본 연구에서는 항해사의 경험적 위험 평가 지수를 바탕으로 특정 시간 항로 전 구간에 대한 해상교통 안전 평가 지수 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 항해사의 위험도 인식지수가 반영된 안전지수 평가 모델을 이용하여 특정항만 항로 전 구간에 대한 안전성 평가를 수치계산 하였다. 오사카 항 항만 내의 AIS data를 기반으로 시뮬레이션을 수행한 결과, 항만 내 항로 전 구간에 대한 안전지수의 변화를 계산할 수 있었으며, 특정항로, 특정 구간의 위험도 지수를 실시간으로 파악할 수 있음을 확인하였다. 향후 본 연구에서 제시된 모델을 이용하여 항만 내 통항 안전성 평가에 이용할 수 있을 것으로 기대된다.
미세먼지 수집을 위하여 필요한 위치 선정 방안과 위치 선정시 중요한 바람길분석, 수요조사, 유동인구, 교통량 등의 중요 기준을 반영하여 최종 선정하여야 하며, 이에 따라 설치된 측정기로부터 데이터 수집을 위해 지역적, 환경적, 지형적 요소를 감안하여 수집 항목을 결정하여야 한다. 데이터 수집시 실시간 또는 배치(Batch)로 할 것인지 여부를 결정하여야 하며, 이 보고서에서는 실시간으로 데이터 수집하는 경우를 설명하였다. 데이터 수집시 정확도를 높이기 위해 결측값, 이상값인 전처리 단계를 거쳐서 분석과 Modeling 구축을 통하여 정확도가 높은 알고리즘을 선정하여야한다. 정확도가 높은 알고리즘은 검증용 데이터 셋으로 적합성을 검증하여, 측정기 설치 위치의 적합성, 데이터 수집의 적합성, Modeling 구축 및 평가가 적합함을 지표로서 제시하여 적합성 검증을 하고자 한다.
한국형 e-Navigation 서비스 개발 중 최적 안전항로 지원서비스는 육상에서 연안여객선과 같은 사고취약 선박이나 서비스 요청 선박에 한해 실시간 선박 교통, 해역 환경, 기상 정보 등 해사 안전정보를 활용한 최적의 안전항로를 지원하는 서비스이다. 본 발표에서 현재 개발 중인 최적 안전항로 지원서비스의 개발 내용을 소개하고, 서비스의 기능시험 결과와 효용성 평가를 위한 성과지표 및 평가 방법을 소개하고자 한다.
현재 여러 지자체에서 혼잡한 도시교통의 이동성 및 안전성을 향상시키기 위해 첨단교통관리체계(ITS)를 구축 $\cdot$ 운영중인데 이러한 시스템에서 수집하는 교통상황에 대한 실시간 자료가 노면상황, 악천후, 통신 및 장비자체의 결함 등으로 인해 수많은 자료가 결측된다. 이러한 결측 자료로 인해 통행시간 예측 및 각종 연구가 불가능한 경우가 발생하며 또한 도로의 계획과 기하구조 설계시 기본 자료가 되는 AADT 및 DHV 등의 교통 파라메터들이 과소 또는 과대 추정될 수 있어서 심각한 손해를 끼칠수 있다. 따라서 본 연구에서는 부득이하게 누락되는 교통량 자료에 대해 전 $\cdot$ 후기간 평균, 회귀 모형, EM, 시계열 모형들을 활용한 대체기법들을 살펴보았고, 그 결과 시계열 모형을 이용한 대체의 경우 MAPE, 불균등계수, RMSE 가 각각 5.0$\%$, 0.030, 110으로 가장 좋은 결과를 보였고 나머지 대체기법들은 평가지표에 따라 조금씩 다른 결과를 보였으나 대체로 만족할 만한 수준의 결과를 낳았다
Cooperative-Intelligent Transport System(C-ITS)는 차량 대 차량 및 차량 대 인프라 무선 통신을 기반으로 교통사고예방을 목적으로 운전자에게 전방위험상황에 대한 정보를 제공한다. 또한 C-ITS 인프라에서 수집되는 차량의 주행행태 정보는 사고발생 개연성 분석을 통해 실시간 도로교통안전성 평가에 활용될 수 있다. 본 연구에서는 차량의 주행정보를 이용하여 도로의 교통안전성을 평가할 수 있는 방법론을 제시하였으며, 시뮬레이션 분석을 통해 방법론의 활용성을 검증하였다. 교통안전대체지표인 Jerk와 Stopping Distance Index(SDI)를 이용하여 개별차량의 주행 위험성을 분석하였으며, 위험성 분석결과를 집계하여 도로 구간별 안전성을 계량화하는 방법을 제시하였다. Jerk 기반의 안전성 평가 결과, 5% 이상의 차량 정보 샘플이 확보되면 본 연구의 방법론이 도로 구간의 교통안전성 평가에 적용 가능한 것으로 분석되었다. 한편, SDI의 경우에는 20% 이상의 샘플이 요구됨을 확인하였다. 이러한 결과는 일정 수준 이상의 사업용차량 센서 자료로 수집된 Jerk와 SDI가 도로 구간의 안전성을 대표할 수 있음을 의미한다. 본 연구의 결과물은 도로의 교통안전성을 실시간으로 평가하고 모니터링하는 시스템 개발의 핵심요소로 활용될 것으로 기대된다.
