고속도로는 건조시 많은 차량의 운행으로 인하여 오염물질의 축적이 높고, 강우시 불투수율이 높아 다량의 강우유출 수가 발생하는 지역이다. 특히 고속도로에서 발생하는 중금속, 각종 독성물질 및 입자상 오염물질들은 유출시 생태계에 큰 영향을 끼치게 된다. 따라서 본 논문은 2005년 개정된 수질환경보전법 및 비점오염원 관리 지침에 의거하여 바람직한 친환경적 고속도로 건설 및 유지관리를 위한 기초자료 제공을 위하여 수행된 연구이다. 이러한 기초자료를 확보하기 위하여 국내 4개 고속도로 지역에서 강우시 모니터링이 수행되었으며, 그 결과를 본 논문에 정리하고자 한다. 건조시에 축적된 각종 오염물질들은 강우 시작과 함께 고속도로로부터 유출되게 되는데, 특히 강우 초기에 다량의 오염물질 유출이 발생하는 초기강우 현상을 모니터링을 통하여 확인하였다. 유출되는 오염물질의 95% 신뢰 범위를 살펴보면, TSS의 경우 154.7-257.1 mg/L, COD가 138.9-197.6 mg/L, oil & grease가 3.5-6.4 mg/L, TN이 6.3-9.2 mg/L 그리고 TP는 2.3-3.31 mg/L의 범위를 나타냈다. 대부분의 모니터링에서 초기강우 현상이 발생하였으며, 이러한 초기강우는 강우지속시간 30분 이내에 대부분 끝나는 것으로 분석되었다. 또한 본 논문은 방대한 모니터링 자료를 통계 분석하여 그 결과를 정리였는데, 이는 향후 고속도로 오염물질 처리 및 저감 시설 설치시 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
PURPOSES : The density in uninterrupted traffic flow facilities plays an important role in representing the current status of traffic flow. For example, the density is used for the primary measures of effectiveness in the capacity analysis for freeway facilities. Therefore, the estimation of density has been a long and tough task for traffic engineers for a long time. This study was initiated to evaluate the performance of density values that were estimated using VDS data and two traditional methods, including a method using traffic flow theory and another method using occupancy by comparing the density values estimated using vehicular trajectory data generated from a radar detector. METHODS : In this study, a radar detector which can generate very accurate vehicular trajectory within the range of 250 m on the Joongbu expressway near to Dongseoul tollgate, where two VDS were already installed. The first task was to estimate densities using different data and methods. Thus, the density values were estimated using two traditional methods and the VDS data on the Joongbu expressway. The density values were compared with those estimated using the vehicular trajectory data in order to evaluate the quality of density estimation. Then, the relationship between the space mean speed and density were drawn using two sets of densities and speeds based on the VDS data and one set of those using the radar detector data. CONCLUSIONS : As a result, the three sets of density showed minor differences when the density values were under 20 vehicles per km per lane. However, as the density values become greater than 20 vehicles per km per lane, the three methods showed a significant difference among on another. The density using the vehicular trajectory data showed the lowest values in general. Based on the in-depth study, it was found out that the space mean speed plays a critical role in the calculation of density. The speed estimated from the VDS data was higher than that from the radar detector. In order to validate the difference in the speed data, the traffic flow models using the relationships between the space mean speed and the density were carefully examined in this study. Conclusively, the traffic flow models generated using the radar data seems to be more realistic.
2005년 하반기부터 국내 승용차시장에 경유승용차의 시판이 허용되면서 시장점유율이 점증하고 있어, 향후 서유럽의 경우와 같은 수준으로 까지도 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 경유승용차의 확대보급에 따른 터널 소요환기량 및 환기설비용량 변화를 검토하기 위하여 차령, 차종구성비, 매연 배출량 변화추이를 감안한 기준배출량을 달리하는 3가지 경우를 비교 분석하였다. 전형적인 2km 길이의 2차선 고속도로 터널을 대상으로 한 비교연구에서 현 환기설계기준상의 기준배출량과 경유승용차 구성비 40%를 가정한 Case 1의 경우, 현 설계기준보다 상대적으로 많은 소요환기량 및 환기설비용량을 요구하였다. 차령은 고려하나 경유승용차를 감안하지 않은 기준배출량을 설계에 반영하고 있는 실제 터널을 대상으로 한 Case2와, 차령 및 경유승용차 보급률을 동시에 고려한 배출계수에 의한 기준배출량을 적용한 Case3은 모두 EURO-3 규제기준과 비슷한 수준의 환기특성을 나타내는 것으로 분석되었다. 한편, 국내 기존 환기설계기준에 적용하고 있는 환경부 제작차 허용배출량 기준은 EURO-2 규제기준보다 높은 편으로 조사되었으며, 2006년부터 적용하고 있는 허용배출량 기준은 EURO-4 규제기준과 비슷하게 분석되었다. 본 연구는 향후 국내 경유승용차의 확대보급에 따른 경유차량 구성비의 증가, 매연 배출량 규제에 따른 매연배출량의 감소 등의 변화를 고려한 오염물질의 기준배출량 산정을 통하여 최적 소요환기량 및 환기설비용량 결정을 하기 위한 기초자료의 제공을 목적으로 하고 있다.
