본 연구는 U턴 효율적 운영에 필요한 기초자료 즉, U턴 이동류에 대한 차두시간, 출발손실시간, 승용차 환산계수 그리고 포화교통류율을 산정하였다. 또한 다중 U턴 횟수, U턴 허용 길이별 U턴 용량 특성을 분석하였다. 연구결과를 보면, U턴 평균 차두시간은 2.43초이고 이에 따른 포화교통율은 1,480(pcph)로 분석되었다. 출발손실은 두 번째 차량까지 손실이 있어 1.57초로 산정 되었다. 승용차 환산계수는 대형차 혼입율에 따라 1.98에서 1.35사이에 분포하며 평균값은 1.78이다. 그리고 주기당 다중 U턴 횟수가 많을수록 포화교통류율이 커졌으며 횟수가 1회, 2회 및 3회일 때 포화교통류율이 각각 1,600, 1,650 및 1,800pcph로 나타났다. U턴 허용 길이가 늘어나면 포화교통류율이 늘어나며 18m, 21m 및 30m로 증가될 때 1,570, 1,610, 및 1,640pcph로 증가하는 것이로 분석되었다.
무선 통신 장비의 빠른 확산과 함께 교통 분야에도 새로운 시도가 이루어지고 있다. 무선 통신 기술의 하나인 애드혹 네트워크를 차량에 적용한 Vehicular Ad hoc Networks (VANETs)은 주행중인 차량간의 통신을 가능하게 하여 교통 안전, 혼잡 정보 등의 교통 정보 전달에 활용이 검토되고 있다. 하지만, VANET 기술은 아직 연구 수준이고, 실험에 있어 시간과 비용의 한계 때문에 컴퓨터 모의실험에 의존하고 있다. VANET 기반은 교통과 통신의 통합된 환경임에도 불구하고, 이전 연구에서는 한 분야만의 환경을 고려하였거나, 현실적인 통합 환경을 이루지 못하였다. 본 연구에서는 기존 실험의 한계를 극복하기 위하여, 실제 VANET 기반 교통 시스템에서 발생하는 차량의 움직임과 무선 통신 특성을 표현하기 위한 미시적 교통 모의실험 모형과 통신 모의실험 모형을 시 공간적으로 동기화한 모의실험 환경을 설계하였다. 사례 연구로, 실제 도로 및 교통 수요 자료를 사용하여 설계된 모의실험 환경을 적용하였고, 교통 특성과 통신 특성을 잘 반영하는 결과를 얻었다. 향후, 본 연구에서 설계된 모의실험 환경은 VANET 기반 교통 시스템의 다양한 설계에 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 교통사고자료를 이용하여 고령자 집단과 비고령자 집단 간의 교통사고요인을 파악하여 각 요인들이 교통사고 심각도에 미치는 영향의 크기를 분석하였다. 나이에 의해 구분된 고령자와 비고령자 집단을 교통사고자료를 이용한 통계학적 방법에 의해 재분류하였으며, 교통사고 심각도에 미치는 영향요인을 분석하기 위해 심각도를 종속변수로 두고, 교통시설, 도로환경, 개인별특성에서 17개 독립변수로 정하여 순서형 로짓모형으로 분석하였다. 고령자 집단과 비고령자 집단의 교통사고 영향요인을 분석하여 비교한 결과, 사고 당사자의 연령뿐만 아니라, 사고유형이나 운전자 개인의 특성, 도로환경도 교통사고에 영향을 미치고 있음이 나타났다. 또한 고령자 집단과 비고령자 집단은 교통사고 심각도에 미치는 영향변수의 종류와 크기가 각각 다른 것으로 나타났다. 이는 각 집단의 개인적 특성에 적합한 교통시설이 개선된다면 교통사고의 심각도를 줄일 수 있음을 의미하는 것이라 할 수 있다.
