본 연구는 미시적 교통류 시뮬레이션 모형을 이용하여 양방향 좌회전차로의 설치기준과 관련된 두 개의 주요한 파라미터를 분석하고 평가하는데 초점을 맞추고 있다. 첫째는 통상적으로 평균 일교통량(ADT)에 기반을 두고 산정되지만 최근 우리나라 도로교통량의 시간변화 특성을 반영한 설계시간 교통량(DHV)의 범위에 대한 분석이며, 다른 하나는 양방향 좌회전차로 내의 구간으로써 양방향 좌회전 수요가 공간점유를 위해 서로 경쟁하면서 상충이 유발되는 부분인 접근로 간격에 관한 것이다. 이에 더해 VISSIM S/W에 VISVAP과 같은 추가 기능 프로그램을 사용하여 TWLTL의 작동을 구현하는 구체적 방법과 절차에 대해 선행 연구들과는 달리 충실히 설명하고자 하였다. 10개의 교통량 수준 시나리오로 수행한 모의실험 결과에 따르면 통과 교통량이 많을수록 좌회전 차량이 경험하는 지체는 예상대로 견조히 증가하였다. 시나리오 대부분에 대한 지체 값이 비신호교차로 서비스수준을 기준으로 LOS C와 D의 범위에 있는 것으로 나타났으며, 교통량 수준 7(중방향으로 3차로 시설 경우 1,116대/시, 5차로 시설은 1,860대/시)까지 양방향 좌회전 차로가 운영가능하다는 것을 알 수 있었다. 이 범위의 교통량은 우리나라 2차로 및 4차로도로 교통량의 상당 부분을 포함하는 것으로 향후 양방향 좌회전차로의 도입 가능성을 한 층 높이는 것이라고 판단하고 있다.
구간 교통량을 이용한 기종점(O/D:Origin-Destination)통행의 보정에 관한 여러 기법들은 기존의 기종점 통행량과 현재의 관측 구간 교통량을 이용하여 기존의 O/D를 보정할 수 있는 장점이 있다. 또한 참 O/D통행량을 알 수 없다는 기존의 문제점을 다소라도 극복하면서 현실에 적합한 배정 구간교통량을 얻을 수 있는 방안으로 유용하다고 할 수 있으나, 적정 관측조사지점 위치 및 관측교통량 집합의 선정에 대한 문제가 있다. 또한, 보정된 O/D내에 내재해 있는 통행패턴이 유지되면서 보정이 수행되어야 한다. 이상의 O/D보정 과정은 모의네트워크상에서 참 O/D값을 알고 O/D보정을 수행할 수 있으나, 실제 대규모 네트워크에서 참 O/D를 알기란 사실상 불가능하며, 대규모 네트워크에서의 적용 사례는 보고되지 않고 있다. 기존 O/D의 보정에 있어서 보정된 O/D는 입력자료의 신뢰성과 관측지점 위치 및 지점수에 크게 의존한다. 따라서 본 연구에서는 관측된 구간 교통량 자료와 O/D 보정 모형중의 하나인 Gradient기법을 이용하여 기존의 전국 O/D를 보정하고, 관측 구간교통량 집합별로 보정된 O/D가 기존의 통행패턴을 유지하면서 실측 및 배정된 구간교통량 분석을 통한 O/D보정과정에 있어서의 방법론을 제시하고자 한다. 분석을 위하여 관측 구간교통량 별로 적용된 관측위치 및 지점수의 현실적 타당성과 O/D 평가의 신뢰성 지표로서 관측지점과 개수에 변동에 따른 $\circled1$보정 전-후의 관측 구간교통량과 배정 구간교통량. $\circled2$기종점 통행수요 메트릭스에 내재되어 있는 통행행태로서 전체 통행수요의 평균통행시간분포를 나타내는 통행시간분포(TLFD:Trip Length Frequency Distribution)변화를 통계적으로 비교-분석하였다. 본 연구의 분석결과는 전체 네트워크의 총 링크교통량중 약 10%의 관측교통량을 이용하면 기본 O/D의 TLFD를 왜곡시키지 않으면서 관측교통량과 배정교통량의 차이를 최소화시키는 것으로 분석되었다.
