목포항 진입수로 중 한곳인 불무기도 인근은 남북방향으로 통과 선박 및 목포항 입출항선박이 항행을 하고, 동서방향으로는 여객선 및 쾌속선이 항행을 하고 있다. 또한 이 구간에서 조업 및 항행중인 어선들이 많아 항행특성 파악이 필요하다. 본 연구에서는 목포항 진입수역인 불무기도 부근에서 통항중인 선박들간의 CPA/TCPA를 분석하여 목포구 진입수로 항행특성 파악하여 통항선박의 위험도를 평가 하고자 한다.
본 연구는 올림픽 도로에 인접한 병원건물의 내외부에서 교통 소음을 동시에 측정하여 대상 병원건물에서의 교통소음 특성과 그 소음이 병원건물에 미치는 영향을 파악하고 소음 방지 대책의수립에 필요한 기초자료를 제시한다. 본 연구에서는 올림픽도로에서 발생하는 교통소음의 변동 및 분포특성, 주파수 특성, 도로교통소음으로 인한 건물실내의 소음도를 파악하였으며, 실내에서의 소음도는 ISO의 권장치를 초과하는 것으로 나타나 소음저감 대책이 필요한 것을 알 수 있었다. 본 연구는 도로주변에서의 특정건물에 대한 연구이나, 그외 건물의 소음방지대책에도 참고가 될 수 있을 것으로 사료된다.
보행교통류의 통행은 다른 교통수단과 비교하여 더 미시적인 움직임을 보인다. 정해진 차선의 구분 없이 통행하므로 2차원적인 움직임을 보일 수 있으며, 자유로운 방향전환 능력을 통해 이동할 수 있다. 이러한 이유로 보행교통류의 편의성을 평가하는 방법에 있어서도 보행교통류의 미시적인 특성이 반영되어야 한다고 할 수 있다. 만일 보행자만의 행태를 반영하여 편의성을 평가할 수 있다면 보행교통류의 통행 특성을 더 원활히 파악할 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 보행교통류의 특성을 반영하여 편의성을 판단할 수 있는 지표들을 시뮬레이션을 통해 제시하였다. 본 연구에서는 경로이탈도, 속도의 변화 크기, 그리고 충돌 횟수라는 세 편의성 지표를 통해 보행교통류의 편의성을 평가할 수 있음을 보였다. 각각의 지표들은 보행교통류의 고유한 통행 특성을 해석할 수 있으면서도, 교통류율의 변화에 따라 서로 다른 함수 형태를 보였다. 결과적으로 기존의 교통유율이나 속도와 더불어서 LOS를 판단할 수 있는 보조 지표로 활용될 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 단속류 도로에서의 유고상황을 감지할 수 있는 새로운 유고감지기법을 제시하였다. 유고감지를 위하여 적용된 방법은 교통특성들을 이용한 라틴방격(Latin Square)분석법이다. 라틴방격분석법을 이용하여 기존 연구사례에서 시도했던 방법과는 다르게 차로별, 시간대별 교통특성의 변화를 분석하여 유고상황을 감지하였다. 사용된 교통특성자료는 맑은 기상상태에서 정상운영시 또는 유고발생시 관측된 교통량, 속도, 점유율 자료이며, 유고시 자료는 2차로에서 10분간 유고가 발생했었던 자료이다. 정상운영시 및 유고발생시에 대한 교통상황을 감지하기 위하여 교통량, 속도 및 점유율 등을 기준으로 각각 라틴방격분석을 시행했다. 분석결과, 라틴방격분석을 이용하여 교통상황을 감지하는 경우, 교통량을 기준으로 교통상황을 감지하는 것이 다른 교통특성을 기준으로 교통상황을 감지하는 것보다 감지능력이 우수한 것으로 나타났다.
본 연구는 고속도로 가속차로 길이에 따른 합류부의 교통특성과 지정체양상 및 혼잡수준을 분석하여 가속차로의 길이가 합류부 교통소통상태에 미치는 영향을 파악하는데 목적이 있다. 이를 위해 가속차로의 길이가 확연히 다른 두 합류부(수원IC 및 신갈JC)에 대하여 합류부(가속차로구간)를 여러 소구간으로 나누어 카메라로 교통자료를 수집하였으며, 합류부 상하류 구간 조사하였다. 조사자료의 분석에 있어서는 교통류 특성변수인 교통량, 속도, 밀도자료를 사용하였고, 합류부에서 합류의 영향과 지정체양상을 파악하기 위하여 밀도변화량이란 새로운 척도를 도입하여 분석하였다. 가속차로의 길이가 긴 신갈JC의 혼잡도가 수원IC에 비하여 확연히 심하게 나타났으며, 그 원인과 특징 등을 확인할 수 있었다.
