지속적인 도로건설에도 불구하고 이용차량의 급증으로 인해 고속도로의 혼잡은 계속 커져 가고 있다. 이를 해결하기 위한 물리적 용량 확대 즉, 도로의 신설, 확장에는 막대한 비용뿐만 아니라 용지확보의 어려움 등으로 장기의 건설기간이 소요되어 혼잡 해소 시까지 상당기간 동안 혼잡의 지속이 불가피하다. 따라서 도로 관리주체는 소통상태가 악화되기 이전에 소통상태에 대한 지속적인 모니터링을 통해 혼잡원인 분석 및 해결대안을 제시하여 적극적으로 혼잡에 대처하는 것이 요구된다. 소통상태의 모니터링을 위해서는 소통상태를 계량적으로 표현할 수 있는 지표가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 등급(또는 설계속도)이 다른 도로에 대해 동일한 척도로 평가가 가능하고 소통원활, 혼잡 등의 상태를 구분할 수 있는 혼잡지표(종합소통지수, TCI)를 개발하였다. 또한 개발된 종합소통지수(TCI)는 고속도로 교통관리시스템(FTMS)과 같이 기 설치된 시스템으로부터 획득 가능한 교통데이터를 이용하여 혼잡도를 산출할 수 있기 때문에 기존의 FTMS를 기능적으로 보완할 수 있고 도로 관리주체가 혼잡관리에 쉽게 적용할 수 있는 장점을 지닌다. 한편, TCI의 적용성을 평가하기 위해 경부 및 서해안 고속도로에 적용하여 평균통행속도, TTI 및 TCI 결과 값을 비교하였는데, 활용도, 소통상태 표현 능력 등의 측면에서 TCI의 적용성이 우수한 것으로 나타났다.
항행하는 선박은 자기선박 주변을 하나의 영역으로 생각하여 그 영역안에 타선박의 허가하지 않는 자기만의 영역을 가지고 있다. 지금까지 우리나라에서는 선박간의 항과거리를 일본의 자료를 이용하여 해상교통 환경평가의 하나인 해상교통혼잡도를 평가하고 있다. 이 일본의 자료는 30년전의 자료이며 선박의 고속화${\cdot}$대형화로 인하여 선박간 항과거리는 선박의 통항형태, 항로의 종류, 선박의 크기에 따라 상이할 것으로 사료된다. 하지만, 상기의 모든 요소를 다 가미하여 일반화한 연구는 찾아보기 힘들며 상당한 자료를 이용하여야 하므로 분석하는데 시간이 많이 걸릴 것으로 판단된다. 이 연구에서는 해상교통량이 대단히 높은 중국 상해항을 입출항하는 선박간의 항행거리를 기초로 선박간의 최소 항과거리를 모델화함으로써 우리나라 실정에 맞는 해상교통혼잡도 평가에 이용하고자 하며, 선박운항자들의 항행에 최소 항과거리를 제공함으로써 안전항행에 도움을 주고자 한다.
Pay Per Drive System은 주행 거리에 따라 세금을 부가하는 방식으로 단순한 주행 거리에 따른 과금방식을 넘어 위치별, 시간대별 과금 비율을 달리 함으로써 교통 혼잡 구간과 교통 혼잡 시간이라는 개념을 추가하여 효율적으로 교통을 분산시켜 교통 혼잡을 줄임과 동시에 환경오염 까지 개선할 수 있는 새로운 대안이 될 수 있다. 또한 GPS를 통한 자동차 주행 괘적을 Data화시킴으로써 차량용 Black Box의 기능 등의 다양한 응용 서비스를 가능케 할 수 있어 Pay Per Drive System을 통해 교통 서비스 기능 향상 방안을 제안하고자 한다.
