본 논문에서는 북한의 인구현황, 도로현황, 도로의 기능 및 역할을 살펴보았다. 또한, 남한과 중국의 도로망 및 Asian Highway와 연계할 수 있는 도로에 대해 남북축과 동서측 $5{\times}5$로 전망하였다. 추가적으로, 도로의 투자우선순위를 결정하기 위하여 평가항목 및 가중치를 산정하고 전문가그룹의 설문조사를 바탕으로 AHP 분석방법을 활용하였다. 분석결과 축별 우선순위는 남북축은 남북2축(개성~평양~안주~중국),남북5축, 남북1축, 남북3축, 남북4축 순으로 선정되었으며 동서축은 동서2축(남포~평양~원산), 동서1축, 동서3축, 동서4축, 동서5축 구간이 투자우선순위가 높은 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 지구단위 내 교통부문에서 다양한 도시설계 및 교통정책의 적용에 따른 $CO_2$의 배출량 효과를 분석해보고자 하였다. 이를 위해 가상네트워크(Toy Network)를 설정하고 토지이용패턴과 교통정책을 접목한 19개의 시나리오를 가정한 후 교통수요 예측 프로그램인 EMME3를 이용하여 $CO_2$ 발생량을 산정하고 비교하였다. 그 결과 총 $CO_2$ 배출량이 가장 많이 감소한 정책은 지구의 중간부를 개발하면서 동시에 내부의 2차로 도로는 차량 통행을 금지시키고 보행자 천국을 만드는 것이었다. 총 $CO_2$량이 가장 많이 발생된 그룹은 교통공학에서 일반적으로 인식되어 왔던 적절한 도로위계에 따른 도로망 구성 및 접근통제 조절 정책이었다. 따라서 지구설계시 도로망 구성 및 접근통제는 세밀한 연구를 통해 실행되어야 할 것임을 알게 되었다.
도시의 무분별한 확대를 방지하고 대중교통 이용을 활성화 하기 위한 다양한 노력이 지속되고 있으며, 그 중 하나가 대중교통지향형 도시개발(TOD)이다. 이는 대중교통결절점을 중심으로 여러 구성요소가 조화롭게 개발되는 계획기법이다. 본 연구의 목적은 밀도(Density) 및 다양성(Diversity) 등의 토지이용특성과 가로망 및 건물형성 등의 도시설계특성이 대중교통이용증대에 미치는 영향을 서울시를 대상으로 실증적으로 파악하는 것이다. 먼저 토지이용특성과 도시설계특성을 대변하는 다양한 계획요소를 고찰하고 서울시를 대상으로 총 32개의 계획요소를 도출하였다. 다음으로 요인분석을 수행하여 7개의 요인을 도출한 후, 다중회귀분석을 수행하였다. 그 결과 전반적으로 업무 및 상업중심의 고밀도 특성과 토지이용의 복합화, 그리고 협소한 가로망이 밀집되어 있는 특성은 대중교통이용증대에 매우 큰 긍정적인 영향이 있었다. 그러므로 신도시개발시 또는 기존 역세권을 정비할 때 이와 같은 요소의 반영은 대중교통의 이용을 증대시켜 대중교통중심도시가 형성될 수 있음을 본 연구결과는 보여주고 있다.
도로의 안전성을 평가하기 위한 방법으로서 교통사고 자료를 이용하는 방법, 사전-사후평가를 통한 방법 또는 전문가 의견이나 기존 문헌을 통한 방법 등 다양한 방법들이 존재한다. 특히, 교차로 교통 안전성을 평가하는 경우 많은 연구들이 교통사고예측모형 개발을 통하여 교통사고와 관련한 원인과 안전성을 평가하고 있다. 교통사고예측모형 개발에 있어서 모형의 예측력과 전용성을 확보하는 것이 중요하다. 즉, 예측력을 확보함으로써 교통사고 건수나 교통 안전성 판단의 지표를 예측하는데 오차를 줄일 수 있고, 전용성을 확보함으로써 개발된 모형이 다른 지점이나 구간에 적용하더라도 문제없이 적용될 수 있는 대표성을 가질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 교통사고예측모형 개발에 주로 사용되는 회귀모형과 인공신경망, 구조방정식을 이용하여 교통사고예측모형을 각각 개발하였으며, 개발될 모형의 예측력과 전용성을 평균절대오차와 평균제곱예측오차를 기준으로 확인하였다. 90개소 신호교차로의 모형개발자료를 이용하여 세 가지 방법으로 교통사고예측모형을 개발 후 개발데이터를 통해 예측력을 비교한 결과 인공신경망이 가장 높은 예측력을 보였다. 또한 모형의 전용성 검증을 위하여 별도로 수집한 33개소 신호교차로의 모형검증자료를 이용하여 개발된 모형을 검증한 결과 비선형 회귀모형이 가장 적합한 것으로 나타났다. 모형개발 과정에서 가장 높은 예측력을 보인 인공신경망의 경우 다른 대상지에서 수집된 모형검증 자료를 적용하였을 때 예측력에 큰 변화를 보여 전용성이 떨어진 것으로 분석되었다.
