경부고속도로 건설을 기점으로 급격한 경제성장을 이룬 우리나라 고속도로는 현재 신규도로의 건설사업 물량이 둔화되면서 기존의 도로망을 효율적으로 활용하고 최적의 공용성 유지가 필요한 시점이 되었다. 최적의 공용성 확보를 위해 교통하중을 가장 적극적으로 통제하는 방법은 과적단속이다. 본 연구에서는 과적단속의 효율화를 위해 고속축하중측정 시스템을 개발하고 이를 통해 국내 고속도로 과적화물차 행태 분석을 실시하며, 본 시스템을 활용한 과적단속시스템 개발 가능성에 대하여 검토하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서 개발한 고속축하중측정 시스템은 차로당 2조의 루프센서와 2조의 축중센서, 2조의 원더링센서로 이루어져 있다. 특히 원더링센서는 차량의 좌우 타이어의 위치 판독이 가능하여 과적단속 시스템으로 활용시 차로의 이탈유무를 판독할 수 있으며, 윤거 측정 및 윤형식(단륜/복륜) 구분이 가능하여 차종을 구분함에 있어서 기존 차종분류 시스템보다 세분화된 분류가 가능하여 12종 차종분류시 오분류 비율이 매우 낮은 장점을 가지고 있다. 본 시스템에 대한 검증시험 결과 모든 시험조건의 전체평균오차가 축하중 15% 이내, 총하중 7% 이내로 나타났다. COST-323에서 제시하고 있는 WIM 등급기준에 따르면 사회기반시설 설계와 유지관리 및 평가목적으로 사용가능한 B(10) 등급으로 나타났으며, 과적이 가장 문제되는 5축 카고 화물차에 대한 분석결과는 축중량 오차 8%, 총중량 오차 5%로 단속가능 수준인 A(5)등급으로 나타났다. 고속도로의 차종별 중량분석 결과 12종 분류기준에서 5종, 6종, 7종, 12종 차량이 하중기준을 초과하는 비율이 가장 높게 나타났으며, 주로 가변축을 장착한 차량으로 축조작에 의한 축하중 과적비율이 매우 높게 나타나 이러한 차량에 대한 실효성 있는 과적단속기법이 필요한 것으로 판단된다. 도로교통분야에 있어서 차종별 교통량 자료는 도로의 계획과 건설, 유지관리, 교통류분석 및 도로행정에 필요한 기본 자료이며 각종 연구에 필요한 기초자료로 활용되어지는 필수적인 요소이다.
본 논문은 차량에 각종 센서를 장착한 도로안전성 조사 분석 차량을 이용하여 도로의 횡단경사를 측정하는 방법에 관해 소개하였다. 횡단경사는 평면선형, 종단선형과 더불어 도로 설계의 중요한 요소이며, 도로의 안전성을 평가하는 데에도 필수적인 요소이다. 그러나 횡단경사의 경우 도로의 잦은 덧씌우기로 도면과 다르게 나타날 수 있으며, 교통량이 많은 도로에서 횡단경사를 측정하는 데에는 많은 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 GPS/INS 및 레이저 스캐너 등을 장착한 도로 안전성 조사 분석 차량으로 주행 종횡단경사를 측정하는 알고리즘을 개발하였다. 또, 현장에서 개발된 알고리즘의 적용성을 검토하기 위해 횡단경사 중 편경사가 설치된 곡선구간을 선택하여 레이저 스캐너와 GPS/INS 통합시스템을 사용하여 주행중 편경사를 측정하고. 이를 통계적으로 검증하였다.
최근에는 차량용 센서와 통신 기술의 발달로 길안내와 교통체증 알림 서비스뿐만 아니라 주변 차량의 주행 정보, 도로 상태 정보, 차량 간 긴급 메시지 전달 등과 같은 다양한 ITS 서비스가 가능해졌다. ITS 서비스의 발전은 고속 주행용 차량을 위한 V2X 통신 기술이 소개되면서 가속화 되고 있다. 본 논문에서는 V2X 통신기술 중에서 IEEE802.11p 규격을 기반으로 개발한 WAVE 통신장치를 소개한다. WAVE 기술로 구현된 기지국 및 차량 통신장치에 대한 구조 및 특징 그리고 각 통신장치에 사용된 RF/안테나의 특성에 대해서도 설명하였다. 개발한 WAVE 통신장치의 성능 평가를 위해 시험차량에 설치된 통신장치와 시험 도로에 설치된 기지국 통신장치간의 데이터 전송량과 PER 그리고 지연시간 등을 실제시험도로에서 측정하였다. WAVE 통신장치는 전반적으로 6~7Mbps의 데이터 전송량을 가지며 1km 통신영역에서 10% 내외의 PER를 나타내었다. 그리고 모든 구간에서 3ms이내의 패킷 지연시간을 만족하였다. 측정된 WAVE 성능은 ITS 서비스에 충분한 성능이며 인터넷 동영상 서비스도 가능함을 실제 시연을 통해서 입증하였다.
