교통 데이터는 교통계획이나 교통시스템 운영에 필요한 기초 자료이며 최근 ADAS 카메라로 측정한 선행 차량과의 거리를 이용하여 교통류를 파악하는 방법이 시도되고 있다. 본 연구는 영상기반 차량인식의 거리오차를 반영한 미시적 시뮬레이션 분석을 통해 교통류를 추정하기 위한 ADAS 차량의 활용 가능성을 살펴보았다. 차로수, 교통수요, 프로브 차량의 점유율(MPR), 시공간 검지영역 등에 따른 교통류 추정치의 표준 평균 제곱근 오차를 통해 분석을 수행하였다. 분석결과, ADAS 카메라의 최대 인식거리의 한계로 저밀도 교통류(LOS A, LOS B)의 추정치는 신뢰할 수 없는 수준이다. 다차로나 교통수요가 크고 점유율(MPR)이 높을 경우 추정치의 신뢰성이 개선될 수 있지만, 인위적으로 점유율(MPR)을 높이는 것은 현실적으로 어려움이 있다. 또한, 검지영역의 시간범위를 연장함으로써 추정치의 신뢰성을 개선할 수 있지만, 가장 크게 영향을 미치는 것은 ADAS 차량의 주행행태로서 해당 차량이 도로의 교통류와 상이한 주행행태를 보일 경우 그 추정치는 신뢰할 수 없게 된다. 결론적으로 모든 교통류를 정확히 추정하지는 못 하지만 ADAS 카메라의 성능이나 기능을 개선함으로써 ADAS 차량의 활용 가능성은 확대될 것이다.
녹색교통수단의 하나인 자전거는 세계적으로 수요가 증가하고 있으며, 특히 TOD(Transit-Oriented Development)중심의 교통 도시 계획에서도 대중교통수단의 연계 수단으로써 핵심적 역할을 할 것으로 기대되고 있다. 본 연구는 통행자의 개인 가구 특성, 도시의 사회 경제적 특성, 도로 교통 특성, 기상 특성 등의 변수를 고려하여, 기존 연구와 차별성이 있는 자전거 수요추정 모형을 구축하였다. 본 연구에서 구축한 모형에는 인구밀도, 초등학생을 제외한 학생수, 승용차 대수, 자전거도로연장, 월평균 소득의 변수가 반영되었으며, 모형의 수정 $R^2$는 0.738로 비교적 설명력이 우수한 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 특정 도시계획 지역의 자전거 수요를 예측할 수 있을 것으로 판단되며, 이는 현재 활발히 진행되고 있는 자전거시설 투자계획에서의 시설규모 결정 및 타당성 평가에 본 연구가 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
도로용량 증대를 위한 소요예산 추정문제는 관련주체인 이용자와 공급자의 입장을 모두 반영할 필요가 있다. 본 연구에서는 총통행시간, 형평성, 환경비용을 평가지표로 설정하고, 3가지 평가지표에 대한 관련주체의 요구사항이 만족되는 대안 중 소요예산을 최소화하는 최적 도로용량 증대 대안을 선정하는 문제를 모형화하였다. 일반적으로 도로용량 증대를 위한 소요예산 추정문제는 Network Design Problem(NDP)로 다루어지며, 이용자와 공급자의 다른 입장을 고려하기 위해 Bi-level 최적화문제로 모형화된다. 본 연구에서는 장래 교통수요의 불확실성을 반영하기 위해 확률모형(Stochastic model)을 적용하고, 평가지표별 신뢰도를 차별화하기 위해 Chance-constrained model(CCM)를 적용하였으며, 3가지 평가지표의 제약식을 만족하면서 소요예산을 최소화하는 목적함수를 만족하는 최적대안을 선정하기 위해 렉시코그라픽(Lexicographic) 최적화문제로 접근하였다. 예제 네트워크를 통하여 분석한 결과, 평가지표별 신뢰도 및 교통수요 변화율이 클수록 더욱 많은 소요예산이 요구되며, 평가지표별 신뢰도가 클수록 장래 교통수요의 변화에 더욱 탄력적으로 대응할 수 있는 대안이 선정되었다. 제안된 모델은 다양한 관련주체의 입장을 모두 고려한 최적 도로용량 증대 대안과 소요예산을 선정함과 동시에, 도로용량 증대량의 변화에 따른 평가지표간 상쇄관계(Tradeoff)와 도로 네트워크 개선을 위한 예산 배분의 포트폴리오를 정책결정자에게 제공 가능하다.
