교통사고의 특성과 사고에 대한 지속시간 사이의 관계에 대한 이해는 사고의 효과적인 대응과 사고에 의한 혼잡을 감소시키는데 핵심 요소가 된다. 때문에 본 연구의 목적은 AFT metric 모형을 적용한 사고 지속시간을 분석하는 것이다. 비록 로그 로지스틱 및 로그 정규 AFT 모형이 통계적 이론과 기존 연구 사례를 기반으로 선정되었으나, 로그 로지스틱 모형이 보다 우수하게 추정되었다. AFT 모형은 예측 목적으로도 널리 사용되기 때문에, 추정된 모형은 사고 발생시 사고 관련 기본 정보 접수 즉시 고속도에서의 사고 지속시간 예측에 사용될 수 있다. 결과적으로, 예측된 사고 지속시간 정보는 사고를 처리하기 위한 제반 의사 결정에 도움을 줄 뿐 아니라 교통 혼잡의 감소 및 추가 사상자의 감소로 그 효과가 이어질 것으로 판단된다.
본 연구는 전통적인 중방향 설계시간교통량 산정에 대한 개념적 내용을 살펴보고 사례연구를 통해 문제점을 도출하였으며, 이를 개선하기 위해 확률적인 중방향 설계시간교통량 산정 모형을 이론적으로 정립하였다. 도로구간의 교통혼잡을 표현하기 위해서 도로용량이 희망하는 서비스수준을 수용할 수 있도록 확률 분포를 적용한 링크통행시간과 임계치를 정립하였다. 본 연구에서 제안된 확률적인 중방향 설계시간 교통량 모형은 설계속도, 구간길이, 교통량, 차로수, 중차량계수 등을 고려하여 산정하며, 도로용량에 따른 교통혼잡과 경제성 측면을 유동적으로 고려할 수 있기 때문에 도로계획 및 설계단계에 객관적으로 반영할 수 있다. 또한, 이러한 결과는 다양한 유형의 도로에 대해 결측치가 존재하는 상시조사지점이나 수시조사지점의 중방향 설계시간 교통량 예측 모형을 포함한 여러 현실문제들의 더 나은 이해를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 전/후방 차량 검지가 가능한 차량센서를 탑재한 프로브 차량으로 수집한 주행 궤적을 이용하여 연속웨이블릿변환 기반 충격파 검지 및 소멸 시점 예측 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 효과성 분석을 위하여 충격파 소멸점 간 거리오차와 충격파 소멸점 시간-위치 오차를 평가 지표로 제시하였고, 교통혼잡 수준, 속도 감소 현상 지속시간, 프로브 차량의 비율 등을 실험요인으로 하는 미시적 시뮬레이션 기반의 실험을 통하여 제안된 방법의 개념을 검증하였다. 그 결과, 두 가지 평가 지표 모두 교통혼잡 수준 및 속도 감소 지속시간에 크게 민감하지 않음을 보임으로서, 본 연구에서 제안하는 방법이 임의의 위치와 시간 동안 발생하는 속도 감소 현상으로 인한 충격파를 검지하고 그 소멸시점을 예측하는데 효과가 있음을 보였다. 그리고 그 정확도는 전체 차량 중 프로브 차량의 비율에 많은 영향을 받는 것으로 나타났다.
용량의 산정이 적합하지 못하다면 고속도로의 분석 및 예측에 잘못된 결론을 도출하게 된다. 도로의 용량을 일시적으로 크게 감소시키는 교통사고는 예측 불가능한 비반복정체를 발생시켜 혼잡관리가 어렵다. 따라서 본 연구는 사고발생시 속도에 따른 도로용량 파악을 목적으로 한다. 본 연구에서는 사고발생구간의 차량의 행태를 파악하여 교통류 속도에 따른 임계차두간격 산출모형과 최대통과교통량 산출모형을 구축하였다. 구축된 모형을 토대로 사고발생시의 고속도로용량감소율을 산정하였다. 그 결과 교통류의 속도가 40km/h일 때, 도로용량이 37%감소할 것으로 예측되었고, 다른 결과값은 본문에 수록하였다. 구축된 모형에 대한 검증은 제대로 수행할 수 없었지만 속도에 따른 도로용량감소율을 파악하고자 했다는데 본 연구의 의의를 두고 싶다.