교차로는 국가 도로체계에 있어서 작은 부분을 차지하고 있지만, 2014년 통계에 따르면 교차로 교통사고는 전체 교통사고의 약 44.3%를 차지하고 있다. 이에 신호교차로에 대한 연구는 지속적으로 수행되고 있는 반면에, 무신호교차로에 대한 연구는 아직도 미진한 상태이다. 따라서 본 연구의 목적은 지방부 무신호교차로 교통사고의 특성분석과 순서형 로지스틱 모형을 이용한 사고 심각도의 영향요인을 파악하는 것이다. 무신호교차로의 교통사고들은 대부분 주간시간에 측면직각 충돌에 발생하였으며 4지 무신호교차로의 교통사고가 3지 무신호교차로에 비해 약 1.53배 많이 발생하였다. 교통사고의 주요 원인들은 운전자의 안전운전불이행 및 교차로 통행방법 위반에 의해 발생한 것으로 나타났다. 사고 심각도 모형의 개발 결과, 지방부 무신호교차로의 2가지 형태(3-지, 4-지)와 3개의 모형식이 개발되었다. 주요 영향요인으로 교차로 시거 장애, 일평균교통량, 주야간시간대, 교차각, 중차량 비율, 교통법규위반 및 부도로 차로수 등이 선정되었다.
보행자는 일반적인 보행로뿐만 아니라 건물을 통과하거나 넓은 공간을 가로지르는 등의 비정형적인 보행 경로를 통해 다양한 방식으로 이동한다. 본 연구는 이러한 보행 경로를 social path로 정의하여 보행 네트워크의 범주 안에 포함시켜 정의하였다. 기존의 보행 접근성 연구에서는 이러한 보행 경로를 고려하지 못해 대상지의 공간적 위계 수준과 각 가로의 연결성을 올바르게 평가하지 못하였다. 이를 개선하기 위해 본 연구는 대중교통의 요지임과 동시에 상업 시설이 밀집된 서울의 주요 대상지를 선정하여 social path의 효과 분석을 수행하였다. 이를 위해서는 네트워크 공간 분석에서 활용되는 space syntax 기법의 공간 통합도(Integration)를 평가 지표로 설정하였다. 분석 결과, social path로 인해 각 가로의 연결성이 변화됨과 동시에 보행자의 최적 경로가 합리적으로 바뀌는 것으로 나타났다. 특히, 대상지 내부의 주요 가로와 social path의 개선효과가 두드러졌다. 이러한 점을 통해 social path의 연결성이 뛰어나고 보행자의 최적 경로를 보다 현실적으로 구현할 수 있다는 점을 증명하였다.
