미시적 시뮬레이션 모델은 차량과 차량, 차량과 교통제어와의 개별차량 상호작용을 분석할 수 있어 교통공학 분야에 광범위하게 사용되고 있다. 미시 교통 시뮬레이션 모형을 이용하여 교통시스템을 분석 및 평가할 때 많은 고려요소가 있다. 이 요소들은 현장의 분석 대상지, 시뮬레이션 소프트웨어, 분석 시간, 평가 척도, 패러미터, OD 자료, 랜덤 넘버 등을 포함한다. 이러한 요소들이 미시적 시뮬레이션 결과에 어떠한 영향을 미치는지 평가하기 위해 CORSIM과 TRANSIMS 결과를 토대로 민감도 분석이 실시되었다. 휴스톤에 위치한 I-10과 US290, 샌안토니오에 위치한 I-37 고속도로가 분석에 이용되었다. 오전 첨두, 오후 첨두, 비첨두 시간이 분석되었고, 세 개의 OD 자료가 이용되었다. 분석결과 모델의 패러메터와 OD 자료가 가장 큰 영향을 주었다. 또한 분석대상지와 분석 시간에 따라 민감도가 달라졌다
연구는 보호/비보호좌회전(PPLT) 교차로에서 공격적 운전행태의 영향요인에 대한 분석을 군산시를 대상으로 한다. 로지스틱 회귀모형 결과 운전자의 나이와 운전경력이 증가할수록 비첨두시간대, 동승자가 없는 경우, 운전경력이 많은 경우, 승용차, 남성 등이 대향차량에 영향을 주는 공격적 운전행태를 보인 것으로 분석되었다. PPLT 교차로상에서 비보호 좌회전시 대향차량까지 충분한 거리가 확보되지 않을 경우 공격적 운전행태를 보이게 되는데 공격적 행태를 보인 운전자 속성과 대향차량까지 거리의 관계성을 분석하였다. 나이와 동행자수의 증가, 첨두시간대는 근거리에 위치해 있는 대향차량에 대해 영향을 주는 반면에, 남성 및 운전경력이 높을수록 중거리 및 장거리 대향차량에 영향을 주는 것으로 나타났다. 승용차 보다는 RV 및 대형차량이 거리가 먼 대향차량에 영향을 줄 가능성이 컸다.
Today freeway is experiencing a severe congestion with incoming or outgoing traffic through freeway ramps during the peak periods. Thus, the objectives of this study is to identify the traffic characteristics, analyze the relationships between the traffic characteristics and finally construct the delay predictive models on the ramp junctions of freeway with 70mph speed limit. From the traffic analyses, and model constructions and verifications for delay prediction on the ramp junctions of freeway, the following results were obtained: ⅰ) Traffic flow showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period when compared with the afternoon peak period. ⅱ) The occupancy also showed a big difference depending on the time periods, and the downstream occupancy(Od) was especially shown to have a higher explanatory power for the delay predictive model construction on the ramp junction of freeway. ⅲ) The speed-occupancy curve showed a remarkable shift based on the occupancies observed ; Od < 9% and Od$\geq$9%. Especially, volume and occupancy were shown to be highly explanatory for delay prediction on the ramp junctions of freeway under Od$\geq$9%, but lowly for delay predicion on the ramp junctions of freeway under Od<9%. Rather, the driver characteristics or transportation conditions around the freeway were through to be a little higher explanatory for the delay perdiction under Od<9%. ⅳ) Integrated delay predictive models showed a higher explanatory power in the morning peak period, but a lower explanatory power in the non-peak periods.
보행자도로의 서비스수준은 보행교통류율, 보행속도, 보행밀도의 보행특성으로 정의되고 있으며, 우리나라에서는 "도로용량편람"에서 이를 제시하고 있다. 그러나, 도로용량편람에서 제시한 서비스수준은 첨두시 출퇴근통행자를 대상으로 분석한 자료를 기반으로 하고 있어, 다양한 통행목적과 보다 쾌적한 보행환경을 고려한 서비스수준의 재정립이 요구되며, 이에 따라 본 연구에서는 시간대별 보행자의 특성을 조사 및 분석하고, 이를 통계적으로 검증하여 보행자도로의 평가기준을 제시하고자 한다. 보행자의 통행목적이 다양한 복합환승센터 인근도로를 대상으로 첨두시 및 비첨두시의 시간대별 보행속도 및 교통류율을 조사하고, 그룹간 통행특성이 다름을 통계적으로 검증하도록 한다. 이를 기반으로 보행밀도를 추정하는 모 형식을 구축하여 서비스수준 E에 해당하는 용량(67.3인/분/m)을 산출하였고, 기존 방법론에 따라 HCM의 서비스수준 단계별 범위를 적용하여 보행자도로의 서비스수준을 수립하며, 향후 보행자도로의 설계기준으로 활용할 수 있도록 제시하고자 한다.
