최근 들어 학계와 연구원 등에서 기존의 교통혼잡비용 산정 방식과 내용에 대한 수정 요구가 증대하고 있다. 이에 본 연구에서는 교통혼잡비용에 대해 살펴보고, 교통혼잡비용의 개선방안을 도출하였다. 개선방안으로 교통혼잡비용에 사회적 외부비용을 추정에 포함하는 방안, 온실효과비용, 환경오염 비용 등을 교통혼잡비용의 추정에 합산하는 방안, 교통혼잡비용의 산정방법에 비 반복정체의 문제, 혼잡판단 기준속도의 문제, 혼잡시간대의 추정 문제, 통행속도 문제 등에 대한 대안을 도출하였다. 본 연구에서 제시한 교통혼잡비용 추정 개선 방안이 여러 가지 현실적용에 있어서의 어려움이 있는 한계를 가지고 있지만 지속가능한 발전이라는 시대의 흐름에 맞는 교통혼잡비용의 변화의 기초 자료로 제공하였다는 사실에 의의가 있다.
The stochastic phenomena of traffic network condition, such as traffic speed and density, are affected not only by exogenous traffic control but also by endogenous changes in service time during congestion. In this paper, we propose a mixed M/G/1 queuing model by introducing a condition-varying parameter of traffic congestion to reflect structural changes in the traffic network. We also develop congestion indices to evaluate network efficiency in terms of traffic flow and economic cost in traffic operating system using structure-changing queuing model, and perform scenario analysis according to various traffic network improvement policies. Empirical analysis using Korean highway traffic operating system shows that our suggested model better captures structural changes in the traffic queue. The scenario analysis also shows that occasional reversible lane operation during peak times can be more efficient and feasible than regular lane extension in Korea.
PURPOSES : This study was initiated to estimate expressway traffic congestion costs by using Vehicle Detection System (VDS) data. METHODS : The overall methodology for estimating expressway traffic congestion costs is based on the methodology used in a study conducted by a study team from the Korea Transport Institute (KOTI). However, this study uses VDS data, including conzone speeds and volumes, instead of the volume delay function for estimating travel times. RESULTS : The expressway traffic congestion costs estimated in this study are generally lower than those observed in KOTI's method. The expressway lines that ranked highest for traffic congestion costs are the Seoul Ring Expressway, Gyeongbu Expressway, and the Youngdong Expressway. Those lines account for 64.54% of the entire expressway traffic congestion costs. In addition, this study estimates the daily traffic congestion costs. The traffic congestion cost on Saturdays is the highest. CONCLUSIONS : This study can be thought of as a new trial to estimate expressway traffic congestion costs by using actual traffic data collected from an entire expressway system in order to overcome the limitations of associated studies. In the future, the methodology for estimating traffic congestion cost is expected to be improved by utilizing associated big-data gathered from other ITS facilities and car navigation systems.
현재 우리나라 간선도로의 서비스수준(LOS)은 차량의 평균통행속도를 기준으로 평가되어지고 있다. 이는 도로의 혼잡도 만을 기준으로 적용한 것으로 교통안전측면이 고려되지 않은 것이 현실이다. 합리적인 도로 설계와 운영을 위한 평가 지표라면 도로 이용자에게 영향을 미치는 제반 인자들을 보다 포괄적으로 포함할 수 있어야 한다. 교통안전과 소통측면을 총괄할 수 있는 변수로 사용자비용 개념을 적용하여 간선도로 평가방법을 모색하고자 한다. 사용자 비용을 효과척도로 하는 간선도로 평가도 가능하다는 것을 본 연구를 통해 알 수 있었다. 또한, 본 연구의 사용자 비용에 의해 평가된 간선도로 서비스 수준과 도로용량편람의 평균통행속도에 의해 평가된 간선도로 서비스 수준을 비교 분석하여 종합적인 서비스 수준 분석방법 여부를 가릴 수 있을 것이다. 이로서, 안전과 소통 측면을 모두 고려한 간선도로 평가가 가능함을 알 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권6호
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pp.2483-2503
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2016
Traffic congestion is a severe problem in many modern cities around the world. Real-time and accurate traffic congestion identification can provide the advanced traffic management systems with a reliable basis to take measurements. The most used data sources for traffic congestion are loop detector, GPS data, and video surveillance. Video based traffic monitoring systems have gained much attention due to their enormous advantages, such as low cost, flexibility to redesign the system and providing a rich information source for human understanding. In general, most existing video based systems for monitoring road traffic rely on stationary cameras and multiple vehicle tracking method. However, most commonly used multiple vehicle tracking methods are lack of effective track initiation schemes. Based on the motion of the vehicle usually obeys constant velocity model, a novel vehicle recognition method is proposed. The state of recognized vehicle is sent to the GM-PHD filter as birth target. In this way, we relieve the insensitive of GM-PHD filter for new entering vehicle. Combining with the advanced vehicle detection and data association techniques, this multiple vehicle tracking method is used to identify traffic congestion. It can be implemented in real-time with high accuracy and robustness. The advantages of our proposed method are validated on four real traffic data.
