교통안전정보를 제공하는 서비스는 운전자에게 도로의 위험상황을 미리 전달함으로써 교통사고 예방에 도움을 줄 수 있다. 이에 다양한 센서로 도로 상황을 즉각적으로 인지하고 적절한 교통안전정보를 제공하는 스마트 도로조명 플랫폼 개발 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 Surrogate Safety Measures (SSM)를 활용하여 스마트 도로조명의 터널 교통안전정보 제공 서비스 운영에 대한 단기적인 교통 안전성 개선 효과를 분석하였다. 분석에 활용된 자료는 강릉시 안인피암 1, 2 터널구간에서 레이더 검지기를 이용하여 수집된 차량 궤적자료이며, 이를 통해 개별 차량의 주행행태를 분석하였다. 교통안전정보 제공 사전과 사후의 과속, 속도 변동, 충돌예상시간, 충돌회피 감속도를 비교한 결과, 모든 SSM이 통계적으로 유의하게 개선되어 터널 교통안전정보 제공 서비스가 교통안전 향상에 효과적인 것으로 나타났다. 터널구간과 접속구간을 세분화하여 사고 위험성을 분석한 결과, 교통안전정보 제공 시 대부분의 구간에서 교통사고 발생 가능성이 저하된 것이 확인되었다. 본 연구는 교통안전정보 제공 서비스에 대한 단기 효과분석으로 유익한 사례가 될 수 있을 것으로 기대된다.
고속도로에서 수집 저장되는 이력자료의 활용도를 효과적으로 향상시키기 위해 Archived Data User Service (ADUS)/Archived Data Management System(ADMS) 구축에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 방대한 이력교통자료의 활용도를 높이기 위해 우선 차량검지기 자료처리과정에 대한 체계적인 조사 분석을 통한 차량검지기 자료의 신뢰성 확보가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 고속도로 차량검지기 자료처리과정에 대한 종합적인 문제점 분석을 통해 고속도로 교통관리 시스템의 개선사항에 대하여 살펴보았으며, 차로 이용률과 관련된 문제점과 개선방향에 연구의 초점을 맞추어 수행하였다. 본 연구에서는 우선 하루 동안 전체 검지기에서 수집된 자료 중 오류데이터가 차지하는 부분을 분석하였으며, 전체 수집 자료중 15%가 신뢰성에 영향을 미치는 오류데이터로 분석되었다. 또한, 고속도로 차량검지기에서 수집되는 자료의 차로 이용률(Lane Usage)을 살펴보았다. 분석결과 2차로구간에서는 1 2차로간 평균 차로이용률이 12% 정도의 차이를 나타내는 것으로, 3차로 구간에서는 1 2차로의 37%에 비해 3차로의 차로이용률이 24%로 비교적 낮게 분포하는 것으로 분석되었다. 4차로 분석구간에서는 1 4차로가 2 3차로에 비해 낮은 차로이용률을 나타내는 것으로 분석되어 실제 차로이용률이 차로별로 동일하지 않은 분포를 가짐을 확인할 수 있었다. 고속도로 차량검지기 자료처리과정에 대한 조사 분석 결과 더 신뢰성 있는 자료를 수집 저장하기 위해서는 고속도로에서 각 차로별 차로 이용률이 시간대에 따라 다르게 분포하는 점을 고려한 검지기 지점 데이터 생성 process에 대한 추가적인 연구가 필요하다.{\mu}m$ 였다. 으뜸세포의 사립체의 크기는 정상대조군, 종양대조군 및 BCG 투여군이 각각 $0.80({\pm}0.130){\mu}m,\;0.83({\pm}0.143){\mu}m$ 및 $0.72({\pm}0.078){\mu}m$ 였다. 