본 논문의 목적은 2차선 지방지역도로에서 사용 가능한 No-overtaking Model의 개발과 현장조사를 통한 우리 나라 2차선 도로의 교통류 특성의 규명이었다. No-overtaking Model을 개발하기 위해서는 이미 개발된 바 있는 Slow moving Vehicle Model의 이론적 틀을 근거로 하되 중차량을 따라 피동적으로 주행하는 일련의 차량군에 또 다른 중차량이 포함된 경우에 대해서도 분석이 가능하도록 개선했다. 경기도 일원에서 약 3 개월동안 조사한 현장조사에서 나타난 우리 나라 2차선 도로의 교통류 특성은 첫째로, 2차 선 교통류의 주요 MOE(Measures of Effectiveness)들은 교통량에 의해 비교적 정확하게 산정 가능하다는 것과, 둘째로 우리 나라의 주요 MOE값은 외국의 경우와 비교했을 때 대 체로 유사한 결가를 보이나 평균속도의 경우 최소 5km/h 최대 15km/h 정도와 차이를 나타 낸다는 것, 그리고 셋째로 차량군의 선두차량 85%의 경우 그 속도는 100.4km/h이고 추월 에 필요한 반대편차선 차량과의 여유 거리는 754.8m이라는 것이었다. 향후 연구과제로는 중차량의 속도분포를 확률 분포식으로 나타내는 경우의 지체시간, 추월율 등의 2차선 교통 류 MOE를 산출할 수 있는 Model을 개발하는 것이며 현재 5분 교통량으로 표시된 교통량 을 보다 많은 현장수집 자료를 통해 1시간 단위의 교통량을 기준으로 하여 MOE를 산정해 보는 것이다.
교통사고는 도로 구간의 기하구조, 교통, 운전자 특성과 같은 다양한 요인의 영향을 받아 발생한다. 사고발생과 요인간의 관계를 통계적으로 추정하기 위해 다양한 연구에서 안전성능함수(SPF)를 활용하고 있으며 목적에 따라 다양한 특성 변수가 고려되었다. 기존 국내 선행연구들은 연평균 일교통량과 같이 거시적인 집계 단위로 교통 패턴을 정량화하여 도로 구간별 특성을 반영하였다. 그러나 연 단위와 같은 거시적인 변수는 실시간으로 변화하는 교통 특성을 반영하기 어렵다는 한계가 존재하여 효과적인 집계 단위에 대한 연구의 필요성이 제시되었다. 따라서 본 논문에서는 기존 연 단위 사고예측모형과 1시간 단위 교통특성을 반영한 세부집계 단위 사고예측모형을 개발하고 예측 성능 비교를 수행하였다. 분석 결과 1시간 단위의 세부 모형이 연 단위 모형보다 사고예측 성능이 높게 도출되는 것으로 나타났으며 향후 유동적인 교통 특성을 고려한 고속도로 구간의 사고 위험요인 판단 및 세부 집계수준의 사고예측모형 구축 시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
관측교통자료의 수집이 실시간으로 가능해짐으로써 혼잡교통류에 대한 교통류 관련 변수들 간의 전이 과정 등 교통류 특성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 관측교통량을 이용한 O-D 추정방법에 대해서도 관심과 연구가 집중되고 있다. 이와 같이 고속도로의 교통류 특성을 보다 명확히 파악하여 동적 O-D를 구축할 수 있다면, 계획, 설계, 운영, 관리 등 다양한 분야에서 효율화를 도모할 수 있다. 하지만 동적 O-D 구축을 위한 기존연구에서는 다음과 같은 문제점이 지적되고 왔다. 첫째로, 동적 교통류 구현을 위해 교통시뮬레이션모형에 사전 O-D가 필요하며 동적 교통류모듈과 동적O-D추정모듈 간 Bi-level Problem으로 접근해야 한다는 점과 둘째로, 혼잡교통류 상황에 대한 특성이 반영되지 못하여 혼잡교통류 상항에 대한 예측력이 떨어지는 문제점이 지적되어 왔다. 본 연구에서는 기존의 문제점인 Bi-level Problem접근 방법을 해결하기 위해, VDS자료를 이용한 차량의 궤적을 추적하여 링크분포비율을 계산함으로써 반복적 수행이 없도록 하였으며 혼잡교통류 상황을 반영할 수 있도록 교통류 예측모듈을 구성하여 동적 O-D 예측모형을 구축하였다. 혼잡교통류에 대한 특성을 반영하기 위해 속도와해현상 및 혼잡 확산등 실제 혼잡교통류에 대한 분석을 통해 속도, 점유율, 교통량 등 교통류 변수들의 관계를 교통상황별로 구분하여 규명하였다. 본 연구에 적용된 모형은 동적 O-D 예측 및 추정모형에서 기존의 Bi-level Problem을 해소할 수 있어 적용이 용이하여 실제 검지기 자료를 활용하여 교통상황을 예측하게 되므로 혼잡교통류에 대한 예측력이 향상되었다고 판단된다.
