첨단 기술의 발전과 함께 지능형 운전자 보조 시스템의 성능 및 교통 시스템 체계가 고도화됨에 따라 전반적인 교통사고 발생 건수는 줄어드는 추세지만 대한민국의 교통사고 발생 빈도는 아직 OECD 평균 대비 높은 실정이다. 특히, 2020년 경제 협력 개발 기구(OECD) 통계에 따르면 대한민국의 인구 10만 명당 교통사고 사망자 수는 회원국 36개 중 29위로 매우 높은 축에 속한다. 따라서, 본 논문에서는 교통사고 발생률을 낮추는 데 도움을 줄 수 있는 주행 이상 패턴 감지 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 실시간 영상 분석을 통해 신호등 및 차선을 인식함과 동시 차량 내부 진단 데이터에 대한 시계열 분석을 기반으로 운전자의 운전 패턴을 분석한 후 평소와 다른 이상 징후를 발견하면 운전자에게 경고 알림을 제공하여 위험한 상황을 회피할 수 있도록 지원한다.
교통 시뮬레이션 모형은 실제 교통 네트워크를 모형으로 구현하여 여러 가지 교통정책을 평가하는 데에 사용된다. 이때 모형이 실제의 교통현상을 잘 반영했는지 여부를 판단하는 모형 검증 절차는 가장 중요한 절차 중 하나이며 모형 검증에는 실측 교통량과 속도 등이 주로 사용된다. 본 연구에서는 노스캐롤라이나 랄리에 있는 I-40 고속도로 상에서 일어나는 심각한 오후 첨두 병목현상을 DYNASMART-P라는 메조스코픽 교통 시뮬레이션 모형으로 구현한 결과를 검증하고자 하였다. 연구 대상 축의 경우 노스캐롤라이나 교통국(NCDOT)의 교통정보센타에서 속도검지기를 설치하여 온라인으로 속도를 수집하고 있다. 그러나 검지기 측정 자료는 지점속도이고 시뮬레이션 모형의 결과값은 링크 평균속도이므로 모형 검증에 사용하기에는 적합하지 않다. 따라서, 본 연구에서는 GPS 장비를 활용하여 통행시간을 측정하여 모형에서의 통행시간과 비교함으로써 시뮬레이션 모형의 결과를 검증하였다. 이 논문에서는 데이터 수집, 모형검증 절차 및 결과를 서술하였다.
교차로의 신호시간 계획이나 간선도로 축의 제어에 있어서 가장 대표적인 문제는 수시로 변화하는 교통상황이다. 또한 이러한 변화로 인해 정확한 교통 데이터를 얻기 힘들고, 그에 대한 분석 또한 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 불명확한 교통데이터를 이용하여 교차로 및 간선도로의 제어를 하기 위해, 인간의 사고와 유사한 추론이 가능하다고 판단되는 Fuzzy Logic을 적용함으로써 불명확한 상황에 대하여 수학적인 함수로 표현되지는 않지만 언어적인(Linguistic) 제어가 가능하도록 하여, 기존의 교통제어 방법보다 교통상황에 민감하게 대처할 수 있는 새로운 제어전략을 제시하였다. 본 연구는 "영상검지기를 이용한 실시간 교통신호 감응제어(김성호, 1996)"의 독립교차로의 신호 제어 부분을 기초로 하여 간선도로 상의 연속진행 제어에 대한 전략을 제안하고, 그 효과를 기존의 제어 방법에 의한 효과와 비교·분석하였다. 또한 각 제어 방법에 대한 분석을 위하여, 교통 시뮬레이션 소프트웨어인 TRAF-NETSIM을 이용하여 각각의 효과를 비교하였다.
교통사고의 발생원인 중 85-90%는 인적요인으로서, 인지·판단·제어 속도가 빠른 자율주행차는 인적요인으로 인한 교통사고를 예방하기 위한 대안이 될 수 있다. 그러나 자율주행차 도입을 통한 교통사고 피해 감소를 위해서는 자율주행의 안전성 확보가 선행되어야 한다. 따라서 실도로와 유사한 환경에서 반복·재현 시험주행을 통해 도로·교통 환경 변화에 따라 자율주행차가 적절하게 대응할 수 있는지를 검증할 필요가 있다. 이 연구에서는 기구축된 국내외 테스트베드의 현황 비교·분석 및 자율주행차 실험도시(K-City)의 경영환경분석(PEST, SWOT 분석)을 통해 K-City의 고도화 및 차별화, 체계적인 발전을 위한 다양한 관점에서의 전략을 수립하였으며, 각 발전 전략을 달성하기 위한 전략 과제를 도출하였다.
