본 연구는 도로교통량통계연보에서 제시하고 있는 고속도로 교통량을 보정하기 위해 측정오차를 최소화하면서 TCS 교통량과 교통량 균형을 만족시키는 최적화 모형을 개발하였다. 이를 위해 본 연구에서 구축한 모형을 실제교통량과 비교 검증하였다. 모형 검증 결과, 교통량 균형에 만족하도록 측정교통량을 보정할 경우, 보정교통량은 측정교통량에 비해 실제교통량과의 차이가 적은 것으로 나타났다. 경부고속도로 40개 구간에 적용 결과, 전체 구간에 대한 측정교통량은 -8.1%~9.6% 보정되었으며, 보정된 교통량만큼 측정오차가 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구는 고속도로의 규모와 역할이 증대되고 있는 가운데 고속도로 측정교통량의 정확성을 향상시켰다는 점에서 의미가 있다.
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.
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.
교통량이 급속히 증대되어 감에 따라 도로 운영의 효율성을 높이기 위한 연구들이 진행되고 있다. 기존의 연구들은 각 도로에서 측정된 교통량을 바탕으로 최적의 경로를 찾고자 하였다. 하지만 각 도로들의 교통량은 서로 연관이 되어있으며 서로 영향을 미치고 있으므로, 이 영향에 대한 연구가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 서울 도심 내 16개 지점에서 측정한 교통량 시계열 데이터를 바탕으로, 각 도로 간 서로 미치는 영향을 측정하였다. 각 도로 간 영향력은 Transfer entropy를 측정하여 계산하였으며, 본 분석을 통해 서울 도심 도로의 상호영향력을 바탕으로 네트워크를 구축할 수 있었다.
대기오염 물질배출량 중 도로이동오염원에 의한 배출량은 다른 오염원에 비해 월등히 높은 편이나 관련연구가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 교통량, 속도 및 기타기상 조건의 실시간 자료와 도로기하구조와 같은 도로특성인자를 반영하여, 대기오염 물질 배출에 도로환경요인이 미치는 영향을 분석하였다. 서울시의 실시간 대기오염 데이터와 교통량, 도로관련 데이터를 수집하여 대기오염 물질별 오염배출량 예측 회귀모형식을 구축하였다. 본 연구에서 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 교통량이 증가할수록 오염물질의 측정량은 증가하며, 속도가 증가할수록 측정량은 감소한다. 둘째, 풍속, 온도, 습도가 증가할수록 측정량은 감소한다. 셋째, 교차로 형태가 복잡할수록 측정량은 감소한다. 예측모형을 검증하기 위하여 예측치와 실측치 데이터를 비교 분석한 결과 총 7곳의 도로변대기오염 측정망 중 실측치와 예측치가 가장 부합하는 측정망은 청계 4가 측정망인 것으로 나타났다. 본 연구는 실시간 대기오염배출량 데이터와 교통량 데이터, 도로환경 특성데이터를 이용하여 예측모형을 구축하여 현실적인 도로환경요인이 대기질에 미치는 영향을 설명하였다는 데 의의가 있다.
드론은 좁은 장소나, 도로 위에서도 자유롭게 운용할 수 있다는 등의 장점으로 인해 점차 교통 모니터링 분야에 서도 널리 쓰이고 있다. 교통 모니터링을 통해 교통관제가 가능하며, 교통혼잡 해소에 활용할 수 있다. 교통량 확인을 위하여 기존에는 hand-crafted 기반의 방법들이 사용되었는데, 이러한 방법들은 조명이나 촬영위치에 취약하다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥러닝 기반의 교통량 확인 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 드론의 촬영 환경과 비슷한 환경의 도로 데이터를 수집하였다. 정확도를 좀 더 높이기 위해, 데이터 augmentation 을 하였다. 생성된 데이터를 이용하여 학습을 진행하였고, 학습 결과 97%의 정확도가 나옴을 확인하였다. 테스트 데이터에 대한 정확도 측정은 [250 pixel 이상] X [250 pixel 이상] 크기의 객체에 대해서 IOU 0.3 기준으로 측정되었다.
교통망의 서비스 수준을 객관적으로 측정하는 주요한 기준은 통행시간과 지체시간이다. 본 논문에서는 주행차량 조사법을 이용하여 서비스 수준을 측정하도록 한다. 이를 통하여 시간당 교통량, 평균 통행 시간, 공간 평균 속도를 구할 수 있다. 또한 교통량의 밀도도 얻을 수 있다.
본 연구에서는 다른 기종점 통행표(Trip Matrices)들을 같은 교통망(Network)에 배정하였을 때 교통분배 결과의 차이점들을 분석하고 교통분배의 민감도를 비교하였다. 전통적인 4단계 교통수요 추정에 의해서 산출된 교통배분을 비교의 기본자료로 이용했다. 또한 본 연구에서는 교통배분의 결과를 평가하기 위해 주로 사용하는 측정효과들과 교통배분의 기법들(Traffic Assignment Techniques)의 민감도도 연구조사하였다. 본 연구를 통하여 총교통량(Total Trips)과 통행길이빈도(Trip Length Frequency)제약에 의해 임의로 선출된 기종점 통행표를 이용한 교통배분의 결과는 전통적인 4단계 교통수요 측정에 의해 산출된 교통배분 및 조사교통량(Counted Traffic Volumes)에 매우 유사한 결과가 나왔다. 결론적으로 죤별 통행발생량에서의 오차는 교통배분의 본성적인 집계특성(Aggregative Nature)에 의하여 그 심각성이 감소되는 경향이 있다. 이것은 즉 앞단계(Trip Generation and Distribution Phases)에서 전통적으로 요구되어지는 정밀도가 없어도 적절한 교통배분기법을 사용함으로써 좋은 결과를 산출할 수 있다는 것을 암시한다.
10개교차로 연동을 위해서는 정확한 신호주기를 개선하기 위해서는 직진 및 회전차선의 공유로 인한 정확한 직진 차량의 파악을 해야한다.10개교차로 교차로 연동을 할려면, 에측되는 교통량의 DATA와 차선 및 길이 보정게수산출이 없이는 압막힘 현상이 발생한다. 명절, 백화점 SALE, 출퇴근시간, 각종행사시에는 교통량이 갑자기 증가시에는 최적 신호주기를 생성하여야한다. 이러한 문제점을 개선하기위해서는 예상 행사인원이 500명이 초과할 경우에 최소한 2-3 시간전에 경찰청으로 미리 교통량을 측정하여 보고해야한다. 출 퇴근시간별로, 교통사고 다발 지역에 차선별로 위치한 건물에 진입하는 예상 교통량을 측정하는 신경망 기법이 필요하다.
교통정보수집 시스템이란 CCTV나 웹캠을 통해 얻어진 영상을 토대로 차선별, 혹은 주행방향별 교통량과 통과 차량들의 속도를 실시간으로 측정하는 시스템이다. 차선별로 각각 두 개의 라인을 설정하고 이를 이용하여 차선별 속도와 교통량을 측정한다. 이 때 차선별로 설정된 두 라인에 해당하는 영역에 대해서 배경 값을 지속적으로 갱신한다. CCTV와 웹캠을 이용하여 수집한 영상을 실험에 사용한 결과 평균 86.2%의 차선별 주행차량 검지율을 보였으며, 검지된 차량들을 차선별 방향별로 구분하여 평균 속도를 측정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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