교통량은 교통망 계획, 도로 설계, 도로 관리 등에 직접적으로 활용되는 중요한 기초자료이다. 교통량은 고정식 교통량조사 장비를 설치하여 연속적인 자료를 수집하는 상시조사와 특정일을 조사하는 수시조사로 구분되어 조사되고 있다. 상시조사의 경우 조사 지점에 설치되어 있는 장비의 고장이나 오작동 등으로 인하여 교통량 자료의 결측이 발생하며, 이러한 결측을 보정하기 위하여 다양한 방법이 적용되어 왔다. 본 연구에서는 결측 발생일 전 후의 자료를 활용하는 응용 지수평활화법을 제안하였으며, 평가 결과 교통량 변동계수가 낮은 경우 보정의 정확성이 제고됨을 알 수 있었다. 게다가 지점의 교통량 변동성이 결측 보정의 정확성에 영향을 미치는 중요한 요인으로 작용한다는 것을 확인하였다. 따라서 교통량 결측 보정의 신뢰성을 높이기 위해서는 지점별-시기별 결측 보정 방법이 달리 적용되어야 할 것이다.
일반국도 교통량조사는 크게 수시조사와 상시조사로 나누어진다. 수시조사는 상시조사와 달리 표본조사로 시행되고 있으며 조사 시기에 따라 AADT에 대한 오차의 크기가 달라진다. 따라서 본 연구에서는 수시조사의 AADT 추정의 정확도를 높이기 위하여 도로 유형별로 AADT와의 오차가 작은 수시조사 시기를 파악하고자 하였다. 그리고 상시조사는 조사 지점에 설치되어 있는 장비의 고장이나 오작동 등으로 인하여 교통량 자료가 정상적으로 수집되지 않아 해당 지점의 교통량 변동을 제대로 파악할 수 없는 경우가 자주 발생한다. 따라서 본 연구에서는 장비 설치년도, 중차량 비율 등이 장비의 고장이나 오작동의 원인이 될 수 있는 지를 장비 유지보수 횟수와의 상관관계 분석을 통하여 파악하고자 하였다.
차종별 교통량 자료는 건축·도시·교통 등의 다양한 분야에서 기초 자료로 활용되는 중요한 자료이다. 교통량 자료는 상시조사와 수시조사를 통해 수집되어 도로교통량 통계연보에 매년 연평균일교통량(AATD)으로 제공된다. 상시조사는 매설형 교통량 수집 장비 (AVC)를 통해 수집되며, AVC는 교통량을 검지하는 루프센서와 축수를 검지하는 피에조 센서로 구성되어 있다. 교통량 수집 장비는 매설형의 특성상 검지 장비 고장 등으로 인한 결측자료가 발생된다. 기존방법에서는 과거 데이터와 지점 주변의 교통량 추세를 통해 보정한다. 그러나 이러한 방법은 시간적·공간적 특성을 반영하지 못하고 보정에 활용되는 기데이터 또한 보정값일 수도 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 차량의 축을 검지할수 있는 피에조센서를 활용하여 획득되는 누적 축수를 통해 축보정계수를 산출하여 결측된 교통량을 보정하는 방안을 제안하였다. 이는 기존 방법의 한계점인 시간적·공간적 특성을 반영할 수 있다는 장점이 있으며, 비교 평가 결과 기존의 방법보다 오차율이 더 낮게 도출되었다. 축 카운트를 활용한 교통량보정시스템은 간단한 알고리즘으로 바로 현장 시스템에 적용 가능한 보정방법으로 판단된다.
본 논문에서는 교통망의 서비스 수준을 측정하는 주요 척도인 통행 시간과 지체 시간에 대하여 알아본다. 그리고 통행 시간의 측정 방법 중 하나인 CCTV를 활용한 주행 차량 조사법을 이용하여 교통량을 측정한다. 신호등 간격이 넓어서 연속적인 교통류 특성을 갖는 곳에서 측정을 하도록 한다. 또한 반대편의 교통류가 충분히 식별 가능한 구간이어야 하고, 구간의 끝부분에서는 유턴이 가능해야 한다. 이 방법은 CCTV를 이용하므로 측정차량의 운전수만 있으면 된다. 또한 시간, 거리, 교통량을 기록할 수 있는 장비도 필요 없다. 이런 일을 할 수 있는 소프트웨어 장비를 갖추고 있기 때문이다. 교통량 외에 평균 통행 시간, 공간 평균 속도, 교통 밀도 등도 구할 수 있다.
