본 연구의 목적은 일반국도에서 계획 시에 예측한 교통량과 실제 개통 이후의 교통량을 비교하여 수요예측의 정확도를 파악하는 것이다. 이를 위해 1980년대와 1990년대에 계획된 총 10개 일반국도 구간을 선정하였다. 예측교통량과 실측교통량의 비교를 위해 계획 시의 보고서를 수집하였으며, 상시교통량 조사지점이 있는 구간을 중심으로 선정하였다. 비교를 위한 지표는 오차율을 이용하였으며, 고속국도 등 네트워크 연계성이 있는 구간과 사회경제지표에 의한 구간으로 구분하여 비교 분석하였다. 분석결과, 네트워크 연계성이 있는 구간은 고속국도의 개통에 의한 영향정도에 대한 정확성이 높을수록 오차율이 낮은 것으로 나타났다. 개통시기에 따른 정확도는 개통 이후에 점차적으로 오차율이 낮아지는 것으로 나타나 긍정적인 것으로 판단되었다. 구간별 단위길이에 따른 정확도는 단위길이가 길수록 오차율이 높아지는 것으로 나타났다. 개통 후 3년 시점을 기준으로 오차율을 고속국도와 비교한 결과 일반국도가 다소 안정적인 패턴을 보이고 있으나 개통연도에 따른 오차율의 변화는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다.
2010년 말 현재 우리나라의 자동차등록대수는 1,748만 대에 육박할 정도로 비약적인 증가를 보이고 있다. 자동차의 급격한 증가는 오늘날 우리가 직면한 심각한 사회문제 중 하나인 교통사고를 증가시키고, 이로 인해 인명피해 및 경제적 손실을 초래하고 있다. 이에 본 연구는 유전자 알고리즘과 신경망 이론의 결합에 의한, 향상된 신호교차로 위험도를 예측하는 모형을 개발하여, 장래 교통사고 안전대책 수립시 근간이 되는 기초자료를 제공함으로써, 교통사고를 줄이는데 도움이 되고자 한다. 본 연구에서는, 첫 번째로 교통사고와 교통혼잡이 빈번하게 발생하는 신호교차로를 대상으로 접근로별 교통량과 도로 기하구조 요소를 파악하였고, 교통사고와 교통상충간의 순위상관관계분석을 실시하여 통계적 유의성을 파악하였으며, 교통사고와 교통상충을 적용한 선형회귀모형을 구축하였다. 두 번째로, 유전자 알고리즘과 신경망 이론의 결합에 의한 신호교차로 위험도 예측모형은 신호교차로 교통량 및 도로 기하구조 요소, 교통상충의 특성변수를 적용하여 개발하였다. 마지막으로, 신호교차로 교통사고건수 실측값과 개발모형의 예측값에 대한 적합도 분석을 통해 신뢰수준을 검증한 결과, 개발모형의 신뢰도와 정확도가 기존의 모형에 비해 우수한 것으로 나타났다. 결론적으로, 향후 본 연구를 통해 개발된 교통사고위험도 예측모형을 신호교차로 교통안전정책 수립과 교통안전개선사업에 사용할 경우, 전반적으로 교통안전관련사업의 비용/효율성을 극대화할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 날씨와 상관관계를 갖는 교통사고에 대한 예측을 진행하는 Web Site 개발을 제안한다. 날씨에 영향을 받는 교통사고에 대한 일일 사망자 수, 교통사고 발생률의 각각의 예측값을 딥러닝 모델을 이용한다. 위의 모델을 작성하기 위하여 본 논문에서는 Anaconda 기반의 Jupyter Notebook에서 Python Tensorflow 모델을 작성하여 테스트하고, 만들어진 모델을 웹 사이트에서 불러오기 위해 Python 기반 Flask Web Framework를 통하여 웹 사이트를 개발한다. 개발된 웹 사이트는 사용자들은 Web Site에 날씨 정보를 입력하여 교통사고 발생률을 예측하고 볼 수 있다.
해상교통 관제구역은 항만 시설을 사용하기 위한 입·출항 선박, 연안 해역을 이동하는 선박 등이 서로 복잡하게 운항하는 교통 패턴을 가지고 있다. 이를 안전하고 효과적으로 관리하기 위해 해상교통관제센터(VTS)에서는 선박을 실시간 모니터링하며 관제 업무를 수행하고 있지만, 교통 혼잡 상황에서는 업무 로드의 증가로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이에 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측할 수 있다면 보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 해상교통관제 관점에서 선박 교통 혼잡을 정의하였으며, 항적 데이터를 이용하여 교통 네트워크를 생성하고, 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안한다. 실험에서는 실해역 데이터(대산항 VTS)와 예측 결과를 비교 분석하였으며, 이를 통해 제안하는 방법이 관제 지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.
