인터체인지는 자동차와 보행자의 기본적인 통행기능을 비롯하여 도로 주변시설로의 출입, 자동차와 보행자의 체류기능 등 다양한 기능을 가지고 있다. 이러한 인터체인지는 시대의 변화에 따라 통행기능의 고속성 안전성 및 도심공간기능 등에 대한 사회적 요청이 보다 강해지고 있다. 인터체인지에서의 교통의 안전성과 효율성은 인터체인지 형식에 의해서 크게 좌우된다. 본 연구에서는 다양한 도시부 간선도로에서의 인터체인지를 대상으로 교통량, 차로 수, 좌회전 비율 을 변화시켜가며 인터체인지 형태별 지체정도 및 인터체인지 건설비용을 고려한 상대지체를 분석하였다. 연구는 평면교차 Diamond, Roundabout, SPUI(Single Point Urban Interchange), Echelon 인터체인지를 대상으로 하였고. 교통량은 본선3차로 3000대, 접속도로 교통량은 $1{\sim}2$차로, $500{\sim}2000$대 까지 500대씩 변화, 접속도로의 좌회전 비율은 $10{\sim}30%$까지 10%단위로 변화. 본선에서의 연결로(본선에서 접속도로 진출차량) 교통량은 500, 1000대로 변화시키며 각 시나리오를 작성하였다. VISSIM Simulation을 통하여 각 시나리오별 상대 지체 값을 도출하였고 인터체인지 공사비를 고려하여 개별차량 지체 값을 비교하였다 개별차량 지체 값 비교를 통하여 교통량, 차로 수, 좌회전 비율에 따라 최적인터체인지형태를 결론으로 도출하였다.
교통량 예측은 지방 행정의 의사결정에 매우 중요한 정보를 제공한다. 교통량 예측을 통해 교통혼잡비용을 줄이고 지역경제를 활성화 함으로써 사회적, 경제적 이익을 창출할 수 있다. 교통량은 미지의 확률적 규칙하에서 시간의 흐름에 따라 궤적을 가지며 변화하는 함수데이터의 일종이다. 본 논문에서는 세 가지 함수회귀모형을 이용하여 과거에 관측된 교통량 궤적을 기반으로 미래의 관측되지 않은 교통량 궤적을 예측하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 소개하는 세가지 방법은 전국 고속도로 영업소 중 서울, 춘천, 강릉 세 개 영업소에서 수집된 고속도로 영업소 데이터에 적용한다. 각 영업소 별로 세가지 방법의 예측오차를 비교함으로써 영업소별 최적 교통량 예측모형을 찾는다.
기상 악화 시 운전자의 시인성이 저하되어 교통 흐름에 영향을 미치며 이는 교통 정체나 교통사고를 유발시킨다. 특히, 안개가 발생할 경우 다른 기상 요인과는 달리 교통사고가 대형 교통사고로 이어지며 치사율도 높은 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 교통류에 영향을 미치는 가시거리 수준을 도출하기 위해 악천후 중 안개 발생 시 교통특성을 분석하였다. 연속류 도로를 대상으로 안개 발생 시와 미 발생 시의 교통량 및 속도 변화를 비교 분석하였으며, 가시거리 수준별 교통량-속도-밀도 관계를 분석하였다. 분석 결과, 동일시간대의 교통량 변화는 거의 없는 것으로 나타났으며 속도는 가시거리가 짧을수록 감소하는 것으로 나타났다. 또한, Q-U-K 관계에서 가시거리 200m 이하의 안개 발생 시 미 발생 시와 뚜렷한 차이를 보여 교통류에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구 결과를 기반으로 교통류에 영향을 미치는 가시거리 수준 판단이 가능하여 향후 안개 발생 시 제한 속도 제어, 교통량 제어 등 교통 운영 전략의 공학적 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
종래 도로상의 차량검지기들은 기후변화 및 도로환경의 변화, 물리적인 변화에 영향을 받아 감지의 정확도가 떨어져 신뢰도 높은 교통정보를 생성하기가 어렵고, 제품의 가격이 고가이며, 설치 및 유지, 보수에 많은 비용과 인력이 요구된다. 본 연구에서는 종래의 차량 검지기가 지니는 문제점들을 해결하여 어떠한 환경하에서도 신뢰성 있는 차량 주행정보를 제공하며 동시에 유지, 보수 비용이 저렴한 검지기로서 AMR(Anisotropic Magneto-Resistive) 센서를 이용하여 도로상의 차량 이동에 따른 지구자기장(Earth Magnetic Field) 변화를 감지하고 차량의 이동상태를 파악하는 교통량 계측장치를 제시한다.