본 연구의 목적은 현재 대규모 상업시설이 위치하여 주변교통여건이 매우 열악한 상태인 동대문 밀집상가지역을 대상으로 시범사례연구를 통해 서울시에서 도입을 추진하고 있는 교통혼잡특별관리구역 제도의 구체적 실행방안을 마련하고 그 효과를 분석하는데 있다. 본 연구는 새로운 제도인 교통혼잡특별관리구역제도의 구성요건에 관한 사항과 동대문상가 밀집구역을 대상으로 한 사례연구 등의 크게 2분야로 구성되며, 사례연구에서는 현황분석, 특별관리구역 실행대안의 결정, 시행효과분석방법론의 구축, 교통관리 대안별 효과분석결과 등으로 구성된다. 동대문 밀집상가지역에 대한 교통특별관리구역 제도 시범사업 사례분석 결과, 두산타워가 속한 블록내에 주차면 10면이상, 연상면적 3000$m^2$ 이상 건물만을 대상으로 모든 도착통행에 대해 2,000원의 주차가산금을 부과하고, 간선도로 및 이면도로의 불법주차 근절시키며, 주차10부제 등을 시행할 경우, 대상도로구간의 속도가 20.56km/h로 17.2% 개선되어 관리목표를 달성하는 것으로 예측되었다. 개선폭이 가장 큰 가로는 청계천로 도심에서 외곽방향과 흥인문로 광희동에서 동대문구간으로 나타났다. 결론적으로 서울시의 교통문제 해결을 위해 교통특별관리구역 제도를 도입하는 것이 반드시 필요할 것으로 판단되며, 제도의 성공적 도입을 위해 관련법을 개정하고 추진 행정체계를 정비하며, 예상되는 문제에 대한 철저한 대비를 통해 이해관계자 모두가 이득을 보는 Win-Win 전략을 추진할 필요가 요구된다.
장차 자율주행 기술이 접목된 수요응답형 서비스가 새로운 교통수단으로써 널리 퍼질것으로 예측된다. 차량 편의성, 이동/배차 신속성, 플랫폼 편리성 등 여러 서비스 요인을 내포하는 만큼 성공적인 정착을 위해서는 서비스 요소별 우선순위가 파악될 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 수요응답형 자율주행 대중교통 서비스의 잠재적 이용자를 대상으로 온라인 설문조사를 통해 서비스 요소별 중요도 순위를 도출하였다. 상위 항목에 대하여 AHP(분석적 계층화과정) 분석 결과, 이동/배차 신속성, 플랫폼 편리성, 차량 편의성 순으로 중요한 것으로 드러났다. 하위 항목에 대하여 평균 순위 분석 결과, 차량 편의성은 차내 혼잡도가, 이동/배차 신속성은 대기시간이, 플랫폼 편리성은 이용시간 예약 가능성이 가장 중요한 것으로 나타났다. 이용자 집단별로 차별화된 접근 전략을 수립하기 위해 집단별 분석도 수행하였다. 그 결과, 고령자층이 많은 지역에 서비스를 도입할 때는 모바일 플랫폼보다 차량에 더 중점을 두고, 자가용 보유자가 많은 지역에서는 기존 대중교통 대비 이동과 배차를 빠르게 처리하고, 차내 혼잡도를 낮추며, 이용시간을 예약할 수 있도록 하는 것이 바람직하다.
휴대폰이나 카네비게이션 시스템과 같은 개인단말기에 의한 교통정보 제공 서비스의 시행을 위해서는 정보제공 서비스가 사회적 편익과 개인적 편익에 미치는 영향 분석이 선행되어야 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 시뮬레이션을 활용하여 교통정보 제공 서비스가 도로 네트워크에 미치는 영향과 정보를 이용하는 운전자와 정보를 이용하지 않는 운전자에 대한 차이를 소요시간 분석, 소요시간 예측오차 분석, 그리고 정보의존도 분석 등을 통해 밝히고 있다. 소요시간 분석과 소요시간 예측오차 분석 결과에 의하면, 네트워크 내에 정보를 이용하는 운전자가 증가하면서 네트워크의 소요시간과 소요시간 예측오차는 감소하는 경향을 나타냈다. 또, 소요시간과 소요시간 예측오차에 있어서, 정보를 이용하지 않는 운전자에 대한 정보 이용 운전자의 상대적 편익은 1일 교통량 변동이 크고, 정보이용률이 낮은 상황에 한하여만 나타났다. 또, 정보의존도 분석 결과에 의하면, 도로 네트워크 내에 정보 이용 운전자들이 많아지면 운전자들은 정보에 더 많이 의존하게 되는 것으로 나타났다. 또, 혼잡한 교통상태에서는 정보 역시 정확도가 떨어지므로 정보의존도가 낮고, 교통량이 적기 때문에 소통원활한 경우는 정보의존도가 낮고, 반대로 교통량이 많지만, 도로 이용효율이 높아 생기는 소통원활의 경우에는 높은 정보의존도를 보이었다. 본 연구 결과로부터, 어느 정도의 정보이용률까지는 정보이용 운전자들이 증가하면, 네트워크는 도로 이용효율이 향상되어 소요시간 효율성과 신뢰성 등이 향상되고, 운전자의 소요시간 예측오차는 감소한다는 것을 알 수 있었다.
