본 논문에서는 가공되지 않은 축적된 교통 정보를 이용하여 교통 전문가와 교통공학 분야의 학생들이 손쉽게 교통 정보를 분석할 수 있는 통합 교통 정보 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 도시 고속도로 내의 구간과 시간, 일자를 선택하고, 선택한 영역의 교통 수집 정보를 분석하여, 교통 흐름 제어나 교통 정보 분석에 필요한 다양한 정보와 함께 속도 및 밀도, 통행량을 이용한 등고선 그래프를 제공한다.
VMS, 교통방송(라디오), SNS 등 교통정보제공을 통한 교통량 분산에 대한 관심이 높아짐에 따라 교통정보에 대한 운전자의 반응행태 및 효과에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구는 FTMS 및 TCS 데이터가 구축되어 있는 전국 고속도로 본선부를 분석 대상으로, FTMS 데이터와 TCS 데이터를 이용하여 경로전환 교통량과 그에 따른 경로전환율을 추정하는 방법론을 제시하고, 실제 대상구간의 경로전환율을 산출하여 시간 및 공간적 경로 전환율 변동에 대한 특성을 분석하였다. 본 연구에서는 교통정보 제공 이후, 해당 시간대의 평균 유출교통량에 비해 유출교통량이 일시적으로 증가한 경우 이 편차(도로교통상황의 동적인 특성으로 인한 편차 고려)는 교통정보 제공으로 인한 경로전환 교통량이라 정의하고, 본선 교통량과의 비율을 경로전환율로 계산하였다. 시간흐름에 따른 경로전환율 변화를 분석한 결과, 혼잡상황에 대한 교통정보를 먼저 얻게 되는 상류부 IC에서의 초기 경로전환율(유출교통량) 변화는 일시적으로 매우 큰 것으로 나타났다. 이후 공간적 시간적 흐름에 따라 상류부 IC에서의 경로전환율의 변화는 하류부 IC에서의 경로전환에 영향을 미치고, 이는 다시 상류부 IC에서의 변화를 유도하는 등의 경로전환 순환체계(feedback control loop)가 있음을 확인하였다.
계속적인 증가 추세를 보이고 있는 교통량으로 인해 환경 문제뿐 아니라 교통사고로 인한 사상자 및 물적피해가 상당량으로 집계되고 있다. 본 논문에서는 데이터융합 및 앙상블 클러스터링방법을 이용한 교통사고 심각도 분류분석방법을 제안함으로서 교통사고예방에 기여하고자 한다. 이를 위하여 신경망과 Decision-Tree기법을 이용하여 얻은 물적피해와 신체상해가 발생할 확률을 융합하는 전형적인 데이터 융합기법(템스터-쉐퍼, 베이지안 방법, 로지스틱융합방법)을 사용하였다. 또한, 분류정확도를 향상시키고자 Bootstrap 재추출 방법을 이용해 얻어진 여러 개의 분류예측 결과 중 다수의 분류결과를 선택하는 앙상블 (arcing, bagging)기법을 적용하였다. 더불어, 본 연구에서는 클러스터링 방법을 제시하고, 이 방법이 기존의 융합기법, 앙상블기법과 비교한 결과, 분류예측면에서 정확도가 향상됨을 보였다.
본 연구에서는 결측된 일교통량의 대체를 위하여 교통공학에서 많이 활용되고 있는 기존의 선형내삽법에 공간상관성 기법을 고려한 새로운 선형내삽법을 제안하였다. 일교통량과 같이 시간적 특성을 지닌 자료를 공간위에 배치하여 공간적 상관성을 고려할 수 있도록 하였다. 공간상관성을 측정하기 위하여 일교통량의 순환성을 감안하여 같은 주의 요일간 상관성과 주별 같은 요일의 상관성을 나타내는 지표로서 Moran Index를 사용하였다. 실제 분석을 위하여 한국건설기술연구원에서 제공한 2004년 11월의 28일간의 일교통량 자료를 $4{\times}7$ 격자 형태로 배치하여 일별 교통량자료를 공간화 시켜 공간 상관성을 살펴보았으며, 여러 가지 통계적 지표를 통하여 공간 선형내삽법의 우수성을 확인하였다.