본 연구는 경제분석기법에서 편익항목의 통행시간절감편익의 개선안을 살펴보았다. 기존의 경제성분석 시 통행시간절감편익의 계산방법은 피크시간대의 O/D를 이용하여365를 곱하여 산정하고 있다. 이 계산방법의 문제점은 요일에 대한 교통량변화, 달에 대한 교통량변화를 고려하지 못하는 것이다. 이러한 분석점을 개선하기 위하여, 군집분석과 t-검증을 통하여 달별, 요일별 비슷한 교통량 패턴이 가지는 것끼리 묶었다. 이러한 결과값은 요일별과 월별로 교통량의 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 요일별, 월별 가중치를 적용하여 pilot 예제를 통해 통행시간절감분을 계산하였더니 기존의 방법에 비해 다소 적게 도출되는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 교통량의 변화패턴을 고려한 가중치 연구에 의의를 둘 수 있다.
효율적인 도로의 설계와 관리를 위해서는 도로건설의 경제성 분석이 중요하며 이를 위해서는 도로 상태별 차량별 유류소모량의 평가가 필요하다. 도로에서는 초기 건설비용, 유지보수비용, 차량운행비용, 지정체비용 등이 발생되는데, 도로의 경제성 분석을 위해서는 초기 건설비용, 유지보수비용 등과 같은 관리자비용과 차량운행비용, 지정체비용 등과 같은 이용자비용을 모두 포함한 사회적 비용이 고려되어야 한다. 이 중 차량운행비용은 교통량에 따라 그 비용이 변화되므로 차량운행비용 항목의 큰 부분을 차지하는 유류소모량 또한 교통량에 따라 변화하게 된다. 그런데 유류소모량은 차량의 주행속도 및 도로포장의 상태, 특히 평탄성에 따라 크게 변화되므로 도로의 경제성 분석을 위한 차량운행비용의 산정을 위해서는 주행차량에 대해 도로 상태에 따른 유류소모량을 평가하여 경제성 분석에 반영해야 할 필요가 있으나 아직 이를 고려하지 못하고 있는 상황이다. 본 연구에서는 국내에서 운행되는 승용차에 대해서 도로 상태별 유류소모량 추정모델을 개발하였다. 우선 우리나라의 교통시설 투자평가 및 도로건설의 예비타당성 조사에서 차량운행비용 산정을 위해 사용되고 있는 주행속도와 유류소모량의 관계식을 고찰하고, 승용차를 대상으로 도로포장의 평탄성에 따른 유류소모량 변화의 관계를 실제 도로에서 실측하여 평탄성과 유류소모량 변화의 관계를 분석하였다. 실험 결과, 평탄성에 따른 유류소모량의 변화는 평탄성이 1m/km 증가하였을 경우 100km 주행시 약 $80m{\ell}$ 정도의 비율로 유류소모량이 증가하는 것으로 확인되었다. 따라서 도로의 설계 및 유지관리에 있어서 보다 정확한 경제성 분석을 수행하기 위해서는 도로포장의 평탄성에 따른 유류소모량 변화를 고려해야 할 필요가 있다.
지능형 교통체계(intelligent transport systems)의 구축이 점차 널리 확대됨에 따라 교통류의 실시간 모형화(online traffic flow modeling)의 중요성이 증대되고 있다. 교통량-밀도 관계는 주어진 교통량, 밀도 상황에서 교통류의 행태를 나타낼 뿐만 아니라 거시 교통류 모형의 결과에 많은 영향을 미친다. 현재까지 교통량-밀도관계에 관한 대부분의 연구는 그 관계식을 규명하는데 그치고 있다. 상류부와 하류부의 교통 상태에 따른 교통량-밀도관계의 시간적 변화는 교통류의 모형화에 반드시 고려되어야 할 특성이지만, 현재까지 그에 대한 연구가 폭넓게 이루어지지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 한 지점에서의 교통량-밀도관계가 시간의 흐름에 따라 분석되었고 states diagram으로 표현되었다. 동적 교통량-밀도관계 (dynamic flow-density relation)는 states diagram으로부터 fuzzy-logic을 이용하여 유추되었고, 거시 교통류모형을 실시간으로 응용할 수 있는 기초를 제공하였다. 동적 교통량-밀도관계를 거시 교통류 모형에 이용함으로써 교통류의 실시간 모형화 과정에서 발생하는 모수추정 (parameter calibration) 문제를 완화하였다.