연구목적: 고속도로 구간의 소통상태 정보제공에 있어 신뢰성 있는 혼잡속도 지표는 핵심이다. 본 연구는 비집계 구간속도 자료를 이용하여 개별 고속도로 구간의 소통상태를 결정하기 위한 순응형 혼잡속도 지표를 제시하는데 그 목적이 있다. 연구방법: 교통류의 상태는 전형적으로 비혼잡 상태, 혼재 상태, 혼잡 상태로 구분된다. 개별 차량의 속도를 이용하여 교통류 상태를 계층화함으로써 도로구간별 혼잡속도 지표를 산정하는 방법론을 개발하였다. 도로구간별 혼잡속도는 혼재상태와 혼잡상태의 차량 속도분포를 이용하여 결정된다. 분석결과: 도로구간별 혼잡속도는 미국과 유럽의 혼잡속도 기준인 48.28 ~ 66.0 kp와 유사하게 분석되었다. 이는 도로구간별로 혼잡 경계속도가 다를 수 있음을 의미한다. 결론: 본 연구에서 제시된 방법론과 혼잡지표는 빅 데이터 시대의 고속도로 구간별 맞춤형 실시간 소통정보제공 및 교통혼잡 비용의 산정에 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라 연안 해역은 빈번한 선박조우로 인한 해양사고 발생 잠재 위험이 높은 해역이며 현재 각 항만의 VTS 관제실에서 VHF통달거리를 넘어서 통항하는 선박에 대하여는 정보 파악 자체가 불가능하고, VTS 관제범위 바깥해역에서는 효율적인 교통관리가 어려워 관련사고 예방이 어려운 실정이다. 최근 우리나라는 항만의 확장 및 신항만 개발에 따른 해상교통안전성 평가는 있지만 실시간으로 변화하는 해상교통환경 변화에 따른 위험도 정보를 제공할 수 있는 시스템은 없는 실정이다. 따라서 대상해역에서의 해상교통환경과 관련된 일반적인 정보 및 위험도 정보를 제공하고, 해상교통환경 평가를 통한 해역 위험도 여부를 평가할 수 있는 평가지표 개발이 필요하다. 본 연구에서는 선박운항자의 위험의식을 바탕으로 선박의 전장별, 선박의 조우 형태 중 횡단(Crossing situation) 상황에 따른 마주치는 각도($045^{\circ}$, $090^{\circ}$, $135^{\circ}$), 추월(Overtaking) 및 정면으로 마주치는 경우(Head-on situation)와 좌현, 우현에서 선박을 조우하였을 경우와 항계 내 및 항계 밖에서의 경우, 타선과의 속력 중 비슷하거나 또는 느리거나 빠를 경우, 타선과의 속력차에 따른 경우, 타선과의 거리에 따른 선박운항자의 주관적 위험도를 조사 분석하여 해상교통안전성 평가모델 개발을 위한 기초 식을 제안하였다. 제안한 기초 식은 국내 해상교통환경 평가에 적합한 것임을 확인하였다.
