우리나라는 2018년 OECD 회원국 가운데 인구 10만명 당 8.4명으로 35개국 중 4위로 높은 사고율을 보이고 있으며, 그 중 어린이나 고령자와 같은 교통약자의 사망률은 42.2%로 OECD회원국 중 가장 높은 수준에 있다. 이에 어린이 및 노인 등 교통약자에 대한 보행 중 교통사고를 감소시킬 수 있도록 기존에 설치된 수동적인 교통안전시설물에서 보행자 및 운전자를 감지하고 차량과 보행자간에 정보를 인지하여 상호 인식하는 ICT기반 능동형 교통시설물 개발하였으며, 본 연구에서는 관련 문헌 검토 및 교통사고분석시스템 자료를 이용하여 스쿨존 및 고령자와 같은 교통약자의 사고 발생 시 사고요인을 분석하였으며, 교통사고 특성 분석 등을 통하여 교통약자의 보행 중 교통사고 저감을 위한 맞춤형 교통안전시설물을 개발하였다. 또한, 테스트베드를 설치하여 교통안전시설물의 시인성 측정을 통해 주행 중 전방주시빈도 및 차량주행속도를 측정하였으며, 속도감속에 따라 보행자사고 중상률을 예측하기 위하여 한국교통안전공단에서 실행한 속도별 "자동차 대 보행자 인체모형" 충돌실험모델을 적용한 결과, 시설물 설치 후 중상가능성은 4.6%로 크게 감소됨을 예측하였다. 이와 같이 테스트베드를 통해 교통안전시설물의 시인성 및 차량통행속도 저감 효과를 검증하였고, 보행자대 차량사고의 중상률을 예측하여 상호인식 교통안전시설물을 효과검증을 시행한 결과, 상호인식 교통안전시설물을 설치함에 따라 교통약자의 교통사고에 대한 저감효과를 기대한다.
교통 체증이나 도로의 속도를 이전의 통계를 이용하여 예측할 수 있다면 상당히 도움이 될 것이다. 본 논문은 다양한 종류의 도로 중 고속도로의 속도에 영향을 주는 요소를 분석하여 상호 영향을 주는 요소를 고찰한다. 이를 수행하기 위해 고속 도로 교통에 대한 데이터베이스를 구축하며, 도로 교통 데이터베이스에 연계도로와 관계를 적용하고, 다양한 데이터 마이닝의 연산을 사용하여 결과를 도출한다.
정확도가 높은 교통정보 예측은 지능형교통체계(intelligent transport systems, ITS)를 통한 교통 시설 이용자들의 혼잡 경로 회피 안내 등에서 활용되는 중요한 기능이다. 정확한 교통정보예측을 위해 다양한 딥러닝 모델들이 발전되어 왔다. 최근에는 앙상블 기법을 활용하여 다양한 모델들의 장단점을 결합하여 예측 정확도와 안정성을 높이고 있다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 딥러닝 모델들을 활용하여 교통정보 예측 모델을 개발하였으며, 개발된 딥러닝 모델들을 스태킹 앙상블(stacking ensemble)하여 성능을 개선하였다. 개별 모델들은 교통량 예측에서 10% 이내의 오차율을, 속도 예측에서 3% 이내의 오차율을 보였다. 앙상블 모델은 교차검증을 수행하지 않았을 때, 타 모델과 비교하여 더욱 높은 정확도를 보였다. 교차검증을 수행한 앙상블 모델은 장기예측에서 타 모델보다 균일한 오차율을 보이는 것으로 나타났다.