본 연구는 2015년 지역사회건강조사 자료를 사용하여 한국의 40~59세 중년의 대중교통 만족도에 따른 체질량지수(BMI)에 대한 걷기 일수의 매개효과를 파악하고자 하였다. 본 연구의 목적은 중장년층의 일상적인 걷기활동 지원 및 증진을 위한 근린환경의 제공, 걷기활동 지원 프로그램 마련에 필요한 기초자료를 제공하고자 한다. 지역사회건강조사 원시데이터의 228,558명 중 사용변수에 대해 결측값을 제거하고 40~59세 중년 85,344명을 최종분석 대상자로 선정하였다. 종속변수는 체질량지수(BMI)로 대중교통 만족도를 독립변수로 걷기 일수가 매개효과가 있는지에 대해 자료의 분석은 R 3.4.1로 시행하였다. Sobel test로 매개효과를 검증해 본 결과 대중교통 만족도가 증가하면 걷기 일수는 B=.010(p=.010)만큼 증가하였고, 대중교통 만족도가 증가하면 체질량지수는 B=-.052(p=.021)만큼, 걷기 일수는 B=-.038(p=.001) 감소하였다. 이에 따른 대중교통 만족도와 체질량지수에 대한 걷기 일수의 매개효과는 Sobel z=2.300(p=.021)로 대중교통 만족도가 증가하면 걷기 일수가 증가하고, 그로 인해 체질량지수가 감소하는 매개효과가 존재하는 것으로 나타났다. 대중교통 만족도를 높여 대중교통 이용을 증가시킴으로서 걷기 일수를 증가시키고 체질량지수를 감소시키기 위해서는 고찰에서 언급했던 대중교통 만족도 중 대중교통 요금의 적절성과 접근편리성을 지금 수준보다 더욱 향상시켜야 한다. 아직까지는 수도권이나 대도시를 벗어나 중소도시로 가게 되면 대중교통으로 목적지에 도달하는 것이 불편한 경향이 나타나므로 건강을 향상시키기 위해서는 대중교통 시스템의 개선이 필요하다.
최근 급격한 도시화 및 인구 집중으로 다양한 교통 문제가 빈번히 발생하고 있다. 따라서, 이를 효과적으로 해결하기 위한 교통 흐름 분석 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 교통 흐름 정보는 도시 교통 관리의 핵심 요소로 차량 통행량 분석을 통해 수집된다. 본 논문에서는 도로 CCTV 영상에서 교통 흐름 정보를 정밀하게 추정하기 위해 차로 중앙 지점을 기반으로 한 고정밀 차량 통행량 측정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 심층 신경망(Deep Neural Network) 기반 객체 검출 방법을 이용하여 차량을 검출한 후, 누적 이동량을 바탕으로 각 차로의 중앙 지점을 검출한다. 또한, 객체 추적 기술을 통해 동일 차량의 궤적을 추정하여 검출된 각 차로 중앙 지점과의 거리를 비교함으로써 정밀하게 차량 통행량을 측정한다. 다양한 실험 결과들을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 차량 통행량 측정에 효과적임을 보인다.
본 연구는 단속류 도로에서 짧은 미래(5분 또는 10분)의 교차로 방향별 진입 교통량을 예측함에 앞서, 교차로 상류부 링크에서 교차로로 진입하는 방향별 패턴에 대한 연구를 수행하였고, 통행배정 모형과의 연계 및 활용을 통한 교통량 예측 가능성을 검토하였다. 분석 방법은 택시 DTG (Digital Tachograph) 자료(1주일)를 이용하여 2시간 단위로 구분된 교차로 방향별 교통량 비율을 변수로 클러스터 분석(Cluster analysis)을 수행하여 패턴의 유사성을 검토하였다. 또한, 통행배정 모형 결과와 연계를 위해 택시 DTG 자료와 교차로 중심의 5분 또는 10분 범위에 포함되는 영향권 비교 분석을 수행하였으며, 이를 위해 택시 DTG 자료와 통행배정 모형의 영향권 설정 알고리즘을 개발하였다. 분석 결과, 택시의 교차로 진입 패턴은 총 12개로 집합화 되었으며, 클러스터링의 신뢰 수준을 나타내는 Cubic Clustering Criterion은 6.92로 나타나 클러스터링 결과에 대한 신뢰성을 확보하였다. 통행배정 모형의 영향권 범위와 상관분석을 수행한 결과, 5분 영향권 범위에 대한 상관계수는 0.86으로 분석되어 유의한 결과를 도출하였다. 다만 10분 영향권 범위에서는 상관계수가 0.69로 다소 낮아지는 것으로 분석되었는데, 이는 통행량 및 네트워크 자료의 정밀성 부족에 따른 것으로 나타났다. 향후, 교통 분석용 네트워크의 정밀성과 시간대별 통행량의 정확성을 향상시켜 분석할 경우, 교차로 신호제어에 있어 통행배정 모형에서 산출된 교통량 자료를 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
