우리나라는 현재 심각한 교통체증과 차량집중현상으로 많은 사회적 문제 및 경제적 손실을 겪고 있다. 출퇴근 시간, 주말 저녁 시간, 명절 등에 국도 상에서의 차량정체는 누구나 한번씩 다 겪어본 경험이 있을 것이다. 특정한 기간, 시기에 발생하는 차량정체 이외에도 인구를 밀집을 유도하는 관련시설, 놀이공원, 대형마트 등이 입점하게 되어 차량정체가 생기는 경우도 비일비재하다. 현재 우리나라 신호시스템 운영방식인 현시(한 신호주기에서 변하지 않는 일정한 시간구간)는 교통영향분석과 관련 도로의 교통량을 측정하여 적정 현시 종류를 구분하고, 단계별(Phase)로 주기 및 각 신호 시간을 정하게 된다. 이 수집 값에 교차로 인근 지점 검지기인 루프검지기를 통해 교통량을 측정한 값과 구간검지기인 노변장치(Roadside Equipment) 등을 통해 수집한 교통정보를 접합 및 가공하여 신호현시에 적정성을 부여하게 된다. 교통량에 따라 현시를 정할 때마다 장비의 유지보수 비용, 추가 구축비용, 인력, 시간 등이 많이 투자하게 되는 것이 현실이다. 이렇듯 많은 비용과 시간을 투자해서 신호 현시를 정하여 운영을 한다 하여도 때에 따라 변화되는 운전자 특성과 교통량 집중에는 한계가 있다. 신호 대기로 도로상에서 낭비되는 시간, 극심한 정체로 도로 상에서 멈춰있는 차량 등이 한계가 될 수 있는 것이다. 따라서 본 연구에서는 기존 현시 산정 방식에 변화를 주어 실시간 유동적으로 변화할 수 있는, 그리고, 교통상황에 맞는 맞춤식 신호체계를 구현해보고자 한다. V2X를 주 기반으로 하는 교차로 네트워크 자동 신호시스템을 개발하여, 고정 신호 체계가 아닌 자동신호 체계를 구현하고, 특정 상황에서의 정체를 해소하고 불필요한 신호 대기 시간을 없애 교통 문제 해결에 이바지 하고자 한다.
본 연구는 교통망 집성화(Aggregation)를 수행하기 위한 간단한 개념을 제시하고, 그 개념을 교통망 설계 문제(Network Design Problem)의 개략적이나 상당히 타당성 있는 해답을 얻기 위해 적용함으로써 교통망 집성화 정도(degree)의 효율성 및 유용성을 검증함에 그 목적이 있다. 교통망 집성화 및 O-D 교통량 측정 절창가 먼저 제시된 후, 교통망 설계 문제에 적용되었다. 본래의 교통망과 집성화된 교통망상에서의 교통망 설계 문제의 실행 결과가 언급되고, 또한 정확도 및 계산시간 측면에서의 비교가 고찰되었다. 교통망 설계 문제에 대한 개략적이나 비교적 정확한 해답을 고도로 집성화된 교통망으로부터 추정할 수 있음이 본 논문의 결과로서 검증되었다.
우리나라 HCM의 운영분석 과정은 많은 입력변수와 복잡한 계산절차가 요구되는 미시적인 신호교차로 분석이라고 할 수 있다. 본 연구는 4갈래 교차로 비포화 상태를 대상으로 하며, 운영분석 과정상의 교통량보정, 좌회전 및 우회전 직진환산계수 산정에 포함되는 여러 변수들 중에서 중요성이 적다고 판단되는 변수들을 통합하거나 일반화된 값을 사용함으로서 계산절차의 간략화 가능성을 검토하는 것이다. 또한 차로군 분류도 현장측정을 기초로 방향별 이동류의 교통량비로서 간략하게 분류하는 방법을 모색하였다. 연구는 해당 각 변수에 대해서 현장측정치의 최소, 최대범위에서 일반화된 값 사용시에 KHCM 분석방법을 사용하여 비교하였다. 차로군 분류에 관해서는 방향별 교통량을 변화시키면서 KHCM과 간략법을 사용하여 비교하였다. 종합평가에서는 교통량, 좌회전, 우회전 노면마찰의 최소, 최대조건을 조합하여 시나리오를 구축하고 각각의 분석방법을 사용하여 민감도를 평가하였다. 분석결과 현장에서 관측된 도로 및 교통조건에서 해당 변수의 민감도는 물론이고, 본 연구의 차로군 분류 및 종합평가의 지체차이가 오차 범위내에 있었다.
