교통약자들을 위한 차량서비스는 dial-a-ride, demand responsive 또는 paratransit으로 불리며 미국과 유럽에서 널리 제공되고 있는 대중교통의 하나이다. 본 연구는 이러한 교통약자 차량서비스의 배차와 차량경로문제에 관한 것으로 다수차고지와 예약시간 위반을 고려한다. 본 연구에서는 기존의 연구에서 제안된 clustering first-routing second에 기초한 휴리스틱 알고리즘을 실제 큰 규모의 교통약자 차량서비스에 적용하였다. 사례연구로서 Maryland Transit Administration (MTA)의 교통약자 차량서비스를 소개하고 실제 MTA의 운영결과와 제안된 휴리스틱 알고리즘의 결과를 비교하였다. 제안된 모형의 목적함수는 서비스제공자의 비용과 고객들의 불편비용으로 이루어진 전체비용을 최소화하는 것이다. 실제 MTA의 운영자료에 차량대기시간, 서비스지연시간과 초과승차시간에 대한 정보가 없는 관계로 비교를 위해서 clustering first-routing second에 기초한 휴리스틱 알고리즘의 목적함수 값은 차량의 대기비용, 고객들의 서비스지연비용과 초과 승차시간 비용를 포함하지 않는다. MTA의 실제운영에 의한 목적함수 값보다 HCR의 목적함수 값이 보다 나은 것으로 나타났으며 이 결과는 본 연구에서 제안된 휴리스틱 방법이 실제운영을 보다 효율적으로 바꿀 수 있음을 보여준다.
본 연구는 운전자의 지각-운동기술과 안전지향동기와 같은 인지적 특성과 신체적 사회적인 위험을 무릅쓰게 하는 감각추구성향과 같은 인성적 특성, 자신이 지각하는 운전능력과 평상시의 운전행동이 법규위반횟수와 어떤 관계를 맺고 영향을 끼치는지를 밝히고자 하였다. 연구대상은 총 352명이며 연구방법으로는 감각추구성향 정도, 운전능력에 따른 운전행동에 대한 차이 검증을 위하여 다변량분석을 실시하고, 구조방정식모형을 통해 인구통계학적 특성(연령, 운전경력), 감각추구성향, 운전능력 운전행동, 법규위반횟수의 인과관계를 분석한다. 연구 결과 운전자가 지각-동작기술이 뛰어나면 다른 도로이용자를 배려하는 긍정적인 운전행동을 많이 하고 안전지향동기가 높을수록 고의적이든 실수로 인한 것이든 법규위반행동은 적게 하고 긍정적인 운전행동을 많이 하는 것으로 분석되었다. 그리고 지각-운동기술이 뛰어나고, 감각추구성향이 높으며 안전지향동기가 낮을수록 고의적인 법규위반행동을 많이 하고, 연령이 높을수록 타인을 배려하는 운전행동을 많이 하고 있었다. 운전능력이 우수하고 실수행동과 위반행동을 많이 하고 긍정적인 운전행동을 적게 하는 운전자가 법규위반횟수가 많은 것으로 나타났다. LISREL분석결과, 연구변인들 간 인과관계가 검증되었다(적합도 지수 : $x^2$=341.62(p=.00), GFI=.94, RMR=.10)
최근 교통안전규제 영역에서 문화이론에 대한 논의가 있다. 이는 운전자들의 문화적 편향이 어떻게 형성되어있는가에 따라서 운전자들의 법규의 해석, 법규 위반행위의 위험인식, 규제 불응에 따른 비난의 대상 등이 달라진다는 입장을 가지고 있다. 문화이론에 의하면 개인을 둘러싼 특정한 사회적 관계에서 세계를 바라보는 근본적인 시각인 세계관(world view) 또는 우주관(cosmology)이 형성되며, 이러한 세계관이 개인의 행동과 태도에 영향을 미친다는 것이다. 이러한 맥락에서 볼 때 Ch. Wulf의 역사문화적 인간학 연구에서 제안하는 문화인지와 문화적 학습 이론은 이러한 현상에 대한 새로운 접근을 제공한다. 그에 의하면 문화인지와 문화적 학습을 설명할 수 있는 핵심기제는 신체성, 미메시스, 연행성, 의례, 이미지 다섯 가지로 체계화된다. 본 연구는 Ch. Wulf의 다섯가지 핵심기제를 분석틀로 하여 교통법규에 대해 한국인들이 문화적으로 인지하는 방식과 교통법규 위반 경험을 통해 어떻게 변화되고 있는지를 밝히고자 한다. 이를 위해 교통법규를 위반으로 인해 교육받은 경험이 있는 운전자들을 대상으로 교통문화인지에 대한 심층인터뷰를 하였고, 그 결과를 해석학적 현상학으로 분석하였다.
