본 연구는 최근 해양사고가 증가하고 있는 목포권역의 해상교통 위해 요소를 발굴하고 목포항 입출항 항로 개선 방안을 제시한다. 이를 위하여 해당 수역의 교통환경을 분석하고, 전문가 의견을 수렴하였다. 또한 교통혼잡도 분석 및 이에 근거한 통합 환경스트레스 수치를 구하였다.
지하철 승강장의 혼잡도 관리는 열차지연방지, 승객안전 등의 서비스수준 향상을 위해 중요하다. 승강장 혼잡개선정책을 효과적으로 수립하기 위해서는 혼잡수준을 정확하게 추정하는 방안이 필요하다. 현재 지하철 승강장 혼잡도는 1-2년 주기의 특정 장소 및 시간에 계수방법(Hand Count)로 측정되어 시공간적 제약이 존재한다. 한편 스마트카드자료는 매일 실시간 생성되는 빅데이터 자료로서 승강장혼잡 추정을 위한 기초자료로서 적합하다. 본 연구는 카드자료를 승강장 혼잡도를 동적으로 추정하는 모형을 제안한다. 연구는 우선 혼잡도를 지하철 네트워크를 동적으로 이동하는 승객이 승강장에 집중하는 수요개념으로 정의한다. 이를 위해 지하철 네트워크에서 개별승객이 동적으로 이동하는 궤적을 모형을 통하여 파악한다. 또한 지하철승강장에 집중 및 분산되는 승객흐름을 1분 단위로 산정한다. 마지막으로 승강장구조별 단위 실용대기면적에 따른 승강장 혼잡도를 계산한다.
과거 도시부 도로 교통흐름을 이해하고 운영관리하기 위해서 교차로 지체도, 간선도로 통행속도 등과 같은 다양한 교통공학 이론 지표들이 적용되어 왔다. 그러나 이러한 이론 및 지표들은 지능형교통체계 구축 이전 교통공학 연구측면 많은 제약이 있는 상태에서 개발되었다. 현재 ATIS 시스템이 존재하기 때문에 해당 자료를 활용하는 별도의 교통공학 기술의 소개가 필요하다. 본 논문에서는 교통공학 분야에서 이미 사용하고 있는 지표인 '혼잡강도'를 활용하여 단속류(접근로, 교차로, 제어군, 간선도로 축)에도 적용 가능 여부를 확인하는 것을 목적으로 한다. 도시부 도로 접근로, 교차로, 제어군, 간선도로 축 대상 교통신호운영 개선 효과 여부 진단 적용지표를 도출 및 제안하였다. 도출된 혼잡강도 지표 검증을 위하여 2가지의 검증작업을 수행하였다. (1)혼잡강도 임계값 분석 검증과 (2)혼잡강도를 이용한 교차로 개선 축단위 사전-사후 분석 검증을 수행하였다. 검증을 통해 과거 수동적이고 인력의 한계를 갖고 있는 기존 교통신호 운영 관리에서 탈피할 수 있도록 5분 단위 속도자료를 이용한 도시부 단속류에서의 혼잡강도 적용이 가능한 것으로 확인되었다.
본 논문에서 저자들은 혼잡도의 관점에서 해상 교통 환경에 대한 평가를 시도하였다. 이를 위해서 우선 평가를 위한 정보를 얻기 위하여 해상 교통류에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 이 시뮬레이션은 해상 교통 환경에 대한 광범위한 자료 조사를 바탕으로 하며 통계적인 방법들을 이용하여 이 조사 자료들을 시뮬레이션에 반영하였다. 다음으로 충돌 회피 시스템 개발을 위하여 제안된 충돌 위험도 추론 방법들을 이용하여 혼잡도 정의와 추론을 시도하였다. 이와 같이 정량화된 혼잡도는 해상 교통 환경의 설계 및 개선에 유용한 많은 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
국토해양부 해상교통안전진단 시행지침에는 안전진단 항목으로 해상교통현황조사 및 측정, 혼잡도 분석, 선박조종시뮬레이션에 의한 통항 및 접이안 안전성 평가, 계류안전성 평가 등을 명시하고 있으며, 각 진단 항목별로 평가 방법 및 기준을 제시하고 있다. 해상교통안전진단 수행과정에서 이러한 평가 방법 및 기준에 대한 개선 방안 등을 고찰하였다.