교통혼잡비용은 매해 증가하며, 교통혼잡비용의 63.8%에 해당되는 도심부 교통혼잡에 대한 대책 마련이 시급한 상태이다. 최근 빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명을 선도하는 기술들의 발전으로 교통부문의 정보화에도 많은 변화가 초래되고 있다. 이러한 신개념 기술을 활용하여 소통상황 예측정보를 제공함으로써 교통혼잡비용을 저감할 수 있을 것으로 기대된다. 이에 본 연구에서는 순환 인공 신경망(RNN)을 활용하여 반복 및 비반복 정체 예측 모형을 개발하고자 하였다. 제안 모형은 실시간 소통정보, 이력정보, 유고상황정보 등을 활용하여 현재를 기점으로 15분 간격의 1시간 이후 소통 상황을 예측하는 모형이다. 33개 링크로 구성된 서울시 논현로에 대해 2개의 은닉층으로 구성된 RNN 모형을 구축하였다. 총 30개 모형을 계량활용변화역전파 알고리즘으로 학습하여, 이 중 평균오차제곱이 0.0834인 모형을 최적 모형으로 선정하였다. 모형 검증 결과 25개 링크에 대해 유의성 높은 예측을 하였다. 모형의 예측력을 열지도를 통해 검토한 결과 반복 정체뿐 아니라 비반복 정체까지 예측할 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 실제 도로 상에서의 교통혼잡 예측을 위한 모형으로 활용할 수 있을 것이라 기대된다.
1999년 설날 연휴기간중 고속도로의 교통혼잡비용을 경부구간 한 방향 운행 차량(설날 전의 귀성차량과 설날 이후의 귀경차량)을 대상으로 추정하였다. 추정에 앞서 명절 고속도로 혼잡은 수요의 비탄력성과 초혼잡의 특성을 가지나 전통적인 혼잡비용 추정방법을 적용할 수 있음을 보였다. 추정 결과 연휴 5일 기간 중 평균 주행 속도는 귀향 첫날 시속 18.8km로 가장 느렸고, 경부구간 전체 주행에 총 18시간이 소요된 것으로 나타났다. 정상소통시의 기준속도로 주행할 경우의 소요시간 5.6시간에 비해 무려 12.4시간이 더 걸린 것이다. 연휴 기간에 이 구간 통행 차량의 혼잡비용은 약 448억원으로 추정되었다. 혼잡비용의 내용 면에서는 시간 지체로 인한 시간 비용이 대부분을 차지했으며, 유류 비용이나 환경오염 비용은 상대적으로 적었다.
PURPOSES : This study was conducted to analyze the effects arising from extending the duration of nighttime road construction on improving road quality and durability. METHODS : Most previous studies estimating the social cost of various construction conditions did not consider road pavement cooling time as a factor in improving road pavement quality. This study investigated the feasibility of achieving higher road quality and durability by extending the duration of nighttime road construction time extension. For this investigation, the effects of such an extension on traffic conditions were analyzed based on micro-simulation studies and scenario-based cost-benefit analyses, using factors including traffic volume, delay, construction cost, and road pavement cooling time. RESULTS : The results of the traffic simulation studies and cost-benefit analyses indicate that the current road construction method that emphasizes completing nighttime road construction by 6 a.m. reduces pavement life while causing relatively little traffic delay. If the night construction time is instead extended to 2 p.m., road pavement lifetime is increased, reducing road re-construction cost. These savings are greater than the cost of congestion arising from extending the duration of nighttime construction. CONCLUSIONS : The current nighttime construction durations need to be extended in order to efficiently manage roads and reduce road management costs.
도시가 점점 거대화가 되어감에 따라 지역경제의 측면에서는 지역의 생산량을 증가시키는 긍정적 결과와 함께 환경오염, 교통혼잡과 같은 부정적인 사회적 문제들을 가져왔다. 이러한 현상에 대하여 Cervero(2000)은 "도시의 물리적인 구조와 형태는 경제적인 성과와 비용을 동시에 내포하고 있다."고 주장하였다. Cervero가 주장한 내용을 살펴보면 '도시가 점점 거대화가 되어감에 따라 경제적인 성과인 지역의 생산량, 규모의 경제, 집적경제의 효과가 증가되는 긍정적인 효과가 나타나지만, 반면에 환경오염, 교통 혼잡과 같은 경제적 비용(손실비용)도 동시에 발생하게 되었다.'라고 언급하고 있다. 이는 경제적 성과 측면의 긍정적 효과뿐만 아니라 이로 인해 발생하는 환경오염 및 교통 혼잡과 같은 경제적 비용에 대한 손실도 감안해야 한다는 것이다. 이에 본 연구에서는 서울과 같은 대도시에서 가장 대표적인 경제적 비용인 교통혼잡비용과 도시의 물리적 구조를 대변하는 형태변수와의 관계를 실증분석하고 시사점을 제시하고자 한다. 실증분석을 위한 영향 모형개발 결과, GRDP(0.604), 인구(0.582), 고용지니계수(0.296), 인구지니계수(0.254)순으로 교통혼잡비용을 발생시키고 있는 것으로 나타났다. GRDP 및 인구와 같은 지역의 규모를 대변하는 요인이 집중할 경우 도시가 혼잡해지며, 지니계수(인구 고용)와 같은 지역간 불균등을 대변하는 요인이 증가할수록 고용관련 이동의 증가로 인해 교통혼잡비용이 증가하는 것으로 분석되었다. 인구와 고용 모두가 지리적으로 특정지역에 편중되면 발생하는 현상으로 판단된다.
The role of Intelligent Transportation System (ITS) is to efficiently manipulate the traffic flow and reduce the cost in logistics by using the state of the art technologies which combine telecommunication, sensor, and control technology. Especially, the hardware part of ITS is rapidly adapting to the up-to-date techniques in GPS and telematics to provide essential raw data to the controllers. However, the software part of ITS needs more sophisticated techniques to take care of vast amount of on-line data to be analyzed by the controller for their decision makings. In this paper, the authors develop a traffic congestion prediction model based on several different parameters from the sensory data captured in the Vehicle Detection System (VDS). This model uses the neural network technology in analyzing the traffic flow and predicting the traffic congestion in the designated area. This model also validates the results by analyzing the errors between actual traffic data and prediction program.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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