교통사고는 운전자, 차량, 주변 교통상태, 도로 및 교통시설 등의 여러 요인이 복합적으로 작용하여 발생하지만, 많은 경우 운전자의 운전 행태가 가장 큰 영향을 미친다. 본 논문은 이러한 운전자의 운전 행태를 분석하여 점수화 하여 보여줌으로써 운전 행태를 개선할 수 있도록 도와주는 정숙 운전 지수 표기기 개발에 관한 것이다. 연구에서는 MEMS 기반 3차원 가속도 센서와 3축 지자기 센서, GPS 등 모션 센서들을 이용하여 운전 안정성 / 승차감 지수를 측정, 저장하고 정량적으로 보여 줌으로써 운전자의 운전습관을 개선할 수 있도록 해 준다. 실제 구현에는 정숙 운전 지수 계산에 필요한 모든 센서를 이미 포함하고 있는 아이폰을 이용하였으나, 내비게이션 시스템이나, 차량용 블랙 박스 등에 최소한이 센서를 부가 장착함으로써 적용이 가능하다.
경기지역의 성별 연령구조의 공간적 분포양상은 서울과 인접한 서울주변지역과 경수축, 경인축, 경춘축, 고양-파주축, 의정부-동두천축, 하남 방향 등 각종 교통노선에 의해 서울과의 접근성이 양호한 지역에 상대적으로 젊은 연령층이 다수 거주하고 있음이 확인된다. 이들 지역은 기동성이 큰 젊은 연령층이 거주교외 화를 주도하여 집중적으로 살고 있는 거주교외지역과 중복된다. 이 지역에서는 교통체계가 개선되어 대중교통 및 자가용에 의해 기동성이 크게 증가되었고, 주택신도시 건설 등 정책적 변수가 작용하여 인구유입이 가속화되고 있으며, 경기지역으로의 공장이전, 본사 및 지사설립, 연구단지조성 등으로 취업기회가 확대되고 있을 뿐만 아니라, 서울주변지역의 쾌적성과 발전성이 예견되고 있기 때문에 사람들이 주거지를 선택하고 있다고 판단된다. 그리고 서울에서 멀어질수록 농촌적 기능이 많을수록 상대적으로 노년층의 연령구조물 보여준다. 경기지역의 성별 연령구조의 공간적 분포에서는 여성의 연령구조가 남성에 비해 현저하게 노령화구조률 나타내고 있음이 확인된다. 이것은 남성 연령구조지수의 평균치가 1592인데 비해 여성연령구조지수가 1386로 집계되어 상대적으로 노령화되어 있는 점에서도 드러난다.
도로구간에서의 주행조건은 연속적인 도로축 상에서 구간별로 변하게 되고 이에 따라 도로에서의 교통사고는 도로 기하구조 변수뿐만 아니라 도로주변 환경변수, 교통조건 변수 그리고 기타 다양한 변수들에 의해서 발생하게 된다. 따라서 본 연구는 현장조사를 통해 얻어진 다양한 도로기하구조 요소를 고려하여 동질성을 갖춘 구간 분할 후에 도로를 구성하는 도로 기하구조, 교통조건, 도로주변 환경 그리고 기타 다양한 요소들을 복합적으로 반영하고자 한다. 이를 반영하기 위해 본 연구에서는 도로구간의 주행조건을 결정짓는 주요인들에 의해서 주행조건 동질구간을 결정하고, 각 동질구간에서의 도로 및 교통조건 등을 고려하여 사고예측 모형을 개발하였다. 모형 개발을 위해 사용된 자료는 대도시권 외곽과 평지 및 구릉지를 대표할 수 있는 수도권 외곽내에 지방부 도로구간과 전라북도 지방부 도로구간에서 수집되었다. 본 연구에서는 연속된 도로구간에서 사고건수가 "0"인 구간수가 매우 높게 나타나므로 이에 대한 과대 예측을 방지하기 위해 ZIP(Zero Inflated Poisson) 모형을 이용하였다. 사고예측모형 개발 결과 지방부 다차로 도로구간에서 교통사고에 영향을 미치는 변수로는 교통량과 도로구간 길이를 포함한 EXPO($365{\times}ADT{\times}Length{\times}Year/10^{-6}$), 곡선반경, 종단구배변화, 가드레일, 지형(산악지), 횡단보도개수, 버스정류장 개수가 지방부 다차로 도로구간에서의 차대차 사고에 영향을 미치는 주요 설명변수로 나타났다.