교통정책과 계획수립에 가장 중요한 의사결정 과정은 통행수요 분석이고, 이에 활용되고 있는 필수적인 기초 데이터베이스는 분석용 네트워크와 기종점 통행량이 있다. 통행수요 추정과정의 합리성이 보장되도록 하기 위해서는 이러한 기본 입력 자료의 신뢰성은 중요하다. 하지만, 일반적으로 분석용 네트워크를 구축할 때 예산과 분석기간의 제약 때문에 실세계의 교통망 중 많은 부분을 단순화 시켜서 구축한다. 또한 기 구축된 네트워크에 대해서도 변경되는 교통망을 반영하기 위해 네트워크를 수정, 편집할 때에도 많은 재원과 시간이 소요된다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하고자 교통분석 목적의 패키지(EMME/2, TranPlan) 혹은 범용의 GIS 패키지(ArcGIS)에서 직접 이용할 수 있도록 기 구축된 네트워크를 기반으로 GIS 데이터로의 변환 혹은 네트워크를 추출하는 양방향 데이터 교환 시스템을 개발하였다. 이러한 GIS-T 통합 시스템은 네트워크의 편집과 분석에 효율적인 환경을 제공하여 보다 현실적인 교통망 모델링을 반영할 것으로 기대되며 다양한 교통문제에 대한 분석에 효과적인 도구로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 대한민국 서남권의 도심항공교통(UAM) 거점환승센터를 광주송정역에 건립하였을 경우 도심항공교통(UAM)의 수단분담률을 예측하는 것이다. 효용함수와 수단선택 로짓모형을 이용한 점 추정방식의 확정적 교통수요 예측모형은 미래의 변동성을 반영하는 못하는 한계점을 지니며 이를 보완하고자 본 연구에서는 효용함수와 몬테카를로 시뮬레이션 분석을 결합하여 확률론적 도심항공교통의 수단분담률을 추정하였다. 도심항공교통의 수단분담률을 결정하는 변수의 확률분포를 가정하여 시뮬레이션 결과 최소 0.07%, 최대 4.7%, 평균 0.95%의 수단분담률로 산출되었다. 수단분담률에 영향을 미치는 주요 영향 요인의 민감도 분석 결과 단위요금, 비용파라미터, 기본요금, 이착륙 시간이 중요 요인으로 나타났으며, 단위요금, 기본요금, 이착륙 시간은 음(-)의 상관관계를 보이는 것으로 나타나 도심항공교통의 이용 활성화를 위해서는 적정 수준의 요금 설정이 중요할 것으로 판단된다.
국내 도시교통에서 도시고속도로가 차지하는 비중은 급증하고 있으나 이의 효율적 인 운영은 아직 초보수준인 실정이다. 도시고속도로의 운영전략이나 기하구조 설계대안을 개발·분석·평가하는데 시뮬레이션 모형을 활용하는 것은 필수적이나 외국에서 개발된 모형 을 국내에 적용하는 데에는 많은 제약이 따르고 있다. 따라서 본 연구는 국내 현실에 적합 한 도시고속도로 교통류 시뮬레이션 모형을 개발하려는데 그 목적이 있으며 연속 교통류 모 형의 개발, 모수추정 방법의 제시, 컴퓨터 코딩, 모형평가의 세부작업이 수행되었다. URFSIM-1은 각 구간에서 통행목적지별 차량 수를 추적할 수 있는 통행수요모형 기능에 구 간내 이동을 동적으로 기술할 수 있는 거시적 교통류 모형을 결합한 것을 기본 교통류 모형 으로 채택하고 있다. 비선형 최소 자승법에 의해 교통류 모형 모수와 O-D 모수를 추정하는 방법이 제시되었다. 마지막으로 유고상황을 가상한 정성분석과 미국 도시고속도로에서 수집 한 현장자료를 이용한 모형의 평가를 시행하였다.
