을 신속히 파악하고 이를 바탕으로 각종 정보를 제공하여 이용자들이 효율적이고 안전한 방법으로 도로를 이용할 수 있도록 하는 장치이다. 우리나라의 ITS 사업은 90년대 초반에 착수하여 90년대 후반에 교통체계효율화법이 제정되면서 본격적으로 추진하고 있다. 과천시를 대상으로 ITS 시범사업을 이미 추진해왔고 올해에는 대전ㆍ전주ㆍ전주ㆍ제주 등 3개 도시에서 본격적인 시스템 구축을 추진하고 있다.
내부순환로 교통관리시스템은 기존의 국내 교통 시스템들과는 달리 충분한 수집체계와 정보제공 체계를 갖추고 있으며, 전략의 구체화와 현실적 실현, 즉 전략의 시스템화를 위해 많은 노력을 기울였다. 그런 노력의 일환으로 이 시스템에서는 다양하고 복잡한 돌발상황을 단순화하고 일반화하기 위해 Uniform Event Reaction Formula라 하는 개념을 사용하였다. 이 개념은 어떤 돌발상황이 발생하면 이로 인해 영향을 받는 반응 영역과 영향을 받지 않는 비반응 영역으로 분리한 후, 반응 영역은 예측을 통한 제어 관리를 수행하고, 비반응 영역은 통상적인 제어 관리만을 수행함을 의미한다. 그러나, 돌발상황에 따른 반응 영역과 비반응 영역의 결정에 필요한 돌발상황 처리시간 예측과 대기행렬 예측 모형은 내부순환로의 도로 및 교통환경에 적합한지 검증되지 않아 많은 시행착오가 예상된다. 특히, 돌발상황의 처리시간 예측은 동질대응 구간 결정의 가장 중요한 요소로서, 현재는 처리시간에 상당한 여유를 두어 운영할 계획이지만 궁극적으로는 내부순환로에 적합한 처리시간 예측 모형의 개발이 필요할 것으로 판단된다.
교통 이용자는 교통시스템의 세 가지 주요 구성요인인 이용자, 운송수단, 그리고 도로시설 중의 하나로써 교통서비스와 교통안전 등을 고려할 때 매우 중요한 요소이다. 하지만, 지금까지 교통공학의 연구는 주로 도로시설 및 주행환경에 집중되어 왔고, 실제적 구체인 교통 이용자의 측면에 대해서는 많은 연구가 진행되지 못해 왔다. 이러한 교통 이용자의 인지 및 만족도(transportation user perception)를 평가하는데 있어서, 기존 방법론은 많은 한계를 안고 있다. 이는 인간의 인지/판단 과정(Human thought process)이 매우 주관적이고, 복잡하며, 평가자의 개별적인 특성 및 상황적인 특성에 따라 그 결과가 달라질 수 있기 때문이다. 또한 자신의 인지/만족도를 평가하는 데 있어 우리 인간은 이를 수량화하기 보다는 언어적인 평가방법에 익숙하기 때문이다. 이러한 교통이용자 측면을 교통공학에 보다 구체적으로 접목시키기 위한 노력으로, 본 연구에서는 교통이용자 측면을 고려한 교통공학의 패러다임 전환을 위한 필요성과 배경을 언급하고자 한다. 이를 위해 교통이용자 측면을 고려한 서비스수준 평가에 관한 연구를 중심으로 사례연구를 분석하여 향후 연구방향을 제시하고, 교통전문가와 교통이용자를 대상으로 한 설문조사결과를 분석하여 교통이용자의 인지정보의 다양성과 주관성을 설명하였다. 끝으로 이러한 교통이용자의 인지정보를 평가하기 위한 대안적인 방법을 제시하고, 이를 이용하여 연구된 다양한 선행연구를 제시함으로써 제안한 방법에 대한 적용 가능성을 모색하였다.
일반적으로 도로정책평가 시, 이상적인 도로 교통조건에서 수집한 교통류 자료에 근거하여 BPR식 형태로 개발한 통행비용함수식을 일반화하여 적용한다. 하지만, BPR 형태로 개발된 모형은 장래교통량예측이나 통행행태분석에 있어서 적용이 도로 교통환경을 묘사하는데 적합하지 않은 것으로 보고되고 있다.(Spiess, 1989 ; Singh, 1999) 따라서 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 분석대상지의 도로 교통조건에 적합하도록 미시적 교통류시뮬레이터기반(Micro traffic Simulator Based : MSB)으로 생성된 자료로 통행비용함수를 개발, 검증하는 분석방법론을 제시하였으며, 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 이상적인 도로교통조건 이외의 상황에 대한 도로교통정책 평가에 적용이 용이하도록, 단시간에 다량의 교통류 자료생성이 가능한 미시적 교통류시뮬레이터(VISSIM)를 이용하여 분석대상지에 적합한 통행비용함수를 개발하는 방법론을 제시하였다. 둘째, VISSIM을 이용하여 생성한 분석자료를 기반으로 하여 BPR 함수식과 MSB 함수식을 각각 개발하고, 통계값 및 산포도를 이용한 모형들의 비교분석을 통하여 MSB 함수식의 활용가능성을 검증하였다.
경제 성장과 함께 자동차의 수요가 늘어남에 따라 교통사고 발생 빈도는 꾸준히 증가하고 있다. 이에, 본 연구에서는 교통사고를 야기하는 도로 및 기상환경과 같은 조건을 활용하여 기계학습 모델을 통해 서울시 교통사고 사상자 수를 예측하는 모형을 찾고자 한다. 활용한 데이터는 도로교통 공단에서 제공하는 교통사고 사상자 수 정보를 포함하는 데이터로 2015년부터 2018년도까지 데이터를 학습에 사용하였고 2019년도 데이터를 테스트 평가에 사용하였다. 실증연구를 통해 트리 기반의 모델 별 성능을 비교하였으며 본 연구에 대한 결과는 사고 발생 시 우선순위에 의한 구조활동이 가능하게 함과 도로상황 및 기상을 고려한 안전운전 가이드 지식으로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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