강바닥판 교면포장의 고정하중 감소와 내구성 확보를 위해 사용되는 에폭시 아스팔트 콘크리트는 2액 반응형 재료로서 온도와 시간에 따라 강도가 발현되는 특징을 갖는다. 교통개방과 공정계획 수립을 위해서는 에폭시 아스팔트 콘크리트의 강도를 정확하게 예측할 수 있어야 하며 이를 위해 에폭시 아스팔트 콘크리트의 교통개방 시점 예측 모델을 개발하였다. 현장 시공 사례에 적용 하였을 때 기존 화학반응속도론에 기초한 모델의 R2가 0.806이었으나 비선형 커브피팅을 통해 개발한 예측모델은 R2가 0.943로 보다 높은 예측 정확도를 나타내었다. 포장체의 온도데이터가 보다 많을 경우에는 예측모델과 실측값의 차이를 더 줄일 수 있었다.
본 연구는 신호교차로에 접근하는 운전자에게 실시간 안전서비스를 제공할 수 있는 서비스와 방법을 다루고 있다. 특히 신호기가 녹색-황색-적색으로 변동되는 구간에 운전자가 고의적으로 신호위반을 하거나 혹은 교통공학적 딜레마구간에 차량이 있을 때의 상황을 고려하였다. 연구에서는 신호교차로의 진입로에 다수개의 지점검지기가 설치되어 차량의 속도, 존재시각 및 위치정보를 실시간으로 검지될 경우, 신호현시의 변화에 따라 상기 차량이 위험차량인지를 판단하는 방법을 개발하였다. 이러한 모델을 평가하기 위해 미시적 시뮬레이션인 VISSIM에 지점검지기를 다수개 설치하여 유입교통량의 변화, 설계속도의 변화, 운전자 인지반응시간을 변화하여 수행하였다. 모형의 검증결과 모형의 예측값과 실제 시뮬레이션에서의 주행결과가 동일한 정분류율은 약 98.5%를 보이고 있고 실제 위험차량 중에 약 88.5% 가량을 예측하는 예측률을 보이고 있었다. 또한, 유입교통량의 변화, 설계속도의 변화와 운전자 인지반응시간의 변화에 따른 민감도를 확인할 수 있다. 이러한 일련의 서비스는 신호교차로의 안전을 위한 신규서비스로서 활용이 가능할 것으로 사료된다.
최근의 텔레매틱스 교통정보제공서비스는 지능형 교통시스템의 구축을 통한 실시간 교통정보 수집이 가능해짐에 따라 다양해지고 있다. 본 논문에서는 고품질의 다양한 교통정보제공을 위해 필요한 미래시간에 대한 단기 교통정보 예측 모델을 제안하고 개발하였다. 단기 예측 모델은 현재로부터 가까운 미래의 교통 상황을 예측하기 위한 교통 모델로 본 연구에서 제안한 예측 모델은 각 도로에 대하여 5분 이후부터 1시간 이전까지의 미래시간에 대한 차량 평균 속도를 예측 결과로 준다. 본 연구에서 제안한 예측 모델은 베이지안 네트워크에 기반을 두고 있으며 각 도로의 미래시간 교통상황에 영향을 줄 수 있는 요인들을 분석하여 베이지안 네트워크의 원인노드로 설정하였다. 설계된 베이지안 네트워크에 대하여 실시간 교통정보데이터를 이용하여 가우시안 혼합 분포를 가정한 베이지안 네트워크의 결합 확률 밀도 함수를 EM(Expectation Maximization) 알고리즘으로 구하여 미래시간의 교통정보를 예측하였다. 예측 모델의 정확도 검증을 위해 실시간 교통데이터로 다양한 실험을 수행하였다. 실험결과 제안된 모델은 현재 시간으로부터 10분 이후, 30분 이후, 60분 이후 예측 오차로 각각 4.5, 4.8, 5.2의 RMSE(Root Mean Square Error) 값을 주었다.
