최근 수치사진측량은 각종 첨단 산업분야에 그 응용이 증대되고 있으며, 많은 관심과 연구가 진행되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 수치사진측량에 의한 도로평면선형정보체계 개발하였다 먼저 수치사진측량에서 취득된 자료들을 객체 지향적인 언어인 Delphi를 이용하여 도로평면선형정보(BC,EC,R,IP)를 구축하는 프로그램을 개발하였고, 개발된 프로그램은 영상자료를 많이 이용하여 기존보다 시각적인 효과를 극대화할 수 있었다. 그리고 개발한 도로평면선형정보의 제원 값은 동적GPS에 의해 취득된 자료를 최소제곱법의 원리를 이용한 평면선형추출 프로그램값과 비교하면, IP값은 약 X,Y방향으로 약 2m정도 정확도가 향상되었고, 곡선반경(R)은 약 2.5m정도의 정확도향상이 있었다.
도로기하구조 설계기준은 운전자의 안전성 향상과 원활한 주행능력을 제공할 수 있도록 마련되었으나 지형조건이 열악한 우리나라의 경우 부득이 설계기준이 의도하는 방향과 운전자가 인지하는 특성에 차이를 보임으로써 안전성에 문제점이 있는 경우가 많다. 이러한 교통사고의 위험성을 감소시키기 위한 대책 중에 하나로 도로안전시설물을 설치하지만 설치한 안전시설물에 대한 평가는 제대로 이루어지지 않고 있으며, 특히 도로환경적 요인과 인적요인과의 관련성에 대한 연구는 상당히 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 도로 이용자들이 종단선형구간에서 느끼는 도로안전성 요인을 파악하기 위하여 차량시뮬레이터(Driving Simulator)와 3D 그래픽 화면으로 종단선형구간을 재현하고 도로안전시설물의 설치 유, 무에 따라 운전자가 느끼는 안전성의 변화와 도로 이미지를 조사하였다. 조사된 데이터를 바탕으로 수량화 제II류에 의한 정준상관분석을 실시하여 도로 안전성의 영향 요인을 분석하였으며 수량화제 I류에 의한 모형화를 실시하여 안전성을 예측한 결과 도로안전시설물과 운전자가 느끼는 안전성과의 관계를 명확히 규명할 수 있었다.
최근 들어 모바일 단말기를 휴대하고 이동하는 사용자에게 경로안내 및 주변 위치정보 안내와 같은 개인화된 서비스가 가능해졌다는 점에서 보행자용 도로망의 중요성이 커지고 있다. 한편, 전국단위 도로망 신규 구축과 갱신에 많은 비용이 소요된다는 점은 활성화의 제약조건으로 작용하고 있어 래스터 데이터를 기반으로 한 보행자용 도로망 추출 알고리즘을 적용한 자동 생성 방안이 필요한 상황이다. 그러나 생성된 도로망은 불필요한 결절점이 다수 포함되어 경로 안내 시 과도한 방향전환을 야기하고 데이터 용량 증가를 초래하는 등 유지관리 차원에서의 비효율이 발생한다. 본 연구에서는 이를 제거하기 위해 Douglas-Peucker 알고리듬 적용 과정에서 수치지도 도로의 속성정보를 이용하여 각 선형 객체별로 적합한 임계값을 부여함으로써 선형단순화의 효과는 극대화하고 실제 도로의 형태를 왜곡하지 않도록 최적의 임계값을 자동 선정하였다. 실험 대상 지역의 보행자용 도로망에 적용한 결과 결절점 감소율과 위치정확도 측면에서 제안된 방법이 자동 선형단순화에 적합하다는 결과를 얻을 수 있었다.
도로 환경에서 이동하는 객체에 효율적인 위치기반 서비스를 제공하기 위해 다양한 브로드캐스트 기법들이 연구 되어 왔다. 하지만 실시간으로 변하는 도로 환경을 고려한 효율적인 브로드캐스트 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 도로 특성을 고려한 양방향 선형 브로드캐스트 색인 구조를 제안하고, 빈번하게 변화하는 도로 환경을 고려하여 센서 네트워크를 통해 수집되는 도로 정보를 기반으로 최적의 QoS(Quality of Service)를 유지시키는 브로드캐스트 전략 갱신 기법을 제안한다. 또한 질의 처리 속도 향상을 위해 서비스 지역을 센서 클러스터 기반의 지역 세그먼트로 분할하여 불필요한 데이터의 브로드캐스트를 제거하는 분산 브로드캐스트 서비스 구조를 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 증명하기 위해 기존에 제안된 브로드캐스트 기법과 성능을 비교 평가한다.