본 논문에서는 여러 개의 마이크로 프로세서를 다중 접속 통신으로 연결하여 지능형 교통 신호 제어기를 설계를 다루었다. 제안된 제어기는 신호등, 입력장치, 교통량 측정장치 및 보조 신호등 등의 교통 신호 제어기의 여러 장치를 단일 프로세서에 의하여 제어하는 기존의 제어기와 달리 각각의 장치를 전용 마이크로 프로세서에 의하여 제어하도록 하고 각 프로세서들을 주 프로세서와 다중 접속에 의하여 연결하는 다중 프로세서 시스템에 의하여 제어하도록 하는 분산형 제어 시스템으로 설계하였다. 설계된 제어 시스템은 교통량 및 소통 속도의 실시간 측정, 신호등의 제어, 연동 장치 및 보조 교통 신호등을 각각의 전용 프로세서에 의하여 제어하도록 하여 교통 신호 제어 프로그램의 부담을 여러 개의 프로세서로 분산하였다. 이러한 분산형 제어 시스템은 단일 프로세서 제어 시스템에 비하여 프로세서의 프로그램 수행 부담이 줄어들어 연동제 신호 제어 및 관제형 신호 제어 등의 지능형 교통신호 제어 부가 기능을 실시간으로 처리할 수 있으며 장치의 추가 등, 확장성이 우수하다. 본 논문에서 제안한 방법은 실제 시스템을 제작하여 주 제어 프로세서와 각 프로세서간의 다중 접속 통신에 의한 연결 및 신호등 구동 및 제반 입출력 처리 기능을 실험하였다.
도시생활에서 가장 짜증스러운 것은 자동차 소음이다. 경제발전과 더불어 인구의 도시 집중과 급격한 차량증가는 교통량이 많은 간선도로변을 중심으로 도로교통 소음문제가 야기되고 있으며, 우리나라도 지난 '97. 7월 자동차 1000만대 보유국이 되었다. 도로교통 소음은 자동차에서 발생하는 소음과 차량의 통행량, 차량의 주행속도및 도로주변 조건등 각종 요인이 복합 된 것으로 저속운행이 일반적인 도시에서는 자동차에서 발생하는 소음 중 엔진에서 나는 소음이 대개 60% 이상을 점하게 된다. 이러한 문제점 등을 감안하고 쾌적한 생활 환경 조성을 위하여 환경부에서는 제작차 소음 허용기준을 정하여 제작차가 시판되기전 단계에서 제작차 소음 허용기준에 적합하게 제작되는지 여부를 관리하기 위하여 인증제도를 시행 중에 있으며, 인증 시험에 통과된 차량에 대해서만 제작 시판할 수 있도록 법제화하여 운영하고 있다. 인증에 필요한 시험은 자동차의 가속주행소음, 배기소음 및 경적소음 시험으로써 본 장에서는 제작차 인증시험과 평가방법 등을 소개하고, 아울러 도로교통 소음 진동에 대하여서도 기술하고자 한다.
교통량, 속도, 밀도의 3가지 교통류 지표 중 밀도는 혼잡을 잘 나타내는 지표이다. 밀도를 측정하는 방안은 직접적으로 수집하는 방안과 수집자료를 활용하여 간접적으로 수집하는 방안이 있다. 직접적인 측정법은 대상구간의 교통류를 항공기나 고층건물에서 촬영하여 밀도를 직접적으로 구하는 것이나, 기상과 도로조건 및 비용상의 문제로 인하여 광범위한 사용에는 한계가 있다. 본 논문에서는 두 개의 지점검지기를 이용하여 밀도를 측정할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한, 순간밀도, 평균밀도, 측정간격이라는 개념을 정리하고 가상시뮬레이션(Paramics Application Programming Interface) 기능을 활용하여 자료를 생성한 후 측정간격이 도로조건(측정구간길이별, 차로별, 서비수준별)별로 구간밀도정확도에 미치는 영향을 분석하였다.