현재 통신 서비스 및 인터넷 서비스들은 각기 독립적인 형태의 서비스를 재공하고 있으며, 고유의 서비스 체계를 유지하면서 발전해 왔다. 그러나 이러한 서비스들은 향후 통합 및 융합과정을 거처 차세대 네트워크 망 즉, NGN(next generation network)에 통합되어 나가게 될 것이며 기존의서비스에 다양한 서비스를 부가하여 새로운 서비스가 창출 될 것이다. 된 논문은 이러한 추세를 고려하여, NGN에서 요구되는 언제 어디서나 사용자에 다양한 서비스를 제공할 수 있는 서비스인 텔레매틱스에 대한 NGN 서비스 시나리오를 보일 깃이다. 텔레매틱스는 정보기술과 자동차기술의 융합으로 이루어진 서비스로 위치측정시스템과 무선통신량을 이용하여 교통정보, 응급구조 구난, 인터넷 이공 및 전화 등 다양한 서비스를 제공을 수 있는 시스템으로 차세대 네트워크 서비스로 각광 받고 있다. 그리나 아직까지 NGN에서의 활용에 대한 연구는 이루어지고 있지 않은 실정으로 본 논문에서는 텔레매틱스에 대한 NGN 망 및 기존의망과의 접속 시나리오와 서비스 시나리오에 대할 방법을 제안 한다.
최근 새로운 도시개발의 패러다임으로 지속가능 한 개발에 대한 관심이 고조되고 있다. 지속가능 한 도시개발을 위해 통행량과 통행거리를 줄이는 교통정책과 혼합 고밀의 토지이용을 유도할 수 있는 정책을 수립해야 한다는 점에 대해서는 공감대가 형성되어 있다. 그러나 실증적 차원에서 과연 어떤 정책들이 에너지 소비와 대기가스 방출량을 저감시킴으로서 지속가능 한 도시개발을 도모하는데 효과적인가에 대한 경험적 연구는 매우 부족한 편이다. 본 연구는 지속가능 한 도시개발을 위해 수립한 정책들의 효과나 영향력을 평가할 수 있는 계획지원시스템의 구축과 활용성을 모색하는데 목적을 두었다. 이를 위해 정책대안에 따른 시나리오를 구축하고 이를 시뮬레이션 하여 그 결과를 비교 평가하는 전 과정을 처리할 수 있는 시스템을 개념적으로 설계하였다. 이 시스템은 크게 투입-모델링-산출의 세 구성요소로 되어 있으며, 가장 핵심적 요소는 토지이용과 교통체계, 환경모델을 통합화하는 모델링이다. 토지이용-교통-환경모델을 통합화하는 접근방법에 대한 장점은 잘 알려져 있으나, 실제로 통합모델을 운용할 수 있도록 개발된 소프트웨어는 매우 적다. 본 연구에서는 지속가능 한 도시개발을 위해 토지이용-교통 통합모델로 알려진 TRANUS의 활용 가능성을 검토하였다. 용인시를 사례로 하여 초기화시점에서 TRANUS를 작동시킨 결과 토지소비량, 총 통행량과 통행거리 및 비용, 에너지 소비량, 대중교통수단 분담율 등 지속가능성 수준을 측정, 평가할 수 있는 결과물들이 산출되었다. 따라서 TRANUS는 우리나라에서도 지속가능 한 도시개발을 위해 효과적인 정책대안을 선정하는데 활용 가능성이 높은 시스템이라고 볼 수 있다.
교통혼잡은 통행시간의 손실과 에너지 낭비뿐만 아니라 막대한 사회적 비용을 발생시킨다. 서울시는 도심통행료 도입, 대중교통체계개편 등 다양한 교통정책을 실행해 오고 있으나, 수도권외곽의 택지개발등으로 시계 유출입 교통량은 크게 증가하고 있는 추세이다. 본 연구의 목적은 광역급행버스시스템 (Bus Rapid Transit: BRT)과의 정책결합을 통한 혼잡통행료제도 확대시행에 따른 지불의사액 (Willingness-To-Pay: WTP)을 추정하는 것이다. 분석을 위해 가구방문 직접면접조사를 실시하였다. 본 연구는 크게 두 가지 부분으로 구성되어 있다. 첫째는 일인당 지불의사액 분석이고 둘째는 형평성 분석이다. 일인당 지불의사액 분석은 개별 시나리오에 대한 통행자가 현재 통행수단 유지를 위한 보상변화(Compensating Variation, CV)규모를 지불의사액의 개념에 따라 측정하는 것이다. 지불의사액 도출을 위해서는 조건부가치측정법(Contingent Valuation Method : CVM)을 적용하였다. 형평성 분석은 정책 시나리오에 대해 통행자를 소득계층별로 구분하여 현재 통행수단 유지를 위한 보상변화를 측정하고, 이것이 계층별 평균소득에서 차지하는 비중을 계산함으로써 정책 시행효과를 확인하는 것이다.
