국내의 경우 대중교통 최소서비스 수준 분석을 통해 대중교통 접근성을 평가하고 있으나 이는 운영자 측면의 평가로 이용자 측면의 대중교통 접근성 분석은 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 알뜰교통카드 데이터를 이용하여 이용자의 대중교통 접근성을 분석한 결과 법정동보다 법정리의 접근시간 및 거리가 크며, 대중교통 접근성이 낮은 유형을 분류하여 분석한 결과 전체 평균 접근 시간에 비해 유형 1은 95%, 유형 2는 64% 더 크게 나타났다. 이러한 대중교통 접근성 문제 해결을 위해 델파이 조사를 통한 실시간 수요대응 자율주행 대중교통차량의 효율적인 도입 방안을 제시하고자 하였다. 델파이 조사 결과 기능은 환승연계 및 D2D, 서비스는 예약 및 정보제공서비스, 노선 운영 방식은 준동적 및 동적 운영, 접근거리는 300m, 노선 운행 거리는 10km, 정시성은 5분 이내와 같이 9개 항목에 대해 전문가들의 의견이 일치하였다.
실시간 수요대응형 자율주행 버스는 자율주행 버스와 실시간 수요대응형 버스의 단점을 상쇄시킨 미래교통수단이다. 하지만 버스 기능의 고도화로 실시간 수요대응형 자율주행 버스 도입 시 영향에 관한 정량화된 연구는 활발하지 않은 실정이다. 본 연구에서는 강화학습 기반 실시간 수요대응형 자율주행 버스를 미시적 교통 시뮬레이션에 적용하여 실시간 수요대응형 자율주행 버스의 정량화된 효과평가를 실시하였다. 구체적으로 수요 변화에 따라 실시간 수요대응형 자율주행 버스가 도로 네트워크에 끼치는 영향과 이용자 대기시간을 미시적 시뮬레이션 안에서 구현하였다. 시뮬레이션 대상지로는 한국교통대학교 인근을 선정하였다. 시뮬레이션 결과, 실시간 수요대응형 자율주행 버스는 기존 노선 고정형 버스 대비 이용자 대기시간과 평균제어지체는 감소하였고, 평균통행속도는 증가하였다. 본 연구를 통해 실시간 수요대응형 버스의 도입을 정량적으로 평가하는 것이 기대된다.
Regulation for the testing and operation of autonomous vehicles on public roadways has been recently developed all over the world. For example, the licensing standards and the evaluation technology for autonomous vehicles have been proposed in California, Nevada and EU. But specific safety evaluation scenarios for autonomous vehicles have not been proposed yet. This paper presents safety evaluation scenarios for extraordinary service permission of autonomous vehicles on highways. A total of five scenarios are selected in consideration of safety priority and real traffic situation. These scenarios are developed based on existing ADAS evaluation and simulation of autonomous vehicle algorithm. Also, Safety evaluation factors are developed based on ISO requirements, other papers and the current traffic regulations. These scenarios are investigated via computer simulation.
수요대응 교통수단 및 자율주행 대중교통서비스 등 이용자 중심의 대중교통서비스가 제공되고 있으나 수요대응 교통수단의 도입 기준인 대중교통 최소서비스 수준은 이용자의 대중교통 접근성을 확인할 수 있는 자료의 부재로 운영자 중심으로 평가되고 있다. 본 연구에서는 이용자의 대중교통 접근성을 파악할 수 있는 알뜰교통카드 데이터를 기반으로 법정동보다 작은 GRID 분석을 통해 동일 법정동 내에서도 대중교통 접근성이 차이가 있음을 확인하였고, 이를 기반으로 이용자 중심의 대중교통 최소서비스 수준 개선 방안을 제안하였다. 제안한 방식을 적용한 결과 현재 대중교통 최소서비스 수준에서는 확보 지역인 많은 법정동이 비확보 지역으로 분석되었다. 그러나 알뜰교통카드 데이터의 접근 시간은 이동 시간과 대기 시간을 포함하고 있으므로 확보 여부 판단 기준에 대한 추가적인 검토가 필요하다.
수요응답형 교통수단(demand-responsive transit: DRT)은 대중교통 서비스가 부족한 지역에 적정 수준의 서비스를 공급하고자 하는 개념으로 최근 인천 수요응답형 교통수단(Incheon mobility on demand: I-MOD), 세종 셔클 등 민간에서 서비스를 제공하기 시작했으며, 최근 자율주행기술을 접목하여 서비스를 제공하려는 연구가 진행되고 있다. 이러한 환경 변화에 맞춰 본 연구는 수요응답형 자율주행 대중교통서비스 평가 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 국·내외 관련 평가 제도, 연구 사례 및 자율주행 대중교통서비스의 특성을 검토하여 수요응답형 자율주행 대중교통서비스에 적합한 평가 지표 및 방법을 제시하고 계층화 분석(analytic hierarchy process: AHP)을 통해 각 지표의 중요도를 산정하였다. 이러한 연구 결과는 향후 수요응답형 자율주행 대중교통서비스를 제공하는 기관 평가에 활용되어 서비스 경쟁력을 제고하고 지속가능성을 확보하는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
A transportation problem in Korea is a serious issue that has to be solved urgently in the motor era of 15 million vehicles. Recently ITS has been introduced to improve efficiency of the current roads because an excessive budget and a long term construction are needed to build new roads. Therefore the government enacted the law as of ITS and the in architecture. However, these ITS information services were oriented to mainly vehicles and drivers, not public entities such as bus driver, passengers and so on. Nowadays lots of local autonomous city introduced a public transportation information system (PTIS), and providing useful information for the public. For this PTIS, important design issues are to be focused on detecting and tracking technology of moving bus, and a wireless communication link to transmit the location information. This paper presents design models using several wireless communication methods, and an implementation case using a Wireless packet Data communication Network (WDN) to transmit bus location information at Seoul, Korea.
