최근까지 노천광산을 대상으로 덤프트럭의 최적 운반경로 분석을 수행한 연구들은 주로 래스터 자료를 사용하였다. 그러나 래스터 자료는 격자 해상도에 따라 운반경로가 zigzag 형태로 심하게 왜곡될 수 있으며, 경로의 위상관계를 고려할 수 없는 한계가 있다. 벡터 네트워크 자료를 사용할 경우에는 이러한 문제점들을 해결할 수 있으나, 지형경사에 따른 덤프트럭의 성능 변화 특성이 최적 운반경로 분석시 반영될 수 있도록 할 필요가 있다. 본 연구에서는 노천광산 덤프트럭의 최적 운반경로 분석을 위해 지형경사에 따른 덤프트럭의 이동속도 변화를 반영할 수 있는 벡터 네트워크 자료의 생성 방법을 제시하였다. 수치지형모델 제작, 운반도로 디지타이징, 지형 경사도 계산, 경사도를 반영한 트럭의 이동속도 및 이동시간 계산 순으로 자료의 생성 작업이 진행된다. 제시한 벡터 네트워크 자료 생성 방법의 적용성과 효과를 알아보기 위하여 인도네시아 파시르 석탄노천광산의 로또 남부 채광장을 대상으로 간단한 사례연구를 수행한 결과, 제시한 방법이 ArcGIS Network Analyst 소프트웨어와 쉽게 호환이 가능하며, 최적 운반경로 분석시 지형경사에 따른 덤프트럭의 이동속도 변화를 효과적으로 반영할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 서울 대도시권의 대중교통체계를 구성하는 서울 시내버스 시스템과 수도권 지하철 시스템을 통합한 교통망의 각 노드인 버스정류장이나 지하철역의 시간거리 접근성을 계산하는 알고리즘을 제안하고 그 결과를 분석한다. 서울 대도시권 대중 교통망 그래프의 링크는 승객들이 노드들을 이동하는 데 소요되는 시간을 가중치로 설정하였다. 버스 노선과 지하철 노선의 노드들을 연결하는 링크들의 가중치는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 추출된 노선별 속도에 따라 인접한 노드들 사이의 이동시간으로 설정하고, 승객들이 도보로 이동할 수 있는 일정 거리 이내인 노드들 사이의 링크의 가중치는 승객의 도보 이동 시간으로 설정하였다. 최단 경로의 시간거리를 찾는 알고리즘의 입력으로 링크들의 가중치를 표현한 시간 거리 인접 행렬을 사용하고 그 출력으로 노드들의 최단 시간 거리 행렬을 구하여 각 노드의 접근도와 평균 이동시간을 계산하였다. 2013년도 데이터를 사용한 실험 결과에서 서울 대도시권 대중교통체계 통합 교통망의 노드들의 개수는 서울 시내 600개 버스노선들에 연결되어 있는 버스정류장 15,702개와 수도권 지하철 16개 노선들에 연결된 지하철역 575개를 합하면 16,277개가 된다. 이 논문에서 서울 대도시권 통합 교통망과 이미 연구되었던 서울 시내버스 교통망 및 수도권 지하철 교통망을 평균 접근도와 평균 이동시간 관점에서 비교 분석하였다. 본 논문은 서울 대도시권 대중교통체계의 버스와 지하철 통합 교통망에서 각 노드의 접근도를 계산하는 첫 번째 연구 결과를 서술한다.