단기 통행속도 예측을 위해 데이터 기반 비모수적 기법들을 활용한 다양한 연구들이 수행되고 있다. 그럼에도 교통신호 및 교차로로 인한 복잡한 동적 특성을 가지는 도시부의 예측 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 본 연구는 도시부 통행 속도를 예측하기 위해 앙상블 경험적 모드 분해법(EEMD)과 인공신경망(ANN)을 이용한 하이브리드 접근법을 제안하는 것을 목적으로 한다. EEMD는 통행속도의 시계열 자료를 고유모드함수(IMF)와 오차항으로 분해한다. 분해된 IMF는 시간단위의 국지적 특성을 반영하며, ANN을 통해 개별적으로 예측된다. IMF는 원본데이터가 가진 비선형성, 비정상성, 진동 등의 복잡성을 완화하기 때문에, 원래의 통행속도에 비하여 더 정확하게 예측될 수 있다. 예측된 IMF들은 합산되어 예측 통행속도를 표현한다. 본 연구에서 제시된 방법을 검증하기 위하여 대구시의 DSRC로부터 구득된 통행속도 데이터가 활용된다. 성능평가는 도시부 링크 중 특히 예측이 어려운 지점에 대해 수행되었으며, 분석 결과 제시된 모형은 15분 후 예측에 대해 각각 평상시 10.41%, 와해상태시 25.35%의 오차율을 가지며, 단순 ANN 기법에 비하여 우수한 성능을 보이는 것으로 확인된다. 본 연구에서 개발된 모형은 도시교통관리체계의 신뢰성 있는 교통정보를 제공하는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
실시간 교통정보는 운전자 입장에서는 항상 과거정보가 되는 특성이 있기에. 신뢰도 높은 예측교통정보 가공의 필요성은 오래전부터 제기되어 왔다. 교통류의 상태를 운전자에게 알리는 방안에는 속도, 통행시간도 있지만, 정체가 심하고 링크가 긴 구간에서는 대기행렬의 길이가 매우 효과적인 제공방안의 하나이다. 본 논문은 Kalman filter를 활용하여 대기행렬 길이를 예측하는 모델을 제안한 후, 실제 검지기 자료를 이용하여 서울 도심의 남산권 네트웍 상에 적용하였다. 5분후의 대기행렬 길이를 예측한 후 통계적으로 검증해 본 결과, 상당한 예측력을 확보할 수 있었다. 본 연구는 국내외 최초로 도심부에서 대기행렬 길이 예측을 시도하였고 실제 활용 가능성을 타진했다는데 큰 의미가 있다.
본 연구는 어린이 교통사고의 심각성과 현재 활발하게 추진되고 있는 어린이보호구역의 가변속도표출기(drive feedback sign, 이하 DFS) 설치 및 운영을 배경으로 부천시 어린이보호구역의 DFS 사전 사후 속도조사를 통해 평균속도감속이 교통사고 감소율에 미치는 영향을 조사하여 부천시의 각 초등학교 대상지별 평균속도감소에 따른 교통사고 감소율을 예측한다. 그리고 조사 결과를 바탕으로 부천시 어린이보호구역 지정 초등학교의 DFS운영에 따른 교통사고로 인한 인적재난 감소효과를 알아보는데 그 목적이 있다.
19세기초 영국에서 개발된 증기 기관차로 인하여 육상교통이 큰 변혁을 맞은 이래 열차의 속도, 승차감, 신뢰도 및 안전도, 경제성의 제고 등에 대한 계속적인 기술발전과 개량으로 철도 교통은 대량수송 수단의 주역으로 경제발전과 인류역사에 크게 공헌하여 왔다. 산업발전에 따른 고속화와 전철화로 철도차량의 최고속도는 프랑스의 고속전철(TGV)이 300km/h까지 도달했으나 고속주행시의 소음, 공해등으로 인하여 21세기 인류에게 제공될 지상의 대중교통수단으로서는 여러가지의 제한점을 보이고 있다. 최근 우리나라에서도 지속적이고 급속한 대중 교통수단으로서는 여러가지의 제한점을 보이고 있다. 최근 우리나라에서도 지속적이고 급속한 산업발전과 사회복지의 향상으로 국내의 산업물동량과 산업인구의 이동이 급격하게 증가하여 우리나라 산업동맥의 중추인 경부선의 경우 일일 수송능력은 120회/일 이르렀고 철도교통수요의 증가율('84년 예측치 5.9%년)과 특급이상의 승객증가율('84년 예측 12.5%)에 비추어 볼때, 1995년경에는 완전포화 상태에 도달할 것으로 예상되고 있다. 본 소고에서는 21세기 고도사회 진입에 대비하고 국민의 생활수준향상에 부응하는 빠르며, 쾌적하고, 안전한 고속 대중 교통수단으로써 관심을 불러 일으키고 있는 고속전철을 소개하고, 현재 운행하거나 개발중인 외국의 기술현황을 기술적인 면과 운용면에서의 고찰을 통하여 한국의 교통체제, 지형, 미래의 교통구조 등을 고려한 한국형 고속전철의 개발방향을 제시하고저 한다.