교통부문의 지속가능성(sustainability)을 유지하기 위하여 대중교통중심의 도시개발(transit oriented development, TOD), 자전거나 보행 등 녹색 교통수단의 이용활성화, 그리고 차량운행시 배출되는 온실가스(green house gas) 를 감축하는 정책 등 다양한 방안들이 제시되고 있다. 이중 온실가스 배출량에 대한 다양한 연구들이 제시되고 있으나, 교통측면의 행태적인 분석에는 한계를 가지고 있다. 본 연구는 교통측면에서 좀 더 행태적인 측면을 고려한 온실가스 배출량 추정식을 제시하는 것이 연구의 목적이다. 즉, 특정 존에서 발생하는 차량으로 인한 온실가스 배출량을 기종점간 통행수요(travel demand for each OD pair)와 통행거리(travel distance)를 반영하여 결정한다. 여기서 기종점간 통행수요는 통행비용의 함수로 중력모형(gravity model)을 이용하여 구해지며, 통행거리는 평균 통행거리가 아닌 기종점간 실제 통행거리를 고려한다는 점이 기존 연구와 차이가 된다. 또한, 본 연구에서 제시하는 온실가스 추정식의 적용성과 활용성을 검토하기 위하여 통행비용에 대한 온실가스 배출량의 민감도(sensitivity)와 탄력성(elasticity)을 유도하며, 정책적 측면에서 온실가스를 감축하기 위한 온실가스 통행료(green house gas pricing)의 부과 효과에 대해서도 검토해 본다.
본 연구에서는 계절성(seasonality)을 감안한 적분된 자기회귀 이동평균 모형(ARIMA model)을 이용하여 우리나라 지역 간 철도의 동태적 변화과정을 추정하고 장래 통행수요를 예측하고자 하였다. 기존 국내연구에서 고려하지 않은 계절성 요인을 감안한 ARIMA 모형(Seasonal ARIMA model)과 월별 지역 간 철도 통행실적자료를 이용하여 교통수요 동태적 변화모형을 구축하였다. 구체적으로 2000년 1월부터 2008년 12월까지의 월별 수송인원 및 수송인-km 기준 지역 간 통행실적 자료를 이용하여 Box et al. (1994)에서 제시한 Seasonal ARIMA 모형을 적용하였으며 이에 따라 장래 지역 간 철도 통행수요를 예측하였다. 장래 통행수요 예측 결과에 따르면 수송인원 기준으로 2015년 및 2020년에는 2008년의 각각 약 1.36배와 1.71배 수준으로 산정되었다. 또한 수송인-km 기준으로 2015년과 2020년에는 2008년의 각각 약 1.25배와 1.78배 정도로 예측되었다.
1999년 설날 연휴기간중 고속도로의 교통혼잡비용을 경부구간 한 방향 운행 차량(설날 전의 귀성차량과 설날 이후의 귀경차량)을 대상으로 추정하였다. 추정에 앞서 명절 고속도로 혼잡은 수요의 비탄력성과 초혼잡의 특성을 가지나 전통적인 혼잡비용 추정방법을 적용할 수 있음을 보였다. 추정 결과 연휴 5일 기간 중 평균 주행 속도는 귀향 첫날 시속 18.8km로 가장 느렸고, 경부구간 전체 주행에 총 18시간이 소요된 것으로 나타났다. 정상소통시의 기준속도로 주행할 경우의 소요시간 5.6시간에 비해 무려 12.4시간이 더 걸린 것이다. 연휴 기간에 이 구간 통행 차량의 혼잡비용은 약 448억원으로 추정되었다. 혼잡비용의 내용 면에서는 시간 지체로 인한 시간 비용이 대부분을 차지했으며, 유류 비용이나 환경오염 비용은 상대적으로 적었다.
본 연구에서는 거시적 연속교통류 모형에 바탕을 둔 도시고속도로로 시뮬레이션모형의 개발이 시도되었다. 이 모형은 simple continuum model에 통행수요모형 기능을 강화시킨 것으로서 기존 연속교통류 시뮬레이션모형의 단점을 개선하였다. 제안된 시뮬레이션모형은 정산과정을 거쳐 미국 도시고속도로에서 수집한 현장자료에 의해 평가되었다. 특히 링크의 목적지별 차량대수 추정, 실시간 O-D추정의 문제가 확장칼만필터의 형태로 접근되었으며, 개발된 시뮬레이션모형을 ATMS전략에 활용하는 방안이 개발·평가되었다. 이들 전 과정을 통합한 모수적응적 모형(Parameter Adaptive Model)에 의해 교통량을 실시간으로 예측(Real time traffic prediction)하는 방법을 제안하였으며 현장자료에 의해서 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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