본 연구에서는 선박의 속력을 고려한 해상교통량 평가 방법을 제안하였으며, 이를 선박의 속력을 고려하지 않은 기존의 방법과 비교하였다. 평가를 위하여 평택 당진항 10일간의 GICOMS 자료를 본 연구에 적용하였다. 그 결과 제안된 방법으로 평가된 환산교통량은 기존의 평가 방법에 비해 4.41(${\pm}0.99$)배 증가하거나, 0.59(${\pm}0.04$)배 감소하는 것으로 나타났다. 제안된 평가 방법을 적용한 각 시간대별 평균 해상교통혼잡도는 기존의 평가 방법 결과에 비해 1.43(${\pm}0.10$)배 높게 나타났으며, 각 시간대별 최대 해상교통혼잡도는 1.62(${\pm}0.34$)배 높게 나타났다. 해상교통혼잡도 최대 평가 결과인 피크타임 해상교통혼잡도는 선박의 속력 분포로 인하여 기존의 평가 방법과 다르게 평가됨을 확인하였다. 결과적으로 선박의 속력은 실용교통용량 평가 시 중요 값으로 적용되기 때문에 해상교통량을 평가할 때 선박의 속력을 고려하여야 할 것으로 사료된다.
This study is to estimate the ventilation volume by the traffic that originated from driving automobiles for two tunnels (Kugi tunnel and Kumhwa tunnel) that adopted natural ventilation system among tunnels of Seoul, and on the basis of which, we estimated the ventilation velume at various conditions. With the result of the estimation, we will present the basic method that can be operated with the optimum condition for the ventilation system. Estimating the predicted ventilation volume in the tennel by the pollutant concentration, we used traffic volume and CO emission data by the automobile speed and CO concentration in the tunnel. And, when we estimated the traffic ventilation volume by natural and traffic ventilation force, we used traffic volume, automobile speed, tunnel area, automobile area data and so on. As the result of simple regression between predicted ventilation volume and traffic ventilation volume, we attained the regression coefficient 0.88, and achieved the relation form that predicted ventilation volume equal 0.12x traffic ventilation volume-92, 000. Using this equation, we estimated the ventilation volume to satisfy the enviromnental standards of several space, and calculated the required volume for mechanical ventilation. Incase of Kumhwa Tunnel, there is a need of mechanical ventilation all day long to satisfy air quality standard 9 ppm for 8 hours average and 10 ppm for the indoor air quality standard of public facilities.
본 연구는 이동통신 로그 데이터를 통해 산출된 교통량 정보를 활용하여 기존 검지기에 준하는 교통량 정보를 추정하기 위해, 머신러닝의 앙상블 기법을 기반으로 하는 최적의 이동통신 기반 교통량 추정 모형을 개발하는 것이다. 이동통신 데이터를 통해 계측된 교통량 등의 정보와 VDS 실측 데이터를 활용하여 머신러닝 모형들을 통해 비교·분석한 결과, LightGBM 모형이 교통량 추정의 최적모형으로 선정되었다. 국도 1, 3, 6호선 검지영역 96개소를 대상으로 교통량 추정 모형의 성능을 평가한 결과, 전체 검지영역의 경우 MAPE 8.49로 교통량 추정 정확도가 91.51%로 분석되었다. VDS가 설치되지 않은 구간의 경우 교통량 추정 정확도는 92.6%로, VDS 설치가 어려운 구간에서도 LightGBM 교통량 추정 모형이 적용 가능하였다.
Traffic noise estimation models are useful in evaluation of the noise pollution in current circumstances. They are helpful tools for design and planning new roads and highways. Measurement of average traffic noise level is possible when traffic speed and volume are known. The objective of this study was to devise a model for prediction of highway traffic noise levels based on current traffic variables in Iran. The design of this model was to take the impact of traffic congestion into consideration and to be field tested. This study is a library research augmented by field study conducted on Saeedi Highway located south west of Tehran. The period for the field study lasted 5 days from 7-12 February, 2013. This study examined liner and non-liner methods in formulation of its model. Liner method without a fixed coefficient was the best fit for the intended model. The proposed model can serve as a decision making tool to estimate the impact of key influential factors on sound pressure levels in urban areas in Iran.
본 연구에서는 차종별 교통량 데이터와 연직 변위 데이터의 상관관계를 바탕으로 광안대교의 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델을 개발하였다. 추정 모델의 개발 과정에서 구조화 회귀 분석에 기반한 모델링 방법과 주성분 분석법에 기반한 모델링 방법이 적용되었으며, 각각의 방법으로 개발된 모델의 변위 추정 성능을 비교 분석하였다. 개발된 모델을 이용하여 추정된 변위는 실측 변위와 유사한 것으로 분석되었으며, 이로부터 차종별 교통량 데이터를 광안대교의 교통량 의존 변위 추정에 적용 가능한 것을 알 수 있었다. 또한, 구조화 회귀 분석에 기반한 모델과 주성분 분석에 기반한 모델의 변위 추정 성능은 상호간에 큰 차이가 없다는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델은, 광안대교의 교통하중에 따른 거동 분석 등에 유효하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
통행비용함수(VDF)는 교통량 수준에 따른 링크 통행시간을 산출하기 위한 것으로 교통수요 예측의 신뢰도에 직접적으로 영향을 미치는 요소이다. 고속도로의 VDF는 1997년 한국도로공사에 의해 구축 제공된 바 있으나, 기타 도로는 미국 공로국(BPR)에서 제시한 기본 값을 그대로 국내에 적용함에 따라 교통수요 예측의 신뢰도를 저하시키는 요인으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 기존 VDF의 문제점 및 개선방향을 검토하고 이를 보완하기 위해 교통조사자료에 근거한 VDF를 구축하는데 주목적이 있다. 본 연구에서는 도로위계의 재분류, 교통조사방법, VDF 추정 방법론, 그리고 새로운 VDF의 검증을 통한 개선사항 등을 주요 내용으로 다루고 있다. 새로운 VDF를 전국 지역간 O/D 및 교통분석용 네트워크에 적용한 결과, 적정 오차율 범위 내에 해당하는 링크의 비율이 증가하며, 기종점간 통행시간 및 통행경로 선택이 현실적으로 개선되는 것으로 분석된다. 향후 단속류 구간의 VDF 구축, 도로용량 및 자유통행속도 등에 대한 추후 연구가 요구된다.
