본 논문에서는 소형자동차에 이동식 배출가스 측정장비(PEMS)를 탑재하여 서울 도심의 실제 도로를 주행하고, 주행인자와 $CO_2$ 배출량 간의 상관관계를 분석하였다. 주요 주행인자로는 평균차속, 상대가속도(RPA-Relative Positive Acceleration), 정지비율을 선정하였고, 도로유형을 단속류와 연속류로 구분하여 분석하였다. 주행거리 기반의 이동평균구간 계산 방법을 적용하여 다양한 주행조건에서의 평균값을 구하고, 다중 선형 회귀분석 방법을 통해 주행인자와 $CO_2$ 배출량 간의 상관관계를 조사하였다. 이러한 분석을 통해 자동차의 $CO_2$ 배출량은 평균차속이 증가함에 따라 감소하고, RPA와 정지비율의 증가에 따라 증가하는 경향이 있음을 통계적인 방법으로 확인하였다. 단속류는 연속류와 비교하였을 때 평균차속이 상당히 낮고, RPA와 정지비율은 높게 나타나는데, 이러한 주행인자분포의 차이로 인해 단속류의 단위주행거리 당 $CO_2$ 배출량이 높은 것으로 판단된다.
자동차 보급률이 증가함에 따라 교통 혼잡과 관련된 문제가 대두되고 있으며 선진국을 중심으로 카풀 등의 공유교통이 주요 관심사로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 혁신도시 이전공공기관의 기관 내 종사자를 대상으로 중 장거리 출 퇴근 시에 카풀을 도입할 경우에 발생하는 편익을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 이전공공기관의 카풀 이용 수요를 추정하고 교통류 모형을 이용하여 카풀을 도입함에 따라 감소하는 교통량에 따른 통행속도를 추정하였다. 편익은 직접편익과 간접편익으로 구분하였으며 분석결과, 직접편익과 간접편익은 연간 약 230억 원, 565억 원의 편익이 발생하는 것으로 나타나 향후 장래 교통수요관리를 위한 카풀 도입의 기초연구로 활용할 수 있을 것이라 기대된다.
기존의 고속도로 돌발상황 검지 알고리즘들은 돌발상황 발생시 혼잡이 발생하는 교통류상황을 전제로 하여 개발된 것으로 교통량이 낮아 혼잡이 발생하지 않은 경우에는 모형의 성능이 유지된다고 보기 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 3가지 교통류 유형 특성을 우선적으로 분석하고 속도변수를 기준으로 수정교통량-점유율 관계도를 생성한다. 또한, 제안된 새로운 관계도를 이용하여 교통류 상태를 5개 영역으로 구분하고 돌발상황을 검지하는 알고리즘을 개발하고 실제 고속도로 검지기 자료를 가지고 평가하는 것을 목적으로 한다. 수정교통량-점유율 관계도를 이용한 영역구분은 기존 McMaster 알고리즘에서 보여주었던 부정확한 영역구분으로 인해 낮은 교통량 상태에서 돌발상황 검지가 어렵다는 단점을 개선할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 평가결과로서 검지율과 오보율 등의 성능지표 측면에서 기존 McMaster 알고리즘과 비교평가하여 제시하고자 한다.
본 연구의 목적은 기존 동적통행배정모형의 접근 기법과는 달리 교통류이론을 이용하여 동적분석모형을 구축하고, 이 모형에 적합한 동적통행배정기법을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 기존 동적교통류 모델 중 동적통행배정에 가장 적합하다고 판단되는 Daganzo의 cell transmission theory를 이용하여 동적분석모형을 구축하였으며, 동적통행배정기법인 분류부분할모델, 비용갱신모듈, 링크비용함수모듈을 새롭게 개발하였다. 또한 Daganzo가 명확하게 제시하지 않은 최대대기시간 결정 알고리듬을 제시하였다. 본 연구에서 구축한 모형을 가상의 네트워크에 적용한 결과 병목구간분석, HOV타로 효과분석등은 교통특성을 현실적으로 반영하고 있다. 통행배정결과는 수학적 기법을 적용한 동적통행배정모형과 같이 완전한 균형(equibriun)상태의 해를 보여주지 못하지만, 노선별 평균통행시간이 시간대별로 비슷하게 유지해나가는 결과를 보이고 있다. 본 모형은 고속도로 합류부 및 분류부의 교통특성분석, HOV 효과분석, TCS 및 램프미터링과 접목하여 고속도로 운영에 이용될 수 있으리라 판단된다.