현재 이용되는 모든 동적 통행배정모형들은 출발시간을 기준으로 기종점간의 통행량을 정의하고 있다. 하지만, 동적 OD가 출발시간을 통행수요의 동적 기준점으로 이용하는 것은 동적 통행배정 모형의 계산상 편의를 위한 것이다. 즉, 통행이 활동참여를 위해 발생하고 종료된다는 것을 고려하면 이러한 출발시간 기준 기종점표는 모든 종류의 통행들에 적용될 수는 없다. 예를 들어, 오전의 출근통행은 업무개시시간을 고려한 희망도착시간이 기준시간이 되고, 통근자들이 가정을 떠나는 출발시간은 희망도착시간과 예상 기종점 통행시간을 고려해 결정되는 것이다. 그러나 현재 개발되어 있는 모든 통행배정기법들은 출발시간으로부터 시간의 흐름에 따라 기점에서 종점으로 통행을 이동시키기 때문에 통행수요를 종점 희망도착시간을 기준으로 역방향계산을 할 수 없다. 따라서 현실과 동일한 결정과정을 통해 동적 통행배정을 할 수 있는 모형은 아직 개발되지 않았다. 본 연구에서는 이러한 문제인식 아래 희망도착시간을 기준으로 정의된 동적 기종점표를 교통망에 부하할 수 있는 동적 통행배정모형을 개발하였다. 개발된 모형은 희망도착시간분포와 예상 경로 통행시간을 이용하여 출발시간분포를 갱신하는 방법을 이용하였으며, GLS함수를 통해 수학식을 구성하였다. 개발된 모형은 두 가지의 소규모 교통망들에 적용되어 그 성능을 확인하였다.
승객들에게 보다 빠른 고속 열차 서비스를 제공하기 위해 무정차 열차를 비롯한 고속열차의 정차 패턴 최적화에 대한 관심이 증대하고 있다. 이러한 논의는 이후 정차 패턴을 활용한 차별화된 열차 서비스 및 그에 합당한 가격을 통해 신규 고속 열차 서비스 및 수요를 만들 수 있다는 측면에서 보다 더 큰 관심을 불러오고 있다. 일반적으로 정차 패턴은 효율적인 노선계획 작성에 의해 고려되는데, 효율적인 노선계획이란 모든 수요가 만족되고 전체 여정시간이 최대한으로 감소되는 열차 운행 계획을 말한다. 본 논문에서는 이를 위해 두 개의 최적화 모형을 활용한 2단계 프로세스를 제시한다. 첫 번째 단계는 모든 열차의 all-stop 패턴을 가정한 최소 횟수 혹은 최소 킬로미터 노선 계획을 작성하는 단계이고, 두 번째 단계는 첫 번째 단계로부터 도출된 열차들을 다양한 정차 패턴으로 분해하는 과정이다. 본 연구에서는 이와 같은 프로세스를 최근 고속 열차 실적 수요에 적용해 보았고 기존 열차 운행 횟수 및 정차 패턴과 비교분석하였다.
본 연구는 Monte Carlo 기법을 교통카드기반의 수도권 지하철의 통행배정 문제에 적용하는 과정을 검토하였다. 연구는 우선 교통카드에서 역 간 표본의 통행에서 나타나는 통행시간에 대하여 프로빗 모형의 기반이 되는 정규분포의 가정을 적용하였다. Monte Carlo 통행배정은 역 간 통행에 대하여 평균과 표준편차를 산정하고 이를 개별 링크의 차내시간과 환승의 보행 및 배차간격의 가중치로 적용하는 방안을 제안하였다. 샘플 수가 50 이하로 낮게 나타나는 장거리 통행은 유사 통행의 특성을 이전하는 방안으로 적용하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대하여 두 가지 방향에서 연구 결과를 검토하였다. 하나는 선릉-성수의 단일 역 간 통행에 대하여 차내시간 및 환승시간에 랜덤샘플링을 적용하는 방안으로 검증하였다. 다음으로 수도권 지하철 전체에 대해서는 역 간 통행 샘플수에 따라서 50 이상은 역 간 정규분포의 가정을 그대로 수용하였다. 샘플수가 50 이하의 장거리 통행은 역 간 최소거리가 122 (Km)에서 표본의 균등성이 확보되는 상황으로 판단하고 이 거리에서 나타나는 카드자료의 역 간 평균과 표준편차를 적용하였다. 사례연구로서 교통카드자료로 구축된 수도권 지하철을 네트워크를 대상으로 단일OD 및 전체 OD의 통행배정의 결과를 도출하였다. 한편 통행에 대한 샘플링이 부족한 상황에서 추가적인 연구가 필요한 것으로 나타났다.