2010년 말 현재 우리나라의 자동차등록대수는 1,748만 대에 육박할 정도로 비약적인 증가를 보이고 있다. 자동차의 급격한 증가는 오늘날 우리가 직면한 심각한 사회문제 중 하나인 교통사고를 증가시키고, 이로 인해 인명피해 및 경제적 손실을 초래하고 있다. 이에 본 연구는 유전자 알고리즘과 신경망 이론의 결합에 의한, 향상된 신호교차로 위험도를 예측하는 모형을 개발하여, 장래 교통사고 안전대책 수립시 근간이 되는 기초자료를 제공함으로써, 교통사고를 줄이는데 도움이 되고자 한다. 본 연구에서는, 첫 번째로 교통사고와 교통혼잡이 빈번하게 발생하는 신호교차로를 대상으로 접근로별 교통량과 도로 기하구조 요소를 파악하였고, 교통사고와 교통상충간의 순위상관관계분석을 실시하여 통계적 유의성을 파악하였으며, 교통사고와 교통상충을 적용한 선형회귀모형을 구축하였다. 두 번째로, 유전자 알고리즘과 신경망 이론의 결합에 의한 신호교차로 위험도 예측모형은 신호교차로 교통량 및 도로 기하구조 요소, 교통상충의 특성변수를 적용하여 개발하였다. 마지막으로, 신호교차로 교통사고건수 실측값과 개발모형의 예측값에 대한 적합도 분석을 통해 신뢰수준을 검증한 결과, 개발모형의 신뢰도와 정확도가 기존의 모형에 비해 우수한 것으로 나타났다. 결론적으로, 향후 본 연구를 통해 개발된 교통사고위험도 예측모형을 신호교차로 교통안전정책 수립과 교통안전개선사업에 사용할 경우, 전반적으로 교통안전관련사업의 비용/효율성을 극대화할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 PRT(Personal Rapid Transit) 시스템의 성능과 시스템의 안전에 영향을 미치는 PRT 시스템의 운전시격(Headway)에 대해서 다룬다. 어떤 차량과 다음 차량과의 운전 간격을 나타내는 운전시격은 대중교통수단에서 교통 혼잡의 문제를 풀 수 있는 중요한 단서가 되는 성로용량을 평가하는 중요한 인자들 중의 하나이다. 운전시격을 결정하기 위한 중요한 인자들에는 고장 차량의 감속비, 고장차량의 후미에 있는 차량의 비상 제동 감속비, 차량의 선로속도, 차량의 제동을 위한 지연시간 등이 있다. 이들 인자들을 이용한 간단한 해석적 방정식은 차량의 선속도, 감속도와 운전시격에 대한 상관관계를 예측할 수 있도록 해준다. 본 논문에서는 간단한 해석 방정식을 이용한 수치 해석적 방법을 통해서 최소 운전시격에 대한 평가를 예를 간단한 모의시험을 통해서 보인다.
최근 클라우드 환경의 서비스 지연문제 해결을 위하여 응용서비스의 사용자 근접성 확보 및 계산 오프로딩을 위한 FEC (Fog/Edge Computing) 패러다임에 대한 연구가 활발하다. 엣지 디바이스 (이동객체)들의 동적 위치변화 패턴 예측방법은 FEC 환경에서 컴퓨팅 리소스의 효율적 분배 및 배치를 위하여 중요한 역할을 한다. 본 논문은 엣지 디바이스들의 이동 빈발패턴에 대한 지지도의 임계값을 적용하여 선택된 경로들을 대상으로 임의의 가중치 (거리, 시간, 혼잡도)를 추가적으로 적용한 최적 이동패턴 추출방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 알고리즘은 빈발도만을 적용한 OPE_freq [8] 알고리즘과 A* 및 Dijkstra 알고리즘 등과 비교한 결과, 수행시간과 노드 접근횟수를 감소시키고 보다 정확한 경로를 추출함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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