자율주행 관련 기술의 고도화와 함께 자율차와 비자율차가 혼재된 교통 환경이 예측됨에 따라서 미시구간의 차량 속도정보 예측은 안전한 교통 환경 구축에 가장 중요한 정보 중 하나로 판단되고 있다. 하지만, 현재 제공되는 링크 기준 미시구간 주행 속도는 속도 변화 구간을 정확하게 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 미시구간 속도정보 서비스를 위한 개별 차량 빅데이터 기반의 공간 분할 방안을 제시한다. 본 연구에서는 차량 빅데이터를 이용한 동질속도구간 도출과 지오해시 기반의 단계적 구간 분할을 통하여 미시적 속도 정보 변화 지점을 분류하였다. 경부고속도로 경기지역에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과 해당 구간 도로는 130 및 170개의 동질속도구간으로 세분되었다. 본 연구에서는 결과 분석을 통하여 제안된 방법은 기존 링크 기반 정보에 비하여 정밀하고 정확한 속도 정보 제공이 가능함을 제시하였으며, 개별 차량 빅데이터를 이용한 미시적 속도 정보 제공을 위한 구간 세분화가 필요함을 검증하였다.
본 연구에서는 소음에 대한 이론적 연구와 도로교통소음에 관하여 살펴보았다. 그리고 국내의 도로소음예측모델을 다른 선진국의 모델과 비교 분석하여 예측인자의 적용현황 및 적용상의 문제점을 도출하였다. 일반식 정립을 위한 사례연구에서는 국립환경연구원에서 제안한 식에 적용한 예측치와 실측치를 비교하여 국내의 도로교통소음 예측모델의 개선점을 살펴보았다. 또한 소음에 대한 통행량과 속도의 관계를 고찰해보기 위해서, 이 식에서 주요 요인으로 사용한 통행량과 속도의 두 요인 중에서 무엇이 더 큰 영향을 가지는지를 회귀분석을 통하여 속도가 통행량보다 더 밀접한 관계가 있음을 알 수 있었다. 따라서 도로소음을 줄이기 위해서는 차량의 통행량의 고려도 중요하지만 차량의 속도 규제가 더욱 중요하다고 볼 수 있다. 지구보정치 도출을 위한 사례연구에서는 도로교통소음이 단지내에 공간적으로 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 세 아파트 단지의 도로교통소음을 측정하여 비교 분석함으로써 도로교통소음은 단지내에 평면적 입체적으로 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 즉, 소음원에서 거리가 멀어질수록 소음의 크기가 적어지고, 높은 위치로 올라갈수록 소음의 크기는 증가하다가 어느 정도 높이 이상에서는 다시 소음의 크기는 줄어들고, 소음의 방향에 장애물이 있을 경우 소음의 영향이 줄어들었다. 따라서 단지내에 소음이 미치는 영향을 이러한 점들을 고려하여 공간적으로 파악한 단지 설계를 해야 한다.
본 연구는 서울, 수도권 및 부산광역시의 4지 신호교차로를 대상으로 도로의 기하구조측면, 교통특성, 환경특성 등 다양한 요인을 고려하여 교통사고예측모형을 구축하고 교차로사고와의 상호관계를 규명하고자 하였다. 분석 결과 기존의 음이항 모형보다 확률적 음이항 모형의 설명력이 높게 나타났으며 총 52개의 변수 중 10개의 변수가(주도로의 차로 수, 주도로의 좌회전 교통량, 주도로의 주행제약시설 수, 부도로의 우회전 교통량, 부도로의 교차로 시거, 교차로의 총 현시, 부도로의 중앙분리대 유무, 부도로의 제한속도, 부도로의 교통섬 유무, 부도로의 속도제약시설 수) 도시부 4지 신호교차로에서 교통사고에 영향을 미치는 유의한 변수로 나타났다. 또한 10개의 유의한 변수 중 2개의 변수가(부도로의 교차로 시거, 부도로의 차량 주행속도 제약 시설물 수)가 확률적 변수로 나타났다.