교통신호제어는 교타로상에서 유입 차량들을 관제할 뿐만 아니라 교통사고를 예방 하는 역할을 하고 있다. 또한 최근에는 네트워크의 최적화 도구로도 활용되는 추세에 있다. 1950년대 후반 신호제어에 대한 Webster의 제어전략이 발표된 이후 관련 학자들에 의해 몇 개의 신호제어 전략들이 발표되었지만, 이들 전략들은 대부분 비포화시를 반영하는 전략 들이었다. 그러나 최근의 도심 가로망들은 근포화나 과포화 등 극심한 교통혼잡을 겪고 있 기 때문에 이에 부합하는 새로운 신호제어전략이 요구되고 있다. 본 연구는 네트워크 차원 의 신호제어전략을 수립하기 위한 첫 번째 연구로서 혼잡시를 고려한 2가지의 새로운 교통 신호제어전략을 제시하였다. 첫 번째 신호전략은 과포화시 차량들의 대기행렬을 수용할 수 있는 접근로의 수용용량을 고려한 전략이며, 두 번째 전략은 overflow에 의한 차량들의 지 체시간을 최소화시키는 전략이다. 본 연구에서는 기존의 2개 신호전략과 새로운 전략들을 예제 가로망을 대상으로 서로 비교, 평가하였으며, 신호제어전략이 통행배정모형(traffic assignment)과 결합하는 경우 유일해(unique solution)가 존재하는지(monotonicity condition)도 검토하였다.
서울시는 선진 대도시와는 달리 노면교통이 도시고속도로 중심이 아니라 신호교차로와 좌회전이 많은 일반 간선도로에 대한 의존도가 높기 때문에 일부 구간에서의 정체는 공간적으로 파급효과가 크게 나타나는 도로교통체계를 갖고 있다. 따라서 통행량 유발이 집중되는 시설이 많이 위치한 강남과 도심의 일부구역의 정체는 강남과 도심 전체의 교통소통에 악영향을 주고 있고 이러한 문제를 해소하기 위해서는 교통zoning제도의 한 방식인 교통특별관리구역 제도의 도입을 통한 강력한 블록별 통행규제가 절대적으로 필요하다고 판단된다. 본 연구의 목적은 서울시에서 $\ulcorner$교통특별관리구역$\lrcorner$ 제도를 성공적으로 도입하기 위해 아시아-유럽 정상회담 개최장소인 강남의 ASEM지구에 대한 사례연구를 통해 그 적절한 시행방안을 사전적으로 검토하는데 있다. 본 연구결과 특별관리구역의 공간적 범위를 크게 하고 통과교통도 규제하는 것이 교통개선효과 측면에서는 가장 좋은 것으로 나타났다. 그러나 공간적 범위를 크게 할 경우에는 직접적으로 혼잡유발에 책임이 없는데도 불구하고 규제의 대상이 되는 형평성 문제가 발생할 수 있다. 한편, 공간적 범위를 혼잡유발시설 주변으로 축소하고 도착통행만을 규제할 경우에는 전이교통이 늘어나서 규제의 효과가 잘 나타나지 않고 오히려 규제대상만 불편하게 하는 문제점이 나타났다. 연구결과 나타난 문제를 보완하기 위해서는 가능한 구역의 범위는 혼잡유발정도가 큰 건물이 밀집되어 있는 블록 주변으로 한정하되, 교통개선효과를 높이기 위해서는 구역 내를 통과하는 교통도 규제의 대상이 될 필요가 있는 것으로 판단된다. 통과교통도 규제의 대상이 되기 때문에 구역을 범위를 설정할 때 구역 주변도로의 교통상황을 신중하게 고려해야 할 것으로 판단된다.
