국도의 단속교통류의 특성을 고려한 교통량 동질구간이란 도로의 공급측면에서 주요 신호교차로의 분기, g/C 비율, 신호교차로간 거리등으로 분할할 수 있으며, 교통수요측면에서는 교통량 변화 패턴곡 서로 유사하면서 정량적인 교통특성(예를 들어, 교통량의 크기나 속도의 범위 등)이 거의 같은 인근 검지기들로 이루어진 구간을 말한다. 본 연구에서는 국도 3호선의 곤지암 IC에서 장지 IC간의 10.72km를 대상으로 수집한 구간통행시간 자료와 검지기에서 수집한 지점 교통량과 속도 자료를 이용하여 기존의 이상치 제거방법에서의 문제점을 제시하고 참조자료를 활용한 새로운 유효 데이터 확보방안을 제시한다. 나아가, 향후 통행시간 추정모형 제작 및 검지기 자료의 이상치 및 결측 자료의 보정을 위한 동질구간의 선정방법을 KHCM 방식에 의한 공급자 측면과 교통류의 특성을 고려한 수요자 측면을 동시에 고려하여 제시하였다. 이러한 구간자료와 지점자료를 공유한 국도 구간의 교통류 특성에 관한 연구는 향후 소요시간 추정과 결측 및 데이터 보정에 필요한 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.
교통운영의 효율성과 안전성을 획기적으로 향상시키는 차세대교통체계인 ATIS 하부시스템 중 공공성과 사업성을 동시에 가지는 VTIS는 매우 중요하다. 특히, 특정이용자의 수요에 따라 상세한 교통정보를 제공할 뿐만 아니라, 민간부문의 참여도가 높아 부가적인 파급효과의 기대가 크므로 시급한 도입이 예상된다. 하지만 VTIS 서비스 제공매체는 상당히 다양하기에 각 제공매체별로의 적정요금과 요금지불방식도 상당히 다양해지므로, 이에 대한 적절한 기준이나 연구가 시급한 실정이다. 하지만 기존 연구들은 최적경로 산정에만 치중되어 있어 서비스 이용수요와 이용자의 입장이 고려된 적정이용료 산정에 대한 연구는 전무하다. 따라서 본 연구는 가상의 다른 가격시나리오 하에서 VTIS 서비스의 이용여부를 설문조사하고, 이항로짓모형을 이용하여 운전자들의 이용수요를 예측하였다. 그리고 설문조사시 이용응답자를 대상으로 순서형 프로빗 모형을 이용하여 각 지불방식별로 이용행태 범주별로 이용률을 산정하고 이에 민감도 분석을 실시하여 월별 지불방식에서는 2800원, 통화당 지불방식에서는 한 통화당 145원의 적정이용료를 산정하였으며 이때의 VTIS 서비스 이용률은 각각 65%와 75%로 나타났다.
In Korea, almost 700 industrial parks are under operation. Generally, industrial parks consist of national industrial parks and local industrial parks which are managed by a central government and by local governments respectively. The developing countries such as Korea, China and Vietnam etc. have constructed many industrial parks, which result in the change of land use pattern and also affect future trip demands. Therefore, in estimating traffic demands, it is very important to consider the industrial park development. This study aims to improve the methodology in estimating a freight trip generation rate with the data based on a nationwide commodity freight survey. The result showed that it is desirable to apply freight trip generation rate by the industry sector in estimating freight trip generations and using the production area of firm as an indicator. Specially, the reliability of the rates through a survey could be made sure because a sample rate based on firms in industrial parks was over 25% and the response rate was over 67%. The sample rate and response rate are very superior as compared to surveys conducted in many other countries. Because industrial parks have significant effects on forecasting transportation demand in pre-feasibility studies of transport and logistics projects, it is expected that the accuracy of freight trip demands would be improved through the results of this study.
The purpose of this study is to improve the strategies for transportation systems of container cargoes in Busan port. Therefore, container cargoes forecasting is done through logistic methods based on past trends. In 2011, container cargoes demand was forecasted 8.791 million TEU(T/S including 12.559 million TEU). In order to improve transportation systems of container cargoes, the conclusions of this study can be summarized as follows ; \circled1 port facilities expansion, \circled2 diversity of container transport modes, \circled3 make up ICD and exclusive container roads, \circled4 the second Seoul-Busan Expressway.
영향권은 도로시설물 건설 이후에 통행패턴이 현저하게 변화되는 지역을 의미한다. 영향권은 교통수요 예측이나 경제성 분석시 공간적 범위를 결정하는 중요한 기준이 된다. 그러나 현존하는 영향권 설정 방법(O/D를 이용한 방법, 교통량의 변화를 이용하는 방법, 교통량의 변화율을 이용하는 방법)들은 영향권 설정에 대한 일정한 기준이 없어 분석가의 판단에 따라 임의로 영향권이 좌우되는 한계가 있다. 본 논문에서는 현재 사용되고 있는 영향권 설정방법을 분석하고, 통행시간을 이용한 영향권 설정방법을 새로이 제시하였다. 통행시간을 이용한 영향권 설정방법은 죤간 통행시간자료를 바탕으로 사업지역 죤 발생량을 기준으로 95%의 교통량이 통행하는 지역 중 통행시간의 95%에 해당하는 영역까지를 영향권으로 설정하는 방법이다. 또한 이 방법을 통해 영향권 설정에 대한 일정한 기준을 제시하였다.