이상의 결과를 종합해보면 BCG를 반복 투여하면 위점막으뜸세포의 분비과립이 약간 작아지는 등 분비기능이 다소 억제되나 그 정도가 경미하여 으뜸세포의 분비기능에 큰 손상을 주지 않는 것으로 생각된다.모양을 비교한 결과 꼬리핵과 줄무늬체바닥핵에서는 모두 가지돌기가시(dendritic spine)에 연접하였으나, 중격옆핵과 중격핵에서는 가지돌기 (dendrite)에 연접하는 것과 가지돌기가시에 연접하는 것이 혼재하였다. 이들 두 신경핵 무리는 이마앞겉질에서 기원하는 축삭종말의 연접차이로 볼 때 서로 다른 회로계통에 속할 것으로 생각되며, 문헌고찰을 통해서 꼬리핵과 줄무늬체바닥핵은 줄무늬체회로 (striatal circuit)에 속하고 중격옆핵과 중격핵은 변연계통회로(limbic circuit)에 속할 것으로 판정했다. 이마앞겉질은 생리적, 약리적, 신경학적 및 형태학적 근거들로 보아 바닥핵들을 통해 변연계통과 대뇌겉질 전체에 영향을 미칠 것으로 여겨지는데, 본 실험에서는 네 종류의 바닥핵들, 즉 꼬리핵, 줄무늬체바닥핵, 중격옆핵 및 중격핵과 관련된 신경연접들을 관찰하였으며, 그 결과를 문헌 고찰한 결과 변연계통과 줄무늬체계통이 앞뇌의 바닥에 있는 신경핵들에서 형태학적 교차연결을 통해 정서와 마음의 상태를 행동과 대응으로 표현하는 중요한 신경회로가 존재함을 제안하였다.腎臟組織)에서 더많이 발생되었다. 틸라피아의 신사구체(腎絲球體)는 담수(淡水)에서
지방부 도로의 신호교차로에서 발생하는 교통사고의 대부분은 충돌 $\cdot$추돌사고가 차지하고 있다. 교통 사고 감소와 소통 증진을 위해 지방부 도로 신호제어의 고급화 및 딜레마 구간 제어가 요구되고 있다. 본 논문에서는 딜레마 구간 내 차량 수를 최소화하기 위하여 기본적인 감응제어(actuated control)의 발전된 형태인 Volume-Density Control과 일본의 R형 검지기를 이용한 딜레마 구간 제어, 미국의 EC-DC Control을 딜레마 구간 제어전략으로 설정하였다. 제어전략의 효과분석은 최대녹색시간에 따른 분석, v/c 에 따른 분석을 실시하였으며 효과척도로는 안전 측면에서 딜레마 구간 내 차량 수, Max-Out Probability, 소통 측면에서 평균정지지체를 사용하였다. 이를 위해 일반국도상의 신호교차로를 효과분석 대상 교차로로 선정하여 딜레마 구간 제어 속도 범위를 설정하고 현장조사를 실시하여 시뮬레이터의 차량발생 기본 자료로 적용하였다. 시뮬레이터를 이용한 평가 결과 일본의 딜레마 구간 제어전략이 안전 측면에서, 미국의 EC-DC Control 이 소통 측면에서 가장 효과적인 것으로 나타났다. 분석 결과를 바탕으로 효과적인 신호제어전략을 제시하였는데 이는 일본의 제어방식과 EC-BC Control의 정지선 검지기의 기능을 혼합한 것으로 안전 및 소통 측면에서 가장 효과적인 것으로 판단된다.
실시간의 차량 검지 자료 수집시 검지기 고장이나 네트워크의 지연 등의 문제로 인하여 교통정보가 결측되는 현상이 발생한다. 이는 결과적으로 사용자에게 제공되는 구간별 속도정보의 결측으로 이어진다. 본 논문에서는 이와같이 결측된 속도정보를 보정하여 신뢰성 있는 속도정보 제공을 목적으로 한다. 본 연구는 유사도로의 속도정보를 기반으로 한 여러 신호처리 알고리즘을 사용하였는데, 과거의 속도 정보를 이용하여 가장 좋은 결과를 도출하는 알고리즘을 선정한 후 결측자료를 추정하는 방법으로 결측자료를 도출한다. 서울 시내 간선도로 및 고속도로의 자료를 사용하여 제안된 추정기법의 성능을 보였다.