주도로 차량 위주의 좌회전감응신호운영은 보행대기시간은 더 늘어날 수 있기 때문에 이는 보행자의 불편 또는 스트레스를 유발하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 좌회전감응신호 적용 전·후의 보행대기시간과 설문조사를 통해 보행자가 느끼는 스트레스를 살펴보았으며 이를 개선하기 위하여 보행자우선 감응신호 시뮬레이션(VISSIM) 분석을 하였다. 좌회전감응신호 적용 후 보행대기시간은 비첨두시간에 37% 증가했다. 설문 결과 보행대기시간이 길어졌다가 62.1%, 그 중 78%는 그로 인하여 스트레스를 받는거로 나타났다. 한편 보행자우선 감응신호 시뮬레이션(VISSIM) 분석 결과, 차량 통행속도는 1.07km/h(2.5%)로 소폭 감소한 반면 보행 평균대기시간은 15.51초(28%) 감소하여 크게 개선되었다. 따라서 보행자우선 감응신호는 보행 대기시간을 감소시켜 보행자 스트레스를 완화할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 부산광역시의 전형적인 단속류 구간을 대상으로 DSRC를 통해 수집되는 구간교통정보의 신뢰성을 구간별 적정 차량 표본 수 산정기법을 통해 분석하였다. 해당 단속류 대상지를 구성하는 개별 구간에 대한 표본 수 산정을 위하여 VISSIM 모델을 이용하였다. 실제 DSRC를 통해 관찰된 하이패스 차량 수와 두 유의수준(90%와 95%)에서 산정된 적정 표본 수를 비교한 결과, 연속류에 비해 단속류에 더 많은 이상치의 발생요인이 존재한다는 점, 인접한 두 교차로와 다수의 진출입로로 구성된 하나의 구간을 통과하는 하이패스 차량의 부족으로 신뢰성 있는 구간교통정보의 집계가 어려운 점, 비첨두시간보다 첨두시간의 구간교통정보가 상대적인 신뢰성이 높은 점, 표본 수 산정의 유의수준에 따라 구간교통정보의 신뢰성이 차별화된다는 점 등을 확인할 수 있었다. 해당 구간의 길이에 따른 진출입로의 밀도와 교통신호운영의 차이는 유효 표본 수 산정에 직접적인 영향을 미치며 결국 구간교통정보의 신뢰성을 결정하게 된다. 따라서 구간의 길이에 따라 노변기지국의 개수를 조절하면 DSRC를 통해 수집되는 구간교통정보의 신뢰성이 개선될 것으로 기대된다.
2005년 "교통약자의이동편의증진법"의 제정이후, 교통약자의 이동권 보장을 위한 특별교통수단의 도입과 운영이 각 책임 지자체의 주도로 이루어져왔다. 특별교통수단을 운영함에 있어 이용자 통행특성은 서비스 수준과 운영 효율성 제고를 위한 필수적인 기초 자료이나, 현재까지 통행 특성에 대한 지식은 자료부족으로 인해 매우 미미한 상황이다. 본 연구는 경상남도 콜센터 자료를 활용하여 특수교통수단 이용자의 통행특성 파악을 시도하였다. 콜센터는 서비스 제공 과정에서 통행특성 파악에 필요한 다양한 자료를 산출한다. 구체적으로 이용건수, 이용자 장애 특성, 이용일자 및 시간, 휠체어 이용여부, 통행목적, 출발지 및 목적지 등을 포함하고 있다. 따라서 수단 이용자의 기본 특성 뿐 아니라 시 군 경계를 초월하는 광역통행을 포함한 O-D의 파악도 가능하다. 분석 결과 일반통행패턴과 다르거나 의미 있는 패턴이 파악되었다. 예를 들면, 휠체어 이용자는 42% 정도이며, 통행이 주로 비첨두시간에 집중됨도 파악되었다. 본 연구의 결과는 경상남도 뿐 아니라 타 지자체의 특별교통수단 정책수립과 운영을 위한 유용한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대하며, 향후 콜센터 정보수집내용에 일반적 특성을 추가할 경우 전체 자료를 활용하여 주기적인 패턴의 파악이 가능할 것으로 판단된다.
