우리나라는 교통안전법에 의해 지역교통안전기본계획을 수립 시행하고 있다. 지자체별 맞춤형 교통안전시책 수립을 통해 교통안전 향상을 위한 대책 수립 및 역할분담이 강조되고 있으며, 이는 곧 지자체가 지역실정에 맞는 내실 있는 지역교통안전 정책을 실질적으로 주도하여 추진하는 것을 의미한다. 지자체들이 가지고 있는 다면적인 특성에 부합되는 효율적인 교통안전정책이 시행되기 위해서는 지역특성을 고려한 지역단위 교통사고를 예측하고 사고에 미치는 영향요인 분석이 선행되어야 하지만 이에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 지역을 기반으로 하는 교통사고 예측에 관한 기존 연구들은 자료 수집의 한계로 대부분 국가 또는 도시를 분석단위로 사고노출환경과 관련되는 사회경제변수들을 활용한 연구가 대부분이었다. 교통사고 예측모형을 개발하는 이유는 교통사고 발생특성을 파악하여 교통사고를 줄일 수 있는 효율적인 대책을 발굴하는 것이 주요 목적이다. 이에 본 연구에서는 기존연구에서 다루지 못한 보다 작은 지역단위인 행정동을 단위로 지역교통사고 예측모형을 개발하였으며, 사고 노출환경 측면의 사회경제적 변수 외 교통안전정책가가 제어할 수 있는 교통안전시설 및 정책변수를 모형에 반영하여 지역교통안전 정책 수립시 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 모형개발 결과 사고노출환경 측면에서는 도로연장, 건축물 총 연면적, 버스전용차로 설치율, 교차로 및 횡단보도 개소수는 사고와 양(+)의 관계를 보이고 있으며, 횡단보도예고 설치율, 과속방지턱 개소수 및 경찰인력에 의한 단속실적은 사고와 음(-)의 관계에 있는 것으로 나타났다.
통행비용함수(VDF)는 교통량 수준에 따른 링크 통행시간을 산출하기 위한 것으로 교통수요 예측의 신뢰도에 직접적으로 영향을 미치는 요소이다. 고속도로의 VDF는 1997년 한국도로공사에 의해 구축 제공된 바 있으나, 기타 도로는 미국 공로국(BPR)에서 제시한 기본 값을 그대로 국내에 적용함에 따라 교통수요 예측의 신뢰도를 저하시키는 요인으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 기존 VDF의 문제점 및 개선방향을 검토하고 이를 보완하기 위해 교통조사자료에 근거한 VDF를 구축하는데 주목적이 있다. 본 연구에서는 도로위계의 재분류, 교통조사방법, VDF 추정 방법론, 그리고 새로운 VDF의 검증을 통한 개선사항 등을 주요 내용으로 다루고 있다. 새로운 VDF를 전국 지역간 O/D 및 교통분석용 네트워크에 적용한 결과, 적정 오차율 범위 내에 해당하는 링크의 비율이 증가하며, 기종점간 통행시간 및 통행경로 선택이 현실적으로 개선되는 것으로 분석된다. 향후 단속류 구간의 VDF 구축, 도로용량 및 자유통행속도 등에 대한 추후 연구가 요구된다.
교통관리센터에 축적되어 있는 속도 이력데이터에는 반복 비반복 정체 시공간 전개에 대한 상세한 정보가 모두 들어있으나, 도해법에 의해 다루어져 왔기 때문에 많은 양의 이력데이터를 처리하여 교통상황예측이나 정보제공에 활용할 수 없는 한계가 존재하였다. 본 논문에서는, 기존의 Classification과 Density-Based Clustering 알고리즘을 속도 시공간 데이터 특성에 맞게 조합하고 변형하여 정체 시공간 영역을 자동 인식하는 알고리즘과, 정체파급길이, 파급속도, 해소속도 등 정체 시공간 전개 패턴의 특성치를 산정하는 알고리즘을 개발하였다, 본 알고리즘은, 교통관리센터에 축적되어 있는 방대한 양의 이력데이터를 자동으로 분석하여 자세한 정체 관련 정보를 추출할 수 있고, 산정된 특성치를 가지고 각 센터의 필요에 따라 다양한 정보를 2차 생성하고 활용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구결과는 향후 반복 비반복 정체에 대한 예측과 대응이 획기적으로 개선되는데 초석이 될 것으로 기대된다.