Ozone has been a problem in big cities. That is secondary air pollutant produced by nitrogen oxide and VOCs in the atmosphere. In order to solve this, the first to be the analysis of the $NO_x$ and VOCs. The main source of nitrogen oxide is the road mobile. Industrial sources in Seoul are particularly low, and mobile traffics on roads are large, so 45% of total $NO_x$ are estimated that road mobile emissions in Seoul. Thus, it is necessary to clarify the relation with the activity of road mobile source and $NO_x$ concentration. In this study, we analyzed the 4 locations with roadside automatic monitoring systems in their center. The V.K.T. calculating areas are set in circles with 50 meter spacing, 50 meter to 500 meter from their center. We assumed the total V.K.T. in the set radius affect the $NO_x$ concentration in the center. We used the hourly $NO_x$ concentrations data for the 4 observation points in July for the interference of the other sources are minimized. We used the intersection traffic survey data of all direction for construction of the V.K.T. data, the mobile activities on the roads. ArcGIS application was used for calculating the length of roads in the set radius. The V.K.T. data are multiplied by segment traffic volume and length of roads. As a result, the $NO_x$ concentration can be expressed as linear function formula for V.K.T. with high predictive power. Moreover we separated background concentration and concentrations due to road mobile source. These results can be used for forecasting the effect of traffic demand management plan.
본 연구는 자동차 배출가스에 의한 대기질의 사회적 비용 추정 결과의 객관성 향상을 목적으로, 일 단위, 첨두 비첨두 시간단위, 각 시간 단위별 대기질의 사회적 추정 방법 차이가 그 결과에 미치는 영향을 살펴보고 그 시사점을 도출하였다. 분석결과, 대기질의 사회적 비용은 분석 시간대에 따라 약 24배까지 차이가 발생하는 것으로 나타났으며, 일 단위와 각 시간 단위 통행배정에 따른 대기질의 사회적 비용은 연 평균 약 6,536억원의 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 한편 첨두 비첨두 단위와 각 시간 단위의 통행배정에 따른 추정 결과는 약 1%의 차이가 발생하지 않는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해, 대기질의 사회적 비용은 통행배정 방법론에 따라 큰 차이가 발생한다는 점을 확인하였고, 특히 CAPSS의 방법보다 시간대 분석이 가능한 교통수요분석 기법에 의한 배출량 및 대기질 비용 추정방법이 보다 정확도가 높음을 입증할 수 있었다. 아울러 대기질 개선을 위해, 시간대별 교통수요관리의 필요성을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 평양 및 백두산 관광 등 남북한의 교류에서 발생하는 항공여객과 항공물동량 수요를 예측함으로써 향후 남북한간 교류협력 활성화시 원활한 항공교통서비스를 제공할 수 있도록 하는 데 있다. 본 연구에서는 남북한간 교류협력 시나리오의 전개에 따라 항공수요가 획기적으로 도약할 수 있는 상황을 상정하고, 기술적으로는 회귀분석의 툴을 적용하였다. 회귀분석을 통해 전체 교류인원을 예측한 후 전체 교류인원에 대한 항공교통의 비중을 적용하여 항공여객 수요를 예측하였다. 또한, 예측된 항공여객 수요로부터 추정한 항공물동량을 포함하여 공항 및 노선별 항공편을 예측하였다.
최근에는 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 한 수요예측 기술이 전자상거래, 물류, 유통 분야의 스마트화를 가속화하고 있다. 특히, 글로벌 운송 네트워크와 현대적인 지능형 물류의 중심인 항만은 4차 산업혁명으로 인한 세계 경제 및 항만 환경의 변화에 발 빠르게 대응하고 있습니다. 항만물동량 예측은 신항만 건설, 항만확장, 터미널 운영 등 다양한 분야에서 중요한 영향을 담당하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 항만 물동량 예측에 자주 쓰이는 시계열 분석과 타 산업에서 좋은 결과를 도출해내고 있는 딥러닝 분석을 비교하여 부산항의 미래 컨테이너 예측에 적합한 예측모델을 제시하는 것이다. 부산항 컨테이너 물동량을 이용하여 학습시키고 그 이후 물동량 예측을 진행하였다. 또한, 상관관계 분석을 통해 물동량 변화와 관련된 외부변수를 선정하여 다변량 딥러닝 예측모델에 적용하였다. 그 결과 부산항 컨테이너 물동량만 이용한 단일변수 예측모델에서 LSTM의 오차가 가장 낮았고, 외부변수를 이용한 다변수 예측모델에서도 LSTM의 성능이 가장 우수하였다.
기종점자료(Origin-Destination 자료: 이하 OD)는 교통수요예측에 있어 필수적인 정보로서 이를 실제조사하거나 또는 추정하기 위하여 수많은 기법들이 활용되었다. 기존의 OD 추정기법은 일정한 가구 표본을 추출하여 이를 전수화하는 것이 일반적이었으나, 정확도의 문제점을 내포하고 있었다. 이를 보완하기 위하여 링크 교통량, 표본링크이용비 등의 추가 정보를 활용하여 OD를 추정하는 연구들이 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구는 프로브 차량자료에서 수집된 정보를 추가 정보로 활용하여 OD를 추정하는 연구로 시 공간적으로 변동하는 적정 표본율을 찾아내는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 각 링크의 교통량 오차율을 목적함수로 설정하였으며, 가상 네트워크에 대한 사례분석 결과 전수화된 OD와 실제OD 간의 MAE는 약 5.28%로 나타났다. 유비퀴터스 환경 하에서 획득된 다양한 실시간 정보는 본 연구에서 제시된 방법에 의해 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 이와 관련한 연구의 한계와 향후 과제를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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