전통적인 교통계획 모형의 취약점으로서는 모형자체가 가지는 이론적 한계외에 이용자의 불편성(User-Unfriendness) 및 노동집약도(tabor-Intensiveness)를 들 수 있다. 본고의 핵심은 현재 정보 및 컴퓨터 분야에서 각광을 받고있는 지리정보체계(GIS)를 이용하여 기존 교통계획 모형이 가지는 몇 가지의 단점을 극복함과 동시에 모형사용의 효율화를 증진 해 보자는 데 있다. GIS의 교통계획에의 응용은 크게 두 가지로 대별되어질 수 있는 바, 첫 번째는 GIS 자료구조의 변형을 통한 응용이고 두 번째는 GIS가 지니는 그래픽 기능의 직접적 사용이다. 교통계획 및 공학의 직접적인 대상인 교통망은 교통연구의 시발이 되는 기본 자료로서 수정 및 조정이 필수불가결 한데도 기존의 계획모형에서는 교통망의 준비부터 그 수정까지는 많은 시간과 노력이 소모되었고 그에 따른 계획전반의 경직성이 나타난 것이 사실이다. 본고에서는 벡터방식의 GIS 자료가 가지는 특성의 하나인 위상관계로부터 교통망 자료를 도출하는 알고리즘이 FORTRAN을 기본으로 하여 개발되었고 이는 교통망의 수정 및 조정을 용이하게 할 뿐만 아니라 보다 정확한 교통망상의 교통량을 산출하기 위해 교통죤과 교통망간의 적합성(Zone-Network Compatibility)을 검증하는데도 매우 편리한 도구가 된다. 또한 GIS 자료구조 중 하나의 특성인 인접성(Adjacency) 정보는 지역적으로 동일한 특성을 갖는 지역의 통계적 분석을 통한 추출과 함께 교통죤(Traffic Analysis Zone:TAZ)의 공간적 재구성을 통한 모형의 적합도를 검증할 수 있는 좋은 도구가 될 수 있다고 볼 수 있다. 또한, 이미 기존의 교통계획 모형 중 그래픽을 제공하는 것들이 있지만 그래픽은 GIS 자체가 가지는 고유한 기능중 하나인 만큼 교통계획 패키지가 제공하는 것보다 더욱 생생한 교통망 묘사(Network descrition)를 통해 교통분석후의 제반 교통특성(교통량, 교통량/용량 비(比), 속도 등)을 교통망상에 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 논문은 교통표지판을 자동으로 인식하는 방법에 관한 연구로 기존의 교통표지판 인식시스템에서는 인식하는데 걸리는 시간이 길고 잡음환경에서 인식률이 저하되며 변경된 교통표지판은 인식하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기위해 컬러정보를 이용하여 교통표지판 영역을 추출하고 추출된 이미지를 인식하는데 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘을 적용하여 교통표지판 인식시스템을 제안한다. 제안된 방법은 교통표지판의 컬러를 분석하여 영상에서 교통표지판 영역을 추출한다. 영역을 추출하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 YUV, YIQ, CMYK 컬러 공간이 가지는 특성을 이용한다. 형태처리는 교통표지판의 기하학적 특성을 이용하여 군집화한다. 교통표지판 인식은 학습이 가능한 다층퍼셉트론의 오류역전파알고리즘을 적용하여 인식한다. 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘은 패턴인식 분야에서 우수한 성능이 입증 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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