차량이 증가함에 따라, 도로 교통은 혼잡하게된다. 교통 혼잡을 통계적 분석을 이용하여 예측할 수 있다면 도로 교통에 상당히 개선될 것이다. 본 논문은 고속도로의 속도에 영향을 주는 요소를 분석하여 상호관련성을 조사한다. 이를 수행하기 위해 고속 도로 교통에 대한 데이터베이스를 구축하며, 도로 교통 데이터베이스에다 설정된 가설을 적용하고, 다양한 데이터 마이닝 연산을 사용하여 결과를 도출한다.
본 연구는 고속도로에서 발생한 교통사고 블랙박스 영상을 기반으로 군집분석과 예측모형 비교를 수행하였다. 분석자료로 사고 직전의 도로 및 교통 상황을 파악할 수 있는 차량 주행행태, 노면 상태 등 사고 영상에서 추출이 가능한 항목을 설명변수로 활용하였다. 여러 요소에 의해 영향을 받는 교통사고 데이터의 특징을 고려하여 데이터의 이질성을 반영하는 군집분석을 활용하였다. 군집분석으로 분류된 각 군집을 사고 심각도 수준의 비율을 기준으로 나누고, 종속변수인 인명피해 수준을 반영하여 사고 예측 평가를 수행하였다. 사고 예측모형은 로짓 모형(Logit model)을 적용한 결과, 전체 데이터를 분석한 경우보다 군집분석에 의해 두 개의 사고 심각도 그룹을 분류하여 예측했을 때 우수한 예측 능력을 보여주었다. 이는 군집분석을 통한 그룹별 사고 특성과 사고 심각도를 반영하여 사고위험을 예측하는 것이 더 효과적인 것으로 판단된다. 또한 2차 사고와 같은 정차 중 추돌사고, 차로변경 중 측면 추돌사고 등이 중요한 주행행태변수로 작용하는 것으로 나타났다.
본 연구의 주 목적은 다층 구조를 가진 아스팔트 포장체의 피로균열에 대한 공용성 예측모델을 검정하는 것이다. 그러나, 검정 인자는 목표로 하는 예측모델, 시험법 및 시험중 하중이력에 따라 차이가 있을 수 있다. 본 연구에서 수행된 다양한 현장 조사에 의하면, 연성포장의 피로공용성은 교통하중뿐만 아니라 포장체의 완성후 경과기간에 영향을 받는 것으로 나타났다. 이에 따른 각각의 교통하중과 경과기간에 대한 가중치가 본 연구에서 제시되었다. 또한, 기 발표된 피로 예측모델을 바탕으로 실내와 현장조사를 통하여 얻어진 피로균열 데이터의 상호 상관관계를 분석하여 피로 예측모델에 대한 검정 인자가 개발되었다.
매년 동절기 블랙아이스(Black Ice)로 인한 사고는 빈번하게 발생하고 있으며, 치사율은 다른 교통사고에 비해 매우 높다. 따라서 블랙아이스 발생 구간을 사전에 예측하기 위한 체계화된 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 이질(heterogeneous)·다형(diverse)의 데이터를 활용한 블랙아이스 발생 구간 예측 모델을 제안한다. 이를 위해 국토 교통 공공데이터와 기상 공공데이터 42종의 12,574,630건을 수집하여, 결측값을 처리하고 정규화하는 등의 전처리 과정을 수행한 뒤 최종 약 60만여 건의 정제 데이터셋을 구축하였다. 수집된 요인들의 상관관계를 분석하여 블랙아이스 예측에 유효한 영향을 주는 21개 요인을 선별, 다양한 학습모델을 조합하는 방법을 통해 블랙아이스 발생 예측 모델을 구현하였다. 이를 통해 개발된 예측 모델은 최종적으로 노선별 블랙아이스 위험지수 도출에 사용되어 블랙아이스 발생 경고 서비스를 위한 사전 연구로 활용될 것이다.