본 연구는 주로 사용하고 있는 차량 검지 방식인 루프 방식의 문제점을 도출하고 직진성이 강하고 주변 환경이나 날씨영향에 강한 레이저와 검지 범위가 넓은 도플러 레이더를 복합하여 현재의 검지방식의 단점을 개선하고 앞 막힘에 문제점을 해결할 수 있는 신호운영 체계를 제안하고자 한다. 본 제안 방식이 VISSIM 도구를 이용하여 남광주역에서 서창입구까지의 10Km 구간에 적용해 본 결과 연속진행연동체계와 교호진행연동체계보다 진입 차량에 따라서 15%에서 30% 정도가 효과적인 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
설계시간교통량(DHV: Design Hourly Volume)은 도로설계의 기본이 되는 장래시간 교통량으로, 계획목표년도에 대상 도로구간을 통과할 것으로 예상되는 한 시간 교통량을 말한다. 설계시간계수(K)는 "계획목표연도의 연평균 일교통량에 대한 설계시간 교통량의 비율(DHV/AADT)"로 정의되며, 30번째 시간 교통량을 이용할 경우 설계시간계수는 $K_{30}$으로 나타낸다. 적정규모의 도로를 설계하기 위해서는 합리적인 교통량의 예측 및 도로의 지역특성과 교통특성을 반영한 설계시간계수(DHF : Design Hour Factor)를 산출하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 고속도로를 지역적 특성별로 유형분류한 후, 서해안 고속도로 차량검지기자료의 연간 시간대별 교통량자료를 이용하여 고속도로 설계시간계수를 구하였다. 분석결과 정기교통량조사 자료와 차량검지기자료에서 연평균일교통량은 유사한 반면, 첨두시간교통량은 특히 관광부에서 상당한 차이를 나타냈다. 정기교통량조사 자료는 실제 시간교통량 특성을 반영하기가 어려워 정기교통량조사 자료를 이용한 평균설계시간계수는 기존 지침이나 연구에서 제시되었던 결과와 다르게 산출되었으며, 기존 지침과 상반되게 도시부가 지방부와 관광부보다 더 높게 나타났다. 반면 차량검지기자료를 이용하여 구한 설계시간계수는 기존 지침에서 제시되고 있는 설계시간계수와 비교하여 도시부는 유사하게, 지방부는 약간 높게 산출되었다. 따라서 서해안고속도로에 대한 분석결과만을 이용하여 해석할 때 정기교통량 자료를 이용하는 것보다 차량검지기 자료를 이용하여 산정한 설계시간계수가 기존 관련지침에 제시된 값들과 비교적 유사하며, 합리적인 결과를 도출하여 신뢰성을 갖는 것으로 분석되었다.
고속도로 시설의 유지보수 관련 도로점용공사는 차로폐쇄로 인해 병목구간이 생기고 급격한 교통류 변화가 발생하게 된다. 이 때, 급격한 교통류 변화는 병목구간에서 합류로 인한 차량간 마찰을 키우고 이로 인해 정상적인 교통상황에서보다 용량이 더 낮게 나타나게 된다. 이러한 공사구간의 용량감소는 지정체를 발생시키고 상류부로 대기행렬을 형성시킴으로써 교통사고 발생 가능성도 높아지는 등 경제적인 손실비용 또한 증가시키게 된다. 따라서, 본 연구는 고속도로를 대상으로 단기 도로점용공사 작업 계획시 공사구간의 원활한 교통처리에 활용될 수 있는 공사구간 기본 용량 결정을 목적으로 수행되었다. 이를 위해 본 연구에서는 고속도로 검지기 자료와 공사현황 자료를 수집하여 두 자료의 매칭과정을 수행한 후 공사구간 검지기 자료를 1차적으로 선정하였다. 또한, 차로점용공사로 인해 교통류가 급격하게 변화되는 분석대상지점을 선정하여 용량분석을 수행하였다. 선정된 분석지점을 대상으로 공사유형, 차로감소유형, 설계속도별 등 다양한 유형별로 용량을 분석하였으며, 최종적으로 공사구간 기본용량을 설계속도 100, 120kph별로 각각 1,700, 1,750pcphpl로 제시하였다.