최근 데이터 중심 라우팅 및 응용 분야에 기반한 라우팅 프로토콜이 이동 애드 혹 망에 다양하게 적용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 이동 애드 혹 망에서 질의 처리를 위한 라우팅 기법을 제안한다. 이는 도로 네트워크를 기반으로 실시간 교통 정보를 획득하기 위한 라우팅 방법으로 중앙 서버 없이 도로 위를 움직이는 이동 노드들이 자율적으로 애드 혹 망을 형성하여 질의를 처리한다. 즉, 라우팅 메시지 내에 도로 연결성을 고려한 질의 속성을 포함시키고 도로 위를 순회하는 이동 노드들로부터 실시간으로 정보를 획득하는 것이다. 본 기법에서는 경로 설정 단계와 데이터 전달(질의 처리) 단계를 단일화 하고, 도로 정보를 이용하여 불필요한 라우팅 메시지의 전달을 줄이는데 초점을 두었다. 제안한 라우팅 기법의 응용을 위해 도착 시간에 의존한 최단 경로 검색 질의를 적용하였고 성능 평가를 위해 실제 도로 네트워크와 도로 위를 순회하는 이동 노드들로 구성된 시뮬레이션 환경을 구축하였다. 주요 측정 요소는 경로 선정 및 질의 처리에 필요한 메시지 수로 이는 에너지 효율성 및 무선 대역 효율성에도 영향을 미친다. 시뮬레이션 결과는 라우팅 메시지 수 감소에 도로 정보가 지배적인 요인이 됨을 보여준다.
최근, 각종 자연재해와 산업재해로 인한 피해규모의 증가와 이에 따른 대책 수립의 필요성이 증가하고 있으며 재난 규모 역시 대형화, 거대화됨에 따라 피해규모는 점점 더 심각해지고 있다. 이러한 각종 재난 시 재난대피계획의 핵심은 재난대피에 소요되는 시간추정, 병목지점 파악 등을 포함하며 이러한 재난대피계획의 수립과 평가를 위해서는 적절한 재난대피모델이 필요하다. 또한, 기존 연구가 주로 건축물 실내를 대상으로 재난 시 대피경로분석이 주를 이루기 때문에, 자연재해 시 지역을 대상으로 하는 재난대피모델에 관한 연구가 미진하여 도시 내의 재해영향권에 대한 재난대피모델 구축 사례가 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 Cube Avenue를 이용하여 거시통행 수요모형을 설계하고 미국 노스 다코다(North Dakota)주의 파고(Fargo)시의 도로 네트워크를 대상으로 재난 대피 시뮬레이션을 수행하였다. 결과적으로 본 연구에서 제안된 중규모 재난대피모델은 기존 통행수요모형의 네트워크와 입력 변수들을 이용하여서 동적 분석을 할 수 있어 시간과 비용을 절약할 수 있는 재난대피 시뮬레이션 분석에 활용 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후, 국내 대도시권에 적용이 가능하며 시나리오를 기반으로 한 다양한 재난모의 실험 및 평가가 가능한 모델 개발에 활용 가능할 것이다.