본 연구는 교통안전표지를 기반으로 도시부 도로 환경에서 자율주행차량의 주행행태 변화에 따른 적정 인지 시점을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 현재 설치 및 운영 중인 교통안전표지 중에서 주행행태 변화를 유도하는 32종의 표지를 선별하고 주행행태 변화에 따라 3가지로 분류하였다. 이를 토대로 설계된 3가지 시나리오 (일시정지, 속도변경, 차로변경)를 통해 자율주행차량의 인지 시점에 따른 교통류 영향을 확인하고, 자율주행차량의 적정 인지 시점에 대해 도출하였다. 분석 결과, 각 시나리오는 교통류의 변화 및 안전성을 보장하기 위해 기존 설치된 교통안전표지 정보를 미리 전달받아야 하는 것으로 나타났다. 이에 따라, 본 연구를 통해 도출된 적정 인지 시점은 자율주행차량에게 메세지 셋을 전달하는 기준 수립이나 자율주행차량을 위한 교통안전표지 개정 근거로 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 이와 더불어, 향후 자율주행차량의 실 도로 도입에 따라 도시부 도로에서 안전하고 효율적인 주행 전략 수립에도 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 차로별 주행 궤적 데이터를 기반으로 차로속도역전현상이라는 개념을 이용하여 연속류 도로의 차로별 교통류 특성을 분석하였다. 1차로의 주행속도가 다른 차로보다 느린 경우를 차로속도역전현상이라고 정의하고, 이를 수식화하였다. 서울외곽순환고속도로(자유로IC~장수IC, 총 18.7km)를 대상으로 주중 5일(월~금) 동안의 오전 첨두시간대 차로별 주행 궤적 자료를 활용하여 거시적 측면과 미시적 측면에서 차로속도역전현상을 분석하였다. 실험구간 전체를 대상으로 차로별 주행속도를 비교한 거시적인 측면의 결과에서는 차로속도역전현상이 발생하지 않았으나, 실험구간을 세분화한 후 단위구간별 주행속도를 이용하여 미시적인 분석을 수행한 결과는 거시적인 분석 결과와 다르게 차로속도역전현상이 많이 발생하는 것으로 나타났다. 보다 혼잡한 구간에서 차로속도역전현상이 두드러지게 나타났고, 고속도로 기본구간보다는 연결로 접속부 구간에서 차로속도현상의 강도가 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 머지않아 도래할 차로 교통정보 시대를 대비하여 현재의 교통정보 서비스 링크 단위의 적정성 판단, 차로 기반의 최적 경로 안내 서비스의 방향 결정 등에 기초적인 데이터로 활용이 가능하다.
