본 연구에서는 일반국도 수시조사 지점의 AADT 추정값의 정확도를 높이기 위하여 새로운 그룹핑방법을 제시하였다. 일반적으로 수시조사 자료의 AADT 추정을 위해 월보정계수, 요일보정계수, 조사된 24시간 교통량을 이용하여 AADT를 추정 하므로 상시조사 지점을 그룹핑할 때 상기 세 가지 요인(43개 변수)을 모두 적용하여 그룹핑하였다. 이 방법은 기존의 월보정계수와 요일보정계수만을 이용하여 그룹핑한것과 비교하여 시간대별 교통량을 적용한 것에 있어서 차이가 있다. 그룹핑 결과 5개의 군집이 가장 적당한 것으로 분석되었다. 5개의 군집 중 2개의 군집은 해당되는 지점이 몇 지점 없어 설명하기 어려웠고, 나머지 3개의 군집에서 각각 출퇴근로, 관광부도로, 지방부도로의 특성을 가지는 것으로 나타났다. 각 그룹의 월보정계수 평균과 요일보정계수 평균, 시간대별 교통량 비율의 평균으로 각 그룹의 대표 보정계수를 산출하고, 분석대상지점의 평일 교통량을 해당 그룹의 대표 보정계수를 적용하여 AADT를 추정한 결과 평균적으로 오차가 8.7%인 것으로 나타났다. 이는 기존 연구에서 우수하다고 분석된 동일 대구간 내의 상시조사 보정계수를 적용한 것보다 1.5%오차가 더 적은 것으로 나타났다. 이러한 AADT 산출방법은 전체 수시조사 지점에 적용 가능하므로 실무에서의 활용도가 매우 크다고 판단된다.
본 논문의 목적은 2차선 지방지역도로에서 사용 가능한 No-overtaking Model의 개발과 현장조사를 통한 우리 나라 2차선 도로의 교통류 특성의 규명이었다. No-overtaking Model을 개발하기 위해서는 이미 개발된 바 있는 Slow moving Vehicle Model의 이론적 틀을 근거로 하되 중차량을 따라 피동적으로 주행하는 일련의 차량군에 또 다른 중차량이 포함된 경우에 대해서도 분석이 가능하도록 개선했다. 경기도 일원에서 약 3 개월동안 조사한 현장조사에서 나타난 우리 나라 2차선 도로의 교통류 특성은 첫째로, 2차 선 교통류의 주요 MOE(Measures of Effectiveness)들은 교통량에 의해 비교적 정확하게 산정 가능하다는 것과, 둘째로 우리 나라의 주요 MOE값은 외국의 경우와 비교했을 때 대 체로 유사한 결가를 보이나 평균속도의 경우 최소 5km/h 최대 15km/h 정도와 차이를 나타 낸다는 것, 그리고 셋째로 차량군의 선두차량 85%의 경우 그 속도는 100.4km/h이고 추월 에 필요한 반대편차선 차량과의 여유 거리는 754.8m이라는 것이었다. 향후 연구과제로는 중차량의 속도분포를 확률 분포식으로 나타내는 경우의 지체시간, 추월율 등의 2차선 교통 류 MOE를 산출할 수 있는 Model을 개발하는 것이며 현재 5분 교통량으로 표시된 교통량 을 보다 많은 현장수집 자료를 통해 1시간 단위의 교통량을 기준으로 하여 MOE를 산정해 보는 것이다.
본 연구에서는 연평균일교통량 예측을 위한 공간회귀모형을 제시하였다. 비록 공간 분석을 위하여 조사지점들 간의 유클리디안 거리가 일반적으로 사용되고 있지만, 조사되지 않는 도로의 교통량 예측을 위하여 교통량 조사지점들 간의 최단경로를 이용한 공간회귀모형을 새롭게 시도하였다. 공간예측방법으로는 일반크리깅을 사용하였으며 교차검증을 통하여 정량적으로 최단경로 기반의 교통량공간예측모형의 타당성을 제시하였다.