현재 교통수요모형 기반의 자동차 배출량 추정 모형에서 교통 활동도 자료는 세부적으로 고려되는 반면, 배출계수는 평균적인 값만 반영되고 있기 때문에 배출량 산정 결과의 정확도를 저하시키는 문제가 있다. 본 연구는 도로유형 및 주행시간대와 무관하게 동일한 배출계수가 적용되는 부분을 개선하기 위해, 도로유형과 주행시간대별 연료소모량 차이에 대한 실증적 분석을 기반으로 각 유형별 배출계수의 보정 지표 제시를 목적으로 한다. 이를 위해, '이동식 차량활동도 모니터링 장비(Portable Activity Monitoring System: PAMS)'를 이용해 도로유형 주행시간대별 실 주행 자료를 수집하였고, 각 유형별 연료소모량을 추정하여 이를 비교하였다. 연구 결과 평균 주행속도가 22.5km/h 일 경우, 도로 유형별 주행차량의 가감속도 변화 등의 차이에 따라 국도에서의 연료소모량(95g/km)은 자동차 전용도로에서(81g/km)보다 약 17.3% 높은 것으로 분석되었고, 첨두시간대의 평균 연료소모량(86.73g/km)은 비첨두시간대(82.84g/km)보다 약 4.7% 높은 것으로 분석되었다. 각 유형별 연료소모량의 차이는 공변량 분석 (ANOCOVA)과 다변량 분산분석 (MANOVA)으로 검증하였으며, 그 결과 "주행속도가 동일할지라도, 도로유형과 주행시간대에 따라 연료소모량의 차이가 있다"는 본 연구가설은 유의한 것으로 나타났다. 마지막으로 연료소모량의 차이를 활용하여 각 유형별 배출계수 보정 지표들을 제안하였다. 본 연구는 기존 차량 중심의 배출계수 연구에서 벗어나, 도로 교통 조건에 따른 배출계수 특성을 분석했다는 점에서 의의가 있으며, 본 연구결과를 활용하여 교통부문의 배출량 추정결과에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
일반적으로 도로의 혼잡상태나 운영상태를 평가하기 위한 효과척도로서 연속류에서는 V/C비를 이용하고, 단속류에서는 평균통행속도를 이용한다. 연속류 및 단속류의 운영상태를 평가하기 위한 효과척도에는 도로조건과 교통조건이 주요한 변수로 적용된다. 그런데 도로 및 교통조건외에 강우시와 같은 기상여건이 도로의 운영상태에 영향을 준다. 연속류에서는 강우시 기상상태를 반영한 보정계수에 대한 연구가 선행되어 있으나, 단속류에서는 관련 연구가 미비하다. 본 연구에서는 단속교통류에서 평균통행속도를 산정할 때 반영할 수 있는 강우시 통행속도 감소에 대한 보정계수를 산정하였다. 도로 및 교통조건이 동일하고 강우시 및 비강우시 등 기상조건이 다를 때 강우시 통행속도를 종속변수로 하는 회귀분석을 시행함으로써 강우시 통행속도 보정계수를 산정하였다. 회귀분석을 통하여 산정된 강우시 보정계수는 첨두시간대, 비첨두시간대, 전시간대로 구분하여 산정하였다. 본 연구를 통한 강우시 통행속도 보정계수를 이용하여 기존에 이용되고 있는 도시내 도로의 운영상태를 평가하기 위한 평균통행속도 산정식을 보완할 수 있다.
이 연구는 시계열 과거 속도자료를 활용하여 유사한 패턴 변화를 보이는 요일을 그룹핑하는 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘에 적용할 이력자료 시간적 범위는 과거 2개월치 자료를 사용하였으며, 공간적 범위는 도시부도로를 대상으로 하였다. 이 연구에서 제안한 알고리즘은 크게 거시적인 관점과 미시적인 관점으로 나누어 요일별 패턴분류를 수행하였다. 먼저 거시적인 관점에서 요일별 첨두/비첨두 시간대와 요일별 속도변화가 크게 나타나는 중점시간대를 도출하였다. 미시적인 관점에서는 거시적인 관점에서 도출된 중점시간대를 대상으로 요일간 속도 차이를 개별(요일별) 혹은 그룹간의 유사성을 비교하여 단계적으로 분류하는 2단계 속도 군집 알고리즘(Two-step speed clustering algorithm, TSC)을 개발하였다. TSC 알고리즘은 중점시간대의 매 가공주기(또는 제공주기)마다 요일별(월~일) 속도차이를 토대로 그룹핑하는 1단계와 1단계에서 도출된 각 그룹의 평균과 요일간의 속도차이를 비교하여 재할당하는 2단계로 구성된다. TSC 알고리즘은 실제 지점검지기에서 수집된 시간대별 시계열 자료를 토대로 개발 및 성능평가가 수행되었다. 따라서, 교통정보센터에서 수집 가공 저장되는 과거이력자료를 이용하여 요일별 패턴분류 수행이 가능하고 알고리즘 구현도 실제 가공체계에 적용하기 용이하다. 이 연구에서 제안한 알고리즘은 통행패턴기반 정보가공 알고리즘 개발, 요일별 반복정체구간 운영관리, TOD에 근거한 신호운영 개선 등 교통운영 및 관리 전반에 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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