최근 텔레매틱스 분야에서 GPS 수신기를 장착한 probe car를 통해 교통 정보를 수집하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 방법은 기존에 교통 정보를 수집하기 위해 활용되고 있던 고정식 검지기들에 비해 수집되는 정보가 높은 신뢰성을 가지고, 도로 환경에 민감하지 않으며, 낮은 유지비용으로 운용할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 하지만, probe car는 자신의 위치 정보를 교통 정보 센터로 전송해 주어야 하기 때문에 프라이버시가 노출될 수 있고, 주차되어 있는 시간에는 통행 정보를 보내줄 수가 없다. 이런 이유로 대중 교통차량이나 상업용 차량이 주로 probe car로 활용되어지게 되는데, 그 수가 많지 않을뿐더러 운행 구간이 고르게 분포되지 않아 probe car가 지나지 않는 구간, 즉 교통 정보 누락 구간이 존재할 수 있는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 교통 정보 누락 구간의 처리를 위해 과거의 이력 정보로 대체하는 방법, 주변 도로의 구간 정보로 예측하는 방법, 회귀 분석을 통한 예측 방법 등을 기술하고 실제 probe car들로 수집된 서울시 강남대로 구간의 자료로 각 방법에 대한 실험을 실시하여 각각의 방법에 대한 결과를 비교 분석한다.
본 연구는 교통정보를 수집하기 위한 검지기 와 돌발 상황 검지에 사용되는 다양한 알고리즘들의 분석을 통해 기존 교통정보 수집체계의 한계를 극복하여 심각도가 높은 2차 교통사고를 예방하고자 한다. 즉 본 연구는 2차 교통사고를 유발하는 돌발 상황과 기존 교통정보 수집체계를 분석하고 그에 알맞은 2차 교통사고의 선제적 예방이 가능한 솔루션 및 도로 전 구간에 대한 정확한 정보수집이 가능한 지능화된 새로운 교통정보 수집 및 전달체계를 제시한다. 실험결과 데이터 전송 신뢰도는 95% 기준 97%를, 데이터 전송 속도는 1000ms 기준 평균 209ms, 네트워크 장애복구 시간은 120sec 기준 50sec의 목표치를 달성하였다.
본 연구는 이동통신 로그 데이터를 통해 산출된 교통량 정보를 활용하여 기존 검지기에 준하는 교통량 정보를 추정하기 위해, 머신러닝의 앙상블 기법을 기반으로 하는 최적의 이동통신 기반 교통량 추정 모형을 개발하는 것이다. 이동통신 데이터를 통해 계측된 교통량 등의 정보와 VDS 실측 데이터를 활용하여 머신러닝 모형들을 통해 비교·분석한 결과, LightGBM 모형이 교통량 추정의 최적모형으로 선정되었다. 국도 1, 3, 6호선 검지영역 96개소를 대상으로 교통량 추정 모형의 성능을 평가한 결과, 전체 검지영역의 경우 MAPE 8.49로 교통량 추정 정확도가 91.51%로 분석되었다. VDS가 설치되지 않은 구간의 경우 교통량 추정 정확도는 92.6%로, VDS 설치가 어려운 구간에서도 LightGBM 교통량 추정 모형이 적용 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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