도로 교통 시스템에 빅데이터 기술이 융합되면서 운전자와 보행자에게 편리하고 도움이 되는 새로운 서비스들이 생겨나고 있다. 다양한 교통 데이터를 수집하고 분석함으로써 교통 시스템에서 흔히 발생할 수 있는 정체 현상 또는 교통량 등을 예측하는 모델이 개발되고 있다. 본 논문에서는 대구시에서 수집한 택시 경로 데이터를 이용하여 대구시의 지도 위에 해당 데이터를 시각화한다. 그 다음으로 대구 시 내의 도로 구간을 설정하고, 택시 데이터의 위치와 속도 데이터, 그리고 도로 구간 정보를 이용하여 해당 구간의 교통량과 구간에서의 차량 평균 속도를 구한다. 이 결과를 이용하여 특정 도로 구간에 대한 교통 시스템 문제 파악에 도움을 주고자 한다.
최근 고속도로의 길이와 운전 차량 수가 빠른 속도로 증가하고 있어 운전자들에게 고속도로 교통상황를 신속하고 정확하게 제공하는 것이 중요한 문제로 대두되고 있다. 고속도로통행료수납시스템(TCS: Toll Collection Systrem)은 전국 고속도로를 주행하는 차량의 통행 정보를 실시간으로 제공하므로 교통 상황 예측에 유용하게 활용될 수 있다. TCS 자료는 차량이 입구영업소를 통과한 후 출구영업소를 통과하는 데 소요된 시간으로서, 운전한 시간, 휴게소 체류시간 등을 모두 포함한 통행시간으로 운전자의 운전 특성, 통행 목적, 피로의 정도에 따라 편차가 크게 나타난다. TCS 자료의 통행시간을 기초로 예측된 정보는 이러한 불확실성을 포함하고 있기 때문에 이를 활용하기 다양한 데이터처리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 TCS 자료의 효율적인 전처리 및 교통 예측 기법 현황에 대하여 기술하고 향후 발전 방향을 제시하였다.
본 논문에서는 주행 경로의 소요 시간 예측의 정확도를 높이기 위해 인공 신경망을 사용하여 링크 속도로부터 각 차로 별 속도를 예측하는 방법을 제시하였다. 링크를 통과하는 차량의 소요시간은 해당 링크 끝의 교차로에서 직진하거나 우회전하거나 좌회전하는 방향에 따라 링크를 지나가는 소요 시간이 다르게 관찰된다. 따라서, 차량의 진행 방향에 따라 속도를 예측하는 것이 필요하다. 대구광역시 국채보상로의 공평네거리와 이를 중심으로 인접한 4개 교차로에서 측정한 데이터를 정제하여 학습과 검증에 필요한 데이터를 구성하였고, 5개의 신경망 모델을 사용하였다. 또한 예측 결과의 오류 분석을 수행하여 연구 목적에 적합한 신경망을 실험적으로 선별하였다. 실험 결과, 각 차로 별 소요 시간 예측에 대한 오차가 직진 차로는 17.4%, 우회전 차로는 4.4%, 좌회전 차로는 3.9% 감소하였다. 이 결과는 링크 하나의 분석 결과로 경로 전체를 대상으로 한다면 효과는 더욱 커질 것으로 예상한다.
본 연구는 신경망을 이용하여 링크 속도로부터 각 차로의 속도를 예측하는 방법을 제시하였다. 예측 정확도를 높이기 위해 학습 데이터 구성에 있어 3가지 사항을 고려하였다. 첫 번째는 링크의 시작점과 끝점이 연결된 14개의 링크를 포함하여 데이터 소스의 공간적 범위를 확장하였다. 또한 시간 간격을 07:00에서 22:00로 늘리고 특성 데이터에 데이터 생성 시각을 포함했다. 마지막으로 요일과 공휴일을 표시했다. 실험 결과 직진 차로는 속도 오차가 6.4km/h에서 5.0km/h로 21.9%, 우회전은 8.5km/h에서 7.4km/h로 12.9%, 좌회전은 8.7km/h에서 8.2km/h로 5.7% 감소한 것으로 나타났다. 두번째 결과로 교통 정체시 도심부 도로의 차선별 예측 정확도가 높은 것을 확인하였다. 제안한 방법의 특징은 도로 소통 상황을 차로 단위로 예측하여 도로 소통 상황을 보다 정확하게 예측한 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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