본 교통사고 동영상 DB 설계의 연구 목적은 교통사고 자동기록장치에서 수집되는 교통사고 동영상 자료를 효율적으로 활용하기 위한 교통사고 동영상 DB 구축 방안에 관한 연구이며, 이를 위해 ISO/IEC 11179 표준인 MDR을 이용한 교통사고 동영상 DB 논리 모델을 제안하는 데 있다. 본 논문에서 제안하는 DB구조를 통해 실시간 대용량 교통사고 동영상 데이터에 대한 데이터의 생성, 관리 및 검색 성능을 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라, MDR 표준 개념 적용으로 상호 이질적인 DB 간의 상호운용성(interoperability)이 증대된다.
PURPOSES : The purpose of this study is to analyze the service life of expressway pavement based on both traffic volumes and use of deicing chemicals. METHODS : A database was built using expressway rehabilitation history information from over the last decade. In order to estimate the service life of expressway pavement, various analysis methods were considered, and a decision was made to perform analysis using a method based on an accumulated rehabilitation ratio. The service life of expressway pavement was then analyzed by classifying the scale of traffic volume and extent of de-icing chemicals used. RESULTS : The service life of PMA and SMA ranged from 7.8 to 10.6 years and from 9.9 to 12.0 years, respectively. The service life of JCP ranged from 16.0 to 22.2 years, and the service life of CRCP was 33.5 years on average. Results of assessing service life according to traffic volumes and de-icing chemicals showed that the lower the traffic volumes were, the greater the service life of PMA and JCP, and the less that de-icing chemicals were applied, the greater the service life of JCP. CONCLUSIONS : The dependence of expressway pavement service life on traffic volumes and de-icing chemicals makes it possible to apply LCCA for regional maintenance plans and cost-effective selection of expressway pavement type.
In recent years, energy consumption in the transportation sector by expanding motorization continues to increase in almost every country in the world. Moreover, the growth rate of the transportation energy consumption is significantly higher than those of the civilian and industrial sectors. Therefore, every country strives to reduce its dependence on private transport, which is the main contributor to the transportation energy consumption. In many countries, concepts such as Transit Oriented Development (TOD) or New Urbanism, which controls road traffic by increasing the proportion of the public transportation significantly, have been implemented to encourage a modal shift to public transport. However, the level of change required for eliminating environmental problems is a challenging task. Minimizing transportation energy consumption by controlling the increase of the traffic demand and maintaining the level of urban mobility simultaneously is a pressing dilemma for each city. Grasping the impact of the diversity of the urban transport and infrastructure is very important to improve transportation energy efficiency. However, the potential for reducing urban transportation energy consumption has often been ineffectively demonstrated by the diversity of cities. Therefore, the accuracy of evaluating the current efficiency rate of the urban energy consumption is necessary. Nevertheless, quantitative analyses related to the efficiency of transportation energy consumption are scarce, and the research on the current condition of consumption efficiency based on international quantitative analysis is almost nonexistent. On the basis of this background problem definitions, this research first built a database of the transportation energy consumption of private modes in 119 cities, with an attempt to reflect individual travel behaviors calculated by Person Trip data. Subsequently, Data Envelopment Analysis (DEA) was used as an assessment method to evaluate the efficiency of transportation energy consumption by considering the diversity of the urban traffic features in the world cities. Finally, we clarified the current condition of consumption efficiency by attempting to propose a target values for improving transportation energy consumption.
