본 논문의 목적은 링크통행시간 자료를 수집하는 시스템에서 소요 프로브차량대수에 영향을 주는 요소들을 규명하고. 최적의 소요 프로브차량대수를 결정하는 모형을 개발하는데 있다. 자가용승용차, 택시, 버스, 택배차량 등 여러 종류의 차량들이 프로브차량으로 사용될 수 있다. 그러나 일정한 정확도 이상의 교통정보를 수집하기 위해서 얼마나 많은 프로브차량이 필요한지에 대한 연구는 그다지 깊이 있게 이루어지지 않았다. 적정 소요 프로브차량대수는 링크통행시간 자료수집 기술 수집대상 링크의 공간적 범위, 프로브차량의 종류 및 운행 특성, 자료수집 시스템의 신뢰도, 수집되는 자료의 정확도 등에 영향을 받게 된다. 소요 프로브차량대수를 결정하는 링크당 평균 통행시간 자료수, 프로브차량 밀도의 최소 확률, 그리고 자료 미수집링크의 허용비율의 3가지 결정기준이 정의되었다. 또한 이러한 결정기준에 대해 소요 프로브차량대수를 산출하는 모형이 개발되었다. 일반적으로 주기당, 링크당 평균 필요 통행시간 자료수$(d_R)$, 단위길이당 프로브차량의 대수 또는 밀도$(n_{min} or {\alpha})$, 일정 프로브차량밀도 이상의 확률($\beta$), 그리고 자료 미수집링크의 비율($\gamma$)이 클수록 소요 프로브차량대수는 증가한다. 민간 교통정보회사의 통행시간 수집시스템에서 소요 프로브차량대수를 산정하는 사례연구가 수행되었으며, 여러가지 조건에서 소요 프로브차량대수가 산출되었다.
오늘날 도시 지역의 화물차량의 통행은 통행의 제한이나 관리활동의 부재의 이유로 도로혼잡 문제화 환경 및 도로파손의 사회비용 증가의 문제점을 증가시키고 있다. 이러한 문제의 해결을 위해 본 연구에서는 도시 내 화물차량의 효율적인 관리를 위한 화물통행망 구축방안을 제안하고자 한다. 본 논문을 통해 제안된 화물 통행망 구축방안은 죤 들의 화물차량 유출입 통행량의 차이에 따라 나타나는 교차통행량을 수용할 수 있는 간선망을 배정하는 방법을 이용하였고, 간선의 기능을 수행하는 도로의 위계별로 나타나는 용량차이를 고려하기 위하여, 도로를 '도로용량편람'의 용량산정을 위한 분류방식을 적용하여 고속도로, 다차로 도로, 도시 및 교외 간선도로로 구분하였으며, 요구되는 차로수 별 통행 가능한 화물차량의 통행수를 산정하였다. 이때, 차로수 별 화물차량 통행량은 도시 계획자의 목적에 따라 적용 가능하도록 교통류 중 화물차량의 유입 허용비율에 따라 각각 산정하였다 최종적으로 개발된 화물통행망 구축방안을 서울시를 대상으로 적용해봄으로써 실질적인 효용과 적용 가능성을 확인하였다.
첨단의 DGPS 수신자료를 이용하여 도로를 통행하는 차량의 기본적인 운행특성을 분석하기 위한 것이 연구의 주 목적이다. 이를 위해 대구시 도심을 시험차량이 DGPS 수신기를 탑재하여 통행하면서 자료를 수집하였다. 차량의 통행시간은 총 21분 6초가 소요되었으며, 이때 시간경과에 따른 차량의 위치를 2초 단위로 수신하였다. 한편, DGPS 수신자료와 수치지도의 오차보정을 위해 반월당네거리 부근에 기준점을 설정하고, 삼각원점을 이용하여 좌표값을 결정하였다. 이를 기준으로 1/5,000의 수치지도와 DGPS 수신자료에 대한 보정을 행하였으며, 보정결과 오차폭을 0.3m 이내의 범위로 줄일 수 있었다. 4개의 구간별로 차량의 통행속도와 주행속도를 비교하였고, 가 감속도에 대한 분석과 이것들이 차량의 속도와 주행거리에 비례(혹은 반비례)하는 관계를 회귀모델을 통해 규명하였다. 또한 차량이 통행중 정지한 순간을 제외하고 실제 주행한 속도자료는 278개이며, 이에 대한 통계적 분석을 행하였다. 그리고 통행중 정지한 차량에 대한 정지회수와 정지시간, 정지요인을 분석하였다.