버스의 정시성은 노선특성 및 운수회사의 특성에 의해 많은 영향을 받는 것으로 알려져 왔으나, 과학적인 분석이 미흡한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 노선 및 운수회사 특성에 따른 정시성(차두간격편차 요인)을 모형화 하기 위하여 상관분석 및 선형회귀분석(OLS, Ordinary Least Square)을 통하여 최적설명변수를 선택하고, 위계적인 자료구조를 고려하여 위계적 형태의 자료분석에 많이 사용되는 위계적선형모형(HLM, Hierarchical Linear Model)을 적용하여 정시성에 미치는 요인을 분석하였다. 분석결과, ICC가 0.10으로 분석되어 정시성에 미치는 영향 중 노선특성에 의한 영향이 90%, 회사특성에 의한 영향이 10%로 나타나 OLS보다 HLM 적용이 더 적합한 것으로 나타났다. 버스의 정시성은 노선변수 수준에서 운행대수, 평균차두간격, 대당승객수 순으로 영향이 큰 것으로 나타났으며, 운행대수가 많고 대당승객수가 많은 노선은 정시성과 반비례하고, 평균차두간격과는 비례관계로 분석되었다. 회사변수 수준에서는 회사규모(관리대수)가 클수록, 일반회사 보다는 입찰간선회사가 정시성에 양(+)의 영향을 주는 것으로 분석되었다. 향후 정시성 평가관리시 노선별 운행대수, 평균차두간격, 운수사별 관리차량대수에 의한 영향을 고려하는 것이 필요하며, 정시성을 향상시키기 위해서는 노선의 연장을 짧고, 운수사의 규모가 클 수록 유리하다 할 수 있다.
본 연구는 현재 국내 BIS에서 버스도착시간 및 정류소간 통행시간 산정을 위해 개별노선단위로 적용하고 있는 버스 도착시간 추정 모형의 한계점을 제시하고, 이를 극복하기 위한 방안으로 버스의 진행 방향과 정류소 구간을 고려한 노선그룹단위 버스도착시간 및 구간통행시간 추정 알고리즘을 제시하였다. 서울시 BMS에서 수집되는 버스 운행자료를 활용하여 본 연구에서 제시된 모형의 신뢰성과 적정성을 평가하였다. 모형의 검증은 서울시에서 운행 중인 간선버스 노선 중 서대문역${\rightarrow}$독립문역 구간을 운행하는 노선을 대상으로 하였으며, 서울역방향(직진), 충정로방향(좌회전), 광화문방향(우회전) 등 버스노선을 진행방향과 구간별로 그룹화하여 모형에 적용하였다. 모형의 비교평가를 위해 RMSE를 효과척도로 하여 기존 개별노선단위 모형과 본 연구에서 제시한 노선그룹단위 모형을 비교한 결과, 관측 값의 개수가 4인 경우 구간별 평균 14.8, 관측 값의 개수가 5인 경우 구간별 평균 16.8의 차이로 본 연구에서 제시한 노선그룹단위 버스도착시간 및 정류소간 통행시간 추정모형이 기존 모형보다 우수한 것으로 분석되었다.
교통사고 발생위험예보의 목적은 교통사고를 저감하기 위한 것이다. 따라서 본 연구는 조건에 따른 교통사고발생 확률을 산정하여 효과적인 교통사고 위험 예보를 목적으로 하였다. 국내에서는 인터넷 등을 통해 사망사고 정보를 포함한 교통사고의 통계수준의 정보를 제공하고 있으며 최근에는 날씨에 따른 광역지자체 단위의 지역별 주간 교통사고 위험도수준 정도의 정보를 개략적으로 제공하고 있다. 그러나 모든 운전자에게 동일내용의 정보를 제공하는 것은 개인의 특성과 환경을 반영하지 못한 것으로 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 부산시 주간선도로의 68개 주요 교차로를 중심으로 교통사고, 교차로 기하 구조, 강수량 등의 정보를 종합적으로 교통사고 발생에 대한 노드와 링크 단위의 위험도 예보를 하고자 하였다. 구체적으로, 운전자특성과 운전상황 같은 동적정보와 교차로 기하 구조데이터를 이용하여 각 상황에 맞는 상대적 사고발생 위험도를 산정하였다. 또한 사고유형을 '차대차', '차대사람'으로 분류하여 각각의 구체적인 사고발생 위험도를 산정하였다. 최종적으로는 산정한 결과 값에 기초하여 교차로 기반의 운전자 맞춤형 사고위험도 정보를 제공하고자 하였다. 사고예보정보에 따른 안전한 경로를 서비스함으로서 맞춤형 경로선택의 기회를 제공하며 운전자의 안전운행에 도움을 주고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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