도로부문의 온실가스배출량 산정시 활용되는 tier3방법론은 주행거리데이터를 기반으로 한다. 하지만 기존 대부분의 자료들은 단독으로 지역단위의 주행거리를 대변할 수 없고 지역별, 차종별, 연료별, 도로유형별 특성을 반영한 통합활동자료(주행거리데이터)가 미흡하여 온실가스배출량 산정의 신뢰도가 부족하다. 따라서 본 연구는 첫째, 지자체단위(배출지점)의 정확한 온실가스배출량을 산정할 수 있는 주행거리기반의 활동자료(통합데이터베이스) 구축과 이를 활용한 온실가스배출량 산정방법론을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 교통안전공단의 주행거리자료, 국토해양부의 차량등록통계, 도로교통량, 한국교통연구원의 국가교통데이터베이스, 지방자치단체 평균속도 등을 활용하였으며, 이는 교통관련 데이터의 통행패턴(유 출입교통량, 내부교통량)을 반영하여 지자체단위(배출지점)의 산정방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 둘째, 본 연구에서 제시한 방법론 검증을 위해 적용대상지를 서울시로 하였으며, 본 연구에서 제시한 모형의 검증을 위하여 기존에 발표된 세 가지 온실가스배출량 산정결과와 비교하여 적정수준임을 제시하였다.
트럭은 상대적으로 낮은 운송비용과 그 운영의 탄력성 때문에 화물 운송에 가장 널리 이용되는 교통 수단이다. 그러나 전체 교통량에서 트럭교통이 차지하는 비율이 높은 곳에서는 심각한 안전 문제를 일으킬 수 있다. 트럭사고는 다른 차량간의 사고보다 더 심각한 부상이나 사상자를 야기 시킬 수 있다. 따라서, 트럭 교통과 관련된 안전 문제는 교통 시스템을 운영, 관리하는 공공부분과 이러한 시스템을 이용하는 일반 운전자에게 있어 중요한 문제이다. 본 연구에서는 트럭관련 사고 자료를 이용하여 교통 조건에 따른 사고 형태를 조사하고 통계기법을 사용하여 현장에서 조사된 사고 요인들 중 어떤 것이 가장 큰 트럭관련 사고 요인인지를 분석한다. 이 연구를 위한 자료는 TASAS의 database를 이용하였다. 중요 사고 요인이 분석이 되면, 효과적이고 효율적인 트럭 관리 전략에 대해 논의해 볼 수 있다.
현재 철도계획에 이용되고 있는 교통수요예측 지역간기종점(OD)자료는 국가교통데이타베이스(KTDB)를 이용하고 있다. KTDB의 자료는 우리나라 지역간 총통행량을 조사한 후 도로, 철도, 항공등으로 배분하는 방법을 이용하고 하고 있다. 그러나 철도의 경우는 철도역이 기존의 존과 일치하지 않거나 1개존에 다수의 철도역이 존재하여 Connector가 연결되지 않아 적용 방법상에 문제점이 있는 것으로 나타났다. 이로 인해 KTDB를 이용한 철도부분의 교통예측은 다른 교통수단에 비해 신뢰성이 크게 떨어지고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 검토 분석하고, 신뢰성을 높이기 위해 집계모형(Aggregate Model) 기법을 활용한 철도의 교통수요예측 방법(직접수요추정 : Direct Demand Estimation)을 제안하였다. 본 연구에서는 집계모형에 지역간의 인구, 거리, 산업체종사자수, 자동차대수, 도로연장등 사회경제지표의 연관성을 분석하여 철도분야 수요예측의 오차를 최소화할 수 있는 방법을 연구하였다.
집중 호우로 인한 침수, 산사태와 같은 자연 재해는 인명, 재산 피해 뿐만 아니라 교통혼잡 및 고립과 같은 피해를 주게 된다. 도로 공간에서 운전자들은 이러한 재해정보를 인지하지 못할 시 해당 위험지역으로 진입하게 되며 그 피해는 시간이 지날수록 확산된다. 본 논문에서는 이러한 위험지역에 대한 정보를 수집하기 위하여 스마트폰 애플리케이션과 전송받은 데이터를 관리하기 위한 C/S기반의 시스템을 개발하였다. 전송받은 데이터를 이용하여 위험지역을 분석하고 분석된 위험구간정보에 대한 공간데이터베이스를 지도 서버를 이용하여 스마트 폰 애플리케이션 상에서 표출 할 수 있어 보다 효율적인 정보 제공이 이루어 질 수 있을 것이라 생각된다.