현 도로교통법상 도로 이용의 효율성과 교통안전 확보의 목적으로 차로 별 통행 가능 차종을 지정한 제도로써, 2020년 개정안이 현재 시행되고 있다. 독일과 국내의 자동차 1만 대당 교통사고 사망자 수를 비교하였을 때, 독일의 교통사고 사망자는 국내보다 현저히 낮은 수치를 기록하고 있다. 대표적으로 속도의 제한을 두지 않은 독일 아우토반의 사례는 한국의 속도위반법만이 사고율의 경감에 정답이 되지 않는다는 점을 시사한다. 아우토반 고속도로의 킵 라이트 원칙(keep right principle)에 따라 준수되는 지정차로제는 교통사고 감소에 큰 역할을 한다. 이러한 사실을 기반으로 지정차로제 위반 차량의 단속과 준수율 향상을 위한 교통 단속 시스템을 제안한다. 딥러닝 객체 인식 모델인 Yolo5를 이용하여 차종을 인식하고 OpenCV를 이용하여 차량 번호판과 차선을 인식 및 추출된 데이터를 서버에 저장하여 법규의 위반 여부를 판별하는 지정차로제 단속시스템을 개발한다. 이에 따라 운전자의 제도 인식 및 준수율의 향상을 통한 교통사고율의 감소 효과가 있을 것으로 기대된다.
꼬리물기는 교차로에 정체가 발생하면 녹색 현시라도 진입해서는 안 되는데 이를 무시하고 무리하게 진입, 신호가 바뀐 뒤 다른 방향의 차량흐름에 방해를 주는 행위이다. 인력에 의한 단속 방법은 한계가 있어 지속적으로 단속을 하기위해서는 대체 방안이 필요하다고 하겠다. 교차로에서의 꼬리물기 위반를 시스템을 통해 단속가능한 지 여부를 파악하기 위해 실제 현장에서 실험을 통해 평가를 수행하였다. 본 연구에서는 현재 운영 중인 신호위반 단속장비와 달리 위반 차량을 단속하는 시점을 교차로 진출부 횡단보도 부근에서 하였으며, 위반 차량을 역추적 방식으로 궤적을 추적하는 방식을 적용하였다. 현장 실험 결과 시스템에 다음과 같은 결론을 얻었다. 교차로 꼬리물기 위반 차량에 대한 단속 능력, 즉 위반차량 검지율 및 오검지율을 평가한 결과, 평균 검지율은 83.5%, 오단속률은 0.2, 오인식률 1.5%로 나타났다. 따라서 꼬리물기 위반 차량을 무인단속장비에 의해 단속을 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 국내 철도건널목의 지장물 검지 시스템 및 차단제어 시스템의 운영현황을 살펴봄으로써 기존 시스템의 문제점을 보완할 수 있는 새로운 건널목 제어시스템 및 알고리즘을 제시한다. 국내 건널목 제어시스템의 경우 차량 및 지장물 검지를 통해 단순 입구측 및 출구측을 제어하는 방식으로서 도로 교통과는 연계를 하지 못하고 있는 실정이다. 또한 검지시스템과 차단시스템의 신호연계체계의 미비로 인하여 비효율적이며 안전성이 결여된 건널목 운영을 보이고 있다. 본 연구에서는 보다 효율적인 건널목 운영을 위하여 지자계 검지센서와 레이저 검지센서를 통합한 철도 건널목 지장물 진입위반차량 검지시스템과 4분할차단기 알고리즘을 제시하였고, 현장시험을 통하여 본 연구에서 제시한 알고리즘의 신뢰성을 검증하였다. 그 결과 본 연구에서 개발되어진 시스템들은 철도 건널목 제어기기들간의 상호연계가 가능하며, 동시에 차량운전자의 운행 형태를 고려한 차단제어 방식으로 열차와의 충돌사고를 예방할 수 있으리라 기대되어진다.