교통량자료는 매우 다양한 분야에서 사용되는 기초자료이다. 교통량자료는 도로교통량조사를 통하여 수집되며, 도로교통량조사 중 기계식 장비를 사용하여 365일 24시간 지속적으로 수집되는 자료를 상시교통량자료라고 한다. 상시교통량자료는 장비의 오작동 및 여러 원인으로 교통량자료누락이 발생하는 경우가 있다. 누락된 교통량자료는 여러 누락보정방법을 적용하여 보정을 수행하고 있다. 하지만, 기존의 누락보정방법론들은 기상에 대한 영향을 전혀 고려하지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기상 중 강우의 영향을 고려한 누락교통량자료 보정방법에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 우선 일반국도에서 수집한 교통량자료와 기상청의 기상자료의 매칭을 수행하였으며, 이후 일반국도의 특성별로 군집분석 수행 및 분석대상지점 선정을 진행하였다. 세 가지 보정 기법들(평균대체법/자기회귀모형/EM 기법)을 사용하여 전체 자료에서 누락보정을 수행하는 것과 강우일의 자료만을 가지고 누락보정을 수행하여 보정값의 정확도를 평가하였다. 분석 결과 모든 보정방법 및 분석지점에서 과거 강우일의 교통량자료만을 가지고 보정한 경우가 더 정확한 보정값을 산출하는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 통행 시간의 측정 방법 중 하나인 CCTV를 활용한 주행 차량 조사법을 이용하여 교통량을 측정한다. 교통망의 서비스 수준을 측정하는 주요 기준인 통행 시간과 지체 시간에 대하여 알아본다. 신호등 간격이 넓어서 연속적인 교통류 특성을 갖는 곳에서 측정을 하도록 한다. 반대편의 교통류가 충분히 식별 가능한 구간이어야 하고, 구간의 끝부분에서는 유턴이 가능해야 한다. 이 방법은 측정차량의 운전수만 있으면 CCTV와 프로그램이 알아서 측정하고, 시간, 거리, 교통량을 기록할 수 있는 장비도 필요 없다.
우리나라는 항만운영의 효율성 및 선박 안전운항을 위하여 1993년 포항을 시작으로 전국 18개의 VTS 시스템을 설치 운영하고 있으나, 최근 선박 교통량의 증가와 더불어 해양사고의 증가 원인으로 인적요인에 대해 연구 필요성이 대두되고 있다. 특히 해상교통관제 업무는 고도의 주의력과 예측능력을 요구하므로 이를 저해하는 인적요인을 분석 및 관리할 필요성이 있다. 따라서 본 연구에서는 VTS 관제실의 근무환경에 대해 설문조사를 통한 요구사항 분석과 함께 현장조사를 시행하여 분석함으로서 VTS 관제장비 및 관제석의 최적 배치방안을 제시하여 최상의 해상교통관리 체제 구축에 대하여 고찰해 보았다.
교통량 산정은 주로 교통량조사시스템, 차량검지시스템, 통행료징수시스템 등과 같은 조사 장비와 CCTV를 통한 인력 조사를 병행하고 있으나 이는 많은 인력과 비용이 발생한다. 본 연구에서는 단일 CCTV의 경우 전체 차량을 탐지하지 못하는 한계를 극복하기 위해서, 딥러닝과 스테레오 CCTV를 이용하여 교통량을 산정하는 방법을 제안하였다. 차량을 탐지하기 위한 딥러닝 모델을 학습하기 위해 COCO 데이터셋을 사용하고, 실시간으로 좌우 CCTV 영상에서 각각 차량을 탐지하였다. 그리고 나서, 각 영상에서 추출하지 못한 차량을 부등각사상변환을 이용하여 추가적으로 차량을 탐지하여 교통량 산정의 정확도를 개선하였다. 실험은 평상시 도로 환경과 안개가 발생한 기상 상황의 경우에 대해서 각각 수행하였다. 평상시 도로 환경의 경우 단일 CCTV 영상을 사용할 때보다 좌우 영상에서 각각 6.75%, 5.92%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다. 또한, 안개가 발생한 도로 환경의 경우 좌우 영상에서 각각 10.79%, 12.88%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다.
도로 설계를 위한 기본 교통량으로 이용되는 중방향 설계시간 교통량(directional design hourly volume, DDHV)은 교통 및 도로 부문에서 매우 중요한 요소이다. DDHV는 연평균 일교통량(annual average daily traffic, AADT)에 설계시간계수(K 계수)와 중방향계수(D계수)를 고려하여 산정된다. 그러나 K계수와 D계수는 연간 모든 시간 교통량을 관측해야 가능하기 때문에 사실상 불가능하며, 도로용량편람(KHCM)에서 제시하는 K계수와 D계수를 그대로 적용하는 경우가 일반적이다. 본 연구에서는 일반국도를 대상으로 신뢰성 높고 현실적으로 적용 가능한 DDHV 추정 모형을 개발하고자 하였다. 일반국도 상에 설치된 상시 교통량 조사장비에서 수집된 교통자료를 이용하여 DDHV 특성을 분석한 결과, DDHV와 AADT 간 강한 상관관계가 존재함을 확인하였다. 따라서 AADT를 이용한 DDHV 추정 모형을 개발하였으며, 기존 KHCM 방법에 비해 성능이 우수한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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