도시가 점점 거대화가 되어감에 따라 지역경제의 측면에서는 지역의 생산량을 증가시키는 긍정적 결과와 함께 환경오염, 교통혼잡과 같은 부정적인 사회적 문제들을 가져왔다. 이러한 현상에 대하여 Cervero(2000)은 "도시의 물리적인 구조와 형태는 경제적인 성과와 비용을 동시에 내포하고 있다."고 주장하였다. Cervero가 주장한 내용을 살펴보면 '도시가 점점 거대화가 되어감에 따라 경제적인 성과인 지역의 생산량, 규모의 경제, 집적경제의 효과가 증가되는 긍정적인 효과가 나타나지만, 반면에 환경오염, 교통 혼잡과 같은 경제적 비용(손실비용)도 동시에 발생하게 되었다.'라고 언급하고 있다. 이는 경제적 성과 측면의 긍정적 효과뿐만 아니라 이로 인해 발생하는 환경오염 및 교통 혼잡과 같은 경제적 비용에 대한 손실도 감안해야 한다는 것이다. 이에 본 연구에서는 서울과 같은 대도시에서 가장 대표적인 경제적 비용인 교통혼잡비용과 도시의 물리적 구조를 대변하는 형태변수와의 관계를 실증분석하고 시사점을 제시하고자 한다. 실증분석을 위한 영향 모형개발 결과, GRDP(0.604), 인구(0.582), 고용지니계수(0.296), 인구지니계수(0.254)순으로 교통혼잡비용을 발생시키고 있는 것으로 나타났다. GRDP 및 인구와 같은 지역의 규모를 대변하는 요인이 집중할 경우 도시가 혼잡해지며, 지니계수(인구 고용)와 같은 지역간 불균등을 대변하는 요인이 증가할수록 고용관련 이동의 증가로 인해 교통혼잡비용이 증가하는 것으로 분석되었다. 인구와 고용 모두가 지리적으로 특정지역에 편중되면 발생하는 현상으로 판단된다.
본 논문에서는 차량 영역 정보를 이용한 교통 혼잡도 측정 시스템을 설계하고 구현한다. 제시한 교통 혼잡도 측정 시스템은 첫째 영역 분할, 둘째 작은 영역의 직사각형화, 셋째 영역의 병합 및 삭제의 세 단계로 나눌 수 있다. 영역 분할 단계에서 획득한 도로 영상을 주어진 임계치에 의해 영역으로 분할한다. 영역 분할후의 영역 정보 중 차량 영역을 추출하는데 영향을 미치지 않는 작은 영역들을 제거하고 영역을 직사각형화하는 단계를 거친다. 이 단계에서 필요없는 많은 작은 영역 정보들을 제거한다. 마지막으로 차선 별로 영역을 병합, 삭제함으로써 각 차선마다 차량 영역 정보를 추출할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 차량 영역 정보를 추출하는 방법을 제시하며, 또한 이를 이용한 효과적인 교통 혼잡도 측정 시스템을 소개하고 평가한다.
수도권 도시철도 혼잡으로 인해 다양한 문제가 발생되고 있어 도시철도 혼잡을 정확히 분석하는 연구 또한 해결방안 중 하나일 것이다. 현재 계수법, 중량검지법, CCTV, 모바일 Wi-Fi 등을 활용한 혼잡도 분석방법론은 결과의 정확성이 낮거나 단일 노선 및 열차에만 국한되는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 도시철도 승객의 다중경로 이용행태와 수도권 도시철도 열차운행계획을 반영한 열차 혼잡도 분석모형을 제시하였다. 특히 열차 용량 초과시 승객이 대기한 후 다음 열차에 탑승하는 통행패턴을 고려하여 열차 혼잡도 산정의 정확성을 제고하였다. 열차 혼잡도는 10분 단위로 갱신되어 시민에게 혼잡정보 제공이 가능하므로 사회적 편익증대에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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