최근 다양한 대중교통 중심 정책의 시행뿐만 아니라 시행된 정책의 효율적 운영과 대중교통 이용자 측면에서의 서비스 품질평가를 통한 서비스 개선은 대중교통 이용을 지속적으로 활성화시키기 위해 반드시 필요한 요소이며, 제공되는 서비스 품질의 모니터링, 개선 및 새로운 정책의 시행을 위해서는 이용자에게 제공되는 서비스 품질에 대한 다양한 정량적 모니터링 방법이 필요하다. 이용자 측면에서 대중교통 서비스를 정량, 정성적으로 평가할 수 있는 효과척도는 대중교통 이용의 편의성, 정시성, 쾌적성, 안전성, 경제성 등 여러 가지 측면에서 다양한 평가지표가 있을 수 있다. 그러나 일시적이고 단편적인 설문조사나 대중교통 행정가의 경험 등을 통해 해당 지역 또는 노선의 서비스를 평가하기 보다는 대중교통 운행 상세이력, 이용자 수요 등 보다 객관적인 자료를 활용하여 이용자 측면에서 서비스수준을 평가하는 등 보다 과학적이고 정량화된 다양한 평가방법론과 평가척도 등이 필요하다. 본 연구에서는 효율적인 대중교통 서비스수준 평가를 위하여 버스운행관리시스템의 버스운행 자료와 교통카드로부터 수집되는 정류소별 승하차정보를 활용하여 노선 및 정류소별 서비스수준 평가모형을 개발하였다. 서비스 수준 평가를 위해 김원길(2009)의 버스 운행계획수립 모형을 기반으로, 서비스 평가지표 중 운행서비스 측면에서 이용자 접근시간, 대기시간, 차내 혼잡, 교통 혼잡, 돌발 상황, 교통법규위반, 운행규정 등을 고려하여 이용자 접근시간, 구간 통행시간, 차내 혼잡수준, 교통법규 및 운행규정 위반여부 등으로 인한 승객불편 등을 비용함수로 정량화하여 노선 및 정류소별 대중교통 이용자 서비스 수준을 상세 평가하는데 그 목적이 있다. 대중교통 운행이력자료, 노선 및 정류소 기반의 대중교통 수요 자료의 객관적이고 과학적인 분석과 활용을 통해 노선 및 정류소별 이용자 서비스 평가를 함으로써 해당 노선이나 정류소의 서비스 현황분석, 개선사항 도출 등에 활용할 수 있으며, 다양한 대중교통 정책 수립, 시행 정책의 모니터링 목적 등 다양한 목적과 용도로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
공공기관에서 발간하는 통계자료들을 살펴보면 대부분 관찰값으로 빈도수나 또는 전체를 기준으로 하여 그 빈도수가 차지하는 퍼센트정도로 나타나 있다. 그러나 우리는 꾸준히 변하는 사회에 살고 있는데 객관적인 자료는 쉽게 설명되지 않으며 이해하기 어렵다. 예를 들어 모든 자동차 사고 가운데 승용차의 사고는 다른 종류보다 제일 많은 60%이상을 차지한다. 그러나 승용차는 등록된 모든 차량종류에서 70% 이상을 점유하고 있으므로 다른 차종보다 사고율은 제일 낮다. 따라서 교통사고 건수가 제일 많은 승용차가 다른 차종에 비하여 제일 사고율이 낮고 가장 안전한 차종이라는 것을 경험할 수 있다. 이 논문에서는 1991년부터 발표된 교통사고에 대한 일반적인 통계자료를 우리들의 생활 속에서 느낄 수 있는 위험 인지도로 바꾸어 계산하여 분석하였다. 차종별, 지역별, 연령별, 도로종류별, 사고 유형별, 교통수단별, 시간별, 법규위반별로 구분된 교통사고의 위험에 대한 인지도를 총 인구수(시도별)와 등록된 여러 종류의 자동차의 대수 또는 여러 종류의 도로 길이 등과 같은 요인들을 고려하여 비교 분석하였다.