교통량은 주말 및 첨두시 O/D 구축, 차량주행거리 산정, 혼잡도로개선 대책 등에 활용되는 중요한 기초자료이다. 그럼에도 불구하고 국내 도시부 도로의 교통량 링크 커버리지는 매우 낮아, 현재 수집 교통량으로는 교통정책 및 분석에 제약이 따를 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 특 광역시 중 수집교통량 및 속도의 링크 커버리지가 가장 낮은 서울시를 대상으로, 수집 교통량과 속도를 활용하여 교통량 결측링크의 교통량을 추정하는 방안을 제안하였다. 여기서, 교통량 추정 방법으로 공간적 통계기법을 활용하였다. 교통량 추정모형 구축시, 서울시의 도시고속도로와 도시부 도로는 교통류 및 통행패턴은 상이하므로 이를 분류하여 도시고속도로에는 구간별 상수함수, 도시부 도로에는 회귀크리깅을 적용하였다. 이용 데이터로는 서울시 TOPIS, 국교부 국가교통정보센터 등에서 수집한 공공부문 교통량, 속도와 민간 내비게이션 DB를 활용하였다. 내비게이션 DB는 대부분의 도로링크에서 수집되므로 교통량 추정에 매우 용이하다는 강점을 가지고 있다. 단, 내비게이션 DB는 수집 교통데이터의 샘플데이터이므로, 모집단인 교통량, 속도와 비교 검증하여 적용하였다. 뿐만 아니라 내비게이션 DB도 결측링크가 존재하고, 차종이 승용차로만 구성되어 있으므로 이를 보정하여 적용하였다. 공간적 통계기법을 통해 추정한 교통량은 MAPE, RMSE를 활용하여 실제 교통량과 비교 검증하였다. 검증결과 model error가 MAPE 6.26%, RMSE 5,410로 모델의 추정력이 높고, prediction error는 MAPE 20.3% 로 교통량 추정에 대한 추정력도 높은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 교통량 결측링크의 교통량 추정모형은 차량주행거리와 온실가스 배출량 산정 등에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
그동안 교통관리에서 적용되던 드론 관련 연구는 도로나 차량을 검지하고 추적하는 연구가 대분이었다. 교통분야에서 영상이미지를 분석하는 목적은 기존 교통자료 수집체계(차량검지기, DSRC 등)의 한계를 극복하기 위함이다. 그런 의미에서 드론은 상당히 좋은 대안이나 최대 비행시간이 제한되어 있어 기존 수집체계를 대체하기 보다는 보완적 성격으로 활용되는 것이 타당하다. 따라서 교통조사분석을 위한 드론 활용방안에 대한 연구가 더 필요한 실정이다. 교통문제의 경우 특정 구간이나 지점에서 발생한 문제가 네트워크 전체로 확대되는 경우가 많아 드론을 이용하여 이러한 구간들에 대한 분석이 필요하다. 본 연구는 교통조사분석 활용을 위한 기초 연구로 드론으로 촬영된 고속도로 구간(800~1000m)을 단위 구간으로 분할하여 교통류 변수들을 추출하였다. 또한 영상기술의 발전으로 고고도에서 영상 촬영을 수행하였다.
최근 자율주행 기술이 상용화 단계로 접어들며, 자율주행기반 모빌리티 서비스를 제공하는 서비스 플랫폼이 늘어나고 있다. 현재 자율주행 기반 모빌리티 서비스들은 자율주행차량의 주행 성능과 기능에 초점을 맞추어 서비스를 제공하고 있으므로 모빌리티 수단별 교통수요와 통행 특성을 고려한 서비스 지역을 선정하는 데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 모빌리티 서비스인 택시와 수요응답형 교통수단, 특별교통수단의 실제 교통 데이터를 활용하여 모빌리티 수단별 통행 특성을 분석하고 자율주행 적용 가능성을 검토한다. 이를 위해 모빌리티 서비스별 주요 사용 네트워크를 도출하고 전문가 조사를 기반으로 네트워크별 자율주행 난이도를 산정하여 모빌리티 서비스별 자율주행 적용 지수를 산출한다. 분석 결과, 수요가 분산된 형태의 모빌리티 서비스보다는 밀집된 형태의 서비스에서 자율주행 서비스 제공이 효율적인 것으로 확인된다. 또한 네트워크에 할당된 통행수요가 높고 자율주행 난도가 낮은 분포가 가장 큰 것은 특별교통수단으로 도출되었다.
Van, Son Nguyen;Hong, Nhan Vu Thi;Quang, Dung Pham;Xuan, Hoai Nguyen;Babaki, Behrouz;Dries, Anton
ETRI Journal
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제44권2호
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pp.220-231
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2022
Building smart transportation services in urban cities has become a worldwide problem owing to the rapidly increasing global population and the development of Internet-of-Things applications. Traffic congestion and environmental concerns can be alleviated by sharing mobility, which reduces the number of vehicles on the road network. The taxi-parcel sharing problem has been considered as an efficient planning model for people and goods flows. In this paper, we enhance the functionality of a current people-parcel taxi sharing model. The adapted model analyzes the historical request data and predicts the current service demands. We then propose two novel online routing algorithms that construct optimal routes in real-time. The objectives are to maximize (as far as possible) both the parcel delivery requests and ride requests while minimizing the idle time and travel distance of the taxis. The proposed online routing algorithms are evaluated on instances adapted from real Cabspotting datasets. After implementing our routing algorithms, the total idle travel distance per day was 9.64% to 12.76% lower than that of the existing taxi-parcel sharing method. Our online routing algorithms can be incorporated into an efficient smart shared taxi system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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