기존의 설계시간순위 결정은 "순위곡선의 기울기가 완만해지는 지점"이라는 정성적인 기준을 사용하였다. 따라서, 분석자마다 서로 다른 결과를 도출하고 도로 설계시 고려해야하는 두요소(교통혼잡, 경제성)를 전혀 고려하지 못하는 문제점이 있다. 또한 현재의 도로 설계시 대상으로 삼는 시간교통량은 국내 도로의 교통특성이 설, 추석 등의 연휴에 집중적으로 몰리는 등 외국과 그 특성이 상이함에도 불구하고 미국과 동일한 상위 30순위 교통량을 사용한다. 상위 30순위 교통량을 설계시간순위로 하는 경우, 상위 30순위교통량 중 휴일교통량의 비율이 74.1%(설, 추석 연휴 39.7%)로 휴일 집중 교통량의 영향을 크게 받으며, 연중 최대교통량이 용량의 85.2% 에 불과해 도로가 과다 설계된다. 본 연구에서는 목표년도의 연중 최대시간교통량이 용량에 도달하는 순위를 설계시간순위로 하였으며, 분석결과 상위 150순위가 교통혼잡과 도로의 경제성을 모두 고려할 수 있는 설계시간순위로 산정되었다. 설계시간순위를 150순위로 할 경우 현행 설계순위인 30순위에 비해 휴일비율 13.8% 감소, 최대시간교통량의 용량비율($V_1/C_a$) 16.0% 증가의 효과가 있을 것으로 분석되었다. - 현행 설계시간순위(30순위) : 휴일비율 74.1%(설, 추석 비율 39.7%), $V_1/C_a$ 85.2% - 제안 설계시간순위(150순위) : 휴일비율 60.3%(설, 추석비율 23.0%), $V_1/C_a$ 101.2%
지금까지의 링크통행시간에 대한 연구는 개별 차량의 평균을 통한 평균링크통행시간 산정 및 추정의 제한적인 연구가 대부분이었다. 그러나, 링크통행시간은 교통조건, 신호운영조건, 도로조건 등 다양한 영향인자로 인해 통행시간 분포가 구분되는 특성을 나타낸다. 따라서, 링크통행시간 특성을 좀 더 미시적으로 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 GPS를 이용한 실시간 교통자료 수집의 방법에 대해 살펴보았으며, GPS를 이용한 RTK 측량을 이용한 실시간 자료수집을 통하여 링크통행시간에 대한 연구를 수행하였다. 또한, 신호운영에 의한 영향으로 인한 링크통행시간 분포특성을 분석하기 위해 링크통행시간에 대한 현장조사를 추가적으로 실시하였다. 현장조사 결과분석을 통해 통행시간 분포특성 및 원인을 분석하고 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 보다 다양한 조건을 부여하여 링크통행시간분포비율에 영향을 주는 변수들에 대한 검토하고 통행시간 분포비율을 추정할 수 있는 모형을 구축하였다. GPS 실험차량을 이용한 주행실험결과를 분석한 결과 순행시간으로만 이루어지는 링크통행시간과 적색시간 동안 대기하였다가 링크구간을 통과하여 순행시간에 신호 대기시간을 더한 링크통행시간으로 통행시간이 구분되는 현상을 확인할 수 있었으며 따라서, 링크통행시간에 대한 분석은 통행시간을 하나의 평균통행시간으로 인식하는 것보다 두 개의 구분된 통행시간을 동시에 고려하는 것이 바람직할 것으로 판단되었다. 링크통행시간 분포특성에 대한 연구결과 또한, 통행시간이 양분되어 분포하는 것으로 분석되었다. 따라서, 링크통행시간의 경우 평균통행시간에 의한 결과보다 신호지체가 발생하지 않는 통행시간과 신호지체가 발생하는 통행시간으로 구분하는 것이 교통상황을 인식하는 것이 바람직할 것으로 나타났다.
지능형 교통체계(intelligent transport systems)의 구축이 점차 널리 확대됨에 따라 교통류의 실시간 모형화(online traffic flow modeling)의 중요성이 증대되고 있다. 교통량-밀도 관계는 주어진 교통량, 밀도 상황에서 교통류의 행태를 나타낼 뿐만 아니라 거시 교통류 모형의 결과에 많은 영향을 미친다. 현재까지 교통량-밀도관계에 관한 대부분의 연구는 그 관계식을 규명하는데 그치고 있다. 상류부와 하류부의 교통 상태에 따른 교통량-밀도관계의 시간적 변화는 교통류의 모형화에 반드시 고려되어야 할 특성이지만, 현재까지 그에 대한 연구가 폭넓게 이루어지지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 한 지점에서의 교통량-밀도관계가 시간의 흐름에 따라 분석되었고 states diagram으로 표현되었다. 동적 교통량-밀도관계 (dynamic flow-density relation)는 states diagram으로부터 fuzzy-logic을 이용하여 유추되었고, 거시 교통류모형을 실시간으로 응용할 수 있는 기초를 제공하였다. 동적 교통량-밀도관계를 거시 교통류 모형에 이용함으로써 교통류의 실시간 모형화 과정에서 발생하는 모수추정 (parameter calibration) 문제를 완화하였다.
도로상에서 발생하는 교통사고의 원인을 정확하게 파악하기 위해서는 사고지점의 도로 기하구조, 교통시설물, 교통운영방식, 날씨 등 주변적 요인과 사고특성과의 상관관계가 시공간적으로 분석되어야 한다. 본 연구에서는 도로 폐쇄 전후 교통사고의 특성을 비교하기 위하여, 미국 미주리주 교통부가 개발, 활용중인 통합교통관리시스템의 교통사고 자료 및 GIS기법을 이용하여 세인트루이스의 주요도로인 I-64 도로를 대상으로 분석을 하였다. 이러한 시공간적 분석은 일반적 통계분석으로 획득하기 어려운 공간적 특성을 용이하게 파악할 수 있는 장점이 있으며, 분석을 통해 얻어진 결과는 추후 교통사고 감소를 위한 개선책 마련에 근거자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서는 교통자료의 통합관리를 위해 개발된 통합교통관리시스템의 구성요소 및 자료의 특성을 살펴봄으로써, 향후 우리나라의 실정에 맞는 통합 교통 데이터 시스템 구축의 고려사항으로 삼고자 한다.