서비스 수준 (LOS) A 상태의 고속도로 자유교통류 속도(FFS)는 교통량 수준에 따라 동질적이라고 고려되어지고 있다. 저밀도 자유교통류 속도의 특성은 제한최고속도 결정, 교통사고 분석, 모의실험 모형의 개발 등에 기초자료로 활용된다. 설계 및 운영 속도의 거시적 특성에 대한 연구가 보고된 정도이며, 저밀도 상태에서 고속도로 자유교통류 속도의 미시적 특성에 관한 연구는 보고되고 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 방대한 양의 속도, 교통량 자료를 이용하여 교통량 수준(1-3대/30초)별 일중 시간대(0-5, 6-8, 9-11, 12-19, 20-23)에 따른 저밀도 상태에서 FFS의 특성을 미시적으로 분석하였다. 분석결과, 속도분포는 일중 시간대의 교통량 수준에 따라 변화하였으며 다른 특성을 보였다. 이른 아침 및 야간 시간대의 V85(85th percentile 속도)는 교통량이 증가함에 따라 감소하였지만, 주간 시간대의 V85는 큰 변화를 보이지 않았다. 특히, 이른 아침 및 야간 시간대의 교통량 수준별 FFS는 저밀도 상태임에도 불구하고 이질적으로 분석된 반면, 주간 시간대는 동질적으로 분석되었다.
본 연구는 물때에 따른 교통특성을 분석하여 선박통항관리 개발에 필요한 자료를 제공하고자 한다. 목포항의 1년간 선박자동식별장치 자료를 사용하였다. 물때에 따른 교통량을 분석하기 위해 목포항의 1년간의 선박자동식별장치의 양력 데이터를 음력으로 변환한 후, 서해안의 구전 물때를 적용하였다. 연구 결과, 출항선박은 2-3물때 교통량이 7물때 보다 약 23-24 % 많고, 입항선박은 12-13물때 교통량이 9물때 보다 약 29-33 % 많았다. 특히, 시간의 변화에 따른 물때별 변동지수는 sine 함수의 형태로 변화하였다. 본 연구는 물때에 따른 선박통항관리 개발에 필요한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
교통량이 시간의 흐름과 관련이 있는 시계열 데이터라는 개념을 기초로 교통량 패턴을 시계열 분석을 사용하여 분해해 보고자 하였다. 교통량 패턴은 추세치(T)와 계절변동(S), 주기변동(C), 그리고 불규칙변동(I)으로 구분할 수 있었는데 본 연구에서는 불규칙변동을 기상요인을 통해 설명하려는 시도를 하였다. 왜냐하면 교통의 주체인 사람들 행태의 특성상 기상의 변화와 관련이 깊다고 판단을 내렸기 때문이었다. 기상요인으로는 일우량, 일조량, 풍속, 주야율 강설량, 기온 등 여러 가지가 있지만 교통량의 변화와 가장 관련이 깊다고 여겨지는 일우량과 최저기온을 이용하였다. 일단 시계열 성분을 분해하고 나면 이를 이용하여 AADT를 추정하게 되는데, 추정의 결과를 비교하기 위해 AADT 추정방법을 두 가지로 구분하였다. 즉, 기상요인을 사용했을 경우와 그렇지 않을 경우로 나누어 결과를 살펴보았다. 추정 결과를 비교하는 척도로는 RMSE와 U-test를 사용하였다. 결과를 보면 불규칙변동요인을 그대로 사용했을 때보다, 기상요인을 결합한 불규칙변동요인을 사용했을 때 더 추정력이 좋았다. 이것은 각 조사지점의 RMSE와 U-test값을 구한 후 그 지점의 AADT로 나누어 준 결과를 보고 알 수 있었다. 이 연구를 통해 우리는 불규칙변동요인 이용방법의 중요성에 대해 한번 더 생각해 보게 된다. 즉 그것을 설명하는 방법에 의해 기존보다 더 나은 모형을 얻을 수도 있다는 결론에 이르게 된다는 것이다.
장래교통수요에 대한 예측은 기본적으로 4단계 수요추정방법을 통해 이루어지지만, 각 단계마다의 변화가 최종수요예측 결과에 미치는 영향에 대해서는 고려되지 못하고 있다. 즉, 장래에 대한 예측이 많은 변동성을 내포하고 있음에도 수요예측분석과정은 점 추정치(point-estimation)의 값을 입력자료로 분석하여 최종결과물 또한 점추정값으로 제시하고 있어 교통수요의 가변성 및 탄력성을 반영하지 못하고 있다. 하지만 교통 상황이 급속히 변화는 우리나라의 현실을 볼 때 교통수요가 갖고 있는 가변성과 탄력성을 반영하여 결과를 분석할 수 있는 구간추정방식(Interval-estimation)의 방법론에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 장래교통수요 예측 과정의 가장 초기단계인 통행발생단계의 회귀분석모형 적용시 구간추정방식을 적용하여 상한값과 하한값을 함께 산출하였다. 상한값과 하한값에 의한 발생 도착량에 대해 4단계 교통모형을 적용하여 발생량-도착량에 대한 Balancing, 통행분포, 통행배정의 4단계과정을 적용하였고 수요분석 각 단계에서의 도출된 결과에 대해 비교하였다. 최종적으로, 통행배정 된 교통량의 변화비율을 링크특성과 함께 비교분석하였다. 본 연구를 통해 수요분석 시 입력 자료의 불확실성이 가져오는 영향을 파악하였으며 신뢰구간에 의한 결과를 비교분석함으로써 수요추정의 가변성이 미치는 영향을 평가하였다. 또한 수요분석의 가변성에 따른 링크교통량의 탄력성을 평가할 수 있는 방법을 제시함으로써 교통수요 추정시 분석방법의 가변성 및 탄력성을 고려할 수 있다고 판단된다.