본 연구는 통계적 분석기법을 통하여 부산시내에서 운영 중인 11개 터널에서 발생한 교통사고 456건을 대상으로 교통사고의 발생특성, 유형화 및 예측모델을 구축하였는바 다음과 같은 결론을 얻게 되었다. 교통사고 발생특성으로는 시간대별 터널 내 교통사고 08~18시 사이가 전체의 64.9%를 차지하고 있어 기존 도로의 45.8~46.1%에 비해 높게 나타났고, 사고유형별로는 차대차 사고가 대부분을 차지하고 있으며, 차량단독사고는 기존도로에 비해 다소 높게 나타났으며, 연령층별로는 21~40세의 구성비가 높았고, 제1당사자 차종별로는 화물차의 비중이 높았고, 운량별로는 맑은 날을 제외하고 비가 오는 날이 흐린 날 보다 더욱 높은 수치를 보였다. 교통사고 영향요인에 대하여 주성분분석을 실시한 결과, 제1주성분은 도로, 터널구조 및 교통류 관련요인이, 제2주성분은 조명시설 및 도로구조 관련요인이, 제3주성분은 대기상태 및 조명시설 관련요인이, 제4주성분은 인적 및 시계열 관련요인이, 제5주성분은 인적요인이, 제6주성분은 차량적 요인과 교통류 관련 요인이, 제7주성분은 기상요인으로 대별되었다. 교통사고 발생지점에 대하여 유형화를 실시한 결과, 최적 집단수는 5개로 구분지어 졌으며, 집단별로 수량화이론 1류를 적용하여 분석한 결과, 제1집단은 예측모델의 설명력이 낮은 반면 제4집단은 예측모델의 설명력이 중간정도, 제2, 제3, 제5집단은 높은 설명력을 가진 예측모델이 구축되었다. 예측모델의 편상관계수 절대 값이 0.2(약한 상관) 이상인 항목(주성분) 중에서 도로환경적 요인이 포함된 변수를 체크하여 분석한 결과, 주요 검토항목은 적절한 교통류 처리, 횡단구성(차로폭), 터널구조(터널길이), 도로선형, 환기시설, 조명시설로 요약되었다.
본 논문은 건설교통부의 국도 ITS에 도로변의 현장설비와 센터간 교통정보 수집체계에 전력선통신(Power Line Communication, PLC)망 적용에 관한 연구이다. 지능형교통시스템(Intelligent Transport System, ITS)에서 사용하고 있는 기존의 유 무선 통신망과 PLC망과의 통신 용량 및 속도, 구축 및 운영비용, 데이터 신뢰성 등을 비교하여 적용 가능성을 분석하였다.
본 연구에서는 DGPS 장비를 장착한 개별 차량으로부터 얻어진 주행궤적자료를 활용하여 VMS영향권에서의 운전자 반응특성을 분석하였다. 실험 대상 구간은 서울도시고속도로(올림픽대로)상의 직선부 도로의 VMS를 대상으로 설정하였다. ANOVA TEST를 통하여 VMS 접근거리에 대한 운전자 반응특성(가속도, 속도)을 분석하였으며, 접근 거리에 따른 가속도의 확률밀도함수를 도출하였다. 본 연구의 분석결과는 VMS 설치로 인해 운전자가 체험하는 작업부하가 교통류패턴에 미치는 영향을 도출하는데 활용 될 수 있으며 나아가 이러한 운전자의 반응행태분석은 보다 현실적인 미시적 교통류 모의실험을 위한 기초자료로도 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 평균지체시간을 최소화하는 변동주기 (Cycle fee) 기반의 동적 신호시간 결정모형을 유전자 알고리즘을 이용하여 개발하였다. 본 모형은 실시간으로 변화하는 각 접근로의 차량 도착분포를 토대로 이동류별 지체시간을 산정하고, 교차로의 지체시간을 최소화하는 신호주기의 길이와 이동류별 녹색시간을 산출한다. 개발모형은 4개 교차로로 구성된 간선도로를 대상으로 적용하였으며, 교차로 교통상황의 변화에 따라 신호주기별로 변동하는 신호주기의 길이, 이동류별 녹색시간 그리고 교차로간 변동 연동값을 각각 산출하였다. 모형의 적용결과 산출된 변동 신호주기와 이동류별 녹색시간은 비포화상태와 포화상태 모두 TRANSYT-7F나 PASSER-II에 의하여 산출된 정주기식 신호시간보다 대기차량수, 통과교통량, 그리고 지체시간에서 있어서 더 좋은 결과를 나타내었다. 또한 본 모형은 기존모형과는 달리 연동값을 고정 값으로 설정하지 않고 각 주기가 종료되는 시점마다 교차로 지체시간을 최소화하는 주기 및 이동류별 녹색시간을 산정하므로 연동값도 신호주기별로 변동하였다. 시공도 분석결과, 본 모형에서는 모형의 결과를 산출되는 변동 연동값을 통하여 주방향 이동류의 연동효과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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