한국의 경제성장과 함께 인구와 차량의 대규모 도시 집중에 따라 심각한 도시교통 문제가 초래되고 있다. 혼잡통행료의 징수는 교통수요를 관리하기 위한 가장 효과적인 정책으로 평가받고 있지만 대부분 혼잡이 발생하는 지점이나 교통축을 중심으로 적용되어 그 효과가 제한적이다. 본 연구는 동적 혼잡통행료 징수 체계를 제안하기 위해 부산광역시 206개 교통 분석 존의 평균 통행속도를 이용하여 시공간 큐브 분석(Space-Time Cube Analysis)과 시공간 패턴 마이닝(Emerging Hot Spot Analysis) 기법으로 면적인 개념의 동적 혼잡구역을 도출하였다. 분석 결과, 비 첨두시간인 0시~7시에는 핫스팟이 형성되지 않고, 7시~24시에는 동적 핫스팟이 형성되는 것으로 나타났다. 특히, 특정 시간대(18시~20시)와 특정 지역(서면, 광복동)에 교통 혼잡이 집중하는 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 동적 혼잡통행료의 징수를 위한 시공간의 분석을 통해 도심에서의 교통수요 관리의 효과가 극대화될 것으로 기대한다.
본 논문의 목적은 장기적인 차량중량자료의 획득을 위하여 설치된 Weigh-In-Motion(WIM)시스템의 정확도를 개선하기 위한 온도영향 보정기법을 개발하는 것이다. 이를 위해 국내 교통량통계연보에 근거하여 중차량교통량이 많은 지역 중 한 곳을 선정하고 WIM 시스템을 설치하여 2010년 1월부터 차량의 중량자료를 획득하였다. 본 연구에서는 획득한 자료 가운데 5월부터 8월까지의 WIM 자료에 대하여 온도에 따른 영향을 보정하기 위하여 화물적재량에 따른 영향을 가장 덜 받아 상대적으로 일정한 중량값을 나타내는 10종 차량(5축 세미트랙터트레일러)의 첫 번째 축의 중량자료를 이용하였다. 이로부터 일평균, 최대 및 최저기온에 따른 보정식을 개발하였다. 마지막으로 새로 얻어진 차량중량자료를 분석하여 보정방법의 적정함을 나타내었고 재현주기별 극한하중 예측을 통해 보정 전,후의 자료값의 차이를 비교하였다. 이 연구의 결과는 WIM system으로 얻게 되는 장기적인 차량중량자료의 정확도를 향상시킴으로써 도로포장 설계 및 교량설계를 위한 설계차량활하중모형의 합리적인 선택에 기여할 것으로 판단된다.
서울을 비롯한 대도시에서는 최근, 신호교차로를 포함하는 도시 가로망에 기존의 고정식 신호체계를 대신하여 첨단신호체계를 도입하여 운영하고 있다. 이러한 신호시스템의 장점은 변화하는 교통상황에 따라 최적의 신호현시를 제공한다는 것이다. 그러나 이러한 신호체계가 큰 효과를 기대할 수 있음에도 불구하고 현재까지 이러한 시스템과 기존의 신호 시스템을 비교한 연구는 거의 없는 실정이다. 가장 큰 이유는 실시간으로 교통상황에 대응하는 이러한 신호시스템을 평가하는 것이 매우 어려운 일이기 때문이다. 본 연구의 목적은 독립교차로, 교통축, 네트워크 단위에서의 기존의 전자신호와 첨단신호체계의 효율성을 비교 평가할 수 있는 미시적 시뮬레이터를 개발하는 것이다. 이러한 시뮬레이터의 개발은 교통운영체계에 대한 보다 정밀한 분석을 가능하게 할 것으로 판단된다. 그리고 본 연구에서는 개발된 시뮬레이터를 이용하여 현재 서울의 강남지역에서 운영되고 있는 신신호 시스템의 각종 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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