본 연구는 Lv.4/4+ 자율주행 시대에 도로 설계, 운영, 시스템의 변화 방향을 분석하기 위해 도로, 교통, 자동차, ITS, 통신 분야의 전문가들을 대상으로 2차에 걸쳐 델파이 조사를 수행하였다. 델파이 조사 항목을 구성하기 위해 기초 설문조사를 진행하였으며, 자율주행과 밀접한 관련이 있는 분야의 전문가 14명을 대상으로 1차, 2차 델파이 조사를 진행하였다. 조사 결과 미래에는 공유형 AV, 대중교통 환승 중심의 교통운영으로 변경될 것으로 예상되며, 이에 따른 횡단구성의 변경이 있을 것으로 보여진다. 자율주행전용차로는 고속도로, 일반국도부터 도입이 예상되며, 도로 가측부가 아닌 도로 중앙부에 설치되고 기존 도로와 동일한 차로폭을 사용할 것으로 의견이 모아졌다. 자율주행자동차를 위해 시설물 측면에서는 보차분리시설의 확충이 필요하며, 위치 인식을 위한 시설물에 통신칩 삽입, 정밀지도 고도화, 노변통신시설 확충 등이 필요한 것으로 나타났다.
최근 전 세계적으로 빅데이터, AI, IoT, 자율주행, 디지털트윈 등 스마트시티 솔루션이 발달하면서 다양한 스마트기기와 SNS가 확산하고 사람들이 도처에 남긴 행적이 기록되면서 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터' 환경을 활용한 스마트시티 구축이 활발하게 진행 중이다. 본 연구의 목적은 4차 산업혁명에 따른 지속가능한 스마트시티의 도시정보·대중교통 접근성에 있어 시민의 교통 편의성 향상 및 효율적인 정책수립을 위해 빅데이터 기반의 객관적이고 체계적인 분석 모델을 개발하고, 지속가능한 도시의 공공·민간 DB를 활용한 빅데이터 기반 대중교통 접근성 및 정책관리 플랫폼 구축의 방법론을 도출하는데 있다. 이를 위해 광주광역시를 대상으로 상세생활권을 구분하고 기초 생활편의시설 접근성 및 빅데이터 기반 대중교통 시스템을 분석하였다. 그 결과, 1) 대중교통 네트워크 평가를 위한 빅데이터 활용, 2) 빅데이터 기반의 교통 수단/서비스 의사결정지원, 3) 도심 교통 네트워크 모니터링 서비스 제공, 4) 주차수요 발생원 분석 및 개선방안 제공과 같은 빅데이터 기반 도시정보·대중교통 접근성 플랫폼 구축을 제안하였다.
최근 국내 외에서 버스운행의 효율화 및 D2D(: Door to Door)서비스, 대중교통의 자율주행을 위해 교통데이터를 분석하여 다양한 분석결과를 도출해내고 있다. 하지만 대중교통, 특히 버스 지연시간의 예측을 위해 다양한 연구가 수행되고 있으나 단순분석, 데이터 취득의 한계로 현재까지의 연구는 미흡한 상태이다. 본 연구에서는 버스의 운행정보를 기반으로 요일, 날씨, 시간대 등의 데이터를 추가적으로 수집 가공하여 지연시간 추정을 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 향후 변수를 추가하여 정확도를 향상시킴으로써 자율주행 대중교통 및 대중교통 관제시스템에 활용이 가능하다.
무인 자율차의 공도 주행이 허용됨에 따라 연구에 활용가능한 자율차의 실도로 주행 데이터가 증가하는 추세이다. 따라서 혼합교통류 상황에서 실제 자율차가 교통안전에 미치는 영향을 분석할 수 있게 되었다. 자율차가 교통안전에 미치는 영향을 파악하기 위해서는 자율차의 주행행태를 효과적으로 반영할 수 있는 평가지표의 활용이 요구된다. 본 연구의 목적은 Waymo Open Dataset을 통해 자율차의 주행행태를 분석하여 단속류 도로 구간별 주행안정성을 평가하기 위한 주요 지표를 도출하는 것이다. 주성분 분석을 통해 단속류 도로 구간별 데이터에 대한 설명력이 높은 평가지표를 선별하고 주요 평가지표로 정의하였다. 이때, 종방향과 횡방향 주행 안정성을 구분하여 각각에 대한 주요 평가지표를 제시하였다. 이후 동일한 주요 평가지표가 도출된 단속류 도로 구간을 대상으로 주행안정성을 비교하였다. 비신호교차로 대비 곡선 단일로 구간에서 종방향 주행안정성이 약 35.48% 높게 도출되었다. 횡방향 주행안정성의 경우 비신호교차로 대비 신호교차로 구간에서 주행안정성이 76.08% 높게 도출되었으며, 직선 단일로가 곡선 단일로에 비해 146.87% 높은 것으로 도출되었다. 본 연구의 결과는 자율차의 실도로 주행 데이터를 활용한 자율차의 교통안전 영향 분석 시 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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