급속도로 증가하는 항공 교통량으로 인한 공역 과밀화와 공역제한으로 인해 국제민간항공기구(ICAO) 에서는 공역 수용 증대를 위한 performance-based navigation 을 실시하기 위해 2025년 까지 모든 항공기들을 대상으로 하여 SBAS 사용을 촉구하고 있는 실정이다. 이에 맞춰 국내 역시 한국의 공역환경 특성을 반영한 한국형 SBAS의 연구 개발을 지속중이다. 국내에서는 아직 SBAS의 성능 시험 및 검증을 위한 비행검사 절차 및 이에 필요한 탑재장비 구성방안이 수립되어 있지 않으므로 본 논문에서는 FAA, ICAO 규정집, 그리고 국토교통부가 제정한 법령을 분석하여 향후 수립될 한국형 SBAS의 필수 평가 사항들과 파라미터들을 도출하고, RTCA 규정집을 참고하여 RTK-DGPS 위치고정 시스템을 이용한 비행검사 최적 장비 구성방안에 대해 제시하였다.
최근 블랙박스 및 CCTV 같은 영상 촬영 장치가 보편화되면서, 방대한 양의 영상 데이터가 실시간으로 생성되고 있다. 만약 이 대용량 데이터 안의 차량 정보를 추출할 수 있다면 범죄 차량 추적, 교통 혼잡도 측정 등의 활용이 가능할 것이다. 이를 구현하기 위해서는 수많은 자동차에서 실시간으로 생성되는 영상 데이터를 처리할 수 있는 시스템이 필수적이나, 이러한 시스템을 찾기 힘든 것이 현실이다. 이를 위해 이 논문에서는 아파치 카프카, Hbase를 이용한 영상 빅데이터 처리 시스템을 제안한다. 아파치 카프카는 시스템 내에서 영상 손실이 없는 전송과 영상 처리 노드의 스케줄링을 수행하며, Hbase는 처리된 데이터를 테이블로 저장하고 사용자가 보낸 쿼리를 처리한다. 더불어, Hbase에 인덱스를 구성하여 빠른 쿼리 처리가 가능하도록 만든다. 실험 결과, 제안된 시스템은 인덱스가 없을 때보다 뛰어난 쿼리 처리 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
Turbulence produced on roadways is one of the major factors determining the dilution rates at the initial stage of traffic emissions of air pollutants and, thus, the distribution of air pollutants near the roadways. Field experiments were conducted on Gyeongbu Highway, one of the busiest highways in Korea, for 4~7 days in winter, spring, and summer. Two three-dimensional ultrasonic anemometers were installed on both sides of the highway to estimate turbulence intensities (vertical wind fluctuation and kinetic turbulence energy) induced by the roadway. Roadway-induced turbulence consists of three components: structural road-induced turbulence (S-RIT), thermal road-induced turbulence (T-RIT), and vehicle-induced turbulence (VIT). The contribution of T-RIT to the total RIT was insignificant (less than 10%), and the majority of RIT was S-RIT (by the highway embankment) and VIT. In this study, we propose the empirical relationships of VIT as a function of traffic density and wind speed under free-flow traffic conditions. Although this empirical relationship appears to underestimate the VIT, it can be applied to the air quality models easily because the relationship is simple and only needs readily obtainable input variables (wind speed and traffic information).
여행 정보 시스템(ATIS), 교통 관리 시스템 (ITS) 등 궤적 기반 서비스에서, 서비스 품질을 향상시키기 위해서는 주어진 궤적 질의에 대한 정확한 주행시간을 예측하는 것이 필수적이다. 이를 위한 대표적인 공간 데이터 분석 기법으로는 데이터 분류에서 높은 정확도를 보장하는 규칙 기반 분류화 기법이 존재한다. 그러나 기존 규칙 기반 분류화 기법은 단일 컴퓨터 환경만을 고려하기 때문에, 대용량 공간 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 맵리듀스 환경에서 규칙 기반 분류화를 이용한 궤적 데이터 주행 시간 예측 알고리즘을 개발하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 첫째, 맵리듀스를 이용하여 대용량 공간 데이터를 병렬적으로 분석함으로써, 활용도 높은 궤적 데이터 규칙을 생성한다. 이를 통해 대용량 공간 데이터 기반의 규칙 생성 시간을 감소시킨다. 둘째, 그리드 구조 기반의 지도 데이터 분할을 통해, 사용자 질의처리 시 탐색 성능을 향상시킨다. 즉, 주행 시간 예측을 위한 규칙 그룹을 탐색 시 질의를 포함하는 그리드 셀만을 탐색하기 때문에, 질의처리 성능이 향상된다. 마지막으로 맵리듀스 구조에 적합한 질의처리 알고리즘을 설계하여, 효율적인 병렬 질의처리를 지원한다. 이를 위해 맵 함수에서는 선정된 그리드 셀에 대해, 질의에 포함된 도로 구간에서의 주행 시간을 병렬적으로 측정한다. 아울러 리듀스 함수에서는 출발 시간 및 구간별 주행 시간을 바탕으로 맵 함수의 결과를 병합함으로써, 최종 결과를 생성한다. 이를 통해 공간 빅데이터 분석을 통한 주행 시간 예측 기법의 처리 시간 및 결과 정확도를 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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