최근 교통 물류 분야에서도 유비쿼터스 환경의 정보수집체계 및 이를 응용한 서비스 개발의 필요성이 매년 높아지고 있다. 프로브 차량과 무선통신기술을 활용한 교통정보 수집체계는 그 대표적인 사례로 차량의 기종점 자료를 이용하여 시간대별 OD를 산정하는 것이 가능하다. 그러나 프로브 차량 정보를 활용하여 산정된 OD는 시간적 공간적으로 변동되는 표본OD이기 때문에 이를 정적OD로 전환하기 위해서는 수집정보를 집적하여 적정 표본율을 산정하고, 표본OD를 전수화하는 과정이 필요하다. 본 연구는 제주시를 대상으로 수집된 실제 데이터를 표본OD 산정 및 전수화 알고리즘에 적용하여 표본OD를 산정하고 이를 전수화하였다. 각 링크별 관측교통량과 배분교통량과의 오차를 비교 검토한 결과 링크별 관측교통량 과 배분교통량의 평균 오차율은 22.9%, 상 하위 10%의 이상 자료를 제거한 후의 평균 오차율은 17.6%로 각각 나타났다. 본 연구는 기존OD가 존재하지 않는 지역에서 프로브 차량의 경로정보를 활용하여 정적OD를 산정하였다는 점과 적정 오차율 내 수렴을 위한 적정 표본율을 제시하였다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.
정적 기 종점 통행량을 가정함으로써 갖는 동적 시뮬레이션 모형의 현실 모사 능력의 한계를 극복하기 위하여 동적 기 종점 통행량 추정 모형을 개발하였다 동적 기 종점 통행량 추정은 통행자의 출발시간, 통행수단. 통행경로 선택 행태모형을 결합한 복합통행행태 수요시뮬레이션 모형을 이용하였다 본 연구에서 개발된 수요 시뮬레이션 모형과 기 개발된 공급 시뮬레이션 모형인 LiCROSiM-P를 결합하여 통합 시뮬레이션 모형을 구축하였다. 단속류/연속류가 공존하는 다경로 가로망에서 출발시간/수단선택/통행경로 선택모형은 AGtt(기 종점통행시간의 시뮬레이션 시간과 기대치의 차이 백분율)는 수렴하지 않고, 평균스케줄지체는 안정 상태로 수렴하는 것으로 나타났다. 통합 시뮬레이션 모형은 교통시설공급 변화와 통행자의 속성 변화에 따른 기 종점 통행량 변화 추정과 효과분석이 가능함을 모형의 적용을 통해 제시하였다. 따라서 통합시뮬레이션 모형은 수요관리정책, 교통시설변화, 교통정보제공 등이 가져오는 출발시간, 통행수단, 통행경로변화를 반영한 시스템의 효과분석이 가능하다
본 연구에서는 거시적 넓은 지역에 대한 교통 분석과 부분상세지구(sub-area)의 교통 분석을 서로 단계적으로 연계하며 상호 교통 환경 변화에 대한 영향을 동시적으로 함께 반영하여 방법을 제안했다. 이와 같은 거시적-미시적 연계 분석을 위해 거시적 네트워크 분석, sub-area analysis, 가구통행실태의 출발시각 자료, 부분상세지구의 경계지점에서 시간대별 관측 링크 교통량 자료를 융합 분석함으로써 부분지구에 대한 동적 O/D 교통량을 추정하는 실무적 방법을 제안하였다. 이렇게 추정된 동적 O/D 교통량을 입력 자료로 하여 부분상세지구에 대해 미시 교통류 시뮬레이션 분석을 실행함으로써 다양한 국소적 지구의 교통정책 분석을 가능하게 하였다. 이와 같은 미시적 동적 분석은 거시적 네트워크 분석으로는 파악할 수가 없었던 대기행렬, 교차로 지체, 차량 간 상충 등의 분석을 가능하게 한다. 따라서 교통정책의 효과를 미세한 교통현상 변화까지 분석이 가능하도록 하였다. 또한 본 연구에서는 실제 사례연구를 통해 거시적-미시적 연계 분석에 의한 부분상세지구 미시교통류 시뮬레이션 결과의 현실 설명력에 대한 검증 분석도 수행하여 미시적 동적 분석의 정책 활용 가능성에 대한 참고적 자료를 제공하였다.