본 연구는 보행자 시설 중 계단과 대기공간에 대해 공학적으로 합리적인 분석방법을 제공하고 이를 통해 안전하고 편리한 보행시설의 제공을 도모하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구를 위해 계단과 대기공간에 대한 외국의 조사방법과 분석방법을 참조, 비교하여 서비스 수준 결정기준을 정하고 용량 값을 산출하여 우리나라 현실에 맞는 적정한 설계기준을 산출하기 위해 노력하였다. 계단의 경우 효과척도로 보행 교통량을 그리고 대기공간에 있어서는 1인당 점유면적을 사용하였다. 현장 조사 결과 계단에서의 보행량은 보행자가 군을 형성했을 경우와 그렇지 않은 경우 최대 보행량에 차이가 나는 것을 고려하여 보행자 군의 형성 여부에 따라 서비스 수준의 기준을 다르게 제시하였으며, 대기공간의 경우에는 1인당 점유면적을 한국인의 평균체형을 기준으로 하여 서비스 수준의 기준을 제시하였다. 계단과 대기공간에 있어서 이러한 조사와 분석을 통해 산출된 결과는 외국의 경우와 다른 값을 나타내는데, 계단에 있어서는 실질적으로 이용할 수 있는 유효계단 폭에 따라 최대 보행 교통량의 타이가 크게 나타났으며, 대기공간의 경우에는 한사람이 점유 할 수 있는 용량상태에서의 공간이 0.2$m^2$/인으로 외국의 경우보다 적게 나타난다.
설계시간계수는 계획목표연도의 연평균 일교통량에 대한 설계시간교통량의 비율로 정의되며 일반적으로 30번째 시간순위 교통량이 이용되고 있다. 30번째 시간순위 교통량을 설계시간교통량으로 하는 경우 휴일교통량 및 명절교통량의 영향을 크게 받아 과다설계될 수 있다. 보다 객관적인 K계수 산정은 연간 8,760시간의 모든 시간 교통량이 관측되어야 가능하나 상시조사 지점 이외의 경우 사실상 불가능하다. 본 연구에서는 일반국도의 설계시간계수를 산출하기 위하여 30번째 시간순위 교통량을 적용하는 방법과 첨두시간교통량을 적용하는 방법, 그리고 내림차순으로 정렬된 시간순위 교통량의 곡선의 곡률을 이용하여 설계시간을 산출하는 방법으로 설계시간을 산출하고 산출된 설계시간계수를 비교분석하였다. 또한 일반국도의 설계시간계수 특성을 살펴보기 위하여 도로를 3가지 유형으로 분류하고, 도로유형별 설계시간계수의 특성을 알아보았다. 일반적으로 사용되고 있는 30번째 시간순위 교통량을 적용하는 방법과 비교하여 실제 시간순위 교통량의 곡선의 곡률이 어느 시간순위에서 변하는지를 알아보기 위하여 일반국도 상시조사 지점의 각 지점별 8,760시간 교통량 자료를 활용하여 분석하였다. 분석결과 30번째 시간순위 교통량으로 산출한 설계시간계수가 타 방법과 비교하여 설계시간계수를 높게 산출하는 것으로 나타났다. 또한 첨두시간 교통량으로 산출한 설계시간계수는 도로유형별 차이가 크지 않게 나타났다. 이는 첨두시간 교통량은 1년 교통량의 특성을 설명하기 어렵고, 30번째 시간순위 교통량은 휴일 및 명절교통량의 영향이 크기 때문으로 분석된다. 시간순위 교통량의 곡선의 곡률을 이용한 방법으로 일반국도 설계시간계수를 산출한 결과 관광부를 제외하고 미국 도로용량편람과 다소 비슷한 수치를 나타내는 것으로 나타났지만 시간순위는 평균적으로 118번째 교통량이 적당한 것으로 분석되었으며 도로유형별로 차이가 크지 않은 것으로 분석되었다.
현재 사용되고 있는 신호등 설치기준은 교차로의 형태를 반영하고 있지 않다. 본 논문은 신호 및 비신호 T형 교차로에 대한 현장의 지체도 조사를 바탕으로 첨두시간 교통량을 이용한 T형 교차로의 신호등 설치기준을 개발하였다. 기준설정을 위해 교차로의 평균정지지체 최소화를 평가척도로 사용하였으며 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, T형 교차로의 지체도 모형은 주도로 교통량과 부도로 교통량을 독립변수로 하는 지수함수 형태를 갖는다. 둘째, T형 교차로의 신호등 설치기준은 T형으로 인한 현시의 감소로 MUTCD에서 제시하고 있는 신호등 설치기준과 비교시 타당성 교통량이 높게 나타났다. 셋째, T형 교차로의 신호등 설치를 위한 첨두시 교통량기준 도표를 작성하였으며, 평일의 하루중 주도로(양방향)의 시간당 교통량과 이에 사용하는 부도로의 시간당 교통량의 최대값을 도표에 표시했을 때 접근로 차로수의 조합에 해당하는 기준선의 상위영역에 위치하면 신호등을 설치하는 것이 교차로의 지체도를 최소화시킬수 있다.