실시간 교통정보 제공을 통하여 네트웍의 혼잡 완화를 효과적으로 도모할 수 있는 혼잡관리 전략을 마련하기 위해서 먼저 매체를 통해 제공되는 정보의 효과를 계량화할 필요가 있다. 이를 위하여 우선적으로 교통정보의 제공에 따른 개별 운전자의 경로전환 의사결정에 대한 보다 명확한 이해가 뒷받침되어야 한다. 지금까지의 경로전환 행태에 관한 대부분의 연구들은 정보매체로부터 취득한 정보가 경로전환에 미치는 영향을 분석하였을 뿐, 실제로 경로전환 의사결정에 영향을 미치는 관측 가능한 대기행렬이나 평균 주행 속도 등의 관측정보는 모형화하지 않았다. 따라서 관측정보로 인한 영향이 매체정보의 효과로 간주되고, 매체정보의 효과는 과대평가 되었을 우려가 있다. 본 연구에서는 출 퇴근 통행을 하는 운전자가 통행 중에 매체정보 및 관측정보를 취득하여 경로를 전환하는 의사결정 행태를 모형으로 구축하였다. 아울러 관측정보를 고려함으로써 매체의 효과를 합리적으로 평가할 수 있음을 보였다. 이 모형을 활용하여 ITS 정보 제공에 따른 혼잡완화 효과를 보다 합리적으로 설명할 수 있으며, 이는 교통혼잡 관리를 위한 정책적 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라의 대도시는 차량의 증가에 따른 교통혼잡의 발생으로 엄청난 비용을 교통혼잡비용으로 지불하고 있다. 교통혼잡비용의 손실을 줄이고, 도시 내의 소통의 원활화를 위하여 도로시설의 공급에 노력하고 있으나, 도시의 지형 구조상의 특징으로 인하여 터널, 교량 등의 유료도로시설이 많아질 수밖에 없다. 도시 내에 유료도로의 수가 많아지면 도로 이용자의 요금부담은 커지게 되고, 유료도로의 이용을 꺼리게 된다. 따라서 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 유료도로의 연계이용시 할인요금 적용에 대하여 검토해 보고자 한다. 본 연구는 유료도로 연계이용에 따른 할인 요금제가 이용수요에 미치는 영향을 분석하고, 유료도로의 연계이용에 대한 적정 할인율을 추정하고자 한다. 이는 향후 유료도로의 연계이용에 따른 할인 요금 제도를 실제 도입할 때 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.
최근에 가속화된 무선 통신 기술의 발달은 교통 분야에도 새로운 가능성을 제시하고 있다. 무선 통신 기술의 하나인 애드혹 네트워크(ad hoc network)는 서비스를 제공하는 시설(Infrastructure) 없이도 노드간 통신을 통하여 데이터를 교환 할 수 있는 기술이다. 특히, 차량에 의한 애드혹 네트워크를 가리키는 Vehicular ad hoc networks (VANETs)는 주행중 차량간 통신을 가능하게 하여, 차량들 스스로 자기가 경험한 교통정보를 공유하는 분산형 교통 정보 시스템을 구성할 수 있다. 본 연구에서는 VANET을 기반으로 하는 교통 정보 시스템에서 차량간 통신에 의하여 전달되는 교통정보의 전달범위를 측정하였다. 정보의 전달 범위를 측정하기 위하여 미시적 모형의 교통 시뮬레이터인 Paramics와 네트워크 시뮬레이터인 QualNet을 통합한 컴퓨터 모의실험 환경을 구축하여, 실제 도로망과 교통수요를 바탕으로 실험을 실시하였다. 결과에 의하면, 제한속도가 97km/hr(60mile/hr)인 고속도로에서 시장점유율이 10%인 경우, 5km 전방의 교통 정보를 얻는데 비혼잡시(10veh/ln.km) 약 3분, 혼잡시(40veh/ln.km) 43초 소요되었다. 즉, 비혼잡시 대부분의 교통 정보는 반대 방향으로 진행중인 차량에 의하여 전달되고, 혼잡시에는 같은 방향으로 진행하는 차량에 의한 전달 기회가 많아진다는 사실을 보여준다. 특히, 비혼잡시 낮은 시장점유율(3%)에서도 교통 정보는 효율적으로 전달되고 있었다. 본 연구에서 소개된 VANETs은 발전 가능성이 높은 기술로, 정보를 신속하게 전달할 수 있는 장점과 함께 차량과 인프라간의 통신을 위한 시설의 설치시 밀도를 결정하는데 중요한 자료로 활용될 것으로 기대된다.
여러 대도시에서 교통 혼잡 문제를 해결하기 위해 정확한 교통 흐름을 예측하는 다양한 연구가 진행되었다. 대부분의 연구가 과거의 교통 흐름 패턴이 미래에도 반복될 것이라는 가정하에 예측 모델을 개발하였으나 교통사고 등과 같은 뜻하지 않은 비반복적 교통 패턴을 예측하는 데에는 신뢰성이 낮게 나타났다. 이런 문제를 해결하기 위한 대안으로 지능형 교통 시스템(ITS)을 통해 얻은 빅데이터와 인공지능을 접목한 교통 흐름 예측 연구가 진행되어 왔다. 하지만 시계열 분석에 일반적으로 사용되는 알고리즘인 RNN의 경우, 단기 예측에 최적화되어 장기 예측 정확도가 낮다는 단점을 가지고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기온과 강수량 등의 기상 정보 외에도 각종 외부 요인들을 고려하여 장기적 시점에서 교통 혼잡도를 예측하는 '심층 인공 신경망 모델'을 제안하였다. TOPIS 자료를 이용한 사례 연구 결과 서울시 주요 도로 링크의 교통 혼잡도를 90%에 가까운 정확도로 예측이 가능하였다. 추후 교통사고나 도로 공사와 같은 도로에 영향을 미치는 이벤트 데이터를 추가로 확보할 수 있다면 정확도는 더욱 높아질 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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