1980년대 후반부터 선진외국에서 ITS 정책과 연구에 대해 관심을 갖기 시작한 이후 정적 노선배정(Static Traffic Assignment)의 현실 정책 응용에 한계에 직면하면서 동적노선배정(Dynamic Traffic Assignment)에 대한 연구가 초점을 받기 시작하였으며 그 결과 급속한 연구 발전이 있게 되었다. 본 연구에서는 현실적인 정책분석 가능성을 고려하여 노선선택행태(route choice behavior)는 거시적 모형이고, 차량의 네트워크 상 동적위치배정(dynamic network loading)은 미시적 모형 그리고 교통류는 단순화된 미시적 모형(microscopic model)이 적용된 시뮬레이션 기반의 Dynameq 프로그램을 활용한 연구를 수행하였다. 본 연구의 핵심 내용은 우리나라 전국 고속도로 네트워크와 동적 O/D자료로 동적노선배정 분석 한 결과인 추정치와 관측 링크 교통량과의 차이를 비교 검증하는 연구를 수행함으로써 모형의 현실적 정책분석 가능성에 대한 판단 기준을 제시하는 것이다. 이를 위하여 우리나라의 고속도로 체계에 있어 영업소에서 영업소 간의 동적 O/D자료가 TCS(Toll Collection System)자료를 통해 정확하게 확보할 수 있다는 점을 이용하였으며, 순수하게 동적노선배정 모형 자체의 현실적 묘사능력을 시간대별 관측 교통량과 비교 검증함으로써 정책응용 가능성을 확인하고자 한 것이다. 또한 동적노선배정 분석 예제로 버스전용차로 정책에 대한 동적 분석과 정책 효과를 분석하였다.
본 연구에서는 기존의 정적 모형의 문제점을 극복하고, ITS사업 등 새로이 제시되고 있는 다양한 정책분석을 위한 기본 틀을 마련하기 위해 대규모 가로망 교통류 시뮬레이션 모형을 제시한다. 교통류 시뮬레이션을 위해서는 기존의 Cell Transmission 이론을 원용하였으며, 분류부와 합류부 및 교차로 부분에서의 차량 전이 행태를 설명하도록 모형을 구성하였다. 또한, 본 연구에서 개발한 모형은 연속류와 단속류가 혼재되어 있는 도심 가로망을 분석할 수 있도록 설계되었다. 모의실험에서는 연속류의 분류부와 합류부에서 기존의 정적 모형에서 분석하지 못하였던 혼잡에 의한 후방지체 현상을 분석하고 그 결과를 제시하였으며, 교차로 접근 도로에서 신호에 의한 지체가 전체 통행시간에 미치는 영향과 전체 통행시간에 대한 지체 비율을 분석하였다. 또한, 사례연구를 통한 서울시 4대문안 가로망(74개 죤, 133개 신호교차로, 395개 노드, 1110개 링크, 145천대 차량) 교통류 시뮬레이션 결과를 통하여 기존의 동적통행배정모형 및 미시적 시뮬레이션 모형에서 다루기 힘들었던 중규모 이상의 가로망 분석이 가능한 것을 확인하였다. 본 모형은 연속류의 분류부와 합류부 그리고 단속류의 교차로에 대한 교통류 정밀분석이 가능하기 때문에 도로 계획 및 교차로 계획시 본 모형이 적용된다면 보다 정확한 분석이 가능할 것으로 판단된다. 또한 정보 제공에 대한 효과와 교통 사고 및 도로 공사 등이 가로망에 미치는 영향을 분석할 수 있도록 설계되어 있어, 향후 ITS 사업 평가 및 공사 중 처리 계획등에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다. 창출을 위한 범정부차원의 기획과 연구비의 집중투자를 추진하고 있다.달성하기 위해서는 종합류류 전산망의 시급한 구축과 함께 화물차의 적재율을 높이고 공차율을 낮출 수 있는 운송체계의 수립이 필요한 것으로 판단된다. 그라나 이러한 화물전용차선의 효과는 단기적인 치유책일 수밖에 없기 때문에 물류유통 시설의 확충을 위한 사회간접자본의 구축을 서둘러 시행하여야 할 것이다.으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW
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[게시일 2004년 10월 1일]
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