본 연구는 주행속도 프로파일 모형의 구성요소 중 주행속도 예측모형과 관련한 것으로서 지방부 왕복 4차로 도로를 대상으로 하고 있으며, 기존 연구들과는 대상도로, 속도 조사방법론 및 선형유형 구분에서 그 차별점이 있다. 기존의 대다수 연구들은 평면곡선부 및 평면직선부 중앙의 지점속도를 측정하고 이 자료를 활용하여 각각의 주행속도 예측모형을 개발하였다. 이러한 방법은 감가속이 평면직선부에서만 발생하고 평면곡선부에서는 일정한 속도를 유지한다는 주행행태에 대한 전통적인 가정에 기반한 것으로서, 구축된 모형에 의해 예측된 주행속도가 과대 과소추정 되거나 또는 실제 운전자의 주행행태를 제대로 묘사하지 못할 가능성이 높다는 한계가 있다. 이와 비교하여 본 연구는 현장에서 약100m 간격으로 연속 조사된 속도자료를 활용하여 실제 도로상에서 관측되는 주행속도 프로파일을 작성하였으며, 연속적인 속도변화를 분석한 결과를 토대로 모형구축에 활용될 자료를 추출하였다. 주행속도 예측모형은 평면선형과 종단선형의 조합에 따라 6가지 선형유형으로 구분되어 개발되었다. 본 연구에서 활용한 주행속도 조사방법 및 선형유형 구분은 주행속도 예측모형에 활용되는 자료 및 이를 기반으로 개발된 모형의 신뢰도를 제고함과 더불어, 연속적인 속도 변화 흐름을 상세하게 분석 평가할 수 있도록 하여 가감속 행태 분석 등 향후 주행행태 관련 분석에 효과적으로 활용될 수 있으며, 더 나아가 설계속도 기반의 현 도로설계기준을 주행속도 기반의 기준으로 보완하는데 활용되어 도로설계자 또는 정책결정자가 아닌 실제 도로를 이용하는 운전자의 관점에서 도로가 설계될 수 있도록 하는데 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 평면선형과 종단선형이 겹친 복합선형 구간에서 복합선형요소와 교통사고와의 특성을 파악하기 위한 목적으로 진행되었다. 이를 위해 설계속도 및 제한속도가 100km/h인 4차로 고속도로 중 평면곡선부를 대상으로 연구를 진행하였다. 기하구조자료는 한국도로공사 "지리도형정보시스템" 자료를 이용하였고 교통사고자료는 "고속도로 교통사고 통계' 자료를 활용하였다. 분석결과, 종단곡선이 없는 경우가 종단곡선이 있는 경우보다 사고율이 높게 나타났으며, 종단곡선이 1개인 경우가 종단곡선이 2개 이상인 경우보다 사고율이 높게 나타났다. 종단곡선이 1개인 경우, 오목종단곡선(SAG) 구간이 볼록종단곡선(CREST) 구간보다 사고율이 높게 나타났으며, 평면곡선부 이전 선형이 직선부인 경우가 곡선부인 경우보다 사고율이 높게 나타났다. 특히 노면상태가 습기(강우)일 때에는 평면곡선내 오목종단곡선인 경우이거나 평면곡선방향이 좌향구간의 경우 교통사고와 관련성이 높음을 확인하였다. 본 연구에서는 도로의 안전성을 높이기 위해 3차원적인 복합선형 조건을 고려한 도로 선형 설계의 중요성을 제시하였다는 점에서 의미가 있을 것이다.
도로 설계는 운전자의 기대와 일치되는 방향으로 수행되는 것이 바람직하다. 긴 직선과 곡선반경이 작은 곡선의 연결을 피하는 것이 도로 설계 일관성 관점에서 본 일반화된 설계 원칙이다. 연속된 도로 선형의 일관성을 평가하기 위한 방법으로 주행속도 프로파일 모형이 활용되고 있으며, 이 모형에는 긴 직선-곡선 연결선형에서 운전자의 주행행태 변화에 대한 가설이 포함되어 있다. 본 연구는 기존 주행속도 프로파일 모형에 내재된 운전자 주행행태에 대한 가설과 실제 긴 직선-곡선 연결선형에서 조사된 운전자의 주행행태 결과를 비교하였으며, 신뢰성 있는 주행속도 프로파일 모형의 구축을 위해 요구되는 운전자의 곡선부 진입 및 진출 시 가속도의 변화를 외국의 연구에서 제시한 값과 비교하는 방식으로 분석하였다. 분석결과, 모형에 내재된 긴 직선-곡선 연결선형에서 운전자의 주행행태가 실제 조사된 운전자의 주행행태 변화를 잘 설명해주고 있었다. 곡선 진입시 감속도는 $0.39{\sim}1.06m/s^2$으로 분포하였으며, 평균은 $0.66m/s^2$으로 나타났다. 곡선 진출부 가속도는 평균 $0.22m/s^2$으로 나타났다.
본 연구에서는 인공지능(Artificial Intelligence)방법 중의 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 도로선형최적화 모형개발의 탐색엔진으로 활용하기 위한 핵심도구인 유전자 연산자(Genetic Operator)의 개발과 적용과정을 통해 그 특징과 유용성을 제시하였다. 균일돌연변이 연산자, 직선돌연변이 연산자. 비균일 돌연변이 연산자, 전체 비균일 돌연변이 연산자 등 4개의 돌연변이 연산자가 탐색영역(Search space)의 가능한 모든 부분을 탐험(Exploration)하기 위해 적용되었으며, 단순교차 연산자, 두 개의 점을 이용한 교차 연산자, 산술교차 연산자, 학습교차 연산자 등 4개의 교차 연산자가 노선대안의 우수한 유전형질을 다음세대에 효과적으로 전달(Exploitation)하기 위해 시험되었다. 사례연구와 민감도 분석과정을 통해 유전자 알고리즘 및 개발 적용된 8개 유전자 연산자의 도로선형최적화과정 도입이 우수한 노선대안을 빠르고 효과적으로 탐색함을 알 수 있었으며, 돌연변이 연산자와 교차 연산자의 효과적 조합이 상호보완기능을 통해 탐색능력의 향상에 큰 영향을 끼치는 것으로 파악되었다. 또한, 개발 적용된 연산자 이외에도 새로운 연산자의 개발 가능성이 무한하며, 이는 도로선형최적화에 유전자 알고리즘의 적용이 타당함을 반증함도 주목할 만하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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