본 연구에서는 2006년도의 교량 유지관리 빅데이터를 이용하여 선행연구에서 개발된 차종별 교통량 데이터와 연직 변위 데이터의 상관관계를 바탕으로 광안대교의 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델에 대하여 10여년이 경과한 현재적 적용성을 각각의 업데이트 방법으로 개발된 모델의 변위 추정 성능을 비교 분석하였다. 개발된 모델의 현재적 적용성은 추정된 변위는 실측 변위와 유사한 것으로 분석되었으며, 구조화 회귀 분석에 기반한 모델과 주성분 분석에 기반한 모델의 변위 추정 성능은 상호간에 큰 차이가 없다는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델은 광안대교의 교통하중에 따른 거동 분석 등에 유효하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
도로 및 철도 등의 투자평가에 있어 도로부문에서 발생하는 통행시간 절감편익의 추정이 가장 중요한 부문을 차지한다. 우리나라에서 현재 적용되고 있는 대부분의 교통시설 투자평가지침은 BPR 함수의 시간-교통량 관계를 이용하고 있으며, 연평균일일교통량(AADT)에 첨두시간 교통량의 비율(설계시간 계수)을 곱한 교통량을 기준으로 산출되고 있다. 그러나 AADT 에 설계시간계수를 적용하는 문제와 우리나라의 많은 도로구간이 거의 용량상태에 다다르고 있는 상황 등으로 인하여 총통 행시간이 과다추정되는 것에 대한 문제제기가 있어왔다. 본 연구에서는 기존의 방식을 대신하여, 일년간 시간대별 교통량 분포를 이용하여 총통행시간을 산출함으로써 이러한 문제를 극복하여 보다 현실성 있는 통행시간을 추정할 수 있는 방법을 제 시하였다. 일반국도를 대상으로 이 방법론의 적용효과를 분석하였으며, 이 방법론은 도로의 위계 및 유형별로 AADT를 제공하게 되면 다른 유형의 도로에 대하여서도 적용될 수 있을 것이다.
항만개발의 적정성 및 해상교통 환경평가를 위하여 대상항만의 현재의 입출항 교통량을 이용하여 장래의 교통량을 추정하고 있다. 이는 장래 교통량의 추정을 기초로 하여 항로의 혼잡도, 항로 폭의 결정, 각종 운영규정을 설정하기 때문에 상당히 중요한 요소로 반드시 고려되어야 할 요소이다. 장래 해상교통량 추정방법은 프레터 법칙, 경향 추세식을 이용한 방법 등이 있는데 이전 연구의 대부분은 교통량 추정요소는 그 항만의 입출항 척수를 기초로 장래교통량을 추정하고 있다. 그러나 항만 특성상 입출항 선박의 종류 및 크기가 상이하여 지금과 같이 입출항 척수라는 하나의 요소로 변화 추이를 이용한 장래 교통량 예측은 상당히 어렵다. 이 논문에서는 각 항만의 해상교통 구성 특성요소인 연안 외항선박 척수, 선박 크기별 입출항 척수, 각 선박 당 수송 물동량 등의 변화 추이를 이용하여 장래 교통량 추이를 조사하여 예측하고자 한다. 그리고 수학적으로 모델을 구하기 어려운 비선형 시스템이라 할지라도 입 출력 특성을 묘사할 수 있으며, 입력정보의 왜곡, 잡음 등에 강인한 특성을 가지고 있어서 최근에 비선형 동특성 시스템의 동정(Identification)에 응용되고 있는 신경회로망을 이용하여 장래교통량을 예측한 결과와 상호 비교하고자 한다.
도로 설계를 위한 기본 교통량으로 이용되는 중방향 설계시간 교통량(directional design hourly volume, DDHV)은 교통 및 도로 부문에서 매우 중요한 요소이다. DDHV는 연평균 일교통량(annual average daily traffic, AADT)에 설계시간계수(K 계수)와 중방향계수(D계수)를 고려하여 산정된다. 그러나 K계수와 D계수는 연간 모든 시간 교통량을 관측해야 가능하기 때문에 사실상 불가능하며, 도로용량편람(KHCM)에서 제시하는 K계수와 D계수를 그대로 적용하는 경우가 일반적이다. 본 연구에서는 일반국도를 대상으로 신뢰성 높고 현실적으로 적용 가능한 DDHV 추정 모형을 개발하고자 하였다. 일반국도 상에 설치된 상시 교통량 조사장비에서 수집된 교통자료를 이용하여 DDHV 특성을 분석한 결과, DDHV와 AADT 간 강한 상관관계가 존재함을 확인하였다. 따라서 AADT를 이용한 DDHV 추정 모형을 개발하였으며, 기존 KHCM 방법에 비해 성능이 우수한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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