우리 나라의 교통정책은 높은 경제성장을 효과적으로 지원하기 위한 교통시설 공급위주의 정책을 펴왔다. 90년대 후반까지 매년 6%의 경제 성장과 년 평균 12%에 이르는 자동차 대수의 증가는 교통시설의 구조적인 수급 불균형을 가속화시켜 왔다. 국가 경쟁력 강화는 물론 국가발전의 핵심 성장 동력을 창출하기 위한 선도적인 역할을 수행하도록 새로운 교통정책 혁신방안 정립이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 전문가의 면담을 통해 향후 우리 나라가 취해야 할 4개의 교통정책 목표를 설정하고 각 교통정책별로 3-4개의 교통정책 추진방향을 설정하였다. 이를 토대로 도시교통, 도로, 철도, 항공, 해운, 물류 등 교통수단별로 전문가 등을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사의 결과를 자료포락분석(DEA:Data Envelopment Analysis)의 선호 투표(Preference Voting) 기법을 적용하여 21세기 우리 나라가 취해야 할 교통정책의 우선 순위를 도출하여 2020년까지의 교통정책 방향과 정책우선순위를 분석 제시하였다. 2020년까지 추진되어야 할 우리 나라의 교통정책을 선호순위에 의한 자료포락분석기법을 적용한 결과 종합 연계교통체계 구축, 대중교통 통합서비스 체계 구축, 재원조달 및 투자 체계 합리화, 교통$.$물류산업의 국가경쟁력강화와 교통안전체계 선진화 등이 가장 우선적인 교통정책의 추진방향으로 나타났다. 반면에 선진국의 미래교통정책에서 우선적으로 실시하고자 하는 복지 향상 측면의 교통약자의 이동권 확보와 교통 시설 효율성 측면의 지능형 교통체계의 구축과 교통시설 운영의 민영화 추진은 교통정책 추진에 있어 중요도가 낮은 것으로 분석되었다. 특히 교통 수단간 환승 및 환적 체계의 구축과 교통 결절점을 중심으로 한 연계교통체계의 구축 그리고 공항과 지표 고속교통수단과의 연계교통체계의 구축이 시급한 것으로 분석되었다.
동절기 도로구간에서 차량의 운행가능성 혹은 등판 가능성 정보는 교통 운영에 매우 중요한 요소이다. 특히, 빙설 구간을 운행할 경우 차량과 노면의 마찰력은 차량의 유형, 도로 기하구조의 특성 및 노면의 특성에 따라 다양하게 나타난다. 일반적으로 노면 결빙(적설)구간에서 트럭과 같은 후륜구동 차량은 전륜구동이나 4륜 구동 차량보다 마찰력이 낮으며, 갑작스런 강설시 이러한 차량의 무리한 도로 운행은 도로의 대규모 혼잡을 발생시키는 주요 원인으로 알려져 왔다. 따라서 도로의 기하구조 및 노면 특성과 차량의 유형에 기반한 실시간 도로 등판가능성 지표의 구축은 동절기 차량 및 도로의 운영 가능성 판단에 기반이 될 것으로 판단되다. 이러한 배경 하에 본 연구는 동절기 도로의 기하구조 및 노면 특성과 차량의 유형에 따른 도로의 운행가능성 지표를 구축방향을 제시하고자 하였다. 비록 제시된 지표는 국내 도로와 차량을 통해 구축된 결과는 아니지만, 향후 동절기 도로 및 차량 운영을 위한 지표 수립의 연구에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
교통류에서는 거시적인 지표로 속도, 교통량, 밀도가 중요한 파라미터로 활용되고 있으며, 미시적인 지표로는 가속도와 차두거리가 중요한 파라미터로 활용되고 있다. 속도와 교통량은 현재 설치된 교통정보 수집장치로 수집이 가능하지만 가속도와 차두거리는 안전과 자율주행분야 등에 필요성이 있지만 현재 교통정보 수집장치로는 수집이 불가능한 실정이다. 객체인식 기법인 YOLO는 정확도와 실시간성이 우수하여 교통분야를 포함하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 YOLO를 활용하여 가속도와 차두거리를 측정하기 위해 측정 간격을 조밀하게 설정하여 간격별 차량의 속도 변화와 차량 간 통행시간 차이를 통해 가속도와 차두거리를 측정하는 모델을 개발하였다. 지점별 교통특성에 따라 가속도와 차두거리의 범위가 다름을 확인하였고, 측정률 확보를 위한 기준거리와 화면각도에 따른 비교분석을 수행하다. 측정간격은 20m, 각도는 직각에 가까울수록 측정률이 높아짐을 분석하였다. 이를 통해 교차로별 안전도 분석과 국내 차량행태모델 분석에 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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