Recent cohort studies have relied on exposure prediction models to estimate individual-level air pollution concentrations because individual air pollution measurements are not available for cohort locations. For such prediction models, geographic variables related to pollution sources are important inputs. We demonstrated the computation process of geographic variables mostly recorded in 2010 at regulatory air pollution monitoring sites in South Korea. On the basis of previous studies, we finalized a list of 313 geographic variables related to air pollution sources in eight categories including traffic, demographic characteristics, land use, transportation facilities, physical geography, emissions, vegetation, and altitude. We then obtained data from different sources such as the Statistics Geographic Information Service and Korean Transport Database. After integrating all available data to a single database by matching coordinate systems and converting non-spatial data to spatial data, we computed geographic variables at 294 regulatory monitoring sites in South Korea. The data integration and variable computation were performed by using ArcGIS version 10.2 (ESRI Inc., Redlands, CA, USA). For traffic, we computed the distances to the nearest roads and the sums of road lengths within different sizes of circular buffers. In addition, we calculated the numbers of residents, households, housing buildings, companies, and employees within the buffers. The percentages of areas for different types of land use compared to total areas were calculated within the buffers. For transportation facilities and physical geography, we computed the distances to the closest public transportation depots and the boundary lines. The vegetation index and altitude were estimated at a given location by using satellite data. The summary statistics of geographic variables in Seoul across monitoring sites showed different patterns between urban background and urban roadside sites. This study provided practical knowledge on the computation process of geographic variables in South Korea, which will improve air pollution prediction models and contribute to subsequent health analyses.
본 논문은 유비쿼터스 네트워크의 텔레매틱스 기술을 기반으로 자동차에 장착된 블랙박스에 IPv6에 의한 고유한 주소를 부여한다. 블랙박스는 시동 시에 운전자의 인증을 받아 작동하며 자동차의 주행기록을 영상신호 처리부와 센서신호 처리부회 분석하여 실시간으로 기록한다. 기록된 자료는 유비쿼터스 네트워크를 통하여 암호화되어 전송되며 도로변의 기지국 센서들을 통해 끊김 없는 위치 추적과 이동성 자료를 생성한다. 이 자료는 교통운영관리센터의 교통기록 데이터베이스에 IPv6 고유주소로 저장된다. 블랙박스를 장착한 자동차가 교통사고나 범죄에 사용된 경우에, 자동차용 블랙박스에서 회수된 코드와 IPv6주소, 교통기록 데이터베이스에 저장된 자료를 비교하여 검증과 인증을 통해 무결성을 확보한다. 이 포렌식 자료는 법정에서 책임소재와 판단의 증거자료로 인정받아 고도지식정보화사회에 편리하고 안전한 인간생활에 기여하게 될 것이다.
PURPOSES : The Toll Collection System (TCS) operated by the Korea Expressway Corporation provides accurate traffic counts between tollgates within the expressway network under the closed-type toll collection system. However, although origin-destination (OD) matrices for a travel demand model can be constructed using these traffic counts, these matrices cannot be directly applied because it is technically difficult to determine appropriate passenger car equivalent (PCE) values for the vehicle types used in TCS. Therefore, this study was initiated to systematically determine the appropriate PCE values of TCS vehicle types for the travel demand model. METHODS : To search for the appropriate PCE values of TCS vehicle types, a traffic demand model based on TCS-based OD matrices and the expressway network was developed. Using the traffic demand model and a genetic algorithm, the appropriate PCE values were optimized through an approach that minimizes errors between actual link counts and estimated link volumes. RESULTS : As a result of the optimization, the optimal PCE values of TCS vehicle types 1 and 5 were determined to be 1 and 3.7, respectively. Those of TCS vehicle types 2 through 4 are found in the manual for the preliminary feasibility study. CONCLUSIONS : Based on the given vehicle delay functions and network properties (i.e., speeds and capacities), the travel demand model with the optimized PCE values produced a MAPE value of 37.7%, RMSE value of 17124.14, and correlation coefficient of 0.9506. Conclusively, the optimized PCE values were revealed to produce estimates of expressway link volumes sufficiently close to actual link counts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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