교통량, 속도, 차종 등으로 대표되는 교통자료는 도로를 계획하고 설계하는데 있어 매우 중요한 기초자료로 활용된다. 교통자료를 기준으로 해당 도로의 장래 서비스수준을 예측하며, 신설 및 확장될 도로의 기하구조가 결정되기 때문이다. 1985년 이후부터 건설교통부에서는 일반국도에 대해서 수시 교통량 조사와 상시 교통량 조사를 병행하고 있다. 이러한 교통조사는 일반국도와 일반국도 또는 일반국도와 고속국도가 만나는 네트웍 상의 노드를 중심으로 교통조사 구간을 설정하고, 이들 교통조사 구간에 대해서 교통량 조사를 수행하고 있다. 이러한 교통조사구간 설정 방법은 주요 도로가 만나는 결절점 사이의 구간에서는 교통량 변화패턴이 유사하다는 것을 전제로 하고 있다. 최근 우회도로의 신설, 중앙분리대 설치 등의 도로 기하구조 및 교통 시설물의 설치로 인하여 기존 구간의 특성이 변화되었다. 따라서 전국 일반국도를 대상으로 교통조사 구간의 유사성을 평가하여 국도의 동질성 구간에 대한 분석을 수행하였다. 유사성 평가를 위해서는 유전자 알고리즘을 적용한 모형을 구축하고, 모형의 적용을 통해 교통조사 구간을 정의하였다.
날로 심각해져 가는 교통체증은 교통량에 비해 도로용량이 부족하여 나타나는 현상이나, 도로부족만이 교통체증의 주요 원인이라고 단정지을 수는 없다. 왜냐하면, 도시의 중추적 기능이 도심에 집중되어 있고 교통수요가 시간대별로 고르게 분포되어 있지 않기 때문이다. 이 연구는 개개의 운전자가 원하는 속도를 유지할 수 있는 통행의 질을 평가하는 주행계획에 있어서, 출발지로부터 목적지까지의 경로선택 시, 교통지체가 가장 적게 발생하는 선을 선택한다는 사실에 착안하여, 복잡한 가로망에 대하여 GIS기법을 이용한 경로를 교통량과 토로용량분석의 경로에 따라 가로별, 교차로별로 분석하여 기하급수적으로 증가하는 토로교통수요에 따라 시시각각 변모하는 토로, 교통, 운전자특성파악에 접근하고자 하며, 또한 가로별, 교차로별로 인접한 교통유발구역에 대한 분석과 같은 네트웍으로 시간당, 일주일의 하루 및 즉시 분류를 다양한 조건하에서 발생하는 교통지체경향에 대한 실제적 최적경로를 획득하고자 하며, 차후 최적경로 선택에 따른 교통의 원활한 배분을 통해 도로이용의 효율성 증대라는 결과를 기대하고, 따라서 교통량 대 도로용량과의 비에 따른 구간분석을 통하여 도로의 확장 및 확충의 적정시기를 결정하는데 있어서 과학적, 객관적이며 타당한 근거를 마련하고자 한다.
교통정책과 계획수립에 가장 중요한 의사결정 과정은 통행수요 분석이고, 이에 활용되고 있는 필수적인 기초 데이터베이스는 분석용 네트워크와 기종점 통행량이 있다. 통행수요 추정과정의 합리성이 보장되도록 하기 위해서는 이러한 기본 입력 자료의 신뢰성은 중요하다. 하지만, 일반적으로 분석용 네트워크를 구축할 때 예산과 분석기간의 제약 때문에 실세계의 교통망 중 많은 부분을 단순화 시켜서 구축한다. 또한 기 구축된 네트워크에 대해서도 변경되는 교통망을 반영하기 위해 네트워크를 수정, 편집할 때에도 많은 재원과 시간이 소요된다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하고자 교통분석 목적의 패키지(EMME/2, TranPlan) 혹은 범용의 GIS 패키지(ArcGIS)에서 직접 이용할 수 있도록 기 구축된 네트워크를 기반으로 GIS 데이터로의 변환 혹은 네트워크를 추출하는 양방향 데이터 교환 시스템을 개발하였다. 이러한 GIS-T 통합 시스템은 네트워크의 편집과 분석에 효율적인 환경을 제공하여 보다 현실적인 교통망 모델링을 반영할 것으로 기대되며 다양한 교통문제에 대한 분석에 효과적인 도구로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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