본 연구는 동절기 도로관리서비스 향상과 도로의 안전성을 제고하기 위하여, 기존의 입력자료인 기상자료와 더불어 추가적으로 교통자료를 적용하여 노면온도를 예측할 수 있는 모형의 개발을 목표로 하였다. 노면온도 예측모형은 열수지법을 적용하였으며, 모형에서 교통량에 대한 고려는 차량 복사열, 타이어 마찰열로 구성하여 모형화하였다. 이 최종모형과 기상 조건을 기초로 한 초기 모형과 비교하여 노면온도에 미치는 교통량의 영향을 검토하였다. 제3경인고속도로의 실제 관측치과 두 모형에서 계산된 노면온도를 실제 노면온도 관측치와의 비교로 검증하였는데, 관측치와 예측치의 오차인 RMSE은 $1.97^{\circ}C$였다. 관측된 노면온도는 오전 6시부터 일사의 영향을 받아 급격히 상승하여 14시에 최대가되고, 그 후에는 감소한다. 모형 예측값은 관측값보다 오후에는 낮고, 야간에는 높게 나타났다. 이는 오후의 경우는 차량으로 인한 태양 복사열의 차폐, 야간의 경우는 차량열에 의한 열 공급이 주요 원인인 것으로 판단된다.
본 논문에서는 동적 공역 형상 관리상의 변경이 발생할 때에 대한 항공 교통 효율성 평가에 사용될 궤적기반 항공 교통량 분석 소프트웨어의 설계 결과를 기술한다. 본 소프트웨어는 비행계획서에 기초한 인천 FIR의 항공 교통에 대한 통계 자료를 산출하고, 비행계획서 상의 항공기 종류, 순항고도, 속도, 이동 경로 등으로부터 도출된 궤적 모델링 자료를 이용하여 항공로 이용율, 관제사 관제량을 분석하도록 설계되었다. 공역 설계 및 항공로 입력 정보와 함께 장기간에 걸친 궤적 모델링 자료를 한꺼번에 입력받아 일괄 처리하는 방식을 적용함에 따라, 본 소프트웨어는 공역 및 항공로 등의 수정 내용에 따른 교통량 변화를 빠르게 예측할 수 있는 장점을 가진다.
이 논문은 도시의 장래 탄소 배출량과 환경적 영향을 예측하는 방법론에 대하여 설명하고 있다. 다양한 저탄소 도시/교통정책의 시행으로 인한 장래의 토지이용과 교통의 변화를 예측하기 위하여 토지이용 통합 모형인 DELTA, OmniTRANS 조합을 적용하였다. 또한, 이러한 모형과 통합하기에 적합한 배출량 산정 모형과 확산모형을 선정하여 사용하였다. 개발 방법론의 결과 값인 토지이용과 통행 활동으로 인한 이산화탄소 및 대기오염 물질의 배출량, 오염 물질의 농도, 통합 대기질 지수 등이 GIS 기반의 지도에 표출되도록 하였다. 수원시를 대상으로 프로토타입을 개발하고 결과 값의 표출 사례를 논문에 예시하였다. 개발 방법론은 환경 친화적인 도시 정책의 효과를 알고자 하는 정책 결정자들에게 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라 고속도로 총 연장 1,899km 가운데 74개 영업소 구간 1.046km가 폐쇄시 요금체계방식에 의해 매일 영업소간 O-D가 산출되고 있다. 그러나 이러한 O-D는 통행의 기·종점인 교통죤간의 O-D가 아니고 영업소간 O-D인 관계로 그 자료의 정확성에도 불구하고 고속도고 교통분석이나 교통수요예측 등에 거의 활용되지 못하고 있는 실정이다. 이런 상황에서 정확한 영업소간 O-D를 이용하여 교통죤간 O-D를 추정할 수 있다면 고속도로 교통운영분석을 효율적으로 수행할 수 있을뿐만 아니라 기존의 4단계 교통수요예측에 의해 추정되는 것보다 정확한 고속도로 O-D를 얻을 수 있고 국도 등을 포함한 전국 지역간 O-D추정도 가능한 것으로 사료된다. 따라서 본 연구에서는 영업소간 O-D를 이용하여 교통죤간 O-D를 추정하는 모형을 구축하고자 수행되었다. 본 모형에 의해 산정된 교통죤간 O-D 배정결과 고속도로 폐쇄식구간 전구간에 걸쳐 실제 교통량과 17.9%의 오차가 발생되는 것으로 분석되어 본 모형을 이용할 경우 기존 방법들보다 더 정확한 고속도로 이용차량에 대한 교통죤간 O-D 산정이 가능하리라 생각된다.
본 연구는 대구광역시의 주요도로를 대상으로 공간통계기법을 이용하여 도로교통 온실가스 배출량을 신뢰성있게 예측하여 추정된 배출량으로 행정구별에 따라 도로교통에서 발생한 온실가스 배출량을 산정하는 것을 목적으로 하였다. 첫째, 주요도로의 교통량 관측지점에서 실시간으로 조사한 교통량을 이용하여 관측지점에서 발생한 온실가스 배출량을 산정하였다. 둘째, 일반 크리깅(Universal Kriging)기법을 이용하여 공간적 상관성에 의해 미 관측지점의 온실가스 배출량을 신뢰성 있게 추정하기 위해 적합한 베리오그램 모델링을 설정하였다. 이에 교차검증을 통하여 적합한 베리오그램 모델과 크리깅 기법의 타당성을 검증하였다. 셋째, 검증된 크리깅 기법으로 미 관측지점의 도로교통에서 발생한 온실가스 배출량을 예측하여 행정구별로 도로교통 온실가스 배출량을 추정하여 산정하였다. 그 결과, 도로교통 온실가스 배출량을 행정구별로 보면 북구가 약 $291,878,020kgCO_2eq/yr$로 가장 많은 온실가스를 배출하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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