화물차량의 통행패턴은 여객통행에 비해 연구 성과의 누적이 상대적으로 적은 분야이다. 그럼에도 불구하고 도시 내 통행에서 화물차가 차지하는 중요성에 대한 인식이 증가하고 있으며, 자가용 화물 차주들의 능동적 사업 비율이 증가하고 있어 이 분야에 대한 더 많은 연구의 필요성이 대두된다. 본 연구는, 여객통행에서의 활동기반 수요추정 이론의 발달에 부합하는 화물통행에서의 의사결정 원리에 대한 연구의 기초로서, 화물차량 통행실태 조사의 자료를 분석하여 화물차량 톤급별 평균 통행 특성, 운행효율성, 도착지-도착지유형-적재품목 통행연쇄의 특성을 확인하였다. 분석 결과 이들 화물차량 통행 특성들은 톤급별로 분명한 차이가 있음을 확인하였으며, 그 자체 화물차의 톤급별 특징을 잘 보여주었다. 연구 결과는 화물차량 통행 관련 교통정책 수단 개발에 긍정적 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 도로상의 화물차량 관측교통량과 가장 잘 부합하는 화물차량 기 종점통행량을 생성하는 모형을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 비통행배정과 통행배정(GM모형)을 순차적으로 사용한 통합모형(Hybrid Method)을 개발하고, 통합모형과 GM모형을 수도권에 적용하여 비교 평가한 결과 평균오차율과 %RMSE에서 통합모형이 더 신뢰도 높은 화물차량 기 종점통행량을 생성하는 것으로 나타났다. 통합모형으로 보정된 수도권 화물차량 기 종점통행량은 첫째, 화물차량을 차종별로 구분하여 제시함으로써 활용 영역을 확장시켰다. 둘째, 기존 화물차량 기 종점통행량 보다 평균오차율과 %RMSE가 낮은 신뢰도 높은 화물차량 기 종점통행량을 산출하였다. 셋째, 현재뿐만 아니라 장래 화물차량 기 종점 자료를 제시함으로써 타당성 조사 등에 활용이 가능하게 하였다.
본 연구의 목적은 차량주행안내시스템(CNS)이 최단거리 통행노선을 제공하였을 때 운전자 노선선택 행태를 분석하는데 있다. 본 연구에서 통행목적 및 운전자 특성에 따른 운전자의 노선선택 행태를 도출한 결과, 쇼핑통행과 레저통행시 CNS에서 제공하는 노선을 선택을 하는 경우가 많은 것으로 나타났다. 또한, CNS에서 최단거리 정보를 제공했을 경우는 운전자 특성에 따라 노선선택행태가 차이가 있으며 통행목적별로 노선선택에 영향을 미치는 운전자 특성이 달라지는 것으로 분석되었다. 본 연구의 분석을 통하여 통행목적 및 운전자 특성에 따른 운전자의노선선택 행태를 도출해 운전자 특성과 통행특성에 따른 노선선택 행태를 반영한 통행배정모형을 구출할 수 있을 것으로 기대된다.
현재 사용되고 있는 통행시간 분류방법은 하나의 통행시간을 대푯값으로 가지고 있다. 이에 문제점은 고속도로 특성으로 규정 속도 이상의 속도로 주행하는 차량, 규정 속도 및 휴게소 이용차량, 운전자의 운전 습성, 통행 목적, 피로의 정도, 운전자 성향과 도로상황에 따라 통행시간이 다르게 나타나는 점이다. TCS(Toll Collection System) 자료는 고속도로의 다양한 특성이 포함되어 있으며, 대상 구간의 거리가 멀수록 목적지에 도달하는 통행시간의 분산이 커지는 특성 또한 보인다. 따라서 이를 처리하기 위한 효율적인 통행시간 분류, 구간대표통행시간 추출 알고리즘이 필요하다. 기존의 방법은 전체 통행차량의 통행시간을 감안한 방법으로 통행시간 예측시 정확성이 저하된다. 본 연구에서는 TCS 자료를 Fuzzy c-means 알고리즘을 이용하여 일일 고속도로 통행시간의 시간별 주행특성을 고려한 대푯 값을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 실제 서울-청주 구간을 운행한 TCS 자료를 가지고 실시한 실험으로, 주행특성 및 도로상황을 고려한 Fuzzy c-means를 이용한 통행시간 분류방법과 기존의 통행시간 분류 방법을 통한 통행시간을 PIFAB를 사용 TCS 자료의 실제 통행시간과 경로통행시간을 비교 평가하였다. 평가한 결과 본 연구에서 제안하는 Fuzzy c-means기법은 기존 방법인 MAD기법보다 75%, 신뢰구간(95%) 추출법 대비 81%의 정확성을 제고하였다.