교통공학 분야에서 비상사태와 기후 변화로 인한 교통망의 영향을 연구하는 주제는 많은 관심을 받고 있다. 특히, 많은 인구가 거주하고 있는 도심지역 교통망에 대해서는 비상사태에 대응하기 위한 적절한 교통운영관리 대책이 필요하다. 이를 위해 교통망 수요와 공급에 비정상적인 상황이 발생했을 때, 영향권 내에 있는 차량들의 신속한 대피와 그 근방 지점으로 접근 하는 차량들에 대한 우회경로 정보제공 전략 개발을 위한 다양한 시뮬레이션 모형이 개발되어 왔다. 비상사태의 특성에 따라 요구되는 교통운영관리 전략 및 대응방안이 달라지는 것이 일반적이다. 이에 대한 연구의 일환으로 최근 들어 유비쿼터스 (ubiquitous) 통신 및 센서네트워크 기술을 적용하여 비상사태 발생 시 개별 맞춤 정보제공을 통해 교통운영관리의 실효성을 증진하기 위한 방안이 개발 중에 있다. 신속하고 정확한 비상사태 관련정보의 수집, 연계, 제공으로 교통운영관리에 대한 관리기반을 확보하고, 보다 체계적인 교통운영의 상황조치와 모니터링으로 교통운영관리의 시스템 안전성을 유지하는 것이다. 본 연구에서는 이에 필요한 핵심 사항 중 비상사태 발생 시 차량에 대한 대피 및 우회정보 제공을 위한 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 알고리즘은 비상사태 발생 시 교통망에 근거한 동적 대피 및 우회경로 제공을 위해 동적 최단경로 탐색기법과 동적 통행배정모형을 기반으로 하였다. 이를 서울시 강남구 도로망에 적용하였고 가상 시나리오(테러 발생)에 따라 모형의 성능을 평가하였다.
본 연구는 고속도로에서 발생하는 비반복적 정체 중 교통사고로 인하여 발생하는 돌발상황에 대한 운영관리 부족 및 처리시간에 대한 정보제공 요구증가에 따라 이에 대응할 수 있는 돌발상황 처리시간 예측모형개발을 개발하였다. 돌발상황 처리시간 예측모형을 개발하기에 앞서 종속변수인 사고처리시간을 사고등급 A, B, C등급으로 구분하였으며, 독립변수로는 교통량, 사고차량수, 사고시간대 등 총 15개 변수를 적용하여 모형을 개발하였다. 모형도출결과 돌발상황 처리시간에 영향을 미치는 주요변수로는 교통량, 중차량포함여부, 사고시간대가 도출되었다. 또한 돌발상황 처리시간 예측모형에서 영향 변수로 도출된 변수들을 토대로 의사결정나무를 구축하였으며, 이때 CHAID기법을 적용하였다. 그 결과 1차적으로 사고등급 A, B등급과 C등급으로 구분되었으며, 2차적으로는 도로의 교통량으로 분리되었다. 본 연구를 통하여 도출된 돌발상황 처리시간 예측모형과 의사결정나무를 통하여 향후 고속도로 돌발상황 발생시 도로이용자들에게 보다 신속하고 실효성있는 교통정보를 제공하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
2007년 경찰청 통계자료에 따르면 사업용 차량(시내, 시외, 기타 버스)의 교통사고 건수는 당해 교통사고 건수의 3.5%에 해당한다. 사업용 차량의 경우 운전자 외 다수 승객의 안전을 책임져야 하므로 더욱 심각한 사회적, 경제적 문제를 초래한다. 이러한 사업용 차량의 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부흥하기 위하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등 다양한 형태의 시스템이 사용되고 있으나 이러한 시스템은 사고 후 차량데이터를 기반으로 위험운전 여부를 분석하여 운전자를 관리하기 때문에 실시간으로 운전자를 관리하기에는 큰 한계가 있다. 또한 현재 운영되고 있는 주행기록계는 운전자에게 실시간으로 경고정보를 제공하지만 실제 위험운전 여부와 상관없이 차량의 속도와 RPM정보만을 이용하여 운전자에게 경고를 제공하고 있어 효율이 매우 떨어지는 실정이다. 이에 본 연구에서는 선행연구에서 개발된 위험운전 유형과 그 유형을 판단할 수 있는 프로그램이 탑재되어있는 시뮬레이터를 이용하여 우선적으로 일반운전자를 대상으로 하여 시뮬레이터 실험을 진행하였다. 본 연구에서 산정 되어지는 가중치를 이용하여 운전자에게 경고정보를 제공한다면 매우 효율적인 시스템이 될 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 본 연구는 일반운전자의 시뮬레이터 실험에 따른 가중치이므로 실제 적용하기에는 한계성이 있는 것이 사실이므로 향후 연구에서는 실제 사업용 차량 운전자의 운전행태 데이터를 기반으로 하여 연구를 보완하여야 할 것이다.