공공기관에서 발간하는 통계자료들을 살펴보면 대부분 관찰값으로 빈도수나 또는 전체를 기준으로 하여 그 빈도수가 차지하는 퍼센트 정도로 나타나 있다. 그러나 우리는 꾸준히 변하는 사회에 살고 있는데 객관적인 자료는 쉽게 설명되지 않으며 이해하기 어렵다. 예를 들어 모든 자동차 사고 가운데 승용차의 사고는 다른 종류보다 제일 많은 60% 이상을 차지한다. 그러나 승용차는 등록된 모든 차량종류에서 70% 이상을 점유하고 있으므로 다른 차종보다 사고율은 제일 낮다. 따라서 교통사고 건수가 제일 많은 승용차가 다른 차종에 비하여 제일사고율이 낮고 가장 안전한 차종이라는 것을 경험할 수 있다. 이 논문에서는 1991년부터 발표된 교통사고에 대한 일반적인 통계자료를 우리들의 생활 속에서 느낄 수 있는 위험 인지도로 바꾸어 계산하여 분석하였다. 차종별, 지역별, 연령별, 도로종류별, 사고 유형별, 교통수단별, 시간별, 법규위반별로 구분된 교통사고의 위험에 대한 인지도를 총 인구수(시도별)와 등록된 여러 종류의 자동차의 대수 또는 여러 종류의 도로 길이 등과 같은 요인들을 고려하여 비교 분석하였다.
교통사고자료를 기반으로 한 사고예측모형의 개발은 사고 발생 후의 처리 측면이 보다 강하며, 교통사고 이력자료(historical data)의 취득이 쉽지않고, 경찰에 보고된 교통사고 건수와 실제 발생한 교통사고 건수와는 불일치하는 경우가 빈번히 발생한다. 또한, 교통사고 이력자료는 운전자의 인적측면이나 현장상황을 보다 현실적으로 고려하기에 어려운 단점이 있다. 근본적인 교차로에서의 안전도 향상을 위해서는 사고발생 이전에 처리할 수 있는 방법의 개발이 필요하다. 교통상충 판단기법은 적은 시간과 한정된 공간에서 조사를 통해 자료를 취득하고 분석할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 기존에 이루어지던 수동적인 분석방법은, 분석자의 주관이 반영되기 쉬운 측면이 존재하기 때문에 보다 정밀하고 정확한 교차로의 안전도를 판단하는 지표로 교통상충기법을 이용하기에는 한계가 있음을 확인하였다. 또한, 기존의 교통상충기법은 사고 및 상충이 가지는 심각도에 대한 고려가 부족한 측면이 중요한 단점으로 분석되었다. 이에 본 연구에서는 교통상충을 분석하는데 있어 각 유형별로 상충 심각도를 고려하여 상충을 판단할 수 있는 판단기준을 제시하고, 조사자의 주관이 개입됨으로써 발생할 수 있는 분석의 오류를 제거하기 위하여 영상처리기반의 개별차량 추적기법을 이용하였다. 영상처리기반의 개별차량 추적기법을 이용하여 신호교차로에서 신호위반시 주로 발생하는 대향좌회전 상충과 교차교통 상충에 대한 상충판단알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 교통상충 판단기준의 적용을 위하여 경기도 성남시의 2개 교차로와 파주시의 1개 교차로의 영상을 취득하여 각각 30분간 분석을 수행하였다. 분석결과, 3개 교차로에서 총 343건의 1단계 상충(신호위반) 상황이 검지되었으며, 이 중 총 25건이 3단계 상충(심각한 상충)으로 발전된 것을 확인하였다. 이를 통하여, 사고발생 이전에 발생하게 되는 상충상황의 분석을 통하여 사고다발지점 등 교차로의 안전도를 평가할 수 있는 대안으로 사용이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.