본 연구는 교차되는 도로의 교통량 변화에 따른 비보호좌회전 적용기준에 대한 연구이다. 분석에 이용된 도구는 Transyt-7F모형이며 대향직진교통량에 대한 비보호좌회전 가능교통량을 찾기 위해서 좌회전교통량을 점진적으로 증가시켜 보호좌회전보다 유리한 범위를 구하는 방법을 이용하였다. 이 때에 사용된 효과측정기준은 교차로전체의 차량당 평균정지지체시간이다. 도출된 요 결론을 보면 (1)교차도로의 교통량이 적을수록 비보호좌회전 가능대수는 더 크고 교차도로의 교통량비가 0.6일 때는 1.0일 때에 비해 약 50% 큰 값을 나타냈는데 대향직진교통량이 클 때는 그 차이가 크지 않았다. (2)교통안전시설실무편람의 기준과 비교해 보면 교차도로의 교통량비가 0.6일 때의 기준과 가장 유사하게 나타났으며 0.8과 1.0배 일 때는 편람의 기준보다 낮은 값을 보였다. (3)또한 차로당 대향직진교통량에 따른 비보호좌회전 가능대수는 접근로의 차로수가 클수록 더 작은 값을 나타내었으며 차로당 교통량의 곱을 비보호좌회전 기준으로 쓰기에는 상관관계가 상대적으로 높지 않은 것으로 평가되었기 때문에 신중을 기해야할 것으로 보인다.
C-ITS 단위 서비스 중 차량 추돌방지 지원 서비스는 위험상황 교통안전을 지원하나, 교통량이 많아 주변에 V2V 통신대상 차량이 많은 경우 V2V 통신부하로 인한 통신 지연 및 실패 가능성이 존재하여 서비스 효용성이 변화할 수 있다. 본 연구는 교통량이 증가하여 혼잡한 도로에서 V2V 통신 과다로 인한 차량 추돌방지 지원 서비스가 실패에 따른 도로 네트워크 영향을 모의실험으로 분석한 정량적 결과를 제시한다. 교통량 조건을 낮은 수준(서비스 수준 A) 높은 수준(서비스 수준 E)까지 변화하며, V2V 통신 실패율을 0%에서 100%까지 극단적인 상황을 포함하여 10% 씩 증가시키면서 차량 추돌방지 지원 서비스 효용성을 잠재상충 발생 건수를 지표로 분석하였다. 분석 결과 차량 1대당 잠재상충 발생 건수가 낮은 교통량 상황 대비 높은 교통량 상황에서 30% 수준 증가하는 것으로 확인되었다. 교통량이 충분히 증가하는 경우 통신 실패율 10% 증가에 따라 잠재상충 발생 건수가 14%씩 증가하는 것으로 분석되었다. C-ITS 단위 서비스 구현을 위한 기존 장비중심의 연구와 더불어 서비스의 효용성을 높일 수 있는 도로교통 운영분야 연구가 병행될 필요가 있음을 제언한다.
본 논문에서는 시간과 부하의 변화에 따라 편안한 승차감과 빠른 속도를 가질 수 있도록 다양한 속도 패턴을 제공하는 퍼지 알고리즘을 실제 공정에 적용할 수 있도록 SoC Design을 하였다. 운송 속도와 승차감은 엘리베이터 속도 패턴을 결정하기 위한 두개의 중요한 요소이며, 본 논문에서는 운송능력을 향상시키기 위해 교통량 변화에 맞춰서 저크를 조정하였다. 여기에서 구현된 퍼지 추론 시스템은 2개의 입력 변수와 1개의 출력을 가진 시스템이다. 전반부는 교통량의 변화를 나타내며, 시간 입력에 대해서 사다리꼴 형태의 소속함수를 사용하였다. 후반부는 입력에 대응되는 속도 패턴으로써, 싱글톤이 후반부에 적용되었다. 본 논문에서 구현 Tool 로는 SoC 설계를 사용하였다. SoC 설계는 현재 그 확장성과 유연성에 뛰어난 장점을 지니고 있으며, 제안된 알고리즘을 모듈로 설계하여 프로그래밍과 실행 사이클을 단축시키는 효과가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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