신뢰성있는 교통정보를 제공하기 위해서는 정확한 자료의 수집이 무엇보다 중요하다. 현재 자료 수집은 승용차, 택시를 프로브차량으로 이용하고 있어 신뢰도가 떨어지는 문제가 있다. 버스통행시간을 이용하여 일반차량의 통행시간을 산정하는 모형을 개발한다면 승용차, 택시를 프로브 차량으로 이용하는 것보다 수집되는 정보의 양이나 질이 보다 향상될 것이다. 따라서 본 연구는 버스통행시간에 영향을 미치는 변수들을 고려하여 각 CASE에 맞는 모형식을 개발하고, 실제 일반차량 통행시간과 비교를 통해 통계적 적합성을 검증하고자 한다.
본 연구는 차량검지기 데이터를 이용한 통행시간 추정 및 예측에 관한 수집기법 및 추정·예측기법의 고찰을 통해 고속도로 환경에 적합한 통행시간 추정 및 예측모형을 개발하는 데 목적이 있다. 먼저, 기존 통행시간 추정기법의 고찰을 통해 차량검지기에서 수집되는 교통데이터 중 교통류의 변동을 민감하게 포착할 수 있는 교통량을 이용한 통행시간 추정모형을 정립하고자 하였다. 기존방식인 차량검지기 속도 데이터를 이용한 통행시간과 본 연구에서 제안한 추정모형과의 비교 분석을 위해, 실측치에 거의 근사하는 통행료 징수시스템의 출발지기준 통행시간을 이용하여 통행시간 산출기법의 적용성 평가를 수행한 결과, 고속도로 구간의 혼잡시 본 연구모형에 의한 통행시간 산출방식이 기존방식보다 신뢰성있는 통행시간을 제공할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구에서는 고속도로 구간의 차량통과속도가 70km/h이상일 때는 기존 차량검지기 속도데이터를 이용한 통행시간 산출방식을 적용하고 혼잡시에는 교통량을 이용한 추정모형에 의한 통행시간 산출방식을 병용하여 적용하는 것이 타당하다는 결론을 도출하였다. 통계적 모형을 이용한 교통상황의 예측과 보다 정확한 통행시간을 예측하기 위해 본 연구에서 칼만필터를 이용한 단기 예측을 수행해 본 결과, 시시각각 변화하는 고속도로의 교통류에 대해 예측력이 우수한 것으로 판단되었다.
지금까지의 링크통행시간에 대한 연구는 개별 차량의 평균을 통한 평균링크통행시간 산정 및 추정의 제한적인 연구가 대부분이었다. 그러나, 링크통행시간은 교통조건, 신호운영조건, 도로조건 등 다양한 영향인자로 인해 통행시간 분포가 구분되는 특성을 나타낸다. 따라서, 링크통행시간 특성을 좀 더 미시적으로 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 GPS를 이용한 실시간 교통자료 수집의 방법에 대해 살펴보았으며, GPS를 이용한 RTK 측량을 이용한 실시간 자료수집을 통하여 링크통행시간에 대한 연구를 수행하였다. 또한, 신호운영에 의한 영향으로 인한 링크통행시간 분포특성을 분석하기 위해 링크통행시간에 대한 현장조사를 추가적으로 실시하였다. 현장조사 결과분석을 통해 통행시간 분포특성 및 원인을 분석하고 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 보다 다양한 조건을 부여하여 링크통행시간분포비율에 영향을 주는 변수들에 대한 검토하고 통행시간 분포비율을 추정할 수 있는 모형을 구축하였다. GPS 실험차량을 이용한 주행실험결과를 분석한 결과 순행시간으로만 이루어지는 링크통행시간과 적색시간 동안 대기하였다가 링크구간을 통과하여 순행시간에 신호 대기시간을 더한 링크통행시간으로 통행시간이 구분되는 현상을 확인할 수 있었으며 따라서, 링크통행시간에 대한 분석은 통행시간을 하나의 평균통행시간으로 인식하는 것보다 두 개의 구분된 통행시간을 동시에 고려하는 것이 바람직할 것으로 판단되었다. 링크통행시간 분포특성에 대한 연구결과 또한, 통행시간이 양분되어 분포하는 것으로 분석되었다. 따라서, 링크통행시간의 경우 평균통행시간에 의한 결과보다 신호지체가 발생하지 않는 통행시간과 신호지체가 발생하는 통행시간으로 구분하는 것이 교통상황을 인식하는 것이 바람직할 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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