최근 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통하고 상황인식 기반의 지식이 결합되어 인공지능 서비스를 제공하는 사물인터넷 (IoT : Internet of Things) 환경이 급속도로 발전하고 있다. 이러한 사물인터넷의 발전과 더불어 C-ITS (Cooperative Intelligent Transport System) 환경에서 고속으로 이동하는 차량이 기존의 노변 인프라 외에 주행 중인 다른 차량까지 교통 인프라에 포함하여 차선 및 번호판 인식, 전방 사고 및 도로 공사 감지 등 쌍방향 정보 공유를 통해 효율적인 도로 주행을 함으로써 운전자에게 편리성과 안전성을 높여주고 나아가 교통 효율성을 높이고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 C-ITS 환경에서 고속도로 주행 시 버스전용 차선 인식 후 교통 인프라와 연계하여 버스전용 차선 내 주행차량의 주행 가능 여부를 판단하고 이에 따른 후속 조치에 관한 연구를 진행하였다. 버스전용차선 인식을 통해 버스전용 차로의 위치를 파악한 후 후속 차량의 정면 전방 및 측면 전방 차량의 번호판 인식을 진행하고 향후 교통 인프라로 하여금 인지하게 하는 방법에 관한 학습과 해당 실험결과를 제시하였다.
도로관리청은 고속도로 진·출입 톨게이트 및 본선에 저속 WIM 또는 고속 WIM을 설치하여 과적차량을 단속하고 있으나, 근래 과적 화물차가 가변축을 불법 조작하여 도로관리청의 과적차량 단속시스템을 지능적으로 회피하는 운행이 증가하고 있다. 과적 검문소 진입 시에는 차축을 모두 내려 정상 통과하고 본선 주행 시에는 가변축을 불법으로 들어 축하중 10톤을 초과하여 과적 운행하는 방식이다. 이에 본 연구는 도로변에 차량 옆면 촬영 카메라를 설치하여 도로 주행 중인 화물차의 가변축 상태를 검지하는 기술을 개발하였다. 과적차량 검문소의 계중정보 연계 시 검문소 진출 후 차축을 들어 과적 운행하는 차량을 단속할 수 있는 기반기술이다. 제안기술은 제2서해안고속도로 송산마도IC~마도JC 구간 노변에서 취득된 영상을 학습데이터로 가공하고 Mask RCNN 알고리즘을 활용하여 타이어를 인식하였으며 인식된 타이어들을 배열하고 높이차를 측정하는 방식으로 타이어의 들림 여부를 판단하였다.
자율주행차량에서 핵심적인 역할을 수행하는 LiDAR의 주변 환경 검지 시인성을 향상시키기 위해서는 LiDAR 성능의 개선 뿐만 아니라, 검지 물체의 개선도 필요하다. 이에 본 연구는 LiDAR 센서를 통해 수집되는 point cloud 데이터 기반의 형상인식 알고리즘을 활용하여 자율주행차량이 인식하기에 유리한 교통안전표지 형상과 개선방안을 제시하였다. 실험을 위해 point cloud 활용 연구에서 보편적으로 활용되는 DBSCAN 기반의 도로표지 인식·분류 알고리즘을 개발하고 실도로 환경에서 32ch LiDAR를 활용, 도로표지 5종에 대한 인식 성능 실험을 수행하였다. 연구결과, 정사각형이나 원형보다는 상하 비대칭이 있는 정삼각형, 직사각형과 같은 형상이 보다 적은 점군의 수로도 검지가 가능하고, 83% 이상의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한, 정사각형 표지의 크기를 1.5배 확대할 경우, 분류 정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 결과는 미래 자율주행 시대의 센서를 위한 전용 도로·교통안전시설물 개선 및 신규 시설물 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
WAVE (Wireless Access in Vehicular Environments) 통신은 차량이 주행하면서 도로 인프라 및 다른 차량과 상호 통신하며 교통정보 및 서비스를 교환 및 공유하는 정보통신 융합 시스템인 국내 C-ITS (Cooperative-Intelligent Transportation System)의 핵심적인 기술이다. 본 논문에서는 고속도로에서의 WAVE 통신에 있어서 통신거리에 따라 통신성능이 현저히 떨어지는 null 점의 발생 위치를 분석하기 위하여 two-ray 지면 반사 모델을 사용하여 down-fade와 up-fade가 발생하는 위치를 수식으로 정의하였으며 실제 고속도로 LOS (Line Of Sight) 환경에서 WAVE 통신 장치를 사용한 RSSI (Receiver Signal Strength Indicator) 값 측정 실험결과와 비교 검증하였다. 또한, down-fade 발생의 문제점을 개선하기 위하여 수신 안테나 다이버시티 기능을 적용한 WAVE 통신 보드를 구현하고 실험을 통해 수신 성능이 개선되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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