교통혼잡 문제가 점점 심각해짐에 따라 대중교통의 중요성은 날로 부각되며, 대중교통을 지원하기 위한 정책들이 속속 입안되고 있어 대중교통을 심도 있게 분석할 수 있는 틀의 개발은 필연적이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 대중교통 통행배정모형 개발과 대중교통 기종점통행량(OD) 추정을 목적으로 수행되었다. 대중교통 통행배정모형의 개발부분에서는 기존의 대중교통 통행배정모형이 개별차량과 다른 대중교통의 특성을 정확히 반영하고 있지 못하다는 한계를 극복하고자, 최적경로 탐색에는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 통행량 배정에는 로짓모형을 기반으로 한 확률적 통행량 배정모형(Stochastic Network Loading Model)을 이용하여 TATSN 모형을 개발하였다. 그리고, 대중교통 기종점통행량의 추정은 전통적인 기종점통행량 추정 방법인 기종점조사 방법이 시간과 비용이 과대하게 소요된다는 단점을 인식하여 관측통행량을 이용하여 추정하는 방법을 제안하였다.
우리나라는의 선박자동식별시스템은 국제협약에 의거 강제시행됨에 따라, 정부에서는 2002년부터 정부예산을 투입하여 현재까지 육상기지국 33개소, 운영시스템 11기 및 전국통합망 구축사업을 추진하여 왔으며, 다양한 해상안전분야에서 활용되고 있다. 그러나 현재의 해상교통량 조사 및 분석방법에 있어서는 대부분이 레이더 기반의 VTS관제센터에서 수집된 정보를 조사함으로써 항만위주의 해역에 대한 교통량 분석이 이뤄지고 있는 실정이다. 따라서 이 논문에서는 AIS 전국망 데이터를 조사 분석하여 우리나라 전해상의 AIS 통신 음영지역 및 커버리지에 대한 분석 및 공해상에서 선박의 이동경로 분석 및 교통량을 분석함으로써 효율적인 연안관제 및 해싱관제 업무에 활용할 수 있도록 AIS기반의 해상교통량 조사 분석 시스템을 개발하고 그 내용을 소개하였다.
연평균 일교통량(AADT)은 교통 및 도로부문에서 중요한 기초자료로 활용되지만 예산 제약 등의 한계로 인해 일부 지점에 대해서만 상시조사를 통해서 AADT를 산출하고 있으며, 대다수의 지점에서는 단기 교통량 조사에서 수집된 샘플자료를 이용하여 AADT를 추정 활용하고 있다. 현재 단기 교통량 조사지점의 AADT 추정을 위하여 조사된 자료를 단순 평균하는 방법이 적용되고 있다. 기존 AADT 추정모형은 보정계수를 적용하는 방법이 대표적인 방법이나, 이 방법은 단기 교통량 조사 지점이 어떤 상시조사 지점의 보정계수를 적용할지에 대한 객관적인 방법이 없어 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 공간통계모형을 도입하여 교통량 자료의 공간상관관계를 분석하고, 크리깅 모형을 적용하여 AADT를 추정하는 방법에 대하여 알아보았다. 공간통계모형의 AADT 추정의 정확도를 기존 연구와 비교하기 위하여 동일 대구간의 상시조사 지점의 보정계수를 적용하는 방법(방법 1)과 보정계수 그룹핑을 이용하여 해당 그룹의 보정계수를 적용하는 방법(방법 2), 공동크리깅을 적용한 방법(방법 3)을 비교분석하였다. 분석결과 공동크리깅을 적용한 모형은 기존 모형에 비해 AADT 추정 정확도가 향상되는 것으로 나타났다.
교통량조사 방법은 루프검지기와 피에조센서를 주로 많이 사용하여 차량의 숫자만을 파악하여 교통주기를 계산하는 방법을 사용하나 교통량을 파악하는 방법은 단순한 교통량에만 국한되는 것이 아니라 다중교통특성인 진입로의 길이, 도로의 폭, 보행자의 수, 통과차량수, 지체차량수 등 관련되는 교통대안을 총 망라하여 새로운 교통량인 혼잡도라는 개념을 대표대안으로 선정하면 바로 교통주기에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 서로 관련성이 없는 교통대안들을 AHP 방법을 사용하여 교통주기 계산에 즉시 사용할 수 있는 공통 분모인 새로운 교통대안을 찾아내는 알고리즘을 개발하고 이를 새로운 교통량 개념인 혼잡도라는 교통량을 찾아내는 퍼지센서 알고리즘을 구성하는데 적용한다. 시뮬레이션을 통해 타 교통제어방법과 비교하여 지체차량시간이 줄어듬을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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