국내에서는 복잡하고 심각해진 도시교통난을 해소하기 위한 대안으로 1981년부터 교통체계관리 기법 중 가변차로제를 도입하여 현재 서울을 비롯한 주요 도시에서 운용하고 있다. 그러나 가변차로제 시행에 따른 운영 효과에 대한 연구는 미진한 편이고, 적용함에 있어서 일반적인 경험치를 따른 설치기준을 이용하여 가변차로제를 시행하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 현재 서울시에서 운영되고 있는 가변차로 구간에 대한 사례조사를 통해 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 가변차로 수행에 따른 효과를 분석하고, 그 시행의 효율성을 높기 위한 방안으로서, 국내의 교통여건에 부합하는 가변차로제의 설치기준을 재설정 하였다. 가변차로제 시행 효과 분석을 위한 효과측정기준으로 평균지체와 연료소모량을 선정하였다. TRANSYT-7F 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여, 가변차로로 유입 유출되는 v/c별 교통량과 방향별 교통량비율, 그리고 기하구조측면으로 가변차로수와 가변차로 구간 내에서의 좌회전의 허용여부 이 네 가지 영향요소의 변화에 따른 각각의 상황별 가변차로제 시행효과를 분석하였다. 시뮬레이션 결과 왕복 6차로 구간의 경우 현재 가변차로제의 설치기준으로 제시된 방향별 교통량비율보다 더 작은 차이에서도 가변차로제 실시 효과의 의미를 부여 할 수 있는 것으로 나타났다.
마닐라만은 3개의 항구가 있는 마닐라항의 집과 같다: 북항, 남항 그리고 MITC. 북항 부근과 마닐라만을 가로질러 리마오라는 어항이 있다. 이 연구는 마닐라만에서 마닐라 VTMS 원 데이터의 입출항 교통량만을 기준으로 교통량의 움직임에 집중한다. 이는 2010, 2011년 2년 동안의 교통량이다. 데이터의 표시를 교통량의 숫자로; G. T.에 의한 크기로; 낮이든 밤이든 선박 동향의 시간으로; 각 국내와 국외 각 항차 거래로 나뉜다. 양적인 수치는 모든 개체군을 기반으로 한 원 데이터로부터 계산된다. 그 결과의 수치는 통계상의 측정된 표와 그래프에 의해 나타난다. 산술평균은 개체군의 변동계수와 표준편차가 요약된 형태로 보여지는 것을 의미한다. 그렇기 때문에, 그것들은 교통량의 빈도와 양의 더 나은 그림을 보여주기 위해 해석된다. 끝으로 본 연구가 필리핀의 가장 중요한 항구의 안전성 향상에 기여하기를 기대한다.
통행속도는 도로의 교통상황을 측정하고, 교통사고와 같은 돌발상황 발생을 검지하는데 활용되는 중요한 정보이다. 본 논문에서 영상처리 기술을 활용하여 도로구간의 통행속도를 정확하게 측정하는 모델을 제안하였다. 제안 모델은 교통 CCTV 영상에서 차량 객체를 추출하고, 딥러닝 기술 등을 활용하여 차량을 추적하여, 도로구간의 통행속도 및 교통량 등과 같은 교통정보를 수집한다. 또한, 새로운 모델은 데이터 융합기술을 활용하여 정확한 구간통행속도를 수집하여 사용자에게 제공하는 것이 가능하다. 제안 모델을 서울시 오금교에서 현장실험한 결과, 기존 교통정보센터 통행속도 정확도(62.8%)보다 새 모델의 정확도가 높은 것(83.6%)을 확인하였다.
비디오 카메라에서 입력된 동영상을 분석하여 교차로에서 교통량을 자동적으로 측정하는 시스템을 설계, 구현하였다. 입력 영상에서 배경과 전경을 분리하기 위하여 3가지 방법을 비교 분석하였으며 이중에서 좋은 결과를 보여주는 Li의 방법을 선택하였다. 전경 영상에서 연결 성분 분석을 이용하여 각각의 블로브들을 분리하였으며 분리된 블로브들은 블로브 추적기를 이용하여 프레임 별로 추적된다. 가장 기본적인 추적기는 블로브의 크기와 위치 정보들을 이용한다. 블로브들 간에 충돌이 있는 경우에는 블로브 안의 컬러 분포를 이용하는 mean shift 알고리즘이 사용되었다. 제안된 시스템은 실제 교차로 동영상을 이용하여 테스트되었으며 휴리스틱을 추가할 경우, 좋은 감지율과 오차율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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