본 논문에서는 고속도로 트럼펫 IC형식의 연결로 선형조건 및 교통조건에 따른 교통사고특성에 관한 기초연구를 수행하였다. 교통사고 특성분석은 트럼펫 IC형식의 유입 및 유출 연결로 형태의 도로선형조건 및 교통조건에 따른 다양한 거시적 미시적 교통사고분석을 수행함으로써 연결로의 형태(직결, 준직결, 루프 연결로) 별로 도로선형조건(곡선반경, 곡률차, 본선 구배)과 교통조건(교통량)이 교통사고에 미치는 영향을 규명하였다. 거시적으로 사고율은 트럼펫 IC A형과 B형이 거의 유사하게 나타났으나, 사고건수는 B형이 A형보다 약 1.5배 높게 나타났다. 그리고 유출연결로의 사고율은 유입연결로보다 약3배 이상 높게 나타났다. 거시적으로 유출연결로의 사고율은 교통량, 곡률차, 첫 번째 곡선반경의 증가에 따라 지수형으로 감소하였다. 그러나 사고율과 두 번째 곡선반경의 관계는 ${\cap}$형의 관계를 보였으며, 본선구배에 따른 사고율은 본선구내 $-0.15{\sim}-0.5%$에서 높게 나타났다. 고속도로 트럼펫 IC형식 연결로의 교통사고 특성분석 결과는 비용-효율적인 트럼펫 IC 연결로의 설계를 위한 평가의 수단으로 이용될 수 있을 뿐만 아니라, 사고취약 고속도로 연결로에 대한 개선 대안의 수립에도 기여할 것으로 기대된다.
정부는 교통약자에게 이동성을 확보해 대중교통 이용의 형평성을 제공하기 위해 교통수단과 시설공급 위주의 개선사업에 주력하고 있다. 그러나 시설위주의 공급만으로 효과적인 교통약자 이동편의성 증진을 도모하기에는 역부족이다. 그러므로 보다 적극적인 활성화 방안의 일환으로, 교통약자가 대중교통을 이용하는데 있어서 기피하는 요소와 선호하는 요소를 분석하여 필요에 부합하는 경로정보제공서비스가 필요하다. 이에 본 연구에서는 유입링크기반의 전체경로삭제방법을 네트워크에 확장 적용해봄으로써 링크(수단)통행경로를 최소통행시간 순으로 탐색하는 K경로탐색 알고리즘을 이용하여 교통약자의 특성을 반영한 경로정보제공알고리즘 및 그 적용성 평가를 시도하였다. 해당 알고리즘에서 교통약자의 특성은 환승속성으로 반영하였으며, 환승속성은 교통약자의 유형에 따른 상이한 환승도보시간과 환승이동시 필요한 편의시설의 유무와 선호하는 시설에 따른 가중치를 둠으로써 적용하였다. 또한 해당 알고리즘에 대한 실제 네트워크에서의 적용성을 검증하기 위해 수도권전철망을 노드와 링크의 네트워크로 구축하여 적용성을 평가하였다. 평가결과 K경로탐색 알고리즘의 적용성이 타당한 것으로 분석되었으며 향후 확장성이 확인되었다.
버스와 지하철 등 대중교통수단은 승용차가 없는 시민들에게는 유일한 이동수단으로써 생활필수 서비스에 속한다. 또한 스마트성장을 비롯한 바람직한 도시성장유형들은 예외없이 대중교통수단 위주의 개발 (transit-oriented development)을 권장하고 있다. 그러므로 대중교통서비스는 모든 시민들에게 가용한 기본서비스가 되어야 함과 동시에 도시정책의 주요수단이 된다. 본 연구는 대중교통서비스 취약지역을 파악하고 그 분포특성을 분석함으로써 도시 대중교통정책 수립에 기여함을 목적으로 한다. 이를 위해 대구광역시를 사례지역으로 하여 통계청의 기초단위구 자료와 위성영상을 이용하여 분석단위를 세분화하고 이를 기준으로 버스 및 지하철 정류장과의 거리를 계산하였다. 그리고 정류장으로부터 300m이상 격리된 지역을 대중교통서비스 취약지역으로 간주하였다. 이 기준에 따라 대중교통서비스 취약지역의 특성을 면적, 인구, 주택유형 등의 측면에서 파악하였다. 분석결과 대중교통서비스는 지역별로 큰 차이가 나는 가운데 특히 교외지역과 농촌지역에서 취약계층이 많음이 입증되었다. 특히 본 연구는 이동성이 낮은 노인인구중 대중교통서비스를 이용하기 쉽지 않는 계층을 파악하고 공간적 분포를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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