서울시는 시민의 건강 증진과 이산화탄소 저감을 통한 저탄소 녹색성장 실현을 목표로 2015년부터 2020년 현재까지 공공자전거 대여소를 확장하고 있다. 매년 공공자전거에 대한 시민들의 접근성과 이용률이 증가하고 있으며, 이에 서울시는 수요와 접근성을 모두 고려한 공공자전거 대여소 신규 입지를 확장하고자 노력하고 있다. 공공자전거 대여소 위치는 주변 지형지물에 영향을 받으며, 수요량은 지역적 특성에 영향을 받으므로 이들을 고려한 신규 대여소 입지를 선정해야 할 필요성이 있다. 따라서 본 연구는 서울시 공공자전거의 새로운 입지 선정을 위하여 2019년 서울시 공공자전거 데이터와 지리정보체계, 대중교통, 인구 등의 데이터를 전처리하여 신규 대여소 거치가 가능한 장소를 선별하고, 랜덤 포레스트를 이용하여 신규 대여소의 이용량을 예측하였다. 이를 바탕으로 평균 경사도, 대중교통과의 거리, 특화 시설과의 거리, 하천과의 거리 등이 자전거 이용량에 영향을 미치는 주요한 요소임을 도출할 수 있었다. 본 결과는 신규 대여소 설치 지역을 결정하는데 객관적인 통계적 지표가 될 것으로 기대한다.
양방향 2차로 도로는 우리나라 전체 포장도로 연자의 84%를 차지하고 있다. 양방향 2차로 도로의 효율성 및 교통류의 운영상태를 파악하기 위한 서비스 수준 척도로 지체시간의 백분율이 많이 사용되고 있다. 지체시간의 산정은 특정 도로 설계구간을 추원금지구간으로 설계할 것이지, 예산을 더 투자하여 선형을 개선함으로써 추원가능 구간으로 설계할 것인지에 대한 판단 기준을 제시할 수 있기 때문에 도로설계과정에 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 저속차량의 확률적 분포를 고려하여 추원금지구간에서 발생하는 지체시간을 산정할 수 있는 모형을 제시하였다. 모형식이 기존에 확률적 분포를 고려하여 추월금지구간에서 발생하는 지체시간을 산정할 수 있는 모형을 제시하였다. 모형식이 기존에 개발된 거시적 수학적 모형에 비해 비교적 단순하고 입력변수도 수집이 용이한 점이 특징이라 할 수 있다. 모형의 신뢰성을 현장데이터를 이용하여 검증한 결과, 모혀으이 예측값이 근사적으로 츠덩한 실제 지체시간을 포함하는 긍정적인 결과를 도출하였다. 그러나 모형의 예측값 범위가 넓어 실용적인 MOE로 사용하기에 다소 무리가 있을 것으로 판단되므로, 개략적인 평가기준으로 모형이 예측한 값의 평균값을 보정하여 사용할 것을 제안한다. 모형의 신뢰성을 높이기 위해서는 본 연구에서 가정한 확률분포식에 대한 추가적인 검증이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구는 실제 상황을 표현하는데 있어 확률적 개념의 도입과 이러한 새로운 접근방법의 기초를 마련한 측면에서 의미를 갖는다. 또한, 양방향 2차로 도로에서의 지체시간은 실제 소요시간과 자유운행시 즉 다른 차량의 영향을 받지 않았을 때의 속도 및 운영시간과의 차이로 정의한 바, 실제 지체시간을 현장자료를 통해 구하기란 현실적으로 불가능하므로, 본 연구에서는 이러한 제약점을 극복할 수 있는 근사적인 지체시간을 계산하는 방법을 제시한 점에서 의미를 갖을 수 있다.
본 연구는 동절기 도로관리서비스 향상과 도로의 안전성을 제고하기 위하여, 기존의 입력자료인 기상자료와 더불어 추가적으로 교통자료를 적용하여 노면온도를 예측할 수 있는 모형의 개발을 목표로 하였다. 노면온도 예측모형은 열수지법을 적용하였으며, 모형에서 교통량에 대한 고려는 차량 복사열, 타이어 마찰열로 구성하여 모형화하였다. 이 최종모형과 기상 조건을 기초로 한 초기 모형과 비교하여 노면온도에 미치는 교통량의 영향을 검토하였다. 제3경인고속도로의 실제 관측치과 두 모형에서 계산된 노면온도를 실제 노면온도 관측치와의 비교로 검증하였는데, 관측치와 예측치의 오차인 RMSE은 $1.97^{\circ}C$였다. 관측된 노면온도는 오전 6시부터 일사의 영향을 받아 급격히 상승하여 14시에 최대가되고, 그 후에는 감소한다. 모형 예측값은 관측값보다 오후에는 낮고, 야간에는 높게 나타났다. 이는 오후의 경우는 차량으로 인한 태양 복사열의 차폐, 야간의 경우는 차량열에 의한 열 공급이 주요 원인인 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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