고속도로이용자가 주행할 때 도로기하구조를 정확하게 파악하지 못하면, 도로이용자는 자신의 감각과 인식에 의존해 판단을 내리게 되기 때문에 고속도로의 주행성을 평가할 때 설계자와는 다른 판단을 내리게 될 수도 있다. 따라서 도로이용자의 기대심리를 만족시키면서 안전성, 쾌적성 등을 확보하기 위해서는 정확한 주행속도를 예측할 필요가 있다. 또한, 고속도로의 기하구조적인 주행성뿐만 아니라 도로이용자가 이러한 구성요소의 조화에 의해 느끼는 감성적 측면에서의 주행환경만족도에 대한 인식의 변화를 파악할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 주행속도 예측모형 구축하기 위해 6개 고속도로(경부, 서해안, 영동, 남해, 중앙, 호남)를 대상으로 주행속도에 영향을 미치는 요인을 크게 선형요소, 교통운영특성 요소로 분류하였다. 주행속도에 영향을 미치는 요인을 대상으로 다중회귀를 이용한 주행속도예측모형 구축 및 검증 결과, 통계적으로 모두 적합한 것으로 나타났다. 또한, 본 연구에서는 고속도로 이용자를 대상으로 개별면접 설문조사를 통해 수집된 주행환경만족도 이미지 데이터를 바탕으로 수량화 제II류 및 주성분분석을 실시하여 고속도로 주행환경만족도에 대한 영향 요인을 규명하였다. 또한 수량화 제I류 및 구조방정식을 이용하여 사회인식 및 고속도로 이용자의 실제인식의 변화가 고려된 고속도로의 주행환경만족도 모형을 구축하였다. 본 연구에서 구축된 모형을 통해 주행속도와 같은 정량적인 요인뿐만 아니라 도로이용자가 느끼는 고속도로의 주행환경만족도와 같은 정성적인 요인에 대한 결과도 제시할 수 있어서 도로이용자가 느끼는 변화된 교통 환경과 인식여부가 반영된 고속도로의 주행성을 평가할 수 있다는 데에 그 의의가 있다.
본 연구에서는 교통사업 시행에 따른 대기질 평가의 객관성 향상을 위하여 장래 도로이동오염원의 배출계수 예측 모형을 구축하였다. 이를 위해 자동차의 연식별 차량대수 자연감소 패턴을 분석한 후, 차령별 열화계수 등을 활용하여 2015년과 2030년의 속도별 배출계수 예측모형을 정립하였다. 본 연구에서 예측한 2030년 기준의 배출계수는 현재 교통 분야에서 적용하고 있는 배출계수와 비교해 볼 때, 운행속도 30km/h의 경우에 승용차와 버스/트럭 각각 5%~37%, 8%~83% 정도 낮은 것으로 분석되었다. 이러한 실험 분석결과는 통계적으로 유의미한 것으로 판정되었으며, 이를 통해 교통사업 시행에 따른 대기질 평가를 위한 본 모형의 유용성을 확인하였다.
본 연구는 주행속도 프로파일 모형의 구성요소 중 주행속도 예측모형과 관련한 것으로서 지방부 왕복 4차로 도로를 대상으로 하고 있으며, 기존 연구들과는 대상도로, 속도 조사방법론 및 선형유형 구분에서 그 차별점이 있다. 기존의 대다수 연구들은 평면곡선부 및 평면직선부 중앙의 지점속도를 측정하고 이 자료를 활용하여 각각의 주행속도 예측모형을 개발하였다. 이러한 방법은 감가속이 평면직선부에서만 발생하고 평면곡선부에서는 일정한 속도를 유지한다는 주행행태에 대한 전통적인 가정에 기반한 것으로서, 구축된 모형에 의해 예측된 주행속도가 과대 과소추정 되거나 또는 실제 운전자의 주행행태를 제대로 묘사하지 못할 가능성이 높다는 한계가 있다. 이와 비교하여 본 연구는 현장에서 약100m 간격으로 연속 조사된 속도자료를 활용하여 실제 도로상에서 관측되는 주행속도 프로파일을 작성하였으며, 연속적인 속도변화를 분석한 결과를 토대로 모형구축에 활용될 자료를 추출하였다. 주행속도 예측모형은 평면선형과 종단선형의 조합에 따라 6가지 선형유형으로 구분되어 개발되었다. 본 연구에서 활용한 주행속도 조사방법 및 선형유형 구분은 주행속도 예측모형에 활용되는 자료 및 이를 기반으로 개발된 모형의 신뢰도를 제고함과 더불어, 연속적인 속도 변화 흐름을 상세하게 분석 평가할 수 있도록 하여 가감속 행태 분석 등 향후 주행행태 관련 분석에 효과적으로 활용될 수 있으며, 더 나아가 설계속도 기반의 현 도로설계기준을 주행속도 기반의 기준으로 보완하는데 활용되어 도로설계자 또는 정책결정자가 아닌 실제 도로를 이용하는 운전자의 관점에서 도로가 설계될 수 있도록 하는데 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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