본 연구는 관측일수에 따른 교통량의 신뢰성을 검증하고자 한다. 목포항의 1년간 선박자동식별장치(AIS) 자료를 사용하여 월별, 요일별, 시간별 변화지수를 비교한 후, 각 관측일수에 따른 최대표준오차를 산출하였다. 월별변화지수를 비교한 결과 9월달 1.11, 2월달 0.84로 나타나 9월달이 2월달 교통량 보다 약 32.1 % 많은 것으로 나타났다. 요일변화지수는 화요일 1.05, 일요일 0.92로 나타나 화요일이 일요일 교통량보다 약 14.1 % 많았다. 해상교통조사는 요일변화지수를 고려하여 최소 1주일 이상 실시하면 최대표준오차를 21 % 이내로 산출할 수 있다. 따라서 해상교통조사 관측시기에 따라 각 변화지수를 적용하여 교통량의 흐름을 반영한 연구가 뒷받침 되어야 하겠다.
본 연구에서는 CA(Cellular Automata)규칙을 이용하여, 돌발상황의 영향을 분석할 수 있는 시뮬레이션 모형을 구축하고, 실시간 자료인 VDS 자료와 현장측정 자료를 이용하여 시뮬레이션 모형을 검증하였다. 이렇게 구축된 시뮬레이션 모형을 이용하여, 고속도로상에서 돌발상황이 발생하였을 때의 영향을 분석하였다. 그 결과는 5% 신뢰구간에서 통계적으로 유의함으로 나타났다. 돌발상황의 영향을 분석하기 위해서 돌발상황의 지속시간과 교통량의 변화에 따른 돌발상황의 유형을 분류하였고, 각각의 돌발상황 유형에 따른 영향을 분석하였다. 이때 돌발상황에 의한 영향은 구간 통행시간의 변화와 혼잡 지체시간의 변화를 통해서 분석하였다. 결과에 따르면, 교통량이 적을 때는 교통류가 돌발상황에 의해서 거의 영향을 받지 않았고, 교통량이 증가함에 따라, 돌발상황에 의한 영향이 점점 더 커지는 것으로 나타났다. 또한, 교통량이 2000대/시를 넘어설 때는 돌발상황이 발생하지 않더라도, 교통량의 증가에 따라 혼잡지체가 자연스럽게 발생하는 것으로 나타났고, 돌발상황이 45분 동안 계속될 경우에는 약 425∼722대·시의 지체가 발생하였다.
교통신호에서 주로 고려되는 변수는 신호주기(cycle length), 녹색시간(green split), 옵셋(offset)그리고 좌회전 현시순서(left-turn phase sequence)로 구성된다. 기존의 대부분의 연동 모델들은 고정된 주기하에서 평균적인 유입 교통량을 측정한 후, 선형최적화 이론을 적용하여 최적 신호를 산출한다. 그러나 이 방법은 어디까지나 평균적인 데이터에 대해서 계산을 한 것이기 때문에 실시간 최적화를 제공하기가 어렵다. 본 연구에서는 평균 차량 통행량 대신 실시간으로 입력되는 차량 대기행렬, 차량 도착률을 기초로 대기차량을 최소화하는 동적 신호시간 산출 모델을 개발하였다. 본 모델에서는 Peytechew가 제안한 각 진입로에서의 대기 차량 예측 모델을 기초로 하여 다음 주기에서의 차량 대기 행렬을 예측한 후, 선형 최적화 이론을 적용하여 신호시간을 산출한다. 본 모델에서 산출된 신호주기와 녹색시간은 대기차량길이를 최소화하는 신호 시간으로서 교차로간의 연동효과를 고려하여 실시산 교통상황에 따라 주기별로 변화한다. 본 모델은 3개의 교차로로 구성된 네트워크를 대상으로 적용하였다. 실험 네트워크의 주도로 교통량은 부도로의 교통량 보다 많다고 